論文の概要: Multi-dimensional Racism Classification during COVID-19: Stigmatization,
Offensiveness, Blame, and Exclusion
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.13318v1
- Date: Mon, 29 Aug 2022 00:38:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-08-30 14:32:35.872828
- Title: Multi-dimensional Racism Classification during COVID-19: Stigmatization,
Offensiveness, Blame, and Exclusion
- Title（参考訳）: COVID-19における多次元ラシズム分類--Sigmatization, Offensiveness, Blame, Exclusion
- Authors: Xin Pei, Deval Mehta
- Abstract要約: 我々は、人種差別検出のための多次元モデル、すなわち、スティグマティゼーション、攻撃性、非難、排除を開発する。
この分類学的検出は、新型コロナウイルス(COVID-19)中のデジタルプラットフォームにおける人種差別的議論の根底にある微妙さに関する洞察を可能にする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0878040851638
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Transcending the binary categorization of racist texts, our study takes cues
from social science theories to develop a multi-dimensional model for racism
detection, namely stigmatization, offensiveness, blame, and exclusion. With the
aid of BERT and topic modeling, this categorical detection enables insights
into the underlying subtlety of racist discussion on digital platforms during
COVID-19. Our study contributes to enriching the scholarly discussion on
deviant racist behaviours on social media. First, a stage-wise analysis is
applied to capture the dynamics of the topic changes across the early stages of
COVID-19 which transformed from a domestic epidemic to an international public
health emergency and later to a global pandemic. Furthermore, mapping this
trend enables a more accurate prediction of public opinion evolvement
concerning racism in the offline world, and meanwhile, the enactment of
specified intervention strategies to combat the upsurge of racism during the
global public health crisis like COVID-19. In addition, this interdisciplinary
research also points out a direction for future studies on social network
analysis and mining. Integration of social science perspectives into the
development of computational methods provides insights into more accurate data
detection and analytics.
- Abstract（参考訳）: 人種差別的テキストのバイナリ分類を超越して、社会科学理論からのヒントを得て、人種差別検出のための多次元モデル、すなわち、スティグマティゼーション、攻撃性、非難、排除を開発する。
BERTとトピックモデリングの助けを借りて、この分類学的検出は、新型コロナウイルス(COVID-19)中のデジタルプラットフォームにおける人種差別的議論の根底にある微妙さに関する洞察を可能にする。
本研究は,ソーシャルメディア上での先進的な人種差別行動に関する学術的議論の充実に寄与する。
第一に、国内流行から国際公衆衛生緊急事態、そして後に世界的なパンデミックへと変化した、新型コロナウイルスの初期段階における話題の変化のダイナミクスを、段階的に分析する。
さらに、この傾向をマッピングすることで、オフライン世界での人種差別に関する世論の進化をより正確に予測することが可能となり、一方、COVID-19のような世界的な公衆衛生危機において人種差別の高まりに対処するための特定の介入戦略が実行された。
さらに,この学際的な研究は,今後のソーシャルネットワーク分析と鉱業研究の方向性を示唆している。
社会科学の視点と計算手法の開発の統合は、より正確なデータ検出と分析への洞察を提供する。
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