論文の概要: Enhancing Stance Classification on Social Media Using Quantified Moral Foundations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.09848v3
- Date: Sun, 29 Sep 2024 06:34:07 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-01 22:00:29.783011
- Title: Enhancing Stance Classification on Social Media Using Quantified Moral Foundations
- Title（参考訳）: 定量的モラル基礎を用いたソーシャルメディアにおけるスタンス分類の強化
- Authors: Hong Zhang, Quoc-Nam Nguyen, Prasanta Bhattacharya, Wei Gao, Liang Ze Wong, Brandon Siyuan Loh, Joseph J. P. Simons, Jisun An,
- Abstract要約: 本研究では,道徳的基盤の次元が,特定の目標に対する個人の姿勢を予測するのにどのように貢献するかを検討する。
テキストから抽出した道徳的基礎的特徴とメッセージ意味的特徴を組み込んで,メッセージレベルとユーザレベルのスタンスを分類する。
予備的な結果は、モラル基礎の符号化が姿勢検出タスクの性能を高めることを示唆している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.061680079778037
- License:
- Abstract: This study enhances stance detection on social media by incorporating deeper psychological attributes, specifically individuals' moral foundations. These theoretically-derived dimensions aim to provide a comprehensive profile of an individual's moral concerns which, in recent work, has been linked to behaviour in a range of domains, including society, politics, health, and the environment. In this paper, we investigate how moral foundation dimensions can contribute to predicting an individual's stance on a given target. Specifically we incorporate moral foundation features extracted from text, along with message semantic features, to classify stances at both message- and user-levels using both traditional machine learning models and large language models. Our preliminary results suggest that encoding moral foundations can enhance the performance of stance detection tasks and help illuminate the associations between specific moral foundations and online stances on target topics. The results highlight the importance of considering deeper psychological attributes in stance analysis and underscores the role of moral foundations in guiding online social behavior.
- Abstract（参考訳）: 本研究は、より深い心理的属性、特に個人の道徳的基盤を組み込むことにより、ソーシャルメディアにおけるスタンス検出を強化する。
これらの理論的に派生した次元は、社会、政治、健康、環境など、様々な領域における行動と結びついている個人の道徳的関心の包括的プロファイルを提供することを目的としている。
本稿では,道徳的基盤の次元が,特定の目標に対する個人の姿勢を予測するのにどのように貢献するかを検討する。
具体的には、従来の機械学習モデルと大規模言語モデルの両方を用いて、テキストから抽出された道徳的基礎機能と、メッセージセマンティック機能を組み合わせて、メッセージレベルとユーザレベルの両方のスタンスを分類する。
予備的な結果は、モラル基礎の符号化は、スタンス検出タスクのパフォーマンスを高め、特定のモラル基礎とターゲットトピックに対するオンラインスタンスとの関係を照らすのに役立つことを示唆している。
この結果は、スタンス分析における深い心理的属性を考慮することの重要性を強調し、オンライン社会行動の指導における道徳的基礎の役割を浮き彫りにするものである。
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