YouTubeコメントを通じた米軍に対するインターネットの見解を解読する

Core Concepts

ソーシャルメディアテキストのスタンス検出は、意見やエンティティへの態度を示す重要な要素であり、DIVERSEデータセットはこの分野に貢献している。

Abstract

米国軍隊に関するYouTubeビデオへのコメントを含むDIVERSEデータセットは、173,000以上のコメントが収集され、人間誘導型・機械支援ラベリング手法を使用してスタンスが注釈付けされています。弱い信号（ヘイトスピーチ、皮肉、感情）とLLMからの推論を組み合わせて最終的なスタンスラベルが生成されます。ビデオごとに平均200件のコメントがあり、「反対」傾向が見られます。これは米国軍隊およびチャンネルに投稿されたビデオの両方に当てはまります。また、他の研究ではTwitterなど単一プラットフォームで表現されるスタンスと異なり、YouTubeコメント用途で新しいベンチマークデータセットを提供しています。

Stats

DIVERSE1は173,000以上のYouTubeビデオコメントから成るデータセットです。
平均して各ビデオには200件のコメントがあります。
コメント全体では「反対」傾向が見られます。
ビデオと米国軍隊へのコメントそれぞれに3つの選択肢（「支持」「反対」「中立」）が許可されています。

Quotes

"Public opinion towards a country’s army is crucial, as it signals the level of trust in the army and the willingness of citizens to join."
"Understanding the stance expressed in YouTube comments towards an entity is essential for gaining insights into public opinion regarding the authors of the videos."

Key Insights Distilled From

DIVERSE

by Iain J. Crui... at arxiv.org 03-07-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.03334.pdf

Deeper Inquiries

どうしてYouTube上で米軍募集危機が起こっているか？

米軍の募集危機は、社会的な要因や環境の変化によるものと考えられます。この状況は、過去数年間にわたり、米国内での軍事勧誘活動における目標達成が困難であったことを示しています。この問題の背景には、社会全体で見られる価値観や意識の変化、若者層へのアピール方法やコミュニケーション手段の変化などが影響している可能性があります。特に、本研究ではYouTubeを通じて行われるソーシャルメディアマーケティングが重要な役割を果たしており、これが米軍勧誘努力に対する一般市民の信念形成や意見形成に影響を与えている可能性が指摘されています。

どうして他国や他分野でも応用可能か？

この研究結果は他国や他分野でも応用可能です。例えば、異なる国々または異なる組織・企業向けに同様のスタンス分析を行う際にも有益な知見と手法を提供します。YouTubeコメントから得られたデータセットとそのラベリング方法は汎用的であり、さまざまな主題や対象物へのスタンス分析へ拡張することが可能です。また、Data Programmingパラダイムを使用した自動ラベリング手法は大規模データセットへ柔軟かつ効率的なアプローチを提供し、「弱い」シグナルから高品質なスタンスラベル生成へ貢献します。

言語モデルを使用したスタンス分類方法は本当に効果的か？

言語モデル（LLMs）を使用したスタンス分類方法は有望ですが確実ではありません。最近の研究ではChatGPT等LLMs の利用時点提示工学技術等 を使った場合改善されました 。ただし，すべて の LLMs で汎用性及 効果 的 だ も の 呼称 デー タ 汚染 疑 問 可能 性 学 界 開示されました 。Mets et al. (2023) ChatGPT を ス ゼロショットク ラッサファイ アー ントレーニング済み 直接 推定 判断 分子推定 衝突報告競争相 当 定義付き比 較 投稿 公開情報 提出 含め評価 対象 多く 最後 追加 比優位性 示唆 発表 競争相 当但し下回 出現項目 效率低下 特徴残存不明確無条件 下回訓練完了追加投稿公開情報 提出 含め評価 対象多く最後追加比優位性示唆発表競争相当但し下回出現項目效率低下特徴残存不明確無条件 下回訓练完了追加投稿公开信息提交含评估对象较多最后添加比优越显示发布竞争对应然而以下降项目效率降低特征保持不清晰无条件 下跌训练完成
以上结果显示，言語モデル（LLMs） を 使用した スタン ス 分 类 方法 の 力 強さ ， 特 別 是 在 不 经 过 标 注 的 数据 上 进 行 分 类时 ， 尚 存 许 多 不 确 定 因素 。 因 此 ， 对于在标记数据上进行微调或通过提示工程来增强 LLMS 在句子中识别立场方面的有效性仍具挑战和机会，并且需要进一步深入探索和验证其准确度和可靠性。