論文の概要: Observing the Southern US Culture of Honor Using Large-Scale Social Media Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.13887v1
• Date: Fri, 11 Oct 2024 14:51:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-27 05:11:52.727337
• Title: Observing the Southern US Culture of Honor Using Large-Scale Social Media Analysis
• Title（参考訳）: 大規模ソーシャルメディア分析によるアメリカ南部の名誉文化の観察
• Authors: Juho Kim, Michael Guerzhoy,
• Abstract要約: 我々は、米国南部人は個人的に反撃することで個人攻撃に報復する可能性が高いという仮説を検証した。 我々はOpenAIのGPT-3.5 APIを活用し、インターネット利用者の位置情報と、ユーザーが互いに侮辱しているかどうかを自動的に検出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.63016970539242
• License:
• Abstract: A \textit{culture of honor} refers to a social system where individuals' status, reputation, and esteem play a central role in governing interpersonal relations. Past works have associated this concept with the United States (US) South and related with it various traits such as higher sensitivity to insult, a higher value on reputation, and a tendency to react violently to insults. In this paper, we hypothesize and confirm that internet users from the US South, where a \textit{culture of honor} is more prevalent, are more likely to display a trait predicted by their belonging to a \textit{culture of honor}. Specifically, we test the hypothesis that US Southerners are more likely to retaliate to personal attacks by personally attacking back. We leverage OpenAI's GPT-3.5 API to both geolocate internet users and to automatically detect whether users are insulting each other. We validate the use of GPT-3.5 by measuring its performance on manually-labeled subsets of the data. Our work demonstrates the potential of formulating a hypothesis based on a conceptual framework, operationalizing it in a way that is amenable to large-scale LLM-aided analysis, manually validating the use of the LLM, and drawing a conclusion.
• Abstract（参考訳）: 名誉の教養とは、個人の地位、評判、評価が対人関係の統治において中心的な役割を果たす社会制度である。 過去の研究は、この概念を米国南部と結び付けており、侮辱に対する高い感受性、評判に対する高い価値、侮辱に対して暴力的に反応する傾向など、様々な特徴がある。 本稿では,米国南部在住のインターネット利用者が,より多く普及している「名誉文化」を仮定し,その特性が「名誉文化」に属すると予測される傾向にあることを確認する。 具体的には、米国南部人は個人攻撃によって個人攻撃に報復する可能性が高いという仮説を検証します。 我々はOpenAIのGPT-3.5 APIを活用し、インターネット利用者の位置情報と、ユーザーが互いに侮辱しているかどうかを自動的に検出する。 我々は,手動でラベル付けしたデータに対するGPT-3.5の性能評価により,GPT-3.5の使用の有効性を検証した。 本研究は,概念的枠組みに基づいて仮説を定式化し,大規模LLM支援分析に適した方法で運用し,LLMの使用を手作業で検証し,結論を導出する可能性を示す。

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