論文の概要: A More Advanced Group Polarization Measurement Approach Based on LLM-Based Agents and Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.12196v2
• Date: Mon, 16 Dec 2024 12:13:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-17 13:53:09.237295
• Title: A More Advanced Group Polarization Measurement Approach Based on LLM-Based Agents and Graphs
• Title（参考訳）: LLMエージェントとグラフに基づくより高度なグループ偏光計測手法
• Authors: Zixin Liu, Ji Zhang, Yiran Ding,
• Abstract要約: ソーシャルメディア上でのグループ偏極を測定することは、既存のソリューションでまだ解決されていないいくつかの課題を提示する。 我々はマルチエージェントシステムに基づくソリューションを設計し、偏光状態を表すためにグラフ構造化コミュニティセンチメントネットワーク(CSN)を用いた。 要約すると、提案手法はユーザビリティ、正確性、解釈可能性の観点から大きな価値を持っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.285847977231642
• License:
• Abstract: Group polarization is an important research direction in social media content analysis, attracting many researchers to explore this field. Therefore, how to effectively measure group polarization has become a critical topic. Measuring group polarization on social media presents several challenges that have not yet been addressed by existing solutions. First, social media group polarization measurement involves processing vast amounts of text, which poses a significant challenge for information extraction. Second, social media texts often contain hard-to-understand content, including sarcasm, memes, and internet slang. Additionally, group polarization research focuses on holistic analysis, while texts is typically fragmented. To address these challenges, we designed a solution based on a multi-agent system and used a graph-structured Community Sentiment Network (CSN) to represent polarization states. Furthermore, we developed a metric called Community Opposition Index (COI) based on the CSN to quantify polarization. Finally, we tested our multi-agent system through a zero-shot stance detection task and achieved outstanding results. In summary, the proposed approach has significant value in terms of usability, accuracy, and interpretability.
• Abstract（参考訳）: グループ分極はソーシャルメディアのコンテンツ分析において重要な研究方向であり、多くの研究者がこの分野を探求している。 したがって、群分極を効果的に測定する方法が重要なトピックとなっている。 ソーシャルメディア上でのグループ偏極を測定することは、既存のソリューションでまだ解決されていないいくつかの課題を提示する。 第一に、ソーシャルメディアグループ分極測定は膨大な量のテキストを処理することを含み、情報抽出において重要な課題となる。 第2に、ソーシャルメディアのテキストには、皮肉、ミーム、インターネットスラングなど、理解が難しいコンテンツがしばしば含まれている。 さらに、集団分極の研究は全体分析に焦点を当て、テキストは通常断片化されている。 これらの課題に対処するため、我々はマルチエージェントシステムに基づくソリューションを設計し、偏光状態を表すためにグラフ構造化コミュニティセンチメントネットワーク(CSN)を用いた。 さらに、偏光を定量化するために、CSNに基づくCommunity Opposition Index(COI)と呼ばれる指標を開発した。 最後に、ゼロショット姿勢検出タスクを用いてマルチエージェントシステムを試行し、優れた結果を得た。 要約すると、提案手法はユーザビリティ、正確性、解釈可能性の観点から大きな価値を持っている。

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