論文の概要: From Measurement Instruments to Data: Leveraging Theory-Driven Synthetic Training Data for Classifying Social Constructs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.12622v2
• Date: Thu, 17 Oct 2024 08:28:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-18 13:22:24.813483
• Title: From Measurement Instruments to Data: Leveraging Theory-Driven Synthetic Training Data for Classifying Social Constructs
• Title（参考訳）: 測定機器からデータへ:社会構造分類のための理論駆動型総合学習データを活用する
• Authors: Lukas Birkenmaier, Matthias Roth, Indira Sen,
• Abstract要約: 理論駆動型総合学習データの社会構造測定における可能性について検討する。 政治トピック分類におけるラベル付きデータの必要性を低減するために,合成データが極めて有効であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0591508284285376
• License:
• Abstract: Computational text classification is a challenging task, especially for multi-dimensional social constructs. Recently, there has been increasing discussion that synthetic training data could enhance classification by offering examples of how these constructs are represented in texts. In this paper, we systematically examine the potential of theory-driven synthetic training data for improving the measurement of social constructs. In particular, we explore how researchers can transfer established knowledge from measurement instruments in the social sciences, such as survey scales or annotation codebooks, into theory-driven generation of synthetic data. Using two studies on measuring sexism and political topics, we assess the added value of synthetic training data for fine-tuning text classification models. Although the results of the sexism study were less promising, our findings demonstrate that synthetic data can be highly effective in reducing the need for labeled data in political topic classification. With only a minimal drop in performance, synthetic data allows for substituting large amounts of labeled data. Furthermore, theory-driven synthetic data performed markedly better than data generated without conceptual information in mind.
• Abstract（参考訳）: 計算テキスト分類は特に多次元社会構造において難しい課題である。 近年,これらの構造がテキストでどのように表現されるかを示すことによって,合成学習データによる分類の強化が議論されている。 本稿では,理論駆動型合成学習データの有用性を体系的に検証し,社会構造の測定を改善する。 特に,研究者は,調査尺度やアノテーションコードブックなどの社会科学における測定機器から,理論駆動型合成データ生成への確立した知識の移転について検討する。 セクシズムと政治トピックを測定する2つの研究を用いて、微調整テキスト分類モデルのための合成トレーニングデータの付加価値を評価する。 性差別研究の結果は有望ではなかったが, 政治トピック分類におけるラベル付きデータの必要性を低減させるには, 合成データが極めて有効であることが示唆された。 最小限のパフォーマンスの低下で、合成データは大量のラベル付きデータを置換することができる。 さらに,理論駆動型合成データは,概念情報を念頭に置いて生成したデータよりも著しく優れた結果を得た。

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