論文の概要: Electoral Agitation Data Set: The Use Case of the Polish Election
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.07007v1
- Date: Thu, 13 Jul 2023 18:14:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-17 15:51:44.056070
- Title: Electoral Agitation Data Set: The Use Case of the Polish Election
- Title（参考訳）: 選挙人扇動データセット:ポーランド選挙のユースケース
- Authors: Mateusz Baran, Mateusz W\'ojcik, Piotr Kolebski, Micha{\l} Bernaczyk,
Krzysztof Rajda, {\L}ukasz Augustyniak, Tomasz Kajdanowicz
- Abstract要約: ポーランド語における選挙の扇動を検出するための最初の公開データセットを提示する。
これには、法的に条件付けされた4つのカテゴリにタグ付けされた6,112人の人手によるツイートが含まれている。
新たに作成されたデータセットは、HerBERTと呼ばれるポーランド語モデルの微調整に使用された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.671887117122512
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The popularity of social media makes politicians use it for political
advertisement. Therefore, social media is full of electoral agitation
(electioneering), especially during the election campaigns. The election
administration cannot track the spread and quantity of messages that count as
agitation under the election code. It addresses a crucial problem, while also
uncovering a niche that has not been effectively targeted so far. Hence, we
present the first publicly open data set for detecting electoral agitation in
the Polish language. It contains 6,112 human-annotated tweets tagged with four
legally conditioned categories. We achieved a 0.66 inter-annotator agreement
(Cohen's kappa score). An additional annotator resolved the mismatches between
the first two improving the consistency and complexity of the annotation
process. The newly created data set was used to fine-tune a Polish Language
Model called HerBERT (achieving a 68% F1 score). We also present a number of
potential use cases for such data sets and models, enriching the paper with an
analysis of the Polish 2020 Presidential Election on Twitter.
- Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアの人気は政治家を政治広告に利用させる。
それゆえ、ソーシャルメディアは選挙運動の間、特に選挙の扇動(選挙参加)に満ちている。
選挙行政は、選挙法の下で扇動として数えられるメッセージの拡散と量を追跡できない。
これは重要な問題に対処すると同時に、これまで効果的にターゲットにされていないニッチも明らかにする。
そこで,ポーランド語における選挙行動を検出するための最初の公開データセットを提案する。
6,112件の人間注釈付ツイートに4つの法的条件付きカテゴリーがタグ付けされている。
我々は0.66のアノテーション間合意(コーエンのkappaスコア)を達成した。
追加のアノテータは、アノテーションプロセスの一貫性と複雑さを改善する最初の2つの間のミスマッチを解決した。
新たに作成されたデータセットは、HerBERT(F1スコア68%)と呼ばれるポーランド語モデルの微調整に使用された。
また,このようなデータセットやモデルのユースケースを数多く紹介するとともに,2020年ポーランド大統領選挙のtwitter上での分析を通じて,論文を充実させた。
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