Erkennung impliziter Zielgruppen in schädlichen Inhalten

Core Concepts

Die Identifizierung impliziter Zielgruppen in Hassrede ist entscheidend, um subtilere Hassrede zu erkennen und die Erkennung schädlicher Inhalte in digitalen Plattformen zu verbessern.

Abstract

Die Studie führt eine neue Aufgabe zur Identifizierung impliziter Zielgruppen in Hassrede ein und stellt einen Datensatz namens Implicit-Target-Span (ITS) vor, der sowohl explizite als auch implizite Zielspannen enthält. Der Datensatz wurde durch eine innovative Pooling-Methode unter Verwendung von Bewertungen menschlicher Annotationen und Großen Sprachmodellen (LLMs) erstellt. Die Experimente zeigen, dass ITS eine anspruchsvolle Testumgebung für Methoden zur Erkennung von Zielspannen bietet. Ein Baseline-Modell namens TargetDetect, das auf dem Sequenz-Tagging-Framework basiert, wurde entwickelt und auf verschiedenen Transformator-Encodern evaluiert. Die Ergebnisse und Analysen verdeutlichen die Bedeutung der impliziten Zielspannenidentifikation und des neuen Datensatzes, um wichtige Forschung in diesem Bereich zu unterstützen.

Stats

57.000 annotierte Proben mit durchschnittlich 1,7 Zielspannen pro Probe Etwa 19.000 eindeutige Ziele über die IHC- und SBIC-Datensätze hinweg, was eine deutliche Steigerung gegenüber den ursprünglichen 1.000 Zielen bedeutet

Quotes

"Songwriters don't belong and never will, so let's just remove the piano brains from this place!"

Key Insights Distilled From

Target Span Detection for Implicit Harmful Content

by Nazanin Jafa... at arxiv.org 04-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.19836.pdf

Deeper Inquiries

Wie können Methoden zur Erkennung impliziter Zielgruppen in Hassrede weiter verbessert werden, um eine genauere und umfassendere Identifizierung zu ermöglichen?

Um die Methoden zur Erkennung impliziter Zielgruppen in Hassrede weiter zu verbessern, können verschiedene Ansätze verfolgt werden: Verfeinerung der Trainingsdaten: Durch die Nutzung von qualitativ hochwertigen und umfangreichen Trainingsdaten, die explizite und implizite Hassrede enthalten, kann das Modell besser lernen, subtile Hinweise auf Zielgruppen zu erkennen. Integration von Kontext: Die Berücksichtigung des Kontexts, in dem die Hassrede auftritt, kann dazu beitragen, implizite Zielgruppen genauer zu identifizieren. Dies kann durch die Verwendung von Transformer-Modellen erreicht werden, die in der Lage sind, den Kontext besser zu verstehen. Feinabstimmung von Modellen: Durch die Feinabstimmung von Modellen auf spezifische Datensätze, die implizite Hassrede enthalten, können die Modelle spezifischer auf diese Art von Sprache trainiert werden. Ensemble-Methoden: Die Kombination verschiedener Modelle oder Ansätze zur Erkennung impliziter Hassrede kann zu einer verbesserten Leistung führen, da unterschiedliche Modelle verschiedene Aspekte der Hassrede erfassen können. Kontinuierliches Feedback und Verbesserung: Durch kontinuierliches Feedback von Experten und Anwendern können die Modelle iterativ verbessert werden, um neue Formen von impliziter Hassrede zu erkennen.

Welche ethischen Überlegungen müssen bei der Entwicklung von Systemen zur Erkennung impliziter Hassrede berücksichtigt werden, um unbeabsichtigte negative Auswirkungen zu vermeiden?

Bei der Entwicklung von Systemen zur Erkennung impliziter Hassrede sind folgende ethische Überlegungen zu berücksichtigen, um unbeabsichtigte negative Auswirkungen zu vermeiden: Transparenz und Erklärbarkeit: Es ist wichtig, dass die Funktionsweise der Systeme transparent ist und dass Entscheidungen nachvollziehbar sind, um sicherzustellen, dass keine unerwünschten Vorurteile oder Diskriminierungen verstärkt werden. Datenschutz und Privatsphäre: Es muss sichergestellt werden, dass die Daten, die zur Schulung der Modelle verwendet werden, angemessen geschützt sind und die Privatsphäre der Benutzer respektiert wird. Bias und Fairness: Systeme zur Erkennung von Hassrede dürfen keine bestehenden Vorurteile oder Diskriminierungen verstärken. Es ist wichtig, sicherzustellen, dass die Modelle fair und ausgewogen sind und keine bestimmten Gruppen benachteiligen. Verantwortung und Rechenschaftspflicht: Die Entwickler und Betreiber solcher Systeme tragen die Verantwortung dafür, sicherzustellen, dass ihre Technologien ethisch einwandfrei eingesetzt werden. Mechanismen zur Rechenschaftspflicht sollten implementiert werden. Einbeziehung von Stakeholdern: Es ist wichtig, die Perspektiven und Bedenken aller relevanten Stakeholder, einschließlich der von Hassrede Betroffenen, in den Entwicklungsprozess einzubeziehen, um sicherzustellen, dass die Systeme ethisch und sozial verantwortlich sind.

Inwiefern können Erkenntnisse aus der Erkennung impliziter Zielgruppen in Hassrede auf andere Bereiche der Textanalyse, wie z.B. die Erkennung subtiler Stimmungen oder Absichten, übertragen werden?

Die Erkenntnisse aus der Erkennung impliziter Zielgruppen in Hassrede können auf andere Bereiche der Textanalyse übertragen werden, insbesondere auf die Erkennung subtiler Stimmungen oder Absichten, auf folgende Weise: Kontextuelles Verständnis: Die Fähigkeit, implizite Informationen in Texten zu erkennen, kann auch bei der Erkennung subtiler Stimmungen oder Absichten hilfreich sein, da oft Kontext und Nuancen entscheidend sind. Feinabstimmung von Modellen: Modelle, die auf die Erkennung impliziter Hassrede trainiert sind, können durch Feinabstimmung auf andere Textanalysen wie Sentimentanalyse oder Intentionserkennung angepasst werden, um subtilere Aspekte zu erfassen. Ensemble-Methoden: Ähnlich wie bei der Erkennung impliziter Hassrede können auch bei anderen Textanalysen Ensemble-Methoden verwendet werden, um verschiedene Modelle oder Ansätze zu kombinieren und so eine umfassendere Analyse zu ermöglichen. Ethik und Bias: Die Berücksichtigung ethischer Aspekte und die Vermeidung von Bias bei der Erkennung impliziter Zielgruppen können auch bei anderen Textanalysen von großer Bedeutung sein, um sicherzustellen, dass die Modelle fair und ausgewogen sind. Kontinuierliche Verbesserung: Die Methoden und Techniken, die bei der Erkennung impliziter Hassrede entwickelt werden, können auch auf andere Bereiche der Textanalyse angewendet werden, um die Leistung und Genauigkeit von Modellen kontinuierlich zu verbessern.