論文の概要: What distinguishes conspiracy from critical narratives? A computational analysis of oppositional discourse
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.10745v1
- Date: Mon, 15 Jul 2024 14:18:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-16 14:51:56.404001
- Title: What distinguishes conspiracy from critical narratives? A computational analysis of oppositional discourse
- Title（参考訳）: 批判的物語と陰謀を区別するものは何か : 反抗的談話の計算分析
- Authors: Damir Korenčić, Berta Chulvi, Xavier Bonet Casals, Alejandro Toselli, Mariona Taulé, Paolo Rosso,
- Abstract要約: 本稿では,陰謀と批判的テキストを区別する,トピックに依存しない新しいアノテーション手法を提案する。
また、Telegramメッセージの高品質なアノテーションを含む多言語XAI-DisInfodemics corpus(英語とスペイン語)にも貢献する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.0918839418817
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The current prevalence of conspiracy theories on the internet is a significant issue, tackled by many computational approaches. However, these approaches fail to recognize the relevance of distinguishing between texts which contain a conspiracy theory and texts which are simply critical and oppose mainstream narratives. Furthermore, little attention is usually paid to the role of inter-group conflict in oppositional narratives. We contribute by proposing a novel topic-agnostic annotation scheme that differentiates between conspiracies and critical texts, and that defines span-level categories of inter-group conflict. We also contribute with the multilingual XAI-DisInfodemics corpus (English and Spanish), which contains a high-quality annotation of Telegram messages related to COVID-19 (5,000 messages per language). We also demonstrate the feasibility of an NLP-based automatization by performing a range of experiments that yield strong baseline solutions. Finally, we perform an analysis which demonstrates that the promotion of intergroup conflict and the presence of violence and anger are key aspects to distinguish between the two types of oppositional narratives, i.e., conspiracy vs. critical.
- Abstract（参考訳）: インターネット上での陰謀論の現在の普及は、多くの計算手法によって取り組まれている重要な問題である。
しかし、これらのアプローチは、陰謀論を含むテキストと、単純に批判的であり、主流の物語に反するテキストとを区別する関連性を認識できない。
さらに、反対の物語における集団間紛争の役割にはほとんど注意が払わない。
我々は,共謀と批判的テキストを区別し,グループ間対立のスパンレベルカテゴリを定義する,新たな話題に依存しないアノテーションスキームを提案して貢献する。
XAI-DisInfodemics corpus(英語とスペイン語)は、COVID-19(言語毎の5000メッセージ)に関連するTelegramメッセージの高品質なアノテーションを含んでいる。
また,強力なベースライン解が得られるような実験を行うことにより,NLPに基づく自動化の実現可能性を示す。
最後に、集団間紛争の促進と暴力と怒りの存在が、対立する2つの物語、すなわち陰謀と批判の区別の鍵となる側面であることを示す分析を行う。
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