論文の概要: Counter Hate Speech in Social Media: A Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.03584v1
- Date: Mon, 21 Feb 2022 06:16:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-13 15:48:27.017554
- Title: Counter Hate Speech in Social Media: A Survey
- Title（参考訳）: ソーシャルメディアにおけるヘイトスピーチ対策:調査
- Authors: Dana Alsagheer, Hadi Mansourifar, Weidong Shi
- Abstract要約: 我々は過去における最も重要な研究を概観し、CHSがソーシャルメディアに与える影響に焦点をあてる。
CHS生成は、ソーシャルメディアにおけるヘイトスピーチに介入しようとする試みが、この文脈で肯定的な役割を果たすという楽観的な仮定に基づいている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8532545355403123
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: With the high prevalence of offensive language against minorities in social
media, counter-hate speeches (CHS) generation is considered an automatic way of
tackling this challenge. The CHS is supposed to appear as a third voice to
educate people and keep the social [red lines bold] without limiting the
principles of freedom of speech. In this paper, we review the most important
research in the past and present with a main focus on methodologies, collected
datasets and statistical analysis CHS's impact on social media. The CHS
generation is based on the optimistic assumption that any attempt to intervene
the hate speech in social media can play a positive role in this context.
Beyond that, previous works ignored the investigation of the sequence of
comments before and after the CHS. However, the positive impact is not
guaranteed, as shown in some previous works. To the best of our knowledge, no
attempt has been made to survey the related work to compare the past research
in terms of CHS's impact on social media. We take the first step in this
direction by providing a comprehensive review on related works and categorizing
them based on different factors including impact, methodology, data source,
etc.
- Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアにおける少数民族に対する攻撃的言語の普及に伴い、カウンターヘイトスピーチ(CHS)生成はこの課題に対処する自動的な方法と考えられている。
CHSは、言論の自由の原則を制限することなく、人々を教育し、社会的(赤い線)を大胆に保つための第3の声として現れるはずである。
本稿では,過去・現在における最も重要な研究を,方法論,収集データセット,統計分析などを中心に検討し,chsがソーシャルメディアに与える影響について考察する。
CHS生成は、ソーシャルメディアにおけるヘイトスピーチに介入しようとする試みがこの文脈で肯定的な役割を果たすという楽観的な仮定に基づいている。
さらに、以前の研究はCHSの前後の一連のコメントの調査を無視していた。
しかし、以前の作品で示されているように、ポジティブな影響は保証されていない。
我々の知る限り、CHSがソーシャルメディアに与える影響に関して過去の研究を比較するために、関連する研究を調査する試みは行われていない。
この方向の第一歩は、関連する作業に関する包括的なレビューを提供し、影響、方法論、データソースなど、さまざまな要因に基づいて分類することである。
関連論文リスト
- Attentive Fusion: A Transformer-based Approach to Multimodal Hate Speech
Detection [0.2866102183256175]
本稿では,音声表現とテキスト表現の両方を利用して,スピーチが憎悪を助長するか否かを判断する手法を提案する。
我々の手法は、音声とテキストのサンプリングの両方を組み込んだTransformerフレームワークをベースとしており、Attentive Fusionと呼ばれる独自のレイヤを伴っている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-19T11:59:13Z) - Decoding the Silent Majority: Inducing Belief Augmented Social Graph
with Large Language Model for Response Forecasting [74.68371461260946]
SocialSenseは、既存のソーシャルネットワーク上に信念中心のグラフを誘導するフレームワークであり、グラフベースの伝播によって社会的ダイナミクスを捉える。
本手法は,ゼロショット設定と教師あり設定の両方に対する実験的な評価において,既存の最先端技術を超えている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-20T06:17:02Z) - Understanding Divergent Framing of the Supreme Court Controversies:
Social Media vs. News Outlets [56.67097829383139]
我々は、米国最高裁判所の一連の判決に関して、ソーシャルメディアや伝統的なメディアのフレーミングにおける微妙な区別に焦点を当てている。
メディアが肯定的な行動や中絶の権利を扱い、学生ローンの話題はより深いコンセンサスを示す傾向にある。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-18T06:40:21Z) - ManiTweet: A New Benchmark for Identifying Manipulation of News on Social Media [74.93847489218008]
ソーシャルメディア上でのニュースの操作を識別し,ソーシャルメディア投稿の操作を検出し,操作された情報や挿入された情報を特定することを目的とした,新しいタスクを提案する。
この課題を研究するために,データ収集スキーマを提案し,3.6K対のツイートとそれに対応する記事からなるManiTweetと呼ばれるデータセットをキュレートした。
我々の分析では、このタスクは非常に難しいことを示し、大きな言語モデル(LLM)は不満足なパフォーマンスをもたらす。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-23T16:40:07Z) - CoSyn: Detecting Implicit Hate Speech in Online Conversations Using a
Context Synergized Hyperbolic Network [52.85130555886915]
CoSynは、オンライン会話における暗黙のヘイトスピーチを検出するために、ユーザと会話のコンテキストを明示的に組み込んだ、コンテキスト中心のニューラルネットワークである。
我々は、CoSynが、1.24%から57.8%の範囲で絶対的に改善された暗黙のヘイトスピーチを検出することで、我々のベースラインを全て上回っていることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-02T17:30:43Z) - Assessing the impact of contextual information in hate speech detection [0.48369513656026514]
我々は,Twitter上のメディアからのニュース投稿に対するユーザの反応に基づいた,文脈的ヘイトスピーチ検出のための新しいコーパスを提供する。
このコーパスはリオプラテンセ方言のスペイン語で収集され、新型コロナウイルスのパンデミックに関連するヘイトスピーチに焦点を当てている。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-02T09:04:47Z) - 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) - A Study on Herd Behavior Using Sentiment Analysis in Online Social
Network [1.5673338088641469]
本稿では,オンラインソーシャルネットワーキングサイトからの批判的意見を予測するための多様な戦略の能力について述べる。
ソーシャルメディアはここ数十年で良いメディアとなり、世界中の意見を共有している。
本研究では,ソーシャルメディアコンテンツを用いた感情分析手法の評価を行った。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-07-25T05:22:35Z) - Analysis of Online Toxicity Detection Using Machine Learning Approaches [6.548580592686076]
ソーシャルメディアやインターネットは、人々が情報の拡散や消費に欠かせない役割を担っている。
人口の半数近くがソーシャルメディアを使って意見や意見を表明している。
オンラインヘイトスピーチは、今やソーシャルメディアの欠点の1つであり、コントロールする必要がある。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-23T04:29:13Z) - CRAB: Class Representation Attentive BERT for Hate Speech Identification
in Social Media [5.815163557481363]
CRAB(Class Representation Attentive BERT)は、ソーシャルメディアにおけるヘイトスピーチを検出するニューラルネットワークモデルである。
このモデルは、(i)訓練可能なトークンワイドと文ワイドのクラス表現、(ii)最先端のBERTエンコーダからのコンテキスト化された入力埋め込みの2つのセマンティック表現の恩恵を受ける。
以上の結果から,CRABは最先端のベースラインよりもMacro-averaged F1を1.89%向上させることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-25T04:11:30Z) - Echo Chambers on Social Media: A comparative analysis [64.2256216637683]
本研究では,4つのソーシャルメディアプラットフォーム上で100万ユーザが生成した100万個のコンテンツに対して,エコーチャンバーの操作的定義を導入し,大規模な比較分析を行う。
議論の的になっているトピックについてユーザの傾きを推測し、異なる特徴を分析してインタラクションネットワークを再構築する。
我々は、Facebookのようなニュースフィードアルゴリズムを実装するプラットフォームが、エコーチャンバの出現を招きかねないという仮説を支持する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-20T20:00:27Z)
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。