論文の概要: Hatred Stems from Ignorance! Distillation of the Persuasion Modes in Countering Conversational Hate Speech
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.15449v1
- Date: Mon, 18 Mar 2024 07:20:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-01 02:44:33.715118
- Title: Hatred Stems from Ignorance! Distillation of the Persuasion Modes in Countering Conversational Hate Speech
- Title（参考訳）: 無視からの憎しみ! 会話のヘイトスピーチに対する説得モードの蒸留
- Authors: Ghadi Alyahya, Abeer Aldayel,
- Abstract要約: 本研究は, 説得モードを, 理性, 感情, 信頼性に抽出し, 2種類の会話相互作用におけるそれらの使用性を評価する。
オープンおよびクローズドな相互作用に対する対音声説得モードのニュアンス差を観察する。
生成された反音声は感情的な説得モードを示す傾向があり、一方で人間のカウンターは推論を用いて傾いている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Examining the factors that the counter-speech uses is at the core of understanding the optimal methods for confronting hate speech online. Various studies assess the emotional base factor used in counter speech, such as emotion-empathy, offensiveness, and level of hostility. To better understand the counter-speech used in conversational interactions, this study distills persuasion modes into reason, emotion, and credibility and then evaluates their use in two types of conversation interactions: closed (multi-turn) and open (single-turn) conversation interactions concerning racism, sexism, and religion. The evaluation covers the distinct behaviors of human versus generated counter-speech. We also assess the interplay between the replies' stance and each mode of persuasion in the counter-speech. Notably, we observe nuanced differences in the counter-speech persuasion modes for open and closed interactions -- especially on the topic level -- with a general tendency to use reason as a persuasion mode to express the counterpoint to hate comments. The generated counter-speech tends to exhibit an emotional persuasion mode, while human counters lean towards using reasoning. Furthermore, our study shows that reason as a persuasion mode tends to obtain more supportive replies than do other persuasion types. The findings highlight the potential of incorporating persuasion modes into studies about countering hate speech, as these modes can serve as an optimal means of explainability and paves the way for the further adoption of the reply's stance and the role it plays in assessing what comprises the optimal counter-speech.
- Abstract（参考訳）: 反音声が使用する要因を調べることは、オンラインでヘイトスピーチに直面する最適な方法を理解することの核心にある。
様々な研究は、感情の共感、攻撃性、敵意のレベルなど、カウンタースピーチで使用される感情ベースファクターを評価する。
本研究は,会話の対話で使用される対語をより深く理解するために,説得モードを理性,感情,信頼性に抽出し,閉(複数ターン)と開(単ターン)の2種類の会話の相互作用において,人種差別,性差別,宗教に関する会話の相互作用を評価する。
評価は、人間と生成された対音声の区別された振る舞いをカバーしている。
また,回答の姿勢と,対応音声における各説得態勢の相互関係についても検討した。
特に、オープン・クローズド・インタラクション(特にトピックレベルで)に対する反音声の説得モードの微妙な違いを観察し、論点をヘイトコメントを表すための説得モードとして理性を用いる傾向が一般的である。
生成された反音声は感情的な説得モードを示す傾向があり、一方で人間のカウンターは推論を用いて傾いている。
さらに,本研究は,説得モードとしての理由が,他の説得型よりも支持的な応答を得る傾向にあることを示した。
本研究は, ヘイトスピーチを抑える研究に説得モードを取り入れることの可能性を強調し, これらのモードが説明可能性の最適な手段となり, 応答のスタンスをさらに導入するための道筋と, 最適な逆音声を構成するものを評価する上で果たす役割を明らかにする。
関連論文リスト
- Behind the Counter: Exploring the Motivations and Barriers of Online Counterspeech Writing [6.790819952175892]
オンラインヘイトを標的にしていたことは、オンラインの反響行為を頻繁に起こす重要な要因だ。
人々は、異なる人口集団でオンラインのカウンタースピーチに参加するためのモチベーションと障壁が異なる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-25T18:56:35Z) - Consolidating Strategies for Countering Hate Speech Using Persuasive
Dialogues [3.8979646385036175]
オンライン会話におけるヘイトフルコメントに対する反論を生み出すためのコントロール可能な戦略について検討する。
自動評価と人的評価を用いて、流動的で議論的で論理的に健全な議論を生成する特徴の最適な組み合わせを決定する。
我々は,このような特徴を持つテキストを自動的に注釈付けするための計算モデルと,既存のヘイトスピーチコーパスの銀標準アノテートバージョンを共有した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-15T16:31:18Z) - DisCGen: A Framework for Discourse-Informed Counterspeech Generation [34.75404551612012]
本稿では,言論理論に基づく枠組みを提案し,反声と憎しみのあるコメントを結びつける推論リンクについて検討する。
本稿では,Reddit から現在地にある反音声のデータセットを収集するプロセスを提案する。
提案するデータセットとフレームワークを用いて,大規模言語モデルを用いて,談話理論に基づいて文脈的に接地した対音声を生成することができることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-29T23:20:17Z) - 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) - MindDial: Belief Dynamics Tracking with Theory-of-Mind Modeling for
Situated Neural Dialogue Generation [92.28940192075433]
そこで我々はMindDialを提案する。MindDialは、位置自由な応答を生成できる新しい対話型フレームワークで、共通基盤を交渉できる。
我々は、3段階の信念(話者の信念、話者のリスナーの信念に対する予測、および共通の信念)を追跡できる明示的なマインドモジュールを設計する。
実験により、精神状態モデリングを用いたモデルが、共通の地盤を整列する際の人間の反応に類似できることが示されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-27T07:24:32Z) - Opening up Minds with Argumentative Dialogues [14.903849413791443]
議論的な対話は、他人の心を開いて、不慣れな見解や自分の信念に反する見解をより理解するのを助けることを目的としています。
我々は、ベガニズム、ブレグジット、COVID-19ワクチン接種という3つの議論の的となっているトピックに関する183の議論的な対話のデータセットを提示する。
心理学文献からのアンケートを用いて,対話前後のオープンマインドネスを測定した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-16T12:47:16Z) - Persua: A Visual Interactive System to Enhance the Persuasiveness of
Arguments in Online Discussion [52.49981085431061]
説得力のある議論を書く能力を高めることは、オンラインコミュニケーションの有効性と文明性に寄与する。
オンライン議論における議論の説得力向上を支援するツールの設計目標を4つ導き出した。
Persuaは対話型ビジュアルシステムであり、議論の説得力を高めるための説得戦略の例に基づくガイダンスを提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-16T08:07:53Z) - E-ffective: A Visual Analytic System for Exploring the Emotion and
Effectiveness of Inspirational Speeches [57.279044079196105]
E-ffective(エフェクティブ)は、音声の専門家や初心者が、音声要因の役割と効果的な音声への貢献の両方を分析することのできる視覚分析システムである。
E-spiral(音声の感情の変化を視覚的にコンパクトに表現する)とE-script(音声コンテンツを主要な音声配信情報に結びつける)の2つの新しい可視化技術がある。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-28T06:14:27Z) - Perspective-taking and Pragmatics for Generating Empathetic Responses
Focused on Emotion Causes [50.569762345799354]
i) 相手の感情が発話から引き起こされる原因となる単語を特定することと, (ii) 応答生成における特定の単語を反映することである。
社会的認知からインスピレーションを得て、生成的推定を用いて、感情が単語レベルのラベルのない発話から単語を推論する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-09-18T04:22:49Z) - Who Responded to Whom: The Joint Effects of Latent Topics and Discourse
in Conversation Structure [53.77234444565652]
会話談話における応答関係を同定し,会話の開始に応答発話をリンクする。
単語分布における潜在トピックと会話を学習し,ペアワイズ開始応答リンクを予測するモデルを提案する。
英語と中国語の会話における実験結果から,我々のモデルは過去の芸術の状況を大きく上回っていることが明らかとなった。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-17T17:46:00Z) - What Changed Your Mind: The Roles of Dynamic Topics and Discourse in
Argumentation Process [78.4766663287415]
本稿では,議論の説得力において重要な要因を自動的に分析する研究について述べる。
議論的会話における潜在トピックや談話の変化を追跡できる新しいニューラルモデルを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-02-10T04:27:48Z)
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。