論文の概要: Reading Between the Tweets: Deciphering Ideological Stances of Interconnected Mixed-Ideology Communities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.01091v1
• Date: Fri, 2 Feb 2024 01:39:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-05 17:16:34.069635
• Title: Reading Between the Tweets: Deciphering Ideological Stances of Interconnected Mixed-Ideology Communities
• Title（参考訳）: つぶやきの読み方:連結混合イデオロギーコミュニティのイデオロギースタンスを解読する
• Authors: Zihao He, Ashwin Rao, Siyi Guo, Negar Mokhberian, Kristina Lerman
• Abstract要約: 我々は、複雑な交流コミュニティを特定するために、2020年の米国大統領選挙に関する議論をTwitter上で調査する。 言語モデル(LM)を微調整する際にメッセージパッシングを利用する新しい手法を導入し,これらのコミュニティのニュアンスドイデオロギーを探索する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.514795777097036
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advances in NLP have improved our ability to understand the nuanced worldviews of online communities. Existing research focused on probing ideological stances treats liberals and conservatives as separate groups. However, this fails to account for the nuanced views of the organically formed online communities and the connections between them. In this paper, we study discussions of the 2020 U.S. election on Twitter to identify complex interacting communities. Capitalizing on this interconnectedness, we introduce a novel approach that harnesses message passing when finetuning language models (LMs) to probe the nuanced ideologies of these communities. By comparing the responses generated by LMs and real-world survey results, our method shows higher alignment than existing baselines, highlighting the potential of using LMs in revealing complex ideologies within and across interconnected mixed-ideology communities.
• Abstract（参考訳）: NLPの最近の進歩により、オンラインコミュニティの微妙な世界観を理解する能力が向上した。 既存の研究は、リベラル派と保守派を別個のグループとして扱うイデオロギー的立場の探究に焦点を当てている。 しかし、これは有機的に形成されたオンラインコミュニティの微妙な見方とそれらの間のつながりを説明できない。 本稿では,2020年アメリカ合衆国大統領選挙のTwitter上での議論から,複雑な交流コミュニティを特定する。 この相互接続性に乗じて,これらのコミュニティのニュアンス的イデオロギーを調査するために,言語モデル(lms)の微調整時のメッセージパッシングを利用する新しい手法を提案する。 実世界調査結果とLMの応答を比較した結果,既存のベースラインよりも高いアライメントを示し,複合イデオロギーコミュニティ内の複雑なイデオロギーを明らかにする上でのLMの利用の可能性を強調した。

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