論文の概要: HateDay: Insights from a Global Hate Speech Dataset Representative of a Day on Twitter

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.15462v1
• Date: Sat, 23 Nov 2024 05:54:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 17:07:50.425992
• Title: HateDay: Insights from a Global Hate Speech Dataset Representative of a Day on Twitter
• Title（参考訳）: HateDay: 世界のヘイトスピーチデータセットからTwitterで1日を振り返る
• Authors: Manuel Tonneau, Diyi Liu, Niyati Malhotra, Scott A. Hale, Samuel P. Fraiberger, Victor Orozco-Olvera, Paul Röttger,
• Abstract要約: ヘイトスピーチの流行と構成が言語や国によってどのように異なるかを示す。 モデルがヘイトスピーチと攻撃的スピーチを区別できないことを含む、パフォーマンスの低下を説明するいくつかの要因を同定する。 このような低性能は、公開検出モデルによる音声のモデレーションを嫌うものだ、と我々は主張する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.120816065488876
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: To tackle the global challenge of online hate speech, a large body of research has developed detection models to flag hate speech in the sea of online content. Yet, due to systematic biases in evaluation datasets, detection performance in real-world settings remains unclear, let alone across geographies. To address this issue, we introduce HateDay, the first global hate speech dataset representative of social media settings, randomly sampled from all tweets posted on September 21, 2022 for eight languages and four English-speaking countries. Using HateDay, we show how the prevalence and composition of hate speech varies across languages and countries. We also find that evaluation on academic hate speech datasets overestimates real-world detection performance, which we find is very low, especially for non-European languages. We identify several factors explaining poor performance, including models' inability to distinguish between hate and offensive speech, and the misalignment between academic target focus and real-world target prevalence. We finally argue that such low performance renders hate speech moderation with public detection models unfeasible, even in a human-in-the-loop setting which we find is prohibitively costly. Overall, we emphasize the need to evaluate future detection models from academia and platforms in real-world settings to address this global challenge.
• Abstract（参考訳）: オンラインヘイトスピーチの世界的な課題に取り組むために、オンラインコンテンツの海の中でヘイトスピーチをフラグする検出モデルを開発した。 しかし、評価データセットの体系的なバイアスのため、実世界の設定における検出性能は、地理的に例外なく不明確である。 この問題に対処するため、2022年9月21日に投稿された全ツイートからランダムにサンプルした、ソーシャルメディア設定を代表した初のグローバルヘイトスピーチデータセットであるHateDayを紹介した。 HateDayを用いて、ヘイトスピーチの頻度と構成が言語や国によってどのように異なるかを示す。 また,学術的ヘイトスピーチデータセットの評価は実世界の検出性能を過大評価している。 ヘイトスピーチと攻撃的スピーチを区別できないモデルや、学術的対象と現実的対象の有病率の相違など、パフォーマンスの低下を説明する要因をいくつか挙げる。 このような低性能は、公的な検出モデルによるヘイトスピーチのモデレーションが不可能である、とようやく論じる。 全体として、このグローバルな課題に対処するために、学術やプラットフォームから将来の検出モデルを評価する必要があることを強調する。

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