論文の概要: Hostility Detection in UK Politics: A Dataset on Online Abuse Targeting MPs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.04046v1
• Date: Thu, 05 Dec 2024 10:37:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-06 14:41:26.916336
• Title: Hostility Detection in UK Politics: A Dataset on Online Abuse Targeting MPs
• Title（参考訳）: 英国政治におけるホスト性検出 - オンライン不正ターゲットMPのデータセット
• Authors: Mugdha Pandya, Mali Jin, Kalina Bontcheva, Diana Maynard,
• Abstract要約: 政治家は通常、政府の役割に関連しているが、コメントは個人のアイデンティティを攻撃する傾向がある。 英国議会議員に対する敵意を手動で注釈付けした2年間の英語ツイート3,320件のデータセットを構築した。 我々は、英国政治データのユニークな内容を調べるために、言語学的および話題的分析を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3760198210089345
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• Abstract: Numerous politicians use social media platforms, particularly X, to engage with their constituents. This interaction allows constituents to pose questions and offer feedback but also exposes politicians to a barrage of hostile responses, especially given the anonymity afforded by social media. They are typically targeted in relation to their governmental role, but the comments also tend to attack their personal identity. This can discredit politicians and reduce public trust in the government. It can also incite anger and disrespect, leading to offline harm and violence. While numerous models exist for detecting hostility in general, they lack the specificity required for political contexts. Furthermore, addressing hostility towards politicians demands tailored approaches due to the distinct language and issues inherent to each country (e.g., Brexit for the UK). To bridge this gap, we construct a dataset of 3,320 English tweets spanning a two-year period manually annotated for hostility towards UK MPs. Our dataset also captures the targeted identity characteristics (race, gender, religion, none) in hostile tweets. We perform linguistic and topical analyses to delve into the unique content of the UK political data. Finally, we evaluate the performance of pre-trained language models and large language models on binary hostility detection and multi-class targeted identity type classification tasks. Our study offers valuable data and insights for future research on the prevalence and nature of politics-related hostility specific to the UK.
• Abstract（参考訳）: 多くの政治家がソーシャルメディアプラットフォーム、特にXを使って構成員と交流している。 この相互作用により、有権者は質問をしたり、フィードバックを提供したりできるが、特にソーシャルメディアの匿名性を考えると、政治家は敵対的な反応の嫌悪感に晒される。 それらは通常、政府の役割に関連しているが、コメントは個人のアイデンティティを攻撃する傾向がある。 これは政治家を軽視し、政府に対する国民の信頼を低下させる。 また、怒りや軽蔑を招き、暴行や暴力を招きかねない。 敵意を検出するための多くのモデルが存在するが、政治的文脈に必要な特異性は欠如している。 さらに、政治家に対する敵意に対処するためには、それぞれの国固有の言語と問題(例えば、英国のブレグジット)のために、適切なアプローチが必要である。 このギャップを埋めるために、英国議会議員に対する敵意を手動で注釈付けした2年間の英語ツイート3,320件のデータセットを構築した。 私たちのデータセットは、敵対的なツイートにおけるターゲットのアイデンティティ特性(人種、性別、宗教など)もキャプチャします。 我々は、英国政治データのユニークな内容を調べるために、言語学的および話題的分析を行う。 最後に,事前学習した言語モデルと大規模言語モデルの性能を,バイナリホスト性検出とマルチクラスターゲット型分類タスクで評価する。 本研究は、英国固有の政治関連敵意の有病率と性質に関する今後の研究に有用なデータと洞察を提供する。

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