論文の概要: The use of the word "\{gamma}\u{psion}{\nu}{\alpha}{\iota}\k{appa}{\omicron}\k{appa}{\tau}{\omicron}{\nu}{\iota}{\alpha}" (femicide) in Greek-speaking Twitter

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.11837v1
• Date: Fri, 21 Oct 2022 09:31:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-24 14:43:01.997523
• Title: The use of the word "\{gamma}\u{psion}{\nu}{\alpha}{\iota}\k{appa}{\omicron}\k{appa}{\tau}{\omicron}{\nu}{\iota}{\alpha}" (femicide) in Greek-speaking Twitter
• Title（参考訳）: ギリシャ語Twitterにおける「\{gamma}\u{psion}{\nu}{\alpha}{\iota}\k{appa}{\omicron}\k{appa}{\tau}{\omicron}{\nu}{\iota}{\alpha}」という言葉の使用
• Authors: Aglaia Aggistrioti, Efstathia Bambili, Nikoleta Gkatzoli, Athina Kontostavlaki, Ioanna Tsounidi, Konstantinos Perifanos
• Abstract要約: ギリシャ語で「γupsionnualphaiotakappaomicronkappatauomicronnuiotaalpha(殺虫剤)」という用語を用いた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Between 2019 and 2022, Greek media attention has been attracted by a rather unusually high number of femicide cases which have been trending for several weeks up to months in the public debate and one of the contributing factors is the feedback loop between traditional media and social media. In this paper we are investigating the use of the term "\{gamma}\u{psion}{\nu}{\alpha}{\iota}\k{appa}{\omicron}\k{appa}{\tau}{\omicron}{\nu}{\iota}{\alpha}" (femicide) in Greek speaking twitter. More specifically, we approach the problem from a stance detection perspective, aiming to automatically identify user position with regards to the feministic semantics of the word. We also discuss findings from an identity analysis perspective and intercorrelations with hate speech that have been identified in the collected corpus of tweets.
• Abstract（参考訳）: 2019年から2022年の間、ギリシャのメディアの注目は、数週間から数ヶ月にわたって公衆の議論で傾向が続いており、伝統的なメディアとソーシャルメディアの間のフィードバックループに寄与する要因の1つとして注目されている。 本稿では,ギリシャ語のtwitterにおける「\{gamma}\u{psion}{\nu}{\alpha}{\iota}\k{appa}{\omicron}\k{appa}{\tau}{\omicron}{\nu}{\iota}{\alpha}」という用語の使用について検討する。 具体的には,単語のフェミニズム的意味論に関して,ユーザの位置を自動的に識別することを目的として,姿勢検出の観点からこの問題にアプローチする。 また、ツイートの収集したコーパスで特定されたヘイトスピーチとの相関について、アイデンティティ分析の観点から考察する。

関連論文リスト

• PejorativITy: Disambiguating Pejorative Epithets to Improve Misogyny Detection in Italian Tweets [11.224028161937296]
  語レベルではイタリア語のツイートを手動で注釈付けし,文レベルでは誤用する新しいコーパスであるPejorativITyを提示する。 本研究では,不明瞭な単語に関する情報を誤検出を対象とするモデルに注入する効果を評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-03T12:24:48Z)
• Verbreitungsmechanismen sch\"adigender Sprache im Netz: Anatomie zweier Shitstorms [0.9898607871253772]
  私たちは、ビジネスの世界からよく知られた個人に対して、2つの模範的でクロスメディアなたわごとに焦点を合わせています。 どちらも共通点があり、最初は、暴風雨の標的となる人物による議論の的になっている。 本稿では,2つのメディアにまたがる乱れ波の拡散について検討し,その時間経過を解析するための計算言語学的手法の適用性を検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-12T12:00:04Z)
• Still no evidence for an effect of the proportion of non-native speakers on language complexity -- A response to Kauhanen, Einhaus & Walkden (2023) [91.3755431537592]
  Kauhanen, Einhaus & Walkden氏は、私の論文の1つで示された結果を批判している。 どちらの批判点も明確に述べられ、私の論文で分析されていることを示します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-29T09:58:32Z)
• Parsimonious Argument Annotations for Hate Speech Counter-narratives [4.825848785596437]
  本稿では、ヘイトスピーチツイートのHatevalコーパス(Basile et al.)を充実させ、自動対ナラティブ生成を容易にする。 我々はまた、Wagemannsに基づく議論的な情報付きツイートを注釈付けし、特定のグループに対するヘイトスピーチに対して、説得力があり効果的な反ナラティブを構築するのに役立つと信じている。 予備的な結果は、自動アノテータが人間のアノテータに近づき、議論のいくつかの側面を検知する一方で、他のアノテータは低レベルまたは中程度のアノテータ間合意にしか到達しないことを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-01T18:58:32Z)
• Beyond Plain Toxic: Detection of Inappropriate Statements on Flammable Topics for the Russian Language [76.58220021791955]
  本稿では,不合理性という二項的概念と,センシティブなトピックの多項的概念に基づいてラベル付けされた2つのテキストコレクションについて述べる。 不適切な概念を客観するために、クラウドソーシングではデータ駆動方式で定義する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-04T15:59:06Z)
• Do Context-Aware Translation Models Pay the Right Attention? [61.25804242929533]
  コンテキスト対応機械翻訳モデルは文脈情報を活用するように設計されているが、しばしば失敗する。 本稿では,人間の翻訳者が曖昧な単語を解くために使用する文脈について述べる。 SCAT(Supporting Context for Ambiguous Translations)は、14K翻訳のコンテキストワードをサポートする新しい英仏データセットです。 SCATを用いて,支援語の位置的特徴と語彙的特徴をあいまいにするために使用される文脈を詳細に分析する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-14T17:32:24Z)
• Exploring Polarization of Users Behavior on Twitter During the 2019 South American Protests [15.065938163384235]
  われわれは、2019年に南アメリカのいくつかの国を麻痺させた抗議活動について、異なる文脈でTwitter上で偏極を探っている。 政治家のツイートやハッシュタグキャンペーンに対するユーザの支持を(反対かにかかわらず)抗議に対する明確なスタンスで活用することにより、何百万人ものユーザーによる弱いラベル付きスタンスデータセットを構築します。 イベント中の「フィルターバブル」現象の実証的証拠は、ユーザベースがスタンスの観点から均質であるだけでなく、異なるクラスタのメディアからユーザが移行する確率も低いことを示すものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-05T07:13:18Z)
• Gender bias in magazines oriented to men and women: a computational approach [58.720142291102135]
  女性指向の雑誌の内容と男性指向の雑誌の内容を比較する。 トピック・モデリングの手法により、雑誌で議論されている主要なテーマを特定し、これらのトピックの存在が時間とともに雑誌間でどの程度異なるかを定量化する。 以上の結果から,セクシュアオブジェクトとしての家族,ビジネス,女性の出現頻度は,時間とともに消失する傾向にあることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-24T14:02:49Z)
• Is Japanese gendered language used on Twitter ? A large scale study [0.0]
  この調査は、2015年から2019年までの日本のツイート4800万件と、2355件のTwitterアカウントのタイムラインを、性別とカテゴリー(政治家、ミュージシャンなど)に分類したサンプルから始まった。 このコーパス上で大規模テキスト解析を行い、文末粒子(SFP)とテキストに現れる1人称代名詞を特定し、検討する。 事実、性別付き言語はTwitter上でも約6%のツイートで使われており、「男性」と「女性」の分類は、例外を除いて常に期待を満たさないことが判明した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-29T11:07:10Z)
• Racism is a Virus: Anti-Asian Hate and Counterspeech in Social Media during the COVID-19 Crisis [51.39895377836919]
  新型コロナウイルスは、アジアのコミュニティをターゲットにしたソーシャルメディア上で人種差別や憎悪を引き起こしている。 我々は、Twitterのレンズを通して、反アジアヘイトスピーチの進化と普及について研究する。 私たちは、14ヶ月にわたる反アジア的憎悪と反音声のデータセットとして最大となるCOVID-HATEを作成します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-25T21:58:09Z)
• Echo Chambers on Social Media: A comparative analysis [64.2256216637683]
  本研究では,4つのソーシャルメディアプラットフォーム上で100万ユーザが生成した100万個のコンテンツに対して,エコーチャンバーの操作的定義を導入し,大規模な比較分析を行う。 議論の的になっているトピックについてユーザの傾きを推測し、異なる特徴を分析してインタラクションネットワークを再構築する。 我々は、Facebookのようなニュースフィードアルゴリズムを実装するプラットフォームが、エコーチャンバの出現を招きかねないという仮説を支持する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-20T20:00:27Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。