論文の概要: Social Hatred: Efficient Multimodal Detection of Hatemongers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.19603v1
• Date: Tue, 24 Jun 2025 13:16:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-25 19:48:23.641317
• Title: Social Hatred: Efficient Multimodal Detection of Hatemongers
• Title（参考訳）: ソーシャルハトレッド:ハトモンガーの効率的なマルチモーダル検出
• Authors: Tom Marzea, Abraham Israeli, Oren Tsur,
• Abstract要約: ヘイト・モンガーの検出における多モーダル・アグリゲーション・アプローチについて考察する。 ユーザーのテキストを 社会的文脈で処理すれば ヘイト・モンジャーの 検出が大幅に改善される 本手法は, コード化されたメッセージの分類, ドッグホイストリング, 人種的ガス照明の改善に有効である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.649475179575046
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Automatic detection of online hate speech serves as a crucial step in the detoxification of the online discourse. Moreover, accurate classification can promote a better understanding of the proliferation of hate as a social phenomenon. While most prior work focus on the detection of hateful utterances, we argue that focusing on the user level is as important, albeit challenging. In this paper we consider a multimodal aggregative approach for the detection of hate-mongers, taking into account the potentially hateful texts, user activity, and the user network. Evaluating our method on three unique datasets X (Twitter), Gab, and Parler we show that processing a user's texts in her social context significantly improves the detection of hate mongers, compared to previously used text and graph-based methods. We offer comprehensive set of results obtained in different experimental settings as well as qualitative analysis of illustrative cases. Our method can be used to improve the classification of coded messages, dog-whistling, and racial gas-lighting, as well as to inform intervention measures. Moreover, we demonstrate that our multimodal approach performs well across very different content platforms and over large datasets and networks.
• Abstract（参考訳）: オンラインヘイトスピーチの自動検出は、オンライン言論の解毒における重要なステップである。 さらに、正確な分類は、社会現象としての憎悪の拡散をよりよく理解する上で有効である。 これまでの作業のほとんどは、憎しみのある発話の検出に重点を置いていますが、ユーザレベルへのフォーカスは重要でありながら、難しいものです。 本稿では,ヘイト・モニュメントを検知するためのマルチモーダル・アグリゲーション・アプローチについて考察し,ヘイト・モニュメントやユーザ・アクティビティ,ユーザ・ネットワークを考慮に入れた。 X(Twitter)、Gab、Parlerの3つのユニークなデータセット上での手法の評価により、ユーザのテキストをソーシャルコンテキストで処理することで、以前使用されていたテキストやグラフベースの手法と比較して、ヘイトモンガーの検出が大幅に改善されることを示す。 異なる実験環境で得られた総合的な結果のセットと、イラストラティブケースの質的分析を提供する。 本手法は, コーデックメッセージの分類, ドッグホイストリング, 人種的ガスライティングの改善, 介入対策の通知に有効である。 さらに、当社のマルチモーダルアプローチは、非常に異なるコンテンツプラットフォーム、大規模なデータセットやネットワーク上でうまく機能することを示した。

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