論文の概要: You are what you browse: A robust framework for uncovering political ideology

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.04097v1
• Date: Mon, 8 Aug 2022 12:31:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-02-19 10:23:15.145081
• Title: You are what you browse: A robust framework for uncovering political ideology
• Title（参考訳）: あなたが見るもの:政治的イデオロギーを明らかにするための堅牢なフレームワーク
• Authors: Rohit Ram and Marian-Andrei Rizoiu
• Abstract要約: 本稿では,メディアユーザのシェアのスラントに基づくドメインに依存しない根拠的真実を含む,エンドツーエンドの政治イデオロギーパイプラインを提案する。 従来の左イデオロギー検出と極右ユーザ検出の両方にパイプラインを適用した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.556358888163983
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The political opinion landscape, in a democratic country, lays the foundation for the policies that are enacted, and the political actions of individuals. As such, a reliable measure of ideology is an important first step in a river of downstream problems, such as; understanding polarization, opinion dynamics modeling, and detecting and intervening in disinformation campaigns. However, ideology detection is an inherently difficult task, and researchers encounter two main hindrances when approaching an ideology pipeline. Firstly, the ground truth that forms the basis for ideology detection is often labor-intensive to collect and becomes irrelevant with time. Furthermore, these sources are often biased and not robust between domains. Secondly, it is not clear through what lens to view users to infer their ideology, given a small set of users where this ideology is known. In this work, we present an end-to-end political ideology pipeline, which includes; a domain-independent ground truth based on the slant of media users' share, a socially-informed lense allowing performant ideology inference, and an appropriate classifier methodology. We apply the pipeline to both the conventional use case of left-right ideology detection, and the detection of far-right users (who are often of more concern). The ideology detection pipeline can be applied directly to investigate communities of interest, and sets a strong footing for a plethora of downstream tasks.
• Abstract（参考訳）: 民主主義国家における政治世論の展望は、制定された政策と個人の政治的行動の基礎を成している。 このように、信頼できるイデオロギーの尺度は、偏波の理解、意見のダイナミクスのモデリング、偽情報キャンペーンにおける検出と介入といった下流問題の川における重要な第一歩である。 しかし、イデオロギー検出は本質的に難しい課題であり、イデオロギーパイプラインに近づくと2つの主な障害に遭遇する。 第一に、イデオロギー検出の基礎となる基礎的真実は、しばしば労働集約的であり、時間と無関係になる。 さらに、これらのソースは、しばしばバイアスを受け、ドメイン間で堅牢ではない。 第二に、このイデオロギーが知られている少数のユーザーから見て、ユーザーがイデオロギーを推測するためにどのレンズを見るかは明らかではない。 本研究では,メディアユーザの共有のスラントに基づくドメインに依存しない根拠真理,パフォーマンスイデオロギー推論を可能にする社会的インフォームドレンズ,そして適切な分類方法を含む,エンドツーエンドの政治イデオロギーパイプラインを提案する。 左イデオロギー検出の従来の使用例と,極右ユーザ(特に懸念されることが多い)の検出の両方にパイプラインを適用した。 イデオロギー検出パイプラインは、関心のあるコミュニティを調査するために直接適用することができ、下流のタスクに強力な足場を設定することができる。

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