論文の概要: Cohesion-6K: An Arabic Dataset for Analyzing Social Cohesion and Conflict in Online Discourse
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.22447v1
- Date: Thu, 21 May 2026 13:16:28 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-22 16:35:42.267236
- Title: Cohesion-6K: An Arabic Dataset for Analyzing Social Cohesion and Conflict in Online Discourse
- Title（参考訳）: Cohesion-6K: オンライン談話における社会的結束と対立の分析のためのアラビアデータセット
- Authors: Aisha Ali Al-Athba, Wajdi Zaghouani,
- Abstract要約: 本稿では,パレスチナのイスラエル占領に関連する6万件の公的なFacebook投稿の,手動およびChatGPTによる注釈付きデータセットを提案する。
Cohesion-6Kは、オンライン凝集と分極の研究のために透明で再現可能な資源を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6546712656847457
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The study of online discourse has become central to understanding societal polarization. While much research has focused on detecting overt toxicity, the subtle dynamics of social cohesion, meaning the interaction between divisive and unifying narratives, remain computationally underexplored (Bail, 2021; Gonzalez-Bailon and Lelkes, 2023). This paper presents Cohesion-6K, a manually and ChatGPT-assisted annotated dataset of six thousand Arabic public Facebook posts related to the Israeli Occupation of Palestine. Each post is assigned to one of five discourse categories that represent a continuum from conflict to cohesion: Conflict, Resolution, Community Engagement, Supportive Interactions, and Shared Values. The annotation process combines expert human judgment with model-assisted pre-labeling verified by trained annotators, achieving substantial inter-annotator agreement (Cohens kappa = 0.85). Quantitative analysis reveals a consistent engagement gap, where conflict-oriented posts receive between two and four times more user interaction than resolution-oriented ones (p < 0.01). This pattern illustrates how divisive discourse tends to attract disproportionate visibility in Arabic social media spaces. Cohesion-6K provides a transparent and reproducible resource for the study of online cohesion and polarization. The dataset, annotation guidelines, and preprocessing code will be released for research use under an open license, supporting future work in computational social science, digital communication, and Arabic natural language processing.
- Abstract（参考訳）: オンライン談話の研究は、社会的分極の理解の中心となっている。
多くの研究は過度な毒性の検出に焦点を合わせてきたが、社会的結束の微妙なダイナミクスは、分割された物語と統一された物語の相互作用を意味し、計算的に過小評価されている(Bail, 2021, Gonzalez-Bailon and Lelkes, 2023)。
本稿では,イスラエルのパレスチナ占領に関連する6万件の公的なFacebook投稿の,手動およびチャットGPTによる注釈付きデータセットであるCohesion-6Kについて述べる。
各投稿は、紛争から結束までの継続を表す5つの談話カテゴリのうちの1つに割り当てられる:衝突、解決、コミュニティの関与、支援的相互作用、共有価値。
アノテーションプロセスは、熟練した人間の判断と、訓練されたアノテーションによって検証されたモデル支援事前ラベルとを組み合わせて、アノテータ間合意(Cohens kappa = 0.85)を実現している。
定量的分析では、コンフリクト指向の投稿が解決指向の投稿の2倍から4倍のユーザインタラクションを受け取るという、一貫したエンゲージメントギャップが明らかになっている(p < 0.01)。
このパターンは、アラビア語のソーシャルメディア空間において、ディバイシブな談話が不均等な可視性を引き付ける傾向があることを示している。
Cohesion-6Kは、オンライン凝集と分極の研究のために透明で再現可能な資源を提供する。
データセット、アノテーションガイドライン、および事前処理コードは、オープンライセンスの下で研究用にリリースされ、計算社会科学、デジタルコミュニケーション、アラビア自然言語処理における将来の研究をサポートする。
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