論文の概要: Meme Similarity and Emotion Detection using Multimodal Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.17493v1
- Date: Fri, 21 Mar 2025 19:07:16 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-25 14:37:03.387729
- Title: Meme Similarity and Emotion Detection using Multimodal Analysis
- Title（参考訳）: マルチモーダル分析によるミーム類似性と感情検出
- Authors: Aidos Konyspay, Pakizar Shamoi, Malika Ziyada, Zhusup Smambayev,
- Abstract要約: 本研究は,メメオの視覚的要素とテキスト的要素の両方を分析し,多モーダルな方法論的アプローチを採用する。
我々は、類似のミームペアを特定するために、低レベル視覚特徴と高レベル意味特徴を抽出する。
結果は、怒りと喜びがミームにおける支配的な感情であり、動機的なミームはより強い感情的反応をもたらすことを示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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- Abstract: Internet memes are a central element of online culture, blending images and text. While substantial research has focused on either the visual or textual components of memes, little attention has been given to their interplay. This gap raises a key question: What methodology can effectively compare memes and the emotions they elicit? Our study employs a multimodal methodological approach, analyzing both the visual and textual elements of memes. Specifically, we perform a multimodal CLIP (Contrastive Language-Image Pre-training) model for grouping similar memes based on text and visual content embeddings, enabling robust similarity assessments across modalities. Using the Reddit Meme Dataset and Memotion Dataset, we extract low-level visual features and high-level semantic features to identify similar meme pairs. To validate these automated similarity assessments, we conducted a user study with 50 participants, asking them to provide yes/no responses regarding meme similarity and their emotional reactions. The comparison of experimental results with human judgments showed a 67.23\% agreement, suggesting that the computational approach aligns well with human perception. Additionally, we implemented a text-based classifier using the DistilBERT model to categorize memes into one of six basic emotions. The results indicate that anger and joy are the dominant emotions in memes, with motivational memes eliciting stronger emotional responses. This research contributes to the study of multimodal memes, enhancing both language-based and visual approaches to analyzing and improving online visual communication and user experiences. Furthermore, it provides insights for better content moderation strategies in online platforms.
- Abstract（参考訳）: インターネットミームは、画像とテキストを混ぜ合わせたオンライン文化の中心的な要素である。
重要な研究は、ミームの視覚的またはテキスト的要素に焦点を合わせてきたが、それらの相互作用にはほとんど関心が向けられていない。
ミームと彼らが引き起こす感情を効果的に比較できる方法論は何か?
本研究は,メムの視覚的要素とテキスト的要素の両方を解析する多モーダル手法を用いている。
具体的には、テキストと視覚コンテンツ埋め込みに基づいて類似のミームをグループ化するマルチモーダルCLIP(Contrastive Language- Image Pre-training)モデルを実行し、モダリティ間の堅牢な類似性評価を可能にする。
Reddit Meme DatasetとMemotion Datasetを用いて、類似のミームペアを特定するために、低レベル視覚特徴と高レベル意味特徴を抽出する。
これらの自動類似度評価を検証するため,50名の被験者を対象にユーザスタディを行い,ミームの類似度と感情反応について,イエス/ノーの回答を求めた。
実験結果と人間の判断を比較すると67.23\%の一致を示し、計算手法が人間の知覚とよく一致していることが示唆された。
さらに、DistilBERTモデルを用いてテキストベースの分類器を実装し、ミームを6つの基本的な感情の1つに分類した。
以上の結果から,怒りと喜びが,より強い感情反応を誘発する動機づけのミームにおいて支配的な感情であることが明らかとなった。
本研究は,マルチモーダルミームの研究に寄与し,オンライン視覚コミュニケーションとユーザエクスペリエンスの分析・改善のための言語的アプローチと視覚的アプローチの両立に寄与する。
さらに、オンラインプラットフォームにおけるより良いコンテンツモデレーション戦略に関する洞察を提供する。
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