論文の概要: How Hate Speech Varies by Target Identity: A Computational Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.10839v1
• Date: Wed, 19 Oct 2022 19:06:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-21 14:23:27.793597
• Title: How Hate Speech Varies by Target Identity: A Computational Analysis
• Title（参考訳）: ターゲットアイデンティティによるヘイトスピーチの表現方法:計算分析
• Authors: Michael Miller Yoder, Lynnette Hui Xian Ng, David West Brown, Kathleen M. Carley
• Abstract要約: ヘイトスピーチが対象とするアイデンティティに応じて体系的にどう変化するかを検討する。 対象のカテゴリーは、対象のアイデンティティグループの相対的な社会的力よりも、ヘイトスピーチの言語に強い影響を及ぼすと考えられる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.746505534720595
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper investigates how hate speech varies in systematic ways according to the identities it targets. Across multiple hate speech datasets annotated for targeted identities, we find that classifiers trained on hate speech targeting specific identity groups struggle to generalize to other targeted identities. This provides empirical evidence for differences in hate speech by target identity; we then investigate which patterns structure this variation. We find that the targeted demographic category (e.g. gender/sexuality or race/ethnicity) appears to have a greater effect on the language of hate speech than does the relative social power of the targeted identity group. We also find that words associated with hate speech targeting specific identities often relate to stereotypes, histories of oppression, current social movements, and other social contexts specific to identities. These experiments suggest the importance of considering targeted identity, as well as the social contexts associated with these identities, in automated hate speech classification.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ヘイトスピーチが対象とするアイデンティティに応じて,体系的にどう変化するかを検討する。 複数のヘイトスピーチデータセットに、特定のアイデンティティグループを対象としたヘイトスピーチを訓練した分類器が、他のターゲットidへの一般化に苦戦していることがわかりました。 これによって、ターゲットのアイデンティティによるヘイトスピーチの違いに対する実証的な証拠が得られる。 対象のカテゴリー(性別・性・人種・民族など)は、対象とするアイデンティティグループの相対的社会的パワーよりも、ヘイトスピーチの言語により大きな影響を与えていると考えられる。 また,特定のアイデンティティをターゲットとしたヘイトスピーチに関連する単語は,ステレオタイプ,抑圧の履歴,現在の社会運動,その他のアイデンティティ特有の社会的文脈にしばしば関連していることがわかった。 これらの実験は、自動ヘイトスピーチ分類において、ターゲットのアイデンティティや、これらのアイデンティティに関連する社会的文脈を考慮することの重要性を示唆している。

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