論文の概要: FASCIST-O-METER: Classifier for Neo-fascist Discourse Online
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.10789v1
- Date: Thu, 12 Jun 2025 15:02:18 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-13 15:37:22.802
- Title: FASCIST-O-METER: Classifier for Neo-fascist Discourse Online
- Title（参考訳）: FASCIST-O-METER:Neo-fascist Discourse Online用分類器
- Authors: Rudy Alexandro Garrido Veliz, Martin Semmann, Chris Biemann, Seid Muhie Yimam,
- Abstract要約: この研究は、アメリカ社会の文脈におけるデジタル談話のための第一種ネオファシズム符号化スキームを提示する。
符号化方式をテストするために、著名なネオファシストグループからインターネット上で膨大な量のアクティビティを収集する。
この種のフォーラムにおけるネオ・ファシスト・レトリックの流行は常在しており、将来の研究のターゲットとなる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.727898895992823
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Neo-fascism is a political and societal ideology that has been having remarkable growth in the last decade in the United States of America (USA), as well as in other Western societies. It poses a grave danger to democracy and the minorities it targets, and it requires active actions against it to avoid escalation. This work presents the first-of-its-kind neo-fascist coding scheme for digital discourse in the USA societal context, overseen by political science researchers. Our work bridges the gap between Natural Language Processing (NLP) and political science against this phenomena. Furthermore, to test the coding scheme, we collect a tremendous amount of activity on the internet from notable neo-fascist groups (the forums of Iron March and Stormfront.org), and the guidelines are applied to a subset of the collected posts. Through crowdsourcing, we annotate a total of a thousand posts that are labeled as neo-fascist or non-neo-fascist. With this labeled data set, we fine-tune and test both Small Language Models (SLMs) and Large Language Models (LLMs), obtaining the very first classification models for neo-fascist discourse. We find that the prevalence of neo-fascist rhetoric in this kind of forum is ever-present, making them a good target for future research. The societal context is a key consideration for neo-fascist speech when conducting NLP research. Finally, the work against this kind of political movement must be pressed upon and continued for the well-being of a democratic society. Disclaimer: This study focuses on detecting neo-fascist content in text, similar to other hate speech analyses, without labeling individuals or organizations.
- Abstract（参考訳）: ネオファシズム(Neo-fascism)は、アメリカ(アメリカ)や他の西洋社会において、過去10年間に顕著な成長を遂げてきた政治的・社会的イデオロギーである。
民主主義とそれが狙う少数民族に重大な危険をもたらし、エスカレーションを避けるためにそれに対する積極的な行動を必要とする。
この研究は、政治科学研究者が監督する、アメリカ社会の文脈におけるデジタル談話のための、先駆的なネオファシズムのコーディングスキームを提示する。
我々の研究は、自然言語処理(NLP)とこの現象に対する政治科学のギャップを埋めるものです。
さらに、この符号化方式をテストするために、著名なネオファシストグループ(Iron MarchとStormfront.orgのフォーラム)からインターネット上で膨大な量のアクティビティを収集し、そのガイドラインを収集された投稿のサブセットに適用する。
クラウドソーシングを通じて、ネオファシストまたは非ネオファシストとしてラベル付けされた合計1000の投稿を注釈付けします。
このラベル付きデータセットを用いて、我々はSmall Language Models (SLM) とLarge Language Models (LLM) の両方を微調整し、テストし、ネオファシズムの談話のための最初の分類モデルを得る。
この種のフォーラムにおけるネオ・ファシスト・レトリックの流行は常在しており、将来の研究のターゲットとなる。
社会的文脈は、NLP研究を行う際、ネオファシストスピーチにとって重要な考慮事項である。
最後に、このような政治運動に対する取り組みは、民主社会の幸福のために押し付けられ、継続されなければならない。
Disclaimer: 本研究は、個人や組織をラベル付けせずに、他のヘイトスピーチ分析と同様、テキスト中のネオファシストコンテンツを検出することに焦点を当てる。
関連論文リスト
- The Sound of Populism: Distinct Linguistic Features Across Populist Variants [9.195542120893293]
本研究は,古典的な言語問合せとワーカ機能を統合することで,ポピュリズムの音を探求する。
音声の言語マーカーにおいて,4つの重要ポピュリスト次元(左翼,右翼,反エリシズム,人中心性)がどのように現れるかを検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-05-10T03:18:19Z) - Whose Side Are You On? Investigating the Political Stance of Large Language Models [56.883423489203786]
大規模言語モデル(LLM)の政治的指向性について,8つのトピックのスペクトルにわたって検討する。
我々の調査は、中絶からLGBTQ問題まで8つのトピックにまたがるLLMの政治的整合性について考察している。
この結果から,ユーザはクエリ作成時に留意すべきであり,中立的なプロンプト言語を選択する際には注意が必要であることが示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-15T04:02:24Z) - What Do Llamas Really Think? Revealing Preference Biases in Language
Model Representations [62.91799637259657]
大規模言語モデル(LLMs)は、応答を辞退しても、社会的な偏見を示すか?
本研究は,文脈的埋め込みを探索し,このバイアスが潜在表現にエンコードされているかどうかを探索することによって検討する。
単語の隠れベクトルからLLMの単語ペア選好を予測するロジスティックなBradley-Terryプローブを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-30T18:53:13Z) - PopBERT. Detecting populism and its host ideologies in the German
Bundestag [0.0]
本稿では,ポピュリストの姿勢を測定するための信頼性,有効,スケーラブルなアプローチを提案する。
我々は、豊かな人々や腐敗したエリートに対する道徳的な言及を、ポピュリスト言語の中核的な次元としてラベル付けする。
ポピュリズムの薄いイデオロギーの肥大化に加えて、ポピュリズムが左翼や右翼のホストイデオロギーにどのようにアタッチされているかを注釈する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-22T14:48:02Z) - From Dogwhistles to Bullhorns: Unveiling Coded Rhetoric with Language
Models [73.25963871034858]
本研究は,イヌヒストルの大規模数値計算による研究である。
我々は、ドッグウィストルの類型学を開発し、300以上のドッグウィストルの過去最大の用語集をキュレートし、歴史的なアメリカの政治家の演説でそれらの使用法を分析した。
犬毛を含む有害なコンテンツは毒性の検出を回避し,このような符号化された言語のオンラインリスクを強調している。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-26T18:00:57Z) - The Face of Populism: Examining Differences in Facial Emotional Expressions of Political Leaders Using Machine Learning [50.24983453990065]
私たちは15カ国の政治指導者の220本のYouTubeビデオのサンプルをディープラーニングで処理しています。
ポピュリスト・レトリックの度合いが異なるリーダー群間での負の感情の平均スコアの統計的に有意な差を観察した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-19T18:32:49Z) - Fine-Grained Prediction of Political Leaning on Social Media with
Unsupervised Deep Learning [0.9137554315375922]
ソーシャルメディア投稿からきめ細かい政治傾向を学習するための新しい教師なし手法を提案する。
本研究は、よりきめ細かな政治的傾きを検出するための、新しい、より優れた教師なしのアプローチを開発するための道を開くものである。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-02-23T09:18:13Z) - Countering Online Hate Speech: An NLP Perspective [34.19875714256597]
オンラインヘイトフル行動の傘語であるオンライン毒性は、オンラインヘイトスピーチのような形で現れている。
ソーシャルメディアを通じた大量コミュニケーションの増加は、オンラインヘイトスピーチの有害な結果をさらに悪化させる。
本稿では、ヘイトスピーチにおけるNLP対応手法に関する総合的な概念的枠組みと、オンラインヘイトスピーチ対策におけるNLPの現在の動向に関する徹底的な調査について述べる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-09-07T08:48:13Z) - It's a Thin Line Between Love and Hate: Using the Echo in Modeling
Dynamics of Racist Online Communities [0.8164433158925593]
2016年初め、(((echo))という記号は、アメリカ合衆国大統領選挙の激化と共に、主流のソーシャルネットワークに普及した。
ユダヤ人の遺産をタグ付けするために、アルト右派、白人至上主義者、インターネットトロルのメンバーが使用した。
この流行するミーム、その意味、そしてその機能を追跡することは、その意味的あいまいさによって明らかになっている。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-16T20:47:54Z) - Towards Debiasing Sentence Representations [109.70181221796469]
Sent-Debiasはバイアスを取り除くのに有効であり、同時に文レベルの下流タスクのパフォーマンスを保っていることを示す。
我々は、より公平なNLPのための広く採用されている文表現から社会的偏見を識別・除去する今後の研究に刺激を与えることを期待している。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-16T04:22:30Z)
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。