論文の概要: Detecting Extreme Ideologies in Shifting Landscapes: an Automatic &
Context-Agnostic Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.04097v3
- Date: Wed, 29 Mar 2023 03:19:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-30 18:51:55.729132
- Title: Detecting Extreme Ideologies in Shifting Landscapes: an Automatic &
Context-Agnostic Approach
- Title（参考訳）: 風景変化における極端なイデオロギーの検出:自動的・文脈非依存的アプローチ
- Authors: Rohit Ram, Emma Thomas, David Kernot and Marian-Andrei Rizoiu
- Abstract要約: 本研究では,大規模データセットに適用可能なエンドツーエンドイデオロギー検出パイプラインを提案する。
我々は、広く利用可能なメディアスラントデータから文脈に依存しない、および自動イデオロギー信号を構築する。
パイプラインを左右のイデオロギーに使用し、極端なイデオロギーの検出を(より詳しく)行っています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.197469507060225
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In democratic countries, the ideology landscape is foundational to individual
and collective political action; conversely, fringe ideology drives
Ideologically Motivated Violent Extremism (IMVE). Therefore, quantifying
ideology is a crucial first step to an ocean of downstream problems, such as;
understanding and countering IMVE, detecting and intervening in disinformation
campaigns, and broader empirical opinion dynamics modeling. However, online
ideology detection faces two significant hindrances. Firstly, the ground truth
that forms the basis for ideology detection is often prohibitively
labor-intensive for practitioners to collect, requires access to domain experts
and is specific to the context of its collection (i.e., time, location, and
platform). Secondly, to circumvent this expense, researchers generate ground
truth via other ideological signals (like hashtags used or politicians
followed). However, the bias this introduces has not been quantified and often
still requires expert intervention. This work presents an end-to-end ideology
detection pipeline applicable to large-scale datasets. We construct
context-agnostic and automatic ideological signals from widely available media
slant data; show the derived pipeline is performant, compared to pipelines of
common ideology signals and state-of-the-art baselines; employ the pipeline for
left-right ideology, and (the more concerning) detection of extreme ideologies;
generate psychosocial profiles of the inferred ideological groups; and,
generate insights into their morality and preoccupations.
- Abstract（参考訳）: 民主主義国では、イデオロギーの風景は個人的および集団的な政治的行動の基礎であり、逆に、フリンジイデオロギーはイデオロギー的に動機づけられた暴力的過激主義(IMVE)を駆り立てる。
したがって、イデオロギーの定量化は、imveの理解と対処、偽情報キャンペーンの検出と介入、幅広い実証的意見のダイナミクスモデリングなど、下流問題の海への重要な第一歩である。
しかし、オンラインイデオロギー検出には2つの重大な障害がある。
第一に、イデオロギー検出の基礎を形成する基礎的真理は、しばしば、実践者が収集し、ドメインの専門家にアクセスし、その収集(すなわち、時間、場所、およびプラットフォーム)の文脈に特有である。
第二に、この費用を回避するために、研究者は他のイデオロギー的信号(ハッシュタグや政治家のフォローなど)を通じて根拠な真実を生成する。
しかし、このバイアスは定量化されておらず、しばしば専門家の介入を必要とする。
本研究では,大規模データセットに適用可能なエンドツーエンドイデオロギー検出パイプラインを提案する。
我々は、広く利用可能なメディアスラントデータから、文脈に依存しない、自動的なイデオロギー信号を構築し、共通のイデオロギー信号のパイプラインや最先端のベースラインと比較して、派生したパイプラインが実行可能であることを示す、左イデオロギーのパイプラインを使用し、極端なイデオロギーを検出する、推論されたイデオロギーグループの心理社会的プロファイルを生成し、そのモラルと偏見に関する洞察を生成する。
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