論文の概要: TruthStance: An Annotated Dataset of Conversations on Truth Social
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.14406v1
- Date: Mon, 16 Feb 2026 02:25:02 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-02-17 16:22:50.047463
- Title: TruthStance: An Annotated Dataset of Conversations on Truth Social
- Title（参考訳）: TruthStance: 真理社会に関する会話の注釈付きデータセット
- Authors: Fathima Ameen, Danielle Brown, Manusha Malgareddy, Amanul Haque,
- Abstract要約: 我々は2023-2025年にまたがるトゥルース社会会話スレッドの大規模データセットであるトゥルーススタンスを紹介した。
我々は、引数マイニングとクレームベースのスタンス検出にまたがる1500のインスタンスの人間による注釈付きベンチマークを提供する。
最高のパフォーマンス設定を使用して、24,352の投稿(argument presence)と107,873のコメント(親による)の追加ラベルをリリースします。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5249805590164902
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Argument mining and stance detection are central to understanding how opinions are formed and contested in online discourse. However, most publicly available resources focus on mainstream platforms such as Twitter and Reddit, leaving conversational structure on alt-tech platforms comparatively under-studied. We introduce TruthStance, a large-scale dataset of Truth Social conversation threads spanning 2023-2025, consisting of 24,378 posts and 523,360 comments with reply-tree structure preserved. We provide a human-annotated benchmark of 1,500 instances across argument mining and claim-based stance detection, including inter-annotator agreement, and use it to evaluate large language model (LLM) prompting strategies. Using the best-performing configuration, we release additional LLM-generated labels for 24,352 posts (argument presence) and 107,873 comments (stance to parent), enabling analysis of stance and argumentation patterns across depth, topics, and users. All code and data are released publicly.
- Abstract（参考訳）: 論議のマイニングとスタンス検出は、オンラインの談話の中でどのように意見が形成され、争われるかを理解するために重要である。
しかし、ほとんどの公開リソースはTwitterやRedditのようなメインストリームのプラットフォームに焦点を合わせており、会話の構造は比較的研究の少ないAlt-techプラットフォームに残されている。
TruthStanceは2023-2025にまたがるトゥルース社会会話スレッドの大規模データセットであり,24,378の投稿と523,360のコメントと応答木構造を保存したコメントからなる。
議論マイニングとクレームに基づくスタンス検出を含む1500インスタンスの人為的注釈付きベンチマークを行い,それを用いて大規模言語モデル(LLM)の評価を行う。
最高のパフォーマンス設定を用いて、24,352の投稿(argument presence)と107,873のコメント(親への投稿)のためのLCM生成ラベルを追加リリースし、深さ、トピック、ユーザにわたるスタンスと議論パターンの分析を可能にします。
すべてのコードとデータは公開されています。
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