論文の概要: Practical Guidelines for Ideology Detection Pipelines and Psychosocial Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.04097v4
• Date: Sat, 09 Aug 2025 19:51:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-15 13:42:22.432123
• Title: Practical Guidelines for Ideology Detection Pipelines and Psychosocial Applications
• Title（参考訳）: イデオロギー検出パイプラインの実践的ガイドラインと心理社会的応用
• Authors: Rohit Ram, Emma Thomas, David Kernot, Marian-Andrei Rizoiu,
• Abstract要約: 本研究は,大規模オンライン環境における左,右,極端イデオロギーのリアルタイム検出を必要とする実践者に対するガイドラインを提供する。 本稿では,パイプライン構築のためのフレームワークを提案する。 私たちは、12万以上のユーザを含む5つのデータセットでパイプラインの機能を紹介します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.9154800026646557
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Online ideology detection is crucial for downstream tasks, like countering ideologically motivated violent extremism and modeling opinion dynamics. However, two significant issues arise in practitioners' deployment. Firstly, gold-standard training data is prohibitively labor-intensive to collect and has limited reusability beyond its collection context (i.e., time, location, and platform). Secondly, to circumvent expense, researchers employ ideological signals (such as hashtags shared). Unfortunately, these signals' annotation requirements and context transferability are largely unknown, and the bias they induce remains unquantified. This study provides guidelines for practitioners requiring real-time detection of left, right, and extreme ideologies in large-scale online settings. We propose a framework for pipeline constructions, describing ideology signals by their associated labor and context transferability. We evaluate many constructions, quantifying the bias associated with signals and describing a pipeline that outperforms state-of-the-art methods ($0.95$ AUC ROC). We showcase the capabilities of our pipeline on five datasets containing more than 1.12 million users. We set out to investigate whether the findings in the psychosocial literature, developed for the offline environment, apply to the online setting. We evaluate at scale several psychosocial hypotheses that delineate ideologies concerning morality, grievance, nationalism, and dichotomous thinking. We find that right-wing ideologies use more vice-moral language, have more grievance-filled language, exhibit increased black-and-white thinking patterns, and have a greater association with national flags. This research empowers practitioners with guidelines for ideology detection, and case studies for its application, fostering a safer and better understood digital landscape.
• Abstract（参考訳）: オンラインイデオロギー検出は、イデオロギーに動機づけられた暴力的過激主義とモデリング的意見のダイナミクスに対抗するような下流のタスクに不可欠である。 しかし、実践者の展開には2つの重大な問題がある。 第一に、金本位トレーニングデータは収集に労働集約的であり、収集コンテキスト(時間、場所、プラットフォームなど)を超えた再利用性に制限がある。 第二に、費用を回避するために、研究者はイデオロギー的な信号(ハッシュタグの共有など)を用いる。 残念なことに、これらの信号のアノテーションの要求とコンテキスト転送性はほとんど不明であり、それらが引き起こすバイアスはいまだに不明である。 本研究は,大規模オンライン環境における左,右,極端イデオロギーのリアルタイム検出を必要とする実践者に対するガイドラインを提供する。 本稿では,パイプライン構築のためのフレームワークを提案する。 我々は多くの構成を評価し,信号のバイアスを定量化し,最先端の手法より優れたパイプラインを記述する(0.95$ AUC ROC)。 私たちは、12万以上のユーザを含む5つのデータセットでパイプラインの機能を紹介します。 本研究は,オフライン環境に発達した精神社会的文献の調査結果がオンライン環境に適用できるかどうかを検討することを目的としている。 我々は、道徳、欲求、ナショナリズム、二コトミー思考に関するイデオロギーを規定する、いくつかの心理社会的仮説を大規模に評価する。 右翼のイデオロギーは、副道徳的な言語を使い、より厳格な言語を持ち、白黒の思考パターンが増加し、国旗とより深く結びついていることが分かる。 本研究は、イデオロギー検出のためのガイドラインと、その応用のためのケーススタディを実践者に提供し、より安全でより理解されたデジタルランドスケープを育成する。

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