論文の概要: OATH-Frames: Characterizing Online Attitudes Towards Homelessness with LLM Assistants

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.14883v2
• Date: Mon, 28 Oct 2024 23:22:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-30 13:38:03.431579
• Title: OATH-Frames: Characterizing Online Attitudes Towards Homelessness with LLM Assistants
• Title（参考訳）: OATHフレーム:LLMアシスタントによるホームレスに対するオンライン態度の特徴付け
• Authors: Jaspreet Ranjit, Brihi Joshi, Rebecca Dorn, Laura Petry, Olga Koumoundouros, Jayne Bottarini, Peichen Liu, Eric Rice, Swabha Swayamdipta,
• Abstract要約: 我々は、大きな言語モデルの顕著な能力を活用して、米国のホームレスを調査する。 フレーミング型について紹介する: オンライン態度(Online Attitudes Towards Homelessness, OATH)フレーム:9つの階層的なフレームが批判、反応、知覚を捉えている。 OATH-Frames on 2.4M post on 2.4M post on homelessness” による大規模分析から、州、期間、脆弱な人口に対する態度の重要さが明らかになった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.508665392353997
• License:
• Abstract: Warning: Contents of this paper may be upsetting. Public attitudes towards key societal issues, expressed on online media, are of immense value in policy and reform efforts, yet challenging to understand at scale. We study one such social issue: homelessness in the U.S., by leveraging the remarkable capabilities of large language models to assist social work experts in analyzing millions of posts from Twitter. We introduce a framing typology: Online Attitudes Towards Homelessness (OATH) Frames: nine hierarchical frames capturing critiques, responses and perceptions. We release annotations with varying degrees of assistance from language models, with immense benefits in scaling: 6.5x speedup in annotation time while only incurring a 3 point F1 reduction in performance with respect to the domain experts. Our experiments demonstrate the value of modeling OATH-Frames over existing sentiment and toxicity classifiers. Our large-scale analysis with predicted OATH-Frames on 2.4M posts on homelessness reveal key trends in attitudes across states, time periods and vulnerable populations, enabling new insights on the issue. Our work provides a general framework to understand nuanced public attitudes at scale, on issues beyond homelessness.
• Abstract（参考訳）: 警告: この論文の内容は動揺しているかもしれない。 オンラインメディアで表現された重要な社会問題に対する大衆の態度は、政策や改革活動において大きな価値を持っているが、大規模に理解することは困難である。 われわれは、米国のホームレスについて、大規模言語モデルの驚くべき能力を活用して、Twitterから何百万もの投稿を解析するソーシャルワークの専門家を支援することで研究している。 フレーミング型について紹介する: オンライン態度(Online Attitudes Towards Homelessness, OATH)フレーム:9つの階層的なフレームが批判、反応、知覚を捉えている。 アノテーションのスピードアップは6.5倍ですが、ドメインの専門家にとってはパフォーマンスが3ポイントF1に低下します。 本実験は,OATHフレームを既存の感情と毒性分類器に比較してモデル化することの価値を実証する。 OATH-Frames on 2.4M post on 2.4M post on homelessness” による大規模分析では、州、期間、脆弱な人口に対する態度の重要さが示され、この問題に対する新たな洞察が得られました。 我々の研究は、ホームレス以外の問題に関して、大規模な公共の態度を理解するための一般的な枠組みを提供する。

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