論文の概要: Measuring and Fostering Peace through Machine Learning and Artificial Intelligence
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.05232v2
- Date: Tue, 13 Jan 2026 16:18:30 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-01-14 14:06:39.246641
- Title: Measuring and Fostering Peace through Machine Learning and Artificial Intelligence
- Title（参考訳）: 機械学習と人工知能による平和の計測と育成
- Authors: P. Gilda, P. Dungarwal, A. Thongkham, E. T. Ajayi, S. Choudhary, T. M. Terol, C. Lam, J. P. Araujo, M. McFadyen-Mungalln, L. S. Liebovitch, P. T. Coleman, H. West, K. Sieck, S. Carter,
- Abstract要約: 私たちは、機械学習と人工知能を使って、ニュースやソーシャルメディアから国の平和レベルを測定しました。
ニュースメディアでは、オンラインニュースソースのテキスト埋め込みから、ニューラルネットワークを使用して平和のレベルを測定しました。
私たちはChromeエクステンションであるMirrorMirrorを開発し、テストしました。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We used machine learning and artificial intelligence: 1) to measure levels of peace in countries from news and social media and 2) to develop on-line tools that promote peace by helping users better understand their own media diet. For news media, we used neural networks to measure levels of peace from text embeddings of on-line news sources. The model, trained on one news media dataset also showed high accuracy when used to analyze a different news dataset. For social media, such as YouTube, we developed other models to measure levels of social dimensions important in peace using word level (GoEmotions) and context level (Large Language Model) methods. To promote peace, we note that 71% of people 20-40 years old daily view most of their news through short videos on social media. Content creators of these videos are biased towards creating videos with emotional activation, making you angry to engage you, to increase clicks. We developed and tested a Chrome extension, MirrorMirror, which provides real-time feedback to YouTube viewers about the peacefulness of the media they are watching. Our long term goal is for MirrorMirror to evolve into an open-source tool for content creators, journalists, researchers, platforms, and individual users to better understand the tone of their media creation and consumption and its effects on viewers. Moving beyond simple engagement metrics, we hope to encourage more respectful, nuanced, and informative communication.
- Abstract（参考訳）: 私たちは機械学習と人工知能を使いました。
1)ニュースやソーシャルメディアから各国の平和度を測定すること
2) 利用者が自身のメディアダイエットをよりよく理解し,平和を促進するオンラインツールを開発する。
ニュースメディアでは、オンラインニュースソースのテキスト埋め込みから、ニューラルネットワークを使用して平和のレベルを測定しました。
あるニュースメディアデータセットでトレーニングされたモデルは、異なるニュースデータセットを分析するために使用する場合、高い精度を示した。
YouTube などのソーシャルメディアでは,単語レベル (GoEmotions) と文脈レベル (Large Language Model) を用いて,平和において重要な社会的次元のレベルを測定するモデルを開発した。
平和を促進するために、毎日20～40歳の人々の71%が、ソーシャルメディアで短いビデオを通してニュースを眺めている。
これらのビデオのコンテンツクリエイターは、感情的なアクティベーションのあるビデオを作ることに偏っている。
私たちはChromeエクステンションであるMirrorMirrorを開発し、テストしました。
私たちの長期的な目標は、MirrorMirrorが、コンテンツクリエーター、ジャーナリスト、研究者、プラットフォーム、そして個々のユーザーのためのオープンソースツールに進化し、メディアの作成と消費のトーンと、その視聴者への影響をよりよく理解することです。
シンプルなエンゲージメントのメトリクスを超えて、より尊敬され、ニュアンスがあり、情報的なコミュニケーションを奨励したいと考えています。
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