論文の概要: Sociocultural Considerations in Monitoring Anti-LGBTQ+ Content on Social Media

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.01149v1
• Date: Mon, 1 Jul 2024 10:17:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-03 21:59:43.070821
• Title: Sociocultural Considerations in Monitoring Anti-LGBTQ+ Content on Social Media
• Title（参考訳）: ソーシャルメディア上でのLGBTQ+コンテンツ監視における社会文化的考察
• Authors: Sidney G. -J. Wong,
• Abstract要約: オープンソーストレーニングデータの開発におけるアンチLGBTQ+スラーのキーワード検索アプローチは、スラーに過度に適合する検出モデルを奨励する。 実証的なアウトプットと質的な洞察を組み合わせることで、これらのシステムが目的に合うようにすることを推奨します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The purpose of this paper is to ascertain the influence of sociocultural factors (i.e., social, cultural, and political) in the development of hate speech detection systems. We set out to investigate the suitability of using open-source training data to monitor levels of anti-LGBTQ+ content on social media across different national-varieties of English. Our findings suggests the social and cultural alignment of open-source hate speech data sets influences the predicted outputs. Furthermore, the keyword-search approach of anti-LGBTQ+ slurs in the development of open-source training data encourages detection models to overfit on slurs; therefore, anti-LGBTQ+ content may go undetected. We recommend combining empirical outputs with qualitative insights to ensure these systems are fit for purpose.
• Abstract（参考訳）: 本研究の目的は,ヘイトスピーチ検出システムの開発における社会文化的要因(社会的,文化的,政治的)の影響を明らかにすることである。 そこで我々は,オープンソーストレーニングデータを用いて,ソーシャルメディア上のLGBTQ+コンテンツのレベルを英語の異なる国で監視する方法について検討した。 その結果,オープンソースのヘイトスピーチデータセットの社会的・文化的アライメントが,予測出力に影響を与えることが示唆された。 さらに、オープンソースのトレーニングデータ開発におけるアンチLGBTQ+スラーのキーワード検索アプローチは、スラーに過度に適合する検出モデルを促進するため、アンチLGBTQ+コンテンツは検出されない可能性がある。 実証的なアウトプットと質的な洞察を組み合わせることで、これらのシステムが目的に合うようにすることを推奨します。

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