Monitoring the Evolution of Antisemitic Discourse on Extremist Social Media Using BERT

Kernkonzepte

Automated monitoring of antisemitic discourse evolution on extremist social media using unsupervised machine learning.

Zusammenfassung

• Introduction to the impact of social media on hate speech.
• Proposal of an automated method to track antisemitic themes.
• Description of the unsupervised machine learning approach.
• Results of experiments showing the effectiveness of the methodology.
• Comparison with existing baselines and discussion of the approach's applicability to other forms of hatred.
• Detailed methodology explanation with data collection and preprocessing.
• Contextual embedding process using BERT for thematic extraction.
• Algorithm for continuous monitoring and concept extraction.
• Quantitative and qualitative analysis of extracted concepts.
• Future work and conclusion.

Statistiken

"Our experiments show that our methodology outperforms existing baselines and demonstrates the kind of themes and sub-themes it discovers within antisemitic discourse along with their associated terminology."
"We settled on 9 clusters which we use going forward."
"Our approach accurately describes the themes discussed in the posts, thus providing a useful monitoring tool for social media content."

Zitate

"A common concept is that flowers are beautiful and fragrant."
"Our proposed approach begins by considering posts collected in a first time-window and groups together semantically related themes."
"We believe that our approach will be useful for monitoring the evolution of all kinds of hatred beyond antisemitism on social platforms."

Wichtige Erkenntnisse aus

Monitoring the evolution of antisemitic discourse on extremist social media using BERT

by Raza Ul Must... um arxiv.org 03-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.05548.pdf

Tiefere Fragen

Wie kann die vorgeschlagene Methodik angepasst werden, um andere Formen von Hassrede in sozialen Medien zu überwachen?

Die vorgeschlagene Methodik zur Überwachung von antisemitischer Diskussion auf sozialen Medien kann angepasst werden, um andere Formen von Hassrede zu überwachen, indem sie auf spezifische Hassrede-Themen und deren zugehörige Terminologie zugeschnitten wird. Zunächst müssten relevante semantische Themen und Begriffe identifiziert werden, die charakteristisch für die jeweilige Form von Hassrede sind. Dies könnte durch die Integration von spezifischen Seed-Wörtern oder Begriffen erfolgen, die für die jeweilige Art von Hassrede relevant sind. Die kontinuierliche Überwachung und Anpassung der Cluster und Themen basierend auf neuen Daten würde es ermöglichen, die Entwicklung von Hassrede in Echtzeit zu verfolgen und auf neue Trends oder Muster zu reagieren. Durch die Anpassung der Parameter und Schwellenwerte der Methodik könnte sie auf verschiedene Arten von Hassrede angepasst werden, um eine effektive Überwachung zu gewährleisten.

Welche ethischen Überlegungen sollten berücksichtigt werden, wenn automatisierte Überwachung von Hassrede implementiert wird?

Bei der Implementierung automatisierter Überwachung von Hassrede müssen mehrere ethische Überlegungen berücksichtigt werden. Zunächst ist es wichtig, sicherzustellen, dass die Überwachung im Einklang mit den Datenschutzbestimmungen und den Rechten der Nutzer steht. Es muss sichergestellt werden, dass die Überwachung transparent ist und die Privatsphäre der Nutzer respektiert wird. Darüber hinaus ist es wichtig, sicherzustellen, dass die Algorithmen und Modelle, die zur Überwachung verwendet werden, nicht voreingenommen sind und keine Diskriminierung fördern. Es sollte auch ein Mechanismus zur Überprüfung und Kontrolle der Ergebnisse der automatisierten Überwachung implementiert werden, um sicherzustellen, dass keine falschen Positiven oder falschen Negativen auftreten. Schließlich ist es wichtig, klare Richtlinien und Verfahren für den Umgang mit identifizierter Hassrede festzulegen, um sicherzustellen, dass angemessene Maßnahmen ergriffen werden, um die Verbreitung von Hassrede zu bekämpfen.

Wie können die Ergebnisse dieser Studie zur Entwicklung von Strategien zur effektiven Bekämpfung von Hassrede im Internet beitragen?

Die Ergebnisse dieser Studie können zur Entwicklung von Strategien zur Bekämpfung von Hassrede im Internet beitragen, indem sie Einblicke in die sich entwickelnden Themen und Muster von Hassrede liefern. Durch die kontinuierliche Überwachung und Analyse von Hassrede-Diskussionen können frühzeitig neue Trends und aufkommende Formen von Hassrede identifiziert werden. Diese Erkenntnisse können genutzt werden, um gezielte Gegenmaßnahmen zu entwickeln, die darauf abzielen, die Verbreitung von Hassrede einzudämmen und die Sicherheit und das Wohlbefinden der Nutzer zu schützen. Darüber hinaus können die identifizierten Themen und Begriffe als Grundlage für die Entwicklung von Schulungsprogrammen und Aufklärungskampagnen dienen, um das Bewusstsein für die Auswirkungen von Hassrede zu schärfen und die digitale Gemeinschaft zu stärken.