論文の概要: Verbreitungsmechanismen sch\"adigender Sprache im Netz: Anatomie zweier Shitstorms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.07194v1
• Date: Tue, 12 Dec 2023 12:00:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-13 16:28:56.414975
• Title: Verbreitungsmechanismen sch\"adigender Sprache im Netz: Anatomie zweier Shitstorms
• Title（参考訳）: アディジェンダー・スプラッシュ・イム・ネッツ:解剖学者ズワイエ・シストストーム
• Authors: Tatjana Scheffler, Veronika Solopova, Mihaela Popa-Wyatt
• Abstract要約: 私たちは、ビジネスの世界からよく知られた個人に対して、2つの模範的でクロスメディアなたわごとに焦点を合わせています。 どちらも共通点があり、最初は、暴風雨の標的となる人物による議論の的になっている。 本稿では,2つのメディアにまたがる乱れ波の拡散について検討し,その時間経過を解析するための計算言語学的手法の適用性を検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9898607871253772
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: In this working paper, we turn our attention to two exemplary, cross-media shitstorms directed against well-known individuals from the business world. Both have in common, first, the trigger, a controversial statement by the person who thereby becomes the target of the shitstorm, and second, the identity of this target as relatively privileged: cis-male, white, successful. We examine the spread of the outrage wave across two media at a time and test the applicability of computational linguistic methods for analyzing its time course. Assuming that harmful language spreads like a virus in digital space, we are primarily interested in the events and constellations that lead to the use of harmful language, and whether and how a linguistic formation of "tribes" occurs. Our research therefore focuses, first, on the distribution of linguistic features within the overall shitstorm: are individual words or phrases increasingly used after their introduction, and through which pathways they spread. Second, we ask whether "tribes," for example, one group of supporters and one of opponents of the target, have a distinguished linguistic form. Our hypothesis is that supporters remain equally active over time, while the dynamic "ripple" effect of the shitstorm is based on the varying participation of opponents.
• Abstract（参考訳）: この作業論文では、ビジネス界の著名人に対して、私たちの注意を、2つの模範的で、メディア横断的なクソストームに向けます。 両者は共通しており、第一にトリガーはシストストームの標的となる人物による議論の的となる声明であり、第二に、この標的のアイデンティティは比較的特権的なものである(シス・マール、ホワイト、成功)。 2つのメディアにまたがる怒り波の拡散を一度に検証し,その時間経過を解析するための計算言語学的手法の適用性を検証する。 有害な言語がデジタル空間にウイルスのように広がると仮定すると、我々は主に有害な言語の使用につながる事象や星座、そして「タブー」の言語形成がどのように起こるかに興味を持っている。 そこで本研究では,まず,導入後の個々の単語やフレーズ,どの経路が広まるかといった,言語的特徴の分布に注目した。 第2に、例えば、支持者の1グループと目標の反対者の1グループである「部族」が、明確な言語形態を持っているかどうかを問う。 我々の仮説では、サポーターは時間とともに均等に活動し続けるが、シストムのダイナミックな「リップル」効果は、反対者の様々な参加に基づいている。

関連論文リスト

• Inside the echo chamber: Linguistic underpinnings of misinformation on Twitter [4.62503518282081]
  ソーシャルメディア利用者は、誤った情報や議論の的になっている話題に関するコメントを含む投稿を共有することで、誤報の拡散をオンラインで推進している。 この研究は、誤情報に関する会話が言語の使用を通してどのように媒介されるかを探る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-24T15:37:12Z)
• Beyond Denouncing Hate: Strategies for Countering Implied Biases and Stereotypes in Language [18.560379338032558]
  我々は、心理学と哲学文学から、ヘイトフル言語の基礎となるステレオタイプ的含意に挑戦するために、6つの心理的にインスパイアされた戦略を構築する。 提案手法では,機械が生成する対音声はより具体的でない戦略を用いるのに対し,人間による対音声はインプリッドステレオタイプに特有な戦略を用いる。 以上の結果から,音声の反音声発生におけるステレオタイプ的含意の考慮の重要性が示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-31T21:33:46Z)
• Evolving linguistic divergence on polarizing social media [0.0]
  会話や単語の頻度、メッセージの感情、単語や絵文字の語彙的意味論といったトピックのばらつきを定量化する。 アメリカの英語は、大きな言語コミュニティの中ではほとんど理解できないが、私たちの発見は、コミュニケーションの誤りが生じる可能性のある領域を指し示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-04T15:21:55Z)
• From Dogwhistles to Bullhorns: Unveiling Coded Rhetoric with Language Models [73.25963871034858]
  本研究は,イヌヒストルの大規模数値計算による研究である。 我々は、ドッグウィストルの類型学を開発し、300以上のドッグウィストルの過去最大の用語集をキュレートし、歴史的なアメリカの政治家の演説でそれらの使用法を分析した。 犬毛を含む有害なコンテンツは毒性の検出を回避し,このような符号化された言語のオンラインリスクを強調している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-26T18:00:57Z)
• Fake News and Hate Speech: Language in Common [73.4764550713355]
  3つの異なるデータセットにおいて、内集団対外集団指数という新しい指標を計算し、両者の現象が「我々対彼ら」の物語を共有していることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-05T15:35:10Z)
• "Stop Asian Hate!" : Refining Detection of Anti-Asian Hate Speech During the COVID-19 Pandemic [2.5227595609842206]
  新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックは、アジアでのキセノフォビアと偏見の急増を加速させた。 我々は2つの実験的なアプローチを用いてTwitterのツイートのコーパスを作成して注釈付けし、反アジア人虐待とヘイトスピーチを探索する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-04T06:55:19Z)
• Perception Point: Identifying Critical Learning Periods in Speech for Bilingual Networks [58.24134321728942]
  ディープニューラルベース視覚唇読解モデルにおける認知的側面を比較し,識別する。 我々は、認知心理学におけるこれらの理論と独自のモデリングの間に強い相関関係を観察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-13T05:30:50Z)
• Exploring Polarization of Users Behavior on Twitter During the 2019 South American Protests [15.065938163384235]
  われわれは、2019年に南アメリカのいくつかの国を麻痺させた抗議活動について、異なる文脈でTwitter上で偏極を探っている。 政治家のツイートやハッシュタグキャンペーンに対するユーザの支持を(反対かにかかわらず)抗議に対する明確なスタンスで活用することにより、何百万人ものユーザーによる弱いラベル付きスタンスデータセットを構築します。 イベント中の「フィルターバブル」現象の実証的証拠は、ユーザベースがスタンスの観点から均質であるだけでなく、異なるクラスタのメディアからユーザが移行する確率も低いことを示すものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-05T07:13:18Z)
• Towards Controllable Biases in Language Generation [87.89632038677912]
  本研究では、特定の人口集団の言及を含む入力プロンプトによって生成されたテキストの社会的バイアスを誘導する手法を開発した。 1 つの人口統計学において負のバイアスを誘発し、もう1 つの人口統計学において正のバイアスを誘導し、2 つのシナリオを分析する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-01T08:25:11Z)
• A Framework for the Computational Linguistic Analysis of Dehumanization [52.735780962665814]
  我々は1986年から2015年にかけてニューヨーク・タイムズでLGBTQの人々に関する議論を分析した。 LGBTQの人々の人為的な記述は、時間とともにますます増えています。 大規模に非人間化言語を分析する能力は、メディアバイアスを自動的に検出し、理解するだけでなく、オンラインで乱用する言語にも影響を及ぼす。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-06T03:02:12Z)
• Where New Words Are Born: Distributional Semantic Analysis of Neologisms and Their Semantic Neighborhoods [51.34667808471513]
  分散意味論のパラダイムで定式化されたセマンティック隣人のセマンティック・スパシティと周波数成長率という2つの要因の重要性について検討する。 いずれの因子も単語の出現を予測できるが,後者の仮説はより支持される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-21T19:09:49Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。