論文の概要: Where Do People Tell Stories Online? Story Detection Across Online Communities
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.09675v3
- Date: Fri, 2 Aug 2024 22:47:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-07 00:06:03.779197
- Title: Where Do People Tell Stories Online? Story Detection Across Online Communities
- Title（参考訳）: 人々がオンラインでストーリーを語る場所は? オンラインコミュニティ全体にわたるストーリー検出
- Authors: Maria Antoniak, Joel Mire, Maarten Sap, Elliott Ash, Andrew Piper,
- Abstract要約: オンラインコミュニティにおけるストーリーの検出は、ストーリーがコミュニティに散らばっていて、1つのテキスト内でノンストーリーテリングスパンと織り交ぜられるため、難しい作業である。
我々はStorySeekerツールキットをリリースし、Redditの投稿とコメント502件のデータセット、ソーシャルメディアのコンテキストに適合したコードブック、ドキュメントとスパンのレベルでのストーリーテリングを予測するモデルを含む。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.122421671938433
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Story detection in online communities is a challenging task as stories are scattered across communities and interwoven with non-storytelling spans within a single text. We address this challenge by building and releasing the StorySeeker toolkit, including a richly annotated dataset of 502 Reddit posts and comments, a detailed codebook adapted to the social media context, and models to predict storytelling at the document and span levels. Our dataset is sampled from hundreds of popular English-language Reddit communities ranging across 33 topic categories, and it contains fine-grained expert annotations, including binary story labels, story spans, and event spans. We evaluate a range of detection methods using our data, and we identify the distinctive textual features of online storytelling, focusing on storytelling spans. We illuminate distributional characteristics of storytelling on a large community-centric social media platform, and we also conduct a case study on r/ChangeMyView, where storytelling is used as one of many persuasive strategies, illustrating that our data and models can be used for both inter- and intra-community research. Finally, we discuss implications of our tools and analyses for narratology and the study of online communities.
- Abstract（参考訳）: オンラインコミュニティにおけるストーリーの検出は、ストーリーがコミュニティに散らばり、単一のテキスト内でノンストーリーテリングスパンと織り交ぜられるため、難しい作業である。
この課題に対処するために、StorySeekerツールキットを構築してリリースする。そこには、502のReddit投稿とコメントの豊富な注釈付きデータセット、ソーシャルメディアのコンテキストに適合した詳細なコードブック、ドキュメントとスパンのレベルでのストーリーテリングを予測するモデルが含まれている。
私たちのデータセットは、33のトピックカテゴリにまたがる数百の人気のあるRedditコミュニティからサンプルされ、バイナリストーリーラベル、ストーリースパン、イベントスパンなど、詳細な専門家アノテーションが含まれています。
筆者らは,本データを用いたさまざまな検出手法の評価を行い,ストーリーテリングに焦点をあてたオンラインストーリーテリングの特徴を識別する。
我々は,大規模なコミュニティ中心のソーシャルメディアプラットフォーム上でのストーリーテリングの分布特性を照らし,また,物語テリングを多くの説得的戦略の1つとして活用するr/ChangeMyViewのケーススタディも実施し,我々のデータとモデルがコミュニティ間およびコミュニティ内研究の両方に利用できることを示した。
最後に,ナラトロジーにおけるツールの意味と分析,およびオンラインコミュニティの研究について論じる。
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