論文の概要: Contextualizing Internet Memes Across Social Media Platforms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.11157v2
• Date: Mon, 26 Feb 2024 07:28:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-28 00:18:08.717926
• Title: Contextualizing Internet Memes Across Social Media Platforms
• Title（参考訳）: ソーシャルメディアプラットフォーム間のインターネットミームのコンテキスト化
• Authors: Saurav Joshi, Filip Ilievski, Luca Luceri
• Abstract要約: 我々は,知識のセマンティックリポジトリ,すなわち知識グラフを用いて,インターネットミームを文脈化できるかどうかを検討する。 RedditとDiscordという2つのソーシャルメディアプラットフォームから何千もの潜在的なインターネットミーム投稿を収集し、抽出-変換-ロード手順を開発し、候補ミーム投稿とデータレイクを作成します。 視覚変換器をベースとした類似性を利用して、これらの候補をIMKGでカタログ化されたミーム(インターネットミームの知識グラフ)と比較する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.22187358555391
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Internet memes have emerged as a novel format for communication and expressing ideas on the web. Their fluidity and creative nature are reflected in their widespread use, often across platforms and occasionally for unethical or harmful purposes. While computational work has already analyzed their high-level virality over time and developed specialized classifiers for hate speech detection, there have been no efforts to date that aim to holistically track, identify, and map internet memes posted on social media. To bridge this gap, we investigate whether internet memes across social media platforms can be contextualized by using a semantic repository of knowledge, namely, a knowledge graph. We collect thousands of potential internet meme posts from two social media platforms, namely Reddit and Discord, and develop an extract-transform-load procedure to create a data lake with candidate meme posts. By using vision transformer-based similarity, we match these candidates against the memes cataloged in IMKG -- a recently released knowledge graph of internet memes. We leverage this grounding to highlight the potential of our proposed framework to study the prevalence of memes on different platforms, map them to IMKG, and provide context about memes on social media.
• Abstract（参考訳）: インターネットミームは、ウェブ上でのコミュニケーションとアイデア表現のための新しいフォーマットとして登場した。 その流動性と創造性は、しばしばプラットフォームをまたいで、時には非倫理的または有害な目的のために広く使われることに反映されている。 計算作業は、そのハイレベルなバイラル性を時間とともに分析し、ヘイトスピーチ検出のための特殊な分類器を開発したが、これまで、ソーシャルメディアに投稿されたインターネットミームを全体追跡、識別、マップ化するための努力は行われていない。 このギャップを埋めるために,ソーシャルメディアプラットフォーム全体のインターネットミームが,知識のセマンティックリポジトリ,すなわちナレッジグラフを用いてコンテキスト化可能であるかどうかを検討する。 RedditとDiscordという2つのソーシャルメディアプラットフォームから何千もの潜在的なインターネットミーム投稿を収集し、抽出-変換-ロード手順を開発し、候補ミーム投稿とデータレイクを作成します。 視覚変換器をベースとした類似性を利用して、これらの候補をIMKGでカタログ化されたミーム(インターネットミームの知識グラフ)と比較する。 この基盤を利用して,提案フレームワークの可能性を強調し,異なるプラットフォーム上でのミームの出現状況を調査し,IMKGにマップし,ソーシャルメディア上でミームの文脈を提供する。

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