論文の概要: Analyzing Islamophobic Discourse Using Semi-Coded Terms and LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.18273v1
• Date: Mon, 24 Mar 2025 01:41:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-25 14:34:44.733310
• Title: Analyzing Islamophobic Discourse Using Semi-Coded Terms and LLMs
• Title（参考訳）: 半符号項とLLMを用いたイスラム哲学的談話の分析
• Authors: Raza Ul Mustafa, Roi Dupart, Gabrielle Smith, Noman Ashraf, Nathalie Japkowicz,
• Abstract要約: 本稿では,過激主義の社会プラットフォームに浮かぶイスラム教の専門用語(ムズラト,ピスラム,泥スリム,モハメダン,ムジー)を大規模に分析する。 Google Perspective APIを使えば、他の種類のヘイトスピーチに比べて、イスラム主義的なテキストの方が有害であることもわかりました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5081530863229307
• License:
• Abstract: Islamophobia started evolving into a global phenomenon by attracting followers across the globe, particularly in Western societies. Thus, understanding Islamophobia's global spread and online dissemination is crucial. This paper performs a large-scale analysis of specialized, semi-coded Islamophobic terms such as (muzrat, pislam, mudslime, mohammedan, muzzies) floated on extremist social platforms, i.e., 4Chan, Gab, Telegram, etc. First, we use large language models (LLMs) to show their ability to understand these terms. Second, using Google Perspective API, we also find that Islamophobic text is more toxic compared to other kinds of hate speech. Finally, we use BERT topic modeling approach to extract different topics and Islamophobic discourse on these social platforms. Our findings indicate that LLMs understand these Out-Of-Vocabulary (OOV) slurs; however, measures are still required to control such discourse. Our topic modeling also indicates that Islamophobic text is found across various political, conspiratorial, and far-right movements and is particularly directed against Muslim immigrants. Taken altogether, we performed the first study on Islamophobic semi-coded terms and shed a global light on Islamophobia.
• Abstract（参考訳）: イスラム恐怖症は、特に西洋社会において、世界中の信者を惹きつけ、グローバルな現象へと発展し始めた。 したがって、イスラム哲学の世界的な普及とオンラインの普及を理解することが重要である。 本稿では,過激派社会プラットフォーム(4Chan,Gab,Telegramなど)に浮かぶ「ムズラト」,「ピスラム」,「泥スリム」,「モハメダン」,「モハメダン」,「モザイク」など,専門的で半コード化されたイスラム教の用語を大規模に分析する。 まず、これらの用語を理解する能力を示すために、大きな言語モデル(LLM)を使用します。 第二に、Google Perspective APIを使用することで、他の種類のヘイトスピーチと比べて、イスラム嫌悪的なテキストが有害であることもわかりました。 最後に、BERTトピックモデリングアプローチを用いて、これらのソーシャルプラットフォーム上で異なるトピックやイスラム主義的な言説を抽出する。 以上の結果から, LLM はこれらの外語彙スラリー(OOV)を理解しているが, その制御には依然として対策が必要であることが示唆された。 我々のトピックモデリングはまた、イスラム主義のテクストが様々な政治的、陰謀的、極右運動にまたがっており、特にムスリム移民に対して向けられていることを示唆している。 総じて、私たちはイスラム教の半コード項についての最初の研究を行い、イスラムの半コード項について国際的に光を当てた。

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