論文の概要: Conversation Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.11714v1
- Date: Thu, 13 Mar 2025 02:48:30 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-18 12:33:28.015203
- Title: Conversation Networks
- Title(参考訳): 会話ネットワーク
- Authors: Deb Roy, Lawrence Lessig, Audrey Tang,
- Abstract要約: デジタルプラットフォームは、主に挑発的なコンテンツを通じてエンゲージメントを最大化するように設計されている。
これは私たちの社会が必死に必要とする有意義な談話です。
本稿では,市民コミュニケーション基盤の基盤として,会話ネットワークの考え方を紹介する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 11.444711927235911
- License:
- Abstract: Picture a community torn over a proposed zoning law. Some are angry, others defensive, and misunderstandings abound. On social media, they broadcast insults at one another; every nuanced perspective is reduced to a viral soundbite. Yet, when they meet face-to-face and start speaking, something changes: residents begin listening more than speaking, and people begin testing ideas together. Misunderstandings fade, and trust begins to form. By the end of their discussion, they have not only softened their hostility, but discovered actionable plans that benefit everyone. This is the kind of meaningful discourse our society desperately needs. Yet our digital platforms -- designed primarily for maximizing engagement through provocative content -- have pulled us away from these core community endeavours. As a constructive path forward, we introduce the idea of conversation networks as a basis for civic communication infrastructure that combines interoperable digital apps with the thoughtful integration of AI guided by human agency.
- Abstract(参考訳): 提案された地区法をめぐってコミュニティが引き裂かれた写真。
一部は怒り、他は防御的であり、誤解も多い。
ソーシャルメディア上では、彼らは互いに侮辱を放送し、すべてのニュアンスな視点はバイラルなサウンドビットに還元される。
しかし、人々が対面して話し始めると、何かが変わります。住民は話すことよりも耳を傾け始め、人々は一緒にアイデアをテストし始めます。
誤解は消え、信頼が生まれ始める。
議論の終わりまでに、彼らは敵意を和らげるだけでなく、全員に利益をもたらす実行可能な計画を発見しました。
これは私たちの社会が必死に必要とする有意義な談話です。
私たちのデジタルプラットフォームは、主に挑発的なコンテンツを通じてエンゲージメントを最大化するように設計されています。
建設的な道のりとして、我々は、相互運用可能なデジタルアプリと人事機関が指導するAIの思慮深い統合を組み合わせた、市民コミュニケーション基盤の基盤として、会話ネットワークの考え方を紹介します。
関連論文リスト
- Conversational Agents to Facilitate Deliberation on Harmful Content in WhatsApp Groups [13.830408652480418]
WhatsAppグループは有害なコンテンツの拡散の温床となっている。
プラットフォームのエンドツーエンドの暗号化を考えると、モデレーションの責務はグループ管理者とメンバーにある。
WhatsAppグループにおける有害コンテンツに対する議論の促進における会話エージェントの役割について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-30T17:07:07Z) - Analyzing Toxicity in Deep Conversations: A Reddit Case Study [0.0]
この研究は、公開会話設定における毒性に関するユーザがどのように振る舞うかを理解するために、ツリーベースのアプローチを採用する。
Redditの8つのコミュニティから上位100件の投稿とコメントのセクションを収集し、100万件以上の回答を得た。
有毒なコメントは、その後の有毒なコメントがオンライン会話で生み出される可能性を高める。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-11T16:10:44Z) - Mindstorms in Natural Language-Based Societies of Mind [110.05229611910478]
ミンスキーの「心の社会」とシュミットフーバーの「思考の学習」は、大規模なマルチモーダルニューラルネットワーク(NN)の多様な社会に刺激を与えた。
最近のNNベースの心の社会の実装は、大きな言語モデル(LLM)と、自然言語インタフェースを介してコミュニケーションする他のNNベースの専門家で構成されている。
これらの自然言語に基づく心の社会(NLSOMs)では、新しいエージェント(全員が同じ普遍的なシンボル言語を介して通信する)がモジュール化された方法で簡単に追加される。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-26T16:21:25Z) - CoSyn: Detecting Implicit Hate Speech in Online Conversations Using a
Context Synergized Hyperbolic Network [52.85130555886915]
CoSynは、オンライン会話における暗黙のヘイトスピーチを検出するために、ユーザと会話のコンテキストを明示的に組み込んだ、コンテキスト中心のニューラルネットワークである。
我々は、CoSynが、1.24%から57.8%の範囲で絶対的に改善された暗黙のヘイトスピーチを検出することで、我々のベースラインを全て上回っていることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-02T17:30:43Z) - ProsocialDialog: A Prosocial Backbone for Conversational Agents [104.92776607564583]
ProsocialDialogは、対話エージェントに社会規範に従って問題コンテンツに応答するように教える最初の大規模対話データセットである。
ProsocialDialogは、人間とAIのコラボレーションフレームワークで作られ、58Kの対話と331Kの発話、160KのRoT、および497Kの対話安全ラベルで構成されている。
本データセットでは,対話型安全性検出モジュールであるCanaryを導入し,会話コンテキストを指定したRoTを生成するとともに,社会的にインフォームドされた対話エージェントであるProstを導入する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-25T11:48:47Z) - DialogueNeRF: Towards Realistic Avatar Face-to-Face Conversation Video
Generation [54.84137342837465]
対面会話は毎日の会話の大部分を占める。
既存の手法のほとんどは、一人称音声音声生成に重点を置いている。
ニューラルレイディアンスフィールド(NeRF)に基づく新しい統合フレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-15T14:16:49Z) - Nipping in the Bud: Detection, Diffusion and Mitigation of Hate Speech
on Social Media [21.47216483704825]
本稿では,自動ヘイト緩和システムの構築を妨げる方法論的課題について述べる。
ソーシャルメディア上でのヘイトスピーチの拡散を制限するための一連のソリューションについて論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-04T03:44:46Z) - Responsive Listening Head Generation: A Benchmark Dataset and Baseline [58.168958284290156]
本研究では、応答型リスニングヘッド生成タスクを、複数の入力に応答する動きと表現を持つ非言語ヘッドの合成として定義する。
音声によるジェスチャーや音声のヘッド生成とは違って,いくつかの研究分野の恩恵を期待して,このタスクにより多くのモーダルを導入する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-27T07:18:50Z) - Introducing the Talk Markup Language (TalkML):Adding a little social
intelligence to industrial speech interfaces [0.0]
自然言語の理解は、AI研究の最も残念な失敗の1つだ。
本稿では、他の分野からアイデアを取り入れて実装した方法について述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-24T14:25:35Z) - Analysing Social Media Network Data with R: Semi-Automated Screening of
Users, Comments and Communication Patterns [0.0]
ソーシャルメディアプラットフォーム上でのコミュニケーションは、社会に広まりつつある。
フェイクニュース、ヘイトスピーチ、急進的要素は、この現代的なコミュニケーションの一部です。
これらのメカニズムとコミュニケーションパターンの基本的な理解は、負のコミュニケーション形態に対抗するのに役立つ。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-26T14:52:01Z) - Echo Chambers on Social Media: A comparative analysis [64.2256216637683]
本研究では,4つのソーシャルメディアプラットフォーム上で100万ユーザが生成した100万個のコンテンツに対して,エコーチャンバーの操作的定義を導入し,大規模な比較分析を行う。
議論の的になっているトピックについてユーザの傾きを推測し、異なる特徴を分析してインタラクションネットワークを再構築する。
我々は、Facebookのようなニュースフィードアルゴリズムを実装するプラットフォームが、エコーチャンバの出現を招きかねないという仮説を支持する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-20T20:00:27Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。