論文の概要: Trust and Terror: Hazards in Text Reveal Negatively Biased Credulity and Partisan Negativity Bias
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.17838v1
- Date: Tue, 28 May 2024 05:28:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-29 20:16:52.329334
- Title: Trust and Terror: Hazards in Text Reveal Negatively Biased Credulity and Partisan Negativity Bias
- Title（参考訳）: 信頼とテロ: テキストの有害性は負のバイアスとパルチザンのネガティビティ
- Authors: Keith Burghardt, Daniel M. T. Fessler, Chyna Tang, Anne Pisor, Kristina Lerman,
- Abstract要約: 我々は,注釈付きXポストの新たなコレクションに基づいて,ハザードに関する情報を検出する新しいモデルを開発した。
GPT-4のようなゼロショットのアノテータプロキシの性能は良好であるだけでなく、抽出したハザード情報が他の指標と強く相関していないことを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6730580224210851
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Socio-linguistic indicators of text, such as emotion or sentiment, are often extracted using neural networks in order to better understand features of social media. One indicator that is often overlooked, however, is the presence of hazards within text. Recent psychological research suggests that statements about hazards are more believable than statements about benefits (a property known as negatively biased credulity), and that political liberals and conservatives differ in how often they share hazards. Here, we develop a new model to detect information concerning hazards, trained on a new collection of annotated X posts, as well as urban legends annotated in previous work. We show that not only does this model perform well (outperforming, e.g., zero-shot human annotator proxies, such as GPT-4) but that the hazard information it extracts is not strongly correlated with other indicators, namely moral outrage, sentiment, emotions, and threat words. (That said, consonant with expectations, hazard information does correlate positively with such emotions as fear, and negatively with emotions like joy.) We then apply this model to three datasets: X posts about COVID-19, X posts about the 2023 Hamas-Israel war, and a new expanded collection of urban legends. From these data, we uncover words associated with hazards unique to each dataset as well as differences in this language between groups of users, such as conservatives and liberals, which informs what these groups perceive as hazards. We further show that information about hazards peaks in frequency after major hazard events, and therefore acts as an automated indicator of such events. Finally, we find that information about hazards is especially prevalent in urban legends, which is consistent with previous work that finds that reports of hazards are more likely to be both believed and transmitted.
- Abstract（参考訳）: 感情や感情などのテキストの社会言語的な指標は、ソーシャルメディアの特徴をよりよく理解するために、ニューラルネットワークを用いて抽出されることが多い。
しかし、しばしば見落とされがちな指標は、テキスト内の危険の存在である。
最近の心理学的な研究によると、ハザードに関する言明は、利益に関する言明(負に偏った信条として知られる性質)よりも信頼でき、政治的リベラル派や保守派は、彼らがハザードを共有する頻度で異なることを示唆している。
そこで本研究では,新たにアノテートされたXポストの収集と,それ以前の研究でアノテートされた都市伝説に基づいて,ハザードに関する情報を検出する新しいモデルを構築した。
我々は,このモデルが良好に機能するだけでなく (例えば GPT-4 のようなゼロショットの人間のアノテータ・プロキシ) 、それらが抽出するハザード情報は,道徳的怒り,感情,脅威語など他の指標と強く相関していないことを示す。
(しかし、期待に反し、危険情報は恐怖などの感情と正の相関を持ち、喜びのような感情と負の相関がある。)
次に、このモデルを3つのデータセットに適用する: COVID-19に関するXポスト、2023年のハマス・イスラエル戦争に関するXポスト、そして新たな都市伝説のコレクション。
これらのデータから、各データセットに特有のハザードに関連する単語と、保守派やリベラル派といったユーザグループ間の言語の違いを明らかにし、これらのグループがハザードと認識していることを知らせる。
さらに, 危険事象の発生頻度がピークに達し, このような事象の自動指標として機能することを示す。
最後に、特に都市伝説ではハザードに関する情報が広く行き渡っていることがわかり、これは過去の研究と一致し、ハザードの報告が信じることも伝達される可能性も高いことが判明した。
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