論文の概要: Detecting Visual Triggers in Cannabis Imagery: A CLIP-Based Multi-Labeling Framework with Local-Global Aggregation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.08648v1
• Date: Fri, 22 Nov 2024 03:19:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-15 08:28:48.134703
• Title: Detecting Visual Triggers in Cannabis Imagery: A CLIP-Based Multi-Labeling Framework with Local-Global Aggregation
• Title（参考訳）: Cannabis Imageryにおけるビジュアルトリガーの検出: 局所的に凝集するCLIPベースのマルチラベルフレームワーク
• Authors: Linqi Lu, Xianshi Yu, Akhil Perumal Reddy,
• Abstract要約: 本研究では,大麻食用のオンライン議論における視覚的特徴とテキスト的特徴の相互作用について検討した。 私たちはFacebookから42,743枚の画像を分析した(2021年3月1日～8月31日)。 線形回帰分析では,食関連視覚とユーザエンゲージメントスコアとの間に有意な正の相関が認められた。 画像のカラフルさや特定のテキストテーマと負の関連が観察された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: This study investigates the interplay of visual and textual features in online discussions about cannabis edibles and their impact on user engagement. Leveraging the CLIP model, we analyzed 42,743 images from Facebook (March 1 to August 31, 2021), with a focus on detecting food-related visuals and examining the influence of image attributes such as colorfulness and brightness on user interaction. For textual analysis, we utilized the BART model as a denoising autoencoder to classify ten topics derived from structural topic modeling, exploring their relationship with user engagement. Linear regression analysis identified significant positive correlations between food-related visuals (e.g., fruit, candy, and bakery) and user engagement scores, as well as between engagement and text topics such as cannabis legalization. In contrast, negative associations were observed with image colorfulness and certain textual themes. These findings offer actionable insights for policymakers and regulatory bodies in designing warning labels and marketing regulations to address potential risks associated with recreational cannabis edibles.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,大麻食用のオンライン議論における視覚的特徴とテキスト的特徴の相互作用とそのユーザエンゲージメントへの影響について検討した。 CLIPモデルを用いて,Facebookの42,743枚の画像(2021年3月1日～8月31日)を分析し,食関連画像の検出と,色彩や明るさなどの画像特性がユーザインタラクションに与える影響について検討した。 テキスト分析では,BARTモデルを用いて,構造的トピックモデリングから派生した10のトピックを分類し,ユーザエンゲージメントとの関係を探索した。 リニア回帰分析では、食品関連視覚(例えば、果物、キャンディー、パン屋)とユーザエンゲージメントスコアと、大麻の合法化などのエンゲージメントとテキストトピックの間に有意な正の相関が認められた。 対照的に、画像のカラフルさと特定のテキストテーマとの負の関連が観察された。 これらの発見は、レクリエーション大麻の食用化に関連する潜在的なリスクに対処するため、警告ラベルやマーケティング規制を設計する政策立案者や規制機関に実用的な洞察を与える。

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