論文の概要: Detecting and Characterizing Political Incivility on Social Media
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.14964v1
- Date: Wed, 24 May 2023 09:57:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-25 17:23:26.505448
- Title: Detecting and Characterizing Political Incivility on Social Media
- Title（参考訳）: ソーシャルメディアにおける政治的傾向の検出と評価
- Authors: Sagi Penzel, Nir Lotan, Alon Zoizner, Einat Minkov
- Abstract要約: 大規模データセットを用いた最先端のシビリティ検出結果を提案する。
我々は、不合理な政治的言論と反民主的な言論を区別する。
本稿では,ツイート作成者に関するソーシャルコンテキスト情報を,ツイートコンテンツと並行してモデル化するためのアプローチを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.215635367512032
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Researchers of political communication study the impact and perceptions of
political incivility on social media. Yet, so far, relatively few works
attempted to automatically detect and characterize political incivility. In our
work, we study political incivility in Twitter, presenting several research
contributions. First, we present state-of-the-art incivility detection results
using a large dataset, which we collected and labeled via crowd sourcing.
Importantly, we distinguish between uncivil political speech that is impolite
and intolerant anti-democratic discourse. Applying political incivility
detection at large-scale, we derive insights regarding the prevalence of this
phenomenon across users, and explore the network characteristics of users who
are susceptible to disseminating uncivil political content online. Finally, we
propose an approach for modeling social context information about the tweet
author alongside the tweet content, showing that this leads to significantly
improved performance on the task of political incivility detection. This result
holds promise for related tasks, such as hate speech and stance detection.
- Abstract（参考訳）: 政治コミュニケーションの研究者は、ソーシャルメディアにおける政治的市民の影響と認識を研究している。
しかし、政治的近親性を自動的に検出し特徴付ける試みは、今のところ比較的少ない。
私たちの研究では、twitterの政治的近親性を研究し、いくつかの研究の貢献を示しました。
まず,クラウドソーシングを用いて収集・ラベル付けした大規模データセットを用いて,最先端の市民検出結果を示す。
重要なことは、無礼な政治的言論と反民主的な言論を区別することである。
大規模な政治的近視性検出を応用し,この現象をユーザ間で広める要因について考察し,非文明的な政治コンテンツをオンラインで広める傾向のあるユーザのネットワーク特性について考察する。
最後に,ツイート内容と並行して,ツイート著者の社会的文脈情報をモデル化する手法を提案する。
この結果は、ヘイトスピーチやスタンス検出のような関連するタスクを約束する。
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