論文の概要: The Impact of Persona-based Political Perspectives on Hateful Content Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.00385v1
• Date: Sat, 01 Feb 2025 09:53:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 15:04:46.253039
• Title: The Impact of Persona-based Political Perspectives on Hateful Content Detection
• Title（参考訳）: ペルソナの政治的視点がコンテンツ検出に及ぼす影響
• Authors: Stefano Civelli, Pietro Bernardelle, Gianluca Demartini,
• Abstract要約: 政治的に多様な言語モデルは、多くの研究者や組織にアクセスできない計算資源を必要とする。 近年の研究では、ペルソナをベースとしたプロンプトが、追加の訓練なしに、モデルアウトプットに政治的多様性をもたらすことが確認されている。 本稿では、下流業務における政治的事前訓練に匹敵する結果が得られるかどうかを考察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.04666623219944
• License:
• Abstract: While pretraining language models with politically diverse content has been shown to improve downstream task fairness, such approaches require significant computational resources often inaccessible to many researchers and organizations. Recent work has established that persona-based prompting can introduce political diversity in model outputs without additional training. However, it remains unclear whether such prompting strategies can achieve results comparable to political pretraining for downstream tasks. We investigate this question using persona-based prompting strategies in multimodal hate-speech detection tasks, specifically focusing on hate speech in memes. Our analysis reveals that when mapping personas onto a political compass and measuring persona agreement, inherent political positioning has surprisingly little correlation with classification decisions. Notably, this lack of correlation persists even when personas are explicitly injected with stronger ideological descriptors. Our findings suggest that while LLMs can exhibit political biases in their responses to direct political questions, these biases may have less impact on practical classification tasks than previously assumed. This raises important questions about the necessity of computationally expensive political pretraining for achieving fair performance in downstream tasks.
• Abstract（参考訳）: 政治的に多様な内容を持つ事前学習された言語モデルは、下流のタスクフェアネスを改善することが示されているが、そのようなアプローチは、多くの研究者や組織にはアクセスできない重要な計算資源を必要とする。 近年の研究では、ペルソナに基づくプロンプトは、追加の訓練なしに、モデルアウトプットに政治的多様性をもたらすことが確認されている。 しかし、こうした推進戦略が下流業務の政治的事前訓練に匹敵する結果を達成できるかどうかは不明である。 本研究では,マルチモーダルヘイト音声検出タスクにおけるペルソナに基づくプロンプト戦略を用いて,特にミームにおけるヘイトスピーチに注目した。 我々の分析によると、ペルソナを政治的コンパスにマッピングし、ペルソナの合意を測定した場合、固有の政治的位置決めは驚くほど、分類決定とはほとんど相関がない。 特に、この相関の欠如は、強いイデオロギー記述子で明らかにペルソナを注入しても持続する。 以上の結果から,LSMは直接的政治的質問に対する反応に政治的偏見を示すことができるが,これらの偏見は以前想定されていたよりも実践的な分類課題にはあまり影響しない可能性が示唆された。 このことは、下流のタスクにおいて公正なパフォーマンスを達成するために、計算的に高価な政治事前訓練の必要性について重要な疑問を提起する。

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