ソーシャルメディアにおける攻撃的および憎悪的発言の境界と強度の探索 - 複雑なスペクトルの社会的ディスコースの解明

Core Concepts

ソーシャルメディアにおける攻撃的および憎悪的発言は単純な二分法ではなく、連続的なスペクトルとして存在し、その強度と対象の特定が重要である。

Abstract

本研究は、ソーシャルメディア(Twitterデータ)における攻撃的および憎悪的発言の分析を行った。

データは8,258件のアムハラ語ツイートで、5人の注釈者によって以下の3つの観点から注釈された:

カテゴリー分類(憎悪、攻撃的、通常、不明確)
対象の特定(民族、政治、宗教、ジェンダー、その他)
強度の評価(憎悪と攻撃性のリッカート尺度1-5)

分析の結果、

攻撃的および憎悪的発言は単純な二分法ではなく、連続的なスペクトルとして存在することが明らかになった。
民族と政治的な対象が大半を占め、両者が重複する傾向があり、エチオピアの複雑な社会政治的状況を反映している。
分類モデルとリグレッションモデルを構築し、これらのタスクに対する有効性を検証した。Afro-XLMR-largeモデルが最も良好な性能を示した。

Stats

攻撃的ツイートの69%が「穏やか」、23%が「中程度」、8%が「深刻」なカテゴリーに分類された。
憎悪的ツイートの72%が「早期警告」、17%が「非人間化」、11%が「暴力と扇動」のカテゴリーに分類された。

Quotes

"ソーシャルメディアプラットフォームは憎悪的コンテンツの散布と増幅の主な場所となっている。"
"憎悪的発言は単純な二分法では捉えきれず、連続的なスペクトルとして存在する。"
"民族と政治的な対象が大半を占め、両者が重複する傾向があり、エチオピアの複雑な社会政治的状況を反映している。"

Key Insights Distilled From

Exploring Boundaries and Intensities in Offensive and Hate Speech: Unveiling the Complex Spectrum of Social Media Discourse

by Abinew Ali A... at arxiv.org 04-19-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.12042.pdf

Deeper Inquiries

ソーシャルメディア上の攻撃的および憎悪的発言に対する効果的な監視と対策はどのように実現できるか。

ソーシャルメディア上の攻撃的および憎悪的な発言に対処するために効果的な監視と対策を実現するためには、以下の方法が有効です。

自動化されたツールの導入：機械学習や自然言語処理を活用した自動化ツールを導入し、大規模なデータをリアルタイムで監視することで、攻撃的な発言を素早く検出することが重要です。

多角的なアプローチ：単一の指標やアルゴリズムだけでなく、複数の観点から攻撃的な発言を分析し、コンテキストを考慮した判断を行うことが重要です。

コンテンツモデレーション：コンテンツモデレーションチームを設立し、人間の目で問題のあるコンテンツを監視し、適切な対処を行うことが重要です。

利害関係者との協力：ソーシャルメディアプラットフォーム、政府機関、NGOなどの関係者と協力し、攻撃的な発言に対する包括的な対策を策定することが重要です。

これらのアプローチを組み合わせることで、ソーシャルメディア上の攻撃的な発言に対する効果的な監視と対策を実現することが可能です。

二分法的なアプローチではなく、連続的なスペクトルとしての捉え方が重要であるが、具体的にどのように実装すべきか。

二分法的なアプローチではなく、攻撃的および憎悪的な発言を連続的なスペクトルとして捉えるためには、以下の具体的な実装方法が考えられます。

評価尺度の導入：攻撃的および憎悪的な発言の強度を評価するための尺度を導入し、複数の段階やレベルで分類することで、より細かな差異を捉えることができます。

回帰モデルの活用：連続的なスペクトルを捉えるために、回帰モデルを活用して発言の強度を数値化し、より詳細な分析を行うことが重要です。

アクティブラーニングの導入：アクティブラーニングを活用して、モデルを継続的に学習させ、新たなデータやコンテキストに適応させることで、連続的なスペクトルをより正確に捉えることが可能です。

これらの実装方法を組み合わせることで、二分法的なアプローチでは捉えきれない攻撃的および憎悪的な発言の連続的なスペクトルをより効果的に捉えることができます。

ソーシャルメディア上の攻撃的および憎悪的発言が現実世界に与える影響をどのように最小限に抑えることができるか。

ソーシャルメディア上の攻撃的および憎悪的な発言が現実世界に与える影響を最小限に抑えるためには、以下の方法が有効です。

早期の検出と対応：攻撃的な発言を早期に検出し、迅速かつ適切な対応を行うことで、悪影響を最小限に抑えることができます。

教育と啓発：ソーシャルメディアユーザーに対して、適切なコミュニケーションやリスペクトの重要性を啓発する取り組みを行うことで、攻撃的な発言の発生を減らすことができます。

コミュニティのサポート：コミュニティ内でのサポート体制を強化し、攻撃的な発言に対する共同の立場や対応策を策定することで、影響を最小限に抑えることができます。

法的措置の強化：攻撃的な発言に対して法的措置を強化し、適切な罰則を設けることで、ユーザーの行動を抑制し、現実世界への悪影響を最小限に抑えることができます。

これらの取り組みを総合的に実施することで、ソーシャルメディア上の攻撃的および憎悪的な発言が現実世界に与える影響を最小限に抑えることが可能です。