論文の概要: A Survey of Online Hate Speech through the Causal Lens
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.08120v1
- Date: Thu, 16 Sep 2021 17:13:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-09-17 14:01:25.119545
- Title: A Survey of Online Hate Speech through the Causal Lens
- Title（参考訳）: 因果レンズによるオンラインヘイトスピーチの実態調査
- Authors: Antigoni-Maria Founta and Lucia Specia
- Abstract要約: 本調査は、オンラインヘイトスピーチに関連する因果関係効果の推定に関する関連研究をまとめたものである。
我々は、なぜ因果的な言葉でヘイトスピーチの探索を再確立するのかを議論する。
その後、成果の方向性に関して分類された主要な研究の概要と、関連するすべての研究の概要と、今後の研究に影響を及ぼす可能性のあるオープンな研究課題の概要を述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.810237705456025
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The societal issue of digital hostility has previously attracted a lot of
attention. The topic counts an ample body of literature, yet remains prominent
and challenging as ever due to its subjective nature. We posit that a better
understanding of this problem will require the use of causal inference
frameworks. This survey summarises the relevant research that revolves around
estimations of causal effects related to online hate speech. Initially, we
provide an argumentation as to why re-establishing the exploration of hate
speech in causal terms is of the essence. Following that, we give an overview
of the leading studies classified with respect to the direction of their
outcomes, as well as an outline of all related research, and a summary of open
research problems that can influence future work on the topic.
- Abstract（参考訳）: デジタル敵意の社会的問題は、これまで多くの注目を集めてきた。
このテーマは豊富な文学を扱っているが、その主観的な性質から、相変わらず目立って挑戦的であり続けている。
この問題をよりよく理解するには、因果推論フレームワークを使う必要があると仮定する。
この調査は、オンラインヘイトスピーチに関連する因果効果の推定に関する関連する研究をまとめたものである。
当初我々は、なぜ因果的な言葉でヘイトスピーチの探索を再確立したのかを議論する。
その後、成果の方向性に関して分類された主要な研究の概要と、関連するすべての研究の概要と、今後の研究に影響を及ぼす可能性のあるオープンな研究課題の概要を述べる。
関連論文リスト
- The Odyssey of Commonsense Causality: From Foundational Benchmarks to Cutting-Edge Reasoning [70.16523526957162]
常識の因果関係を理解することは、人々が現実世界の原理をよりよく理解するのに役立ちます。
その重要性にもかかわらず、このトピックの体系的な探索は特に欠落している。
本研究の目的は、体系的な概要の提供、最近の進歩に関する学者の更新、初心者のための実践的なガイドを提供することである。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-27T16:30:50Z) - A Taxonomy of Rater Disagreements: Surveying Challenges & Opportunities
from the Perspective of Annotating Online Toxicity [15.23055494327071]
Toxicityは、オンライン空間でますます一般的で深刻な問題になっている。
機械学習の研究の豊富な行は、オンライン毒性を計算的に検出し緩和することに焦点を当てている。
近年の研究では,本課題の主観的性質を考慮した会計の重要性が指摘されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-07T21:00:51Z) - Aggression and "hate speech" in communication of media users: analysis
of control capabilities [50.591267188664666]
著者らは新メディアにおける利用者の相互影響の可能性を検討した。
新型コロナウイルス(COVID-19)対策として、緊急の社会問題について議論する際、攻撃やヘイトスピーチのレベルが高いことが分かった。
結果は、現代のデジタル環境におけるメディアコンテンツの開発に有用である。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-08-25T15:53:32Z) - Latent Hatred: A Benchmark for Understanding Implicit Hate Speech [22.420275418616242]
この研究は、暗黙のヘイトスピーチの理論的に正当化された分類法と、各メッセージにきめ細かいラベルを付けたベンチマークコーパスを導入している。
本稿では、同時代のベースラインを用いて、暗黙のヘイトスピーチを検出し、説明するためにデータセットを体系的に分析する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-09-11T16:52:56Z) - Exploring Discourse Structures for Argument Impact Classification [48.909640432326654]
本稿では、文脈経路に沿った2つの議論間の談話関係が、議論の説得力を特定する上で不可欠な要素であることを実証的に示す。
本研究では,文レベルの構造情報を大規模言語モデルから派生した文脈的特徴に注入・融合するDisCOCを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-02T06:49:19Z) - Addressing Hate Speech with Data Science: An Overview from Computer
Science Perspective [2.2940141855172027]
コンピュータサイエンスの観点では、オンラインヘイトスピーチに対処することは、業界(主にソーシャルメディアプラットフォーム所有者)と学界の両方の注目を集める難しい課題である。
我々は、最先端のデータサイエンスアプローチの概要 - 彼らがヘイトスピーチをどのように定義するか、その現象を緩和するために解決するタスク、そしてこれらのタスクにどのように対処するか - について説明する。
我々は、現在のデータサイエンス研究における課題とオープンな問題と、この分野における今後の方向性を要約する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-18T19:19:44Z) - Towards Causal Representation Learning [96.110881654479]
機械学習とグラフィカル因果関係の2つの分野が生まれ、別々に発展した。
現在、他分野の進歩の恩恵を受けるために、クロスポリン化と両方の分野への関心が高まっている。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-02-22T15:26:57Z) - Amnesic Probing: Behavioral Explanation with Amnesic Counterfactuals [53.484562601127195]
調査結果から行動学的結論を推測できない点を指摘する。
我々は、どの情報がエンコードされているかではなく、その情報がどのように使われているかに焦点を当てた代替手段を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-01T15:00:11Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。