Core Concepts
소셜 미디어에서 발생하는 종파 폭력 표현을 자동으로 탐지하기 위한 포괄적인 프레임워크와 데이터셋을 제안한다.
Abstract
이 연구는 소셜 미디어에서 발생하는 종파 폭력 표현을 자동으로 탐지하기 위한 포괄적인 프레임워크와 데이터셋을 제안한다.
종파 폭력의 정의와 유형을 체계화하고, 이를 바탕으로 16개의 세부 표현 유형을 정의하였다.
사회과학자, 언어학자, 심리학자로 구성된 전문가 팀을 통해 13,000개의 소셜 미디어 댓글을 7단계의 엄격한 과정으로 주석화하였다.
실험 결과, 종교 간 폭력이 가장 두드러지게 나타났으며, 최신 딥러닝 모델로도 이를 효과적으로 탐지하기 어려운 것으로 확인되었다.
이 데이터셋과 프레임워크는 소셜 미디어에서의 종파 폭력 모니터링과 탐지를 위한 기반을 제공할 것으로 기대된다.
Stats
소셜 미디어 댓글 13,000개로 구성된 데이터셋
종교 간 폭력 표현이 가장 많이 나타남
비폭력 표현과 폭력 표현의 비율이 비슷함
Quotes
"소셜 미디어 알고리즘과 에코 챔버는 극단적인 견해를 증폭시켜 증오 아이디어가 퍼지고 힘을 얻기 쉽게 만든다."
"온라인 폭력은 스펙트럼으로 인식해야 하며, 다양한 수준의 심각성과 가시성을 가지고 있다."