論文の概要: MOTIV: Visual Exploration of Moral Framing in Social Media

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.14696v1
• Date: Fri, 15 Mar 2024 16:11:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-01 03:23:33.634352
• Title: MOTIV: Visual Exploration of Moral Framing in Social Media
• Title（参考訳）: MOTIV:ソーシャルメディアにおけるモラル・フレーミングの視覚的探索
• Authors: Andrew Wentzel, Lauren Levine, Vipul Dhariwal, Zarah Fatemi, Abarai Bhattacharya, Barbara Di Eugenio, Andrew Rojecki, Elena Zheleva, G. Elisabeta Marai,
• Abstract要約: 本稿では、ソーシャルメディア上での道徳的レトリックの分析のためのビジュアル・コンピューティング・フレームワークを提案する。 マイクロブログデータで表されるこれらの道徳的次元のそれぞれの背後にあるテクスタイエン、テキスタイル、テキスタイルをデコンストラクションし視覚化するための方法論を提案する。 この視覚的アプローチは、迅速かつ協調的な仮説テストをサポートし、議論を呼んでいる政治的問題の背後にある道徳的価値に関する洞察を得るのに役立ちます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.314312944316962
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present a visual computing framework for analyzing moral rhetoric on social media around controversial topics. Using Moral Foundation Theory, we propose a methodology for deconstructing and visualizing the \textit{when}, \textit{where}, and \textit{who} behind each of these moral dimensions as expressed in microblog data. We characterize the design of this framework, developed in collaboration with experts from language processing, communications, and causal inference. Our approach integrates microblog data with multiple sources of geospatial and temporal data, and leverages unsupervised machine learning (generalized additive models) to support collaborative hypothesis discovery and testing. We implement this approach in a system named MOTIV. We illustrate this approach on two problems, one related to Stay-at-home policies during the COVID-19 pandemic, and the other related to the Black Lives Matter movement. Through detailed case studies and discussions with collaborators, we identify several insights discovered regarding the different drivers of moral sentiment in social media. Our results indicate that this visual approach supports rapid, collaborative hypothesis testing, and can help give insights into the underlying moral values behind controversial political issues. Supplemental Material: https://osf.io/ygkzn/?view_only=6310c0886938415391d977b8aae8b749
• Abstract（参考訳）: 本稿では、ソーシャルメディア上での道徳的レトリックの分析のためのビジュアル・コンピューティング・フレームワークを提案する。 モーラル・ファンデーション理論を用いて、マイクロブログデータで表されるこれらの道徳的次元の裏側にある \textit{when}, \textit{where}, \textit{who} をデコンストラクションし、視覚化するための方法論を提案する。 本稿では,言語処理,コミュニケーション,因果推論などの専門家と共同で開発したフレームワークの設計を特徴付ける。 提案手法では,マイクロブログデータと地理空間的および時間的データの複数のソースを統合し,教師なし機械学習(一般化付加モデル)を活用して協調仮説の発見とテストを支援する。 このアプローチをMOTIVというシステムに実装する。 本研究は、新型コロナウイルスの感染拡大に伴う在宅政策と、Black Lives Matter運動に関連する2つの課題について説明する。 より詳細な事例研究と協力者との議論を通じて,ソーシャルメディアにおける道徳的感情の異なる要因について,いくつかの知見が得られた。 この視覚的アプローチは、迅速かつ協調的な仮説テストをサポートし、議論を呼んでいる政治的問題の背後にある道徳的価値に関する洞察を得るのに役立ちます。 補足資料:https://osf.io/ygkzn/? view_only=6310c0886938415391d977b8aae8b749

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