論文の概要: Measuring the Effect of Influential Messages on Varying Personas

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.16470v1
• Date: Thu, 25 May 2023 21:01:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-29 18:17:02.008046
• Title: Measuring the Effect of Influential Messages on Varying Personas
• Title（参考訳）: インフルエンシャルメッセージがバリアントペルソナに及ぼす影響の測定
• Authors: Chenkai Sun, Jinning Li, Hou Pong Chan, ChengXiang Zhai, Heng Ji
• Abstract要約: 我々は、ニュースメッセージを見る際にペルソナが持つ可能性のある応答を推定するために、ニュースメディア向けのペルソナに対するレスポンス予測という新しいタスクを提示する。 提案課題は,モデルにパーソナライズを導入するだけでなく,各応答の感情極性と強度も予測する。 これにより、ペルソナの精神状態に関するより正確で包括的な推測が可能になる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 67.1149173905004
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Predicting how a user responds to news events enables important applications such as allowing intelligent agents or content producers to estimate the effect on different communities and revise unreleased messages to prevent unexpected bad outcomes such as social conflict and moral injury. We present a new task, Response Forecasting on Personas for News Media, to estimate the response a persona (characterizing an individual or a group) might have upon seeing a news message. Compared to the previous efforts which only predict generic comments to news, the proposed task not only introduces personalization in the modeling but also predicts the sentiment polarity and intensity of each response. This enables more accurate and comprehensive inference on the mental state of the persona. Meanwhile, the generated sentiment dimensions make the evaluation and application more reliable. We create the first benchmark dataset, which consists of 13,357 responses to 3,847 news headlines from Twitter. We further evaluate the SOTA neural language models with our dataset. The empirical results suggest that the included persona attributes are helpful for the performance of all response dimensions. Our analysis shows that the best-performing models are capable of predicting responses that are consistent with the personas, and as a byproduct, the task formulation also enables many interesting applications in the analysis of social network groups and their opinions, such as the discovery of extreme opinion groups.
• Abstract（参考訳）: ユーザーがニュースイベントにどう反応するかを予測することで、知的エージェントやコンテンツ制作者が異なるコミュニティへの影響を見積り、未発表のメッセージを修正して、社会的衝突や道徳的負傷などの予期せぬ悪い結果を防ぐといった重要な応用が可能になる。 我々は、ニュースメッセージを見る際にペルソナ(個人またはグループ)が持つであろう応答を推定するために、ニュースメディア向けのペルソナに対するレスポンス予測という新しいタスクを提示する。 ニュースに対する一般的なコメントのみを予測する従来の取り組みと比較して、提案課題はモデリングにパーソナライズを導入するだけでなく、各応答の感情極性と強度を予測する。 これにより、ペルソナの精神状態に関するより正確で包括的な推論が可能になる。 一方、生成した感情の次元は、評価と応用をより信頼できるものにします。 最初のベンチマークデータセットを作成し、13,357の回答と3,847のニュース見出しからなる。 我々は、データセットを用いてSOTAニューラル言語モデルをさらに評価する。 実験結果から,ペルソナ属性はすべての応答次元の性能に有効であることが示唆された。 分析の結果,提案手法はペルソナと一致する応答を予測でき,その副産物として,社会的ネットワークグループとその意見の分析において,極端な意見グループの発見など,多くの興味深い応用が可能となった。

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