論文の概要: The Face of Populism: Examining Differences in Facial Emotional
Expressions of Political Leaders Using Machine Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.09914v2
- Date: Sun, 2 Jul 2023 10:33:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-04 13:42:43.222029
- Title: The Face of Populism: Examining Differences in Facial Emotional
Expressions of Political Leaders Using Machine Learning
- Title（参考訳）: ポピュリズムの顔:機械学習を用いた政治指導者の感情表現の相違について
- Authors: Sara Major, Aleksandar Toma\v{s}evi\'c
- Abstract要約: 深層学習に基づくコンピュータビジョンのアルゴリズムを、15カ国の政治指導者を描いた220本のYouTubeビデオのサンプルに適用する。
ポピュリスト・レトリックの度合いが異なるリーダー群間での否定的感情の平均スコアの統計的に有意な差を観察した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 77.34726150561087
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Online media has revolutionized the way political information is disseminated
and consumed on a global scale, and this shift has compelled political figures
to adopt new strategies of capturing and retaining voter attention. These
strategies often rely on emotional persuasion and appeal, and as visual content
becomes increasingly prevalent in virtual space, much of political
communication too has come to be marked by evocative video content and imagery.
The present paper offers a novel approach to analyzing material of this kind.
We apply a deep-learning-based computer-vision algorithm to a sample of 220
YouTube videos depicting political leaders from 15 different countries, which
is based on an existing trained convolutional neural network architecture
provided by the Python library fer. The algorithm returns emotion scores
representing the relative presence of 6 emotional states (anger, disgust, fear,
happiness, sadness, and surprise) and a neutral expression for each frame of
the processed YouTube video. We observe statistically significant differences
in the average score of expressed negative emotions between groups of leaders
with varying degrees of populist rhetoric as defined by the Global Party Survey
(GPS), indicating that populist leaders tend to express negative emotions to a
greater extent during their public performance than their non-populist
counterparts. Overall, our contribution provides insight into the
characteristics of visual self-representation among political leaders, as well
as an open-source workflow for further computational studies of their
non-verbal communication.
- Abstract（参考訳）: オンラインメディアは、政治情報がグローバルに拡散され消費される方法に革命をもたらしており、この変化によって、政治関係者は有権者の注意を引き付けて維持する新しい戦略を採用せざるを得なくなった。
これらの戦略はしばしば感情的な説得と魅力に頼り、視覚的コンテンツがバーチャル空間でますます普及するにつれて、政治的コミュニケーションの多くは、挑発的なビデオコンテンツとイメージによって特徴づけられるようになった。
本稿では, この種の材料を解析するための新しいアプローチを提案する。
我々は、pythonライブラリferが提供する既存のトレーニング済み畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャに基づいて、15カ国の政治指導者を描いた220のyoutubeビデオのサンプルにディープラーニングベースのコンピュータビジョンアルゴリズムを適用する。
このアルゴリズムは6つの感情状態(不安、嫌悪感、恐怖、幸福、悲しみ、驚き)の相対的な存在を表す感情スコアと、処理されたYouTubeビデオのフレームごとに中立的な表現を返す。
我々は,Global Party Survey (GPS) で定義されている,ポピュリスト・レトリックの度合いの異なるリーダー群の平均否定感情スコアの統計的に有意な差を観察し,ポピュリスト・リーダーは,非ポピュリスト・レトリックよりも公的なパフォーマンスにおいて否定感情を表現する傾向を示した。
全体として、我々の貢献は、政治指導者間の視覚的自己表現の特徴と、非言語コミュニケーションのさらなる計算研究のためのオープンソースワークフローに関する洞察を与えます。
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