論文の概要: Uncovering Latent Themes of Messaging on Social Media by Integrating LLMs: A Case Study on Climate Campaigns

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.10707v1
• Date: Fri, 15 Mar 2024 21:54:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-19 22:14:44.679403
• Title: Uncovering Latent Themes of Messaging on Social Media by Integrating LLMs: A Case Study on Climate Campaigns
• Title（参考訳）: LLMの統合によるソーシャルメディア上でのメッセージの潜在テーマ発見--気候キャンペーンを事例として
• Authors: Tunazzina Islam, Dan Goldwasser,
• Abstract要約: 本稿では,ソーシャルメディアメッセージングにおけるテーマの発見と分析に新たなアプローチを提案する。 本稿では,Large Language Models (LLMs) の高度な機能を活用した,ループ型マシン・イン・ザ・ループ手法を提案する。 私たちの仕事は、ソーシャルメディアのダイナミックな性質に光を当て、現実の出来事に対するメッセージのテーマ的焦点の変化を明らかにします。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.976609127865732
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: This paper introduces a novel approach to uncovering and analyzing themes in social media messaging. Recognizing the limitations of traditional topic-level analysis, which tends to capture only the overarching patterns, this study emphasizes the need for a finer-grained, theme-focused exploration. Conventional methods of theme discovery, involving manual processes and a human-in-the-loop approach, are valuable but face challenges in scalability, consistency, and resource intensity in terms of time and cost. To address these challenges, we propose a machine-in-the-loop approach that leverages the advanced capabilities of Large Language Models (LLMs). This approach allows for a deeper investigation into the thematic aspects of social media discourse, enabling us to uncover a diverse array of themes, each with unique characteristics and relevance, thereby offering a comprehensive understanding of the nuances present within broader topics. Furthermore, this method efficiently maps the text and the newly discovered themes, enhancing our understanding of the thematic nuances in social media messaging. We employ climate campaigns as a case study and demonstrate that our methodology yields more accurate and interpretable results compared to traditional topic models. Our results not only demonstrate the effectiveness of our approach in uncovering latent themes but also illuminate how these themes are tailored for demographic targeting in social media contexts. Additionally, our work sheds light on the dynamic nature of social media, revealing the shifts in the thematic focus of messaging in response to real-world events.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ソーシャルメディアメッセージングにおけるテーマの発見と分析に新たなアプローチを提案する。 従来のトピックレベルの分析の限界を認識して、よりきめ細かなテーマ中心の探索の必要性を強調する。 手動のプロセスとヒューマン・イン・ザ・ループのアプローチを含む従来のテーマ発見の方法は価値があるが、時間とコストの観点から、スケーラビリティ、一貫性、リソースの強度といった課題に直面している。 これらの課題に対処するため,我々はLarge Language Models (LLMs) の高度な機能を活用するマシン・イン・ザ・ループアプローチを提案する。 このアプローチにより、ソーシャルメディアの話題のテーマ的側面を深く研究し、さまざまなテーマを発見でき、それぞれに固有の特徴と関連性があり、より広範なトピックに存在するニュアンスを包括的に理解することができる。 さらに,本手法はテキストと新たに発見されたテーマを効率的にマッピングし,ソーシャルメディアメッセージングにおけるテーマニュアンスに対する理解を深める。 我々は,ケーススタディとして気候キャンペーンを採用し,従来のトピックモデルと比較して,方法論がより正確かつ解釈可能な結果をもたらすことを示す。 本研究の結果は,潜在テーマを明らかにする上でのアプローチの有効性を実証するだけでなく,ソーシャルメディアの文脈において,これらのテーマが階層的ターゲットにどのように適合しているかを示すものである。 さらに、私たちの仕事はソーシャルメディアのダイナミックな性質に光を当て、現実の出来事に対するメッセージのテーマ的焦点の変化を明らかにします。

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