論文の概要: Journalists, Emotions, and the Introduction of Generative AI Chatbots: A Large-Scale Analysis of Tweets Before and After the Launch of ChatGPT
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.08761v1
- Date: Fri, 13 Sep 2024 12:09:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-16 16:49:03.766235
- Title: Journalists, Emotions, and the Introduction of Generative AI Chatbots: A Large-Scale Analysis of Tweets Before and After the Launch of ChatGPT
- Title（参考訳）: ジャーナリスト、感情、そして生成型AIチャットボットの導入:ChatGPTのローンチ前後におけるツイートの大規模分析
- Authors: Seth C. Lewis, David M. Markowitz, Jon Benedik Bunquin,
- Abstract要約: 本研究では、ジャーナリストのChatGPT発売時の感情反応について検討した。
米国の大手ニュースメディアのジャーナリストのツイート100万件近くを分析して、感情のトーンと感情の変化を追跡した。
私たちは、肯定的な感情の増加と、ローンチ後のより好ましいトーンを発見し、AIの可能性に対する最初の楽観性を示唆した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: As part of a broader look at the impact of generative AI, this study investigated the emotional responses of journalists to the release of ChatGPT at the time of its launch. By analyzing nearly 1 million Tweets from journalists at major U.S. news outlets, we tracked changes in emotional tone and sentiment before and after the introduction of ChatGPT in November 2022. Using various computational and natural language processing techniques to measure emotional shifts in response to ChatGPT's release, we found an increase in positive emotion and a more favorable tone post-launch, suggesting initial optimism toward AI's potential. This research underscores the pivotal role of journalists as interpreters of technological innovation and disruption, highlighting how their emotional reactions may shape public narratives around emerging technologies. The study contributes to understanding the intersection of journalism, emotion, and AI, offering insights into the broader societal impact of generative AI tools.
- Abstract（参考訳）: 本研究は、生成的AIが及ぼす影響のより広範な考察の一環として、ジャーナリストのChatGPTリリースに対する感情的反応を調査した。
2022年11月のChatGPT導入前後の感情のトーンと感情の変化を、米国大手ニュースメディアのジャーナリストから100万近いツイートを分析した。
様々な計算および自然言語処理技術を用いて、ChatGPTのリリースに反応して感情の変化を測定することで、ポジティブな感情の増加と、ローンチ後のより好意的なトーンが発見され、AIの可能性に対する最初の楽観性が示唆された。
この研究は、ジャーナリストが技術革新と破壊の通訳として重要な役割を担い、彼らの感情的な反応が新興技術に関する大衆の物語をいかに形作るかを強調している。
この研究は、ジャーナリズム、感情、AIの交わりを理解することに寄与し、生成型AIツールのより広範な社会的影響に関する洞察を提供する。
関連論文リスト
- Mapping AI Ethics Narratives: Evidence from Twitter Discourse Between 2015 and 2022 [6.518657832967228]
この論文でTwitterは、AI倫理に関する論議を探求するオンライン公開の場として選ばれている。
研究フレームワークは、Twitter上のAI倫理に関する言論を一貫性のある読みやすい物語に変換する方法を示すために提案されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-20T09:08:44Z) - ECR-Chain: Advancing Generative Language Models to Better Emotion-Cause Reasoners through Reasoning Chains [61.50113532215864]
CEE(Causal Emotion Entailment)は、ターゲット発話で表現される感情を刺激する会話における因果発話を特定することを目的としている。
CEEにおける現在の研究は、主に会話のセマンティックな相互作用と感情的な相互作用をモデル化することに焦点を当てている。
本研究では,会話中の感情表現から刺激を推測するために,ステップバイステップの推論手法である感情・因果関係(ECR-Chain)を導入する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-17T15:45:08Z) - Personality-affected Emotion Generation in Dialog Systems [67.40609683389947]
ダイアログシステムに与えられた個性に基づいて感情を生成する新しいタスクであるパーソナリティ影響感情生成を提案する。
本課題の課題,すなわち,(1)個性と感情的要因を不均一に統合し,(2)対話場面における多粒性感情情報を抽出する。
その結果,感情生成性能はマクロF1では13%,重み付きF1では5%向上することが示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-03T08:48:50Z) - The Good, The Bad, and Why: Unveiling Emotions in Generative AI [73.94035652867618]
EmotionPromptはAIモデルの性能を向上し、EmotionAttackはそれを妨げうることを示す。
EmotionDecodeによると、AIモデルは人間の脳内のドーパミンのメカニズムに似た感情的な刺激を理解することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-18T11:19:45Z) - Public Attitudes Toward ChatGPT on Twitter: Sentiments, Topics, and
Occupations [1.6466986427682635]
感情分析などの自然言語処理技術を適用し,ChatGPTに対する公衆の態度を検討した。
私たちの感情分析の結果、全体の感情は肯定的であり、ネガティブな感情は時間の経過とともに減少していたことが示唆された。
私たちのトピックモデルは、最も人気のあるトピックが、教育、バード、検索エンジン、OpenAI、マーケティング、サイバーセキュリティであることを示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-22T15:10:18Z) - Last Week with ChatGPT: A Weibo Study on Social Perspective Regarding ChatGPT for Education and Beyond [12.935870689618202]
この研究は、現在最も強力で人気のあるAIツールであるChatGPTを用いて、中国国民が教育と一般的な目的のために大規模言語モデル(LLM)の可能性をどのように認識するかを分析する代表的な例である。
この研究は、AI技術がより高度でインテリジェントになるにつれて、世論の変化を調査する最初の試みでもある。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-07T10:45:02Z) - Mapping ChatGPT in Mainstream Media to Unravel Jobs and Diversity
Challenges: Early Quantitative Insights through Sentiment Analysis and Word
Frequency Analysis [0.0]
本稿では,テキストマイニングとNLPによる初期傾向と感情の定量的分析を行う。
感情分析の結果,ChatGPTと人工知能は主流メディアでは否定的よりも肯定的であった。
この記事では、主流メディアからの多様性と仕事上の課題のヘヘモニックな排除において、Big TechとBig Mediaのパワー構造と共謀について批判的な分析を行う。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-25T15:10:51Z) - Public Perception of Generative AI on Twitter: An Empirical Study Based
on Occupation and Usage [7.18819534653348]
本稿は,2019年1月から2023年3月までのTwitter上での3Mポストを用いた生成AIに対するユーザの認識について検討する。
私たちは、IT関連だけでなく、様々な職種にまたがる人々が、生成AIに強い関心を示していることに気付きました。
ChatGPTのリリース後、AI全般に対する人々の関心は劇的に高まった。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-16T15:30:12Z) - One Small Step for Generative AI, One Giant Leap for AGI: A Complete
Survey on ChatGPT in AIGC Era [95.2284704286191]
GPT-4(別名ChatGPT Plus)は、生成型AI(GAI)の1つの小さなステップであるが、人工知能(AGI)の1つの大きな飛躍である。
2022年11月に公式リリースされて以来、ChatGPTは急速に多くのユーザーを惹きつけてきた。
この研究は、ChatGPTを基盤技術、アプリケーション、課題に関する包括的なレビューで調査した初めてのものである。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-04T06:22:09Z) - A Complete Survey on Generative AI (AIGC): Is ChatGPT from GPT-4 to
GPT-5 All You Need? [112.12974778019304]
生成AI(AIGC、つまりAI生成コンテンツ)は、テキスト、画像、その他を分析、作成する能力により、あらゆる場所で話題を呼んだ。
純粋な分析から創造へと移行するAIの時代において、ChatGPTは最新の言語モデルであるGPT-4とともに、多くのAIGCタスクからなるツールである。
本研究は,テキスト,画像,ビデオ,3Dコンテンツなど,出力タイプに基づいたAIGCタスクの技術的開発に焦点を当てている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-21T10:09:47Z) - When a crisis strikes: Emotion analysis and detection during COVID-19 [96.03869351276478]
感情をラベル付けした1万ツイートのCovidEmoを紹介します。
事前学習された言語モデルがドメインや危機をまたいでどのように一般化するかを検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-07-23T04:07:14Z)
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。