論文の概要: Podcasts as a Medium for Participation in Collective Action: A Case Study of Black Lives Matter

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.13197v1
• Date: Tue, 16 Sep 2025 16:00:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-17 17:50:53.161685
• Title: Podcasts as a Medium for Participation in Collective Action: A Case Study of Black Lives Matter
• Title（参考訳）: 集合行動に参画するメディアとしてのポッドキャスト--ブラックライフを事例として
• Authors: Theodora Moldovan, Arianna Pera, Davide Vega, Luca Maria Aiello,
• Abstract要約: 本研究は,ポッドキャストの書き起こしを用いて音声形式を解析するための第一歩となる。 本研究では,集団行動への参加の言語表現について検討し,課題解決,コール・ツー・アクション,意図,実行の2つに分類した。 その結果、感情的プロファイルはステージによって異なり、反応、意図、実行時の肯定的な感情は様々であった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.1749935196721634
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We study how participation in collective action is articulated in podcast discussions, using the Black Lives Matter (BLM) movement as a case study. While research on collective action discourse has primarily focused on text-based content, this study takes a first step toward analyzing audio formats by using podcast transcripts. Using the Structured Podcast Research Corpus (SPoRC), we investigated spoken language expressions of participation in collective action, categorized as problem-solution, call-to-action, intention, and execution. We identified podcast episodes discussing racial justice after important BLM-related events in May and June of 2020, and extracted participatory statements using a layered framework adapted from prior work on social media. We examined the emotional dimensions of these statements, detecting eight key emotions and their association with varying stages of activism. We found that emotional profiles vary by stage, with different positive emotions standing out during calls-to-action, intention, and execution. We detected negative associations between collective action and negative emotions, contrary to theoretical expectations. Our work contributes to a better understanding of how activism is expressed in spoken digital discourse and how emotional framing may depend on the format of the discussion.
• Abstract（参考訳）: 我々は,ブラックライブ・マター(BLM)運動を事例として,ポッドキャストの議論において集団行動への参加がいかに明確化されるかを検討した。 集団行動談話の研究は、主にテキストベースのコンテンツに焦点を当ててきたが、本研究では、ポッドキャストの書き起こしを用いて音声形式を分析するための第一歩を踏み出した。 本研究では,SPoRC(Structured Podcast Research Corpus)を用いて,集団行動に参加する言語表現について検討した。 我々は、2020年5月と6月の重要なBLM関連の出来事の後に人種的正義を議論するポッドキャストのエピソードを特定し、ソーシャルメディア上での以前の作業から適応した階層化フレームワークを用いて参加声明を抽出した。 本研究では,これらの言明の感情的次元について検討し,8つの重要な感情と行動主義の様々な段階との関連性を検討した。 その結果、感情的プロファイルはステージによって異なり、反応、意図、実行時の肯定的な感情は様々であった。 我々は、理論的な期待に反して、集団行動と否定的感情の負の関連を検知した。 我々の研究は、アクティビズムが音声デジタル談話でどのように表現されるか、また、どのように感情的なフレーミングが議論の形式に依存するかをよりよく理解するのに貢献する。

関連論文リスト

• Talking Point based Ideological Discourse Analysis in News Events [62.18747509565779]
  本稿では,イデオロギー的談話分析理論をモチベーションとして,実世界の出来事に関するニュース記事を分析する枠組みを提案する。 我々のフレームワークは,話題のトピックとともに,エンティティ,役割,メディアフレーム間の相互作用を捉えた,会話ポイントという関係構造を用いたニュース記事を表現している。 我々は,人間の検証によって補足されたイデオロギーや分派的分類タスクを通じて,これらの視点を自動で生成するフレームワークの能力を評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-10T02:52:34Z)
• Narratives of Collective Action in YouTube's Discourse on Veganism [0.0]
  我々は、自然言語処理を用いて、ヴィーガン運動に特有の道徳的物語の理論的枠組みを運用する。 分析の結果,理論によって定義された複数の物語型がデータ中に経験的に存在することが明らかとなった。 社会的戦いを主張するビデオ物語は、抗議や、他人を原因に転換しようとする努力によっても、それぞれのコメントの中でより強い集団行動の感覚に結びついている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-17T13:44:36Z)
• Attention-based Interactive Disentangling Network for Instance-level Emotional Voice Conversion [81.1492897350032]
  感情音声変換(Emotional Voice Conversion)は、非感情成分を保存しながら、与えられた感情に応じて音声を操作することを目的とする。 本稿では,音声変換にインスタンスワイドな感情知識を活用する,意図に基づく対話型ディスタングネットワーク(AINN)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-29T08:06:45Z)
• Emotion Rendering for Conversational Speech Synthesis with Heterogeneous Graph-Based Context Modeling [50.99252242917458]
  会話音声合成(CSS)は,会話環境の中で適切な韻律と感情のインフレクションで発話を正確に表現することを目的としている。 データ不足の問題に対処するため、私たちはカテゴリと強度の点で感情的なラベルを慎重に作成します。 我々のモデルは感情の理解と表現においてベースラインモデルよりも優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-19T08:47:50Z)
• Dynamic Causal Disentanglement Model for Dialogue Emotion Detection [77.96255121683011]
  隠れ変数分離に基づく動的因果解離モデルを提案する。 このモデルは、対話の内容を効果的に分解し、感情の時間的蓄積を調べる。 具体的には,発話と隠れ変数の伝搬を推定する動的時間的ゆがみモデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-13T12:58:09Z)
• Multiscale Contextual Learning for Speech Emotion Recognition in Emergency Call Center Conversations [4.297070083645049]
  本稿では,音声感情認識のためのマルチスケール会話文脈学習手法を提案する。 音声の書き起こしと音響セグメントの両方について,本手法について検討した。 我々のテストによると、過去のトークンから派生したコンテキストは、以下のトークンよりも正確な予測に大きな影響を及ぼす。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-28T20:31:45Z)
• Speech Synthesis with Mixed Emotions [77.05097999561298]
  異なる感情の音声サンプル間の相対的な差を測定する新しい定式化を提案する。 次に、私たちの定式化を、シーケンスからシーケンスまでの感情的なテキストから音声へのフレームワークに組み込む。 実行時に、感情属性ベクトルを手動で定義し、所望の感情混合を生成するためにモデルを制御する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-11T15:45:58Z)
• What are People Talking about in #BlackLivesMatter and #StopAsianHate? Exploring and Categorizing Twitter Topics Emerging in Online Social Movements through the Latent Dirichlet Allocation Model [27.53788299995914]
  Black Lives Matter(BLM)とStop Asian Hate(SAH)は、Twitter上で拡散した2つのソーシャルムーブメントである。 本研究では、BLMとSAHのトピックを包括的に分析するために、混合メソッドアプローチを採用する。 われわれは#blacklivesmatterと#stopasianhateハッシュタグで100万以上のツイートを収集し、それらのトピックを比較した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-29T17:29:40Z)
• What Truly Matters? Using Linguistic Cues for Analyzing the #BlackLivesMatter Movement and its Counter Protests: 2013 to 2020 [31.670509436139735]
  米国では、警察の残虐行為と人種的に動機付けられた事件に対処するデジタルアクティビズムが著しく増加した。 ソーシャルメディアを権威的ツールとして用いて,これら3つのメディアにおける言語的手がかりと主題的関係を調べ,分析する。 以上の結果から,人種的関連性や偏見的ハッシュタグの過剰使用は,差別傾向を示す反抗運動に有効であることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-20T18:34:30Z)
• Limited Data Emotional Voice Conversion Leveraging Text-to-Speech: Two-stage Sequence-to-Sequence Training [91.95855310211176]
  感情的音声変換は、言語内容と話者のアイデンティティを保ちながら、発話の感情状態を変えることを目的としている。 本研究では,感情音声データ量の少ない連続音声変換のための新しい2段階学習戦略を提案する。 提案フレームワークはスペクトル変換と韻律変換の両方が可能であり、客観的評価と主観評価の両方において最先端のベースラインを大幅に改善する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-31T04:56:14Z)

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。