Fugu-MT 論文翻訳(概要): Moral Sparks in Social Media Narratives

論文の概要: Moral Sparks in Social Media Narratives

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.19268v3
Date: Mon, 22 Apr 2024 01:23:59 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-24 00:32:57.975083
Title: Moral Sparks in Social Media Narratives
Title（参考訳）: ソーシャルメディア物語における道徳的火花
Authors: Ruijie Xi, Munindar P. Singh,
Abstract要約: 実生活における倫理的シナリオにおける人間の道徳的判断を理解するために,ソーシャルメディア上でのインタラクションを検討する。具体的には、r/AmITheAssholeと呼ばれるRedditの人気のサブレディット(サブコミュニティ)の投稿を調べる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 14.025768295979184
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: There is increasing interest in building computational models of moral reasoning by people to enable effective interaction by Artificial Intelligence (AI) agents. We examine interactions on social media to understand human moral judgments in real-life ethical scenarios. Specifically, we examine posts from a popular Reddit subreddit (i.e., a subcommunity) called r/AmITheAsshole, where authors and commenters share their moral judgments on who (i.e., which participant of the described scenario) is blameworthy. To investigate the underlying reasoning influencing moral judgments, we focus on excerpts-which we term moral sparks-from original posts that some commenters include to indicate what motivates their judgments. To this end, we examine how (1) events activating social commonsense and (2) linguistic signals affect the identified moral sparks and their subsequent judgments. By examining over 24672 posts and 175988 comments, we find that event-related negative character traits (e.g., immature and rude) attract attention and stimulate blame, implying a dependent relationship between character traits and moral values. Specifically, we focus on causal graphs involving events (c-events) that activate social commonsense. We observe that c-events are perceived with varying levels of informativeness, influencing moral spark and judgment assignment in distinct ways. This observation is reinforced by examining linguistic features describing semantically similar c-events. Moreover, language influencing commenters' cognitive processes enhances the probability of an excerpt becoming a moral spark, while factual and concrete descriptions tend to inhibit this effect.
Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)エージェントによる効果的なインタラクションを実現するために、道徳的推論の計算モデルを構築することへの関心が高まっている。実生活における倫理的シナリオにおける人間の道徳的判断を理解するために,ソーシャルメディア上でのインタラクションを検討する。具体的には、r/AmITheAssholeと呼ばれるRedditのサブレディット(サブコミュニティ)からの投稿を調べ、著者や評論家が、誰(すなわち、記述されたシナリオの参加者)が非難に値するかという道徳的判断を共有する。道徳的判断に影響を及ぼす根底にある理由を調査するため、我々は、道徳的判断を動機づけるものを示すために、原文からモラル的火花(moral sparks)と呼ぶ抜粋に焦点を当てた。この目的のために,(1)社会的コモンセンスを活性化する事象と(2)言語信号が認識されたモラルの火花とそのその後の判断にどのように影響するかを検討する。 24672以上の投稿と175988のコメントから、事象に関連する否定的特徴(例えば、未熟、無礼)が注意を引き、非難を刺激し、性格的特徴と道徳的価値の依存的関係を示唆することを発見した。具体的には、社会的常識を活性化する事象(c-events)を含む因果グラフに焦点を当てる。我々は, c-events が, 様々な情報度で知覚され, モラル・スパークや判断の割り当てに異なる影響を与えることを観察した。この観察は、意味的に類似したc-eventを記述する言語的特徴を調べることで強化される。さらに、コメンテーターの認知過程に影響を与える言語は、抜粋が道徳的火花になる確率を高める一方、事実的、具体的記述は、この効果を阻害する傾向にある。

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