論文の概要: Post-hoc Study of Climate Microtargeting on Social Media Ads with LLMs: Thematic Insights and Fairness Evaluation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.05401v1
- Date: Mon, 7 Oct 2024 18:07:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-01 18:57:16.249772
- Title: Post-hoc Study of Climate Microtargeting on Social Media Ads with LLMs: Thematic Insights and Fairness Evaluation
- Title（参考訳）: LLMを用いたソーシャルメディア広告における気候マイクロターゲティングのポストホック研究:テーマとフェアネス評価
- Authors: Tunazzina Islam, Dan Goldwasser,
- Abstract要約: 本研究では,大規模言語モデル(LLM)を活用した気候キャンペーンにおけるマイクロターゲットの実践に関するポストホック分析を行った。
性別や年齢などの対象とする人口目標を正確に予測し,全体の88.55%の精度を達成できるLCMの能力を評価する。
以上の結果から,若年者は主に行動主義や環境意識を重視したメッセージを通じて対象とされ,女性は介護の役割や社会的アドボケーションに関するテーマに携わっていることが明らかとなった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.976609127865732
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Climate change communication on social media increasingly employs microtargeting strategies to effectively reach and influence specific demographic groups. This study presents a post-hoc analysis of microtargeting practices within climate campaigns by leveraging large language models (LLMs) to examine Facebook advertisements. Our analysis focuses on two key aspects: demographic targeting and fairness. We evaluate the ability of LLMs to accurately predict the intended demographic targets, such as gender and age group, achieving an overall accuracy of 88.55%. Furthermore, we instruct the LLMs to generate explanations for their classifications, providing transparent reasoning behind each decision. These explanations reveal the specific thematic elements used to engage different demographic segments, highlighting distinct strategies tailored to various audiences. Our findings show that young adults are primarily targeted through messages emphasizing activism and environmental consciousness, while women are engaged through themes related to caregiving roles and social advocacy. In addition to evaluating the effectiveness of LLMs in detecting microtargeted messaging, we conduct a comprehensive fairness analysis to identify potential biases in model predictions. Our findings indicate that while LLMs perform well overall, certain biases exist, particularly in the classification of senior citizens and male audiences. By showcasing the efficacy of LLMs in dissecting and explaining targeted communication strategies and by highlighting fairness concerns, this study provides a valuable framework for future research aimed at enhancing transparency, accountability, and inclusivity in social media-driven climate campaigns.
- Abstract（参考訳）: ソーシャルメディア上での気候変動コミュニケーションは、特定の人口集団に効果的にリーチし影響を及ぼすためのマイクロターゲット戦略をますます採用している。
本研究では,大規模言語モデル(LLM)を活用してFacebook広告を検証し,気候キャンペーンにおけるマイクロターゲットの実践に関するポストホック分析を行った。
我々の分析は、人口統計ターゲティングと公正性の2つの重要な側面に焦点を当てている。
性別や年齢などの対象とする人口目標を正確に予測し,全体の88.55%の精度を達成できるLCMの能力を評価する。
さらに, LLMに分類の説明を指示し, 各決定の裏側に透明な推論を与える。
これらの説明は、異なる階層的セグメントを扱うために使用される特定の主題的要素を明らかにし、様々なオーディエンスに適した異なる戦略を強調している。
以上の結果から,若年者は主に行動主義や環境意識を重視したメッセージを通じて対象とされ,女性は介護の役割や社会的アドボケーションに関するテーマに携わっていることが明らかとなった。
マイクロターゲットメッセージングの検出におけるLLMの有効性を評価することに加えて、モデル予測における潜在的なバイアスを特定するために、包括的な公正度分析を行う。
以上の結果から,LSMは概して良好に機能するが,特に高齢者と男性観客の分類において,特定のバイアスが存在することが示唆された。
目的とするコミュニケーション戦略の分断・説明におけるLCMの有効性を実証し,公正性の懸念を強調することによって,ソーシャルメディア主導型気候キャンペーンにおける透明性,説明責任,傾倒性の向上を目的とした今後の研究に有用な枠組みを提供する。
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