BERTを使用して極端なソーシャルメディア上の反ユダヤ主義的な議論の進化を監視する

Core Concepts

オンラインでの反ユダヤ主義的な議論の進化を自動的に監視する方法を提案します。

Abstract

この研究は、オンラインでの反ユダヤ主義的な議論の進化を追跡し、新しいテーマやトピックを抽出するために完全に非監督学習アプローチを使用します。異なるコンセプトが形成され、既存の知識が更新されます。定量的および定性的分析により、我々の手法がポストで議論されているテーマを正確に記述し、ソーシャルメディアコンテンツの有用な監視ツールとして機能することが示されました。

Stats

DBI: 0.86, 0.64, 0.81, 0.76, 0.86 SC: 0.33, -0.01, 0.30, 0.45, 0.33 CHI: 340.38, 67.76, 283.65, 394.10, 384.60 クラスター数: 各手法ごとに異なる（Affinity:31,Birch:9 and 300+,Spectral:9,Gaussian:9,MeanShift:2）

Quotes

"Jews have created a power structure that they fully control at the economic, media and political levels." "Zionist Occupation Government conspiracy theory claims that Jews control the government of Western States."

Key Insights Distilled From

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

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

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

Deeper Inquiries

どうしてこの研究は反セム主義だけでなく他の憎しみも監視することができると考えられていますか？

この研究では、BERTを用いた自動化された手法を提案しており、これによってテキストデータから憎しみや偏見を含むトピックやパターンを抽出し、監視することが可能です。BERTは大規模な言語モデルであり、文脈理解能力に優れており、異なる種類の憎しみや差別的表現に対応する柔軟性があります。そのため、この手法は反セム主義だけでなく、イスラム教への偏見や人種差別など他の形態の憎しみも同様に監視することが可能です。

この手法は実際の社会科学研究にどれだけ役立つ可能性がありますか？

この手法は実際の社会科学研究に非常に役立つ可能性があります。例えば、社会心理学者や政治学者はオンラインプラットフォーム上で広まるヘイトスピーチや差別的発言を分析し、それらの背後にあるトレンドや意図を理解したいと考えています。本手法を使用すれば、大量のテキストデータから自動的かつ効率的に特定のトピックや傾向を抽出し分析することが可能です。また、「生涯学習」要素も追加される予定であり長期間使用される場合でも安定性を保ちながら知識ベースを更新していくことが期待されます。

この手法は長期間オンラインで使用される際にどんな課題が予想されますか？

長期間オンラインで使用される場合、いくつかの課題が予想されます。例えば、「記録忘却」という問題が発生する可能性があります。新しい情報量が増えるほど古い情報（過去知識）を失わず保持・更新していく必要性から来る問題です。「経験再生」と呼ばれる技術導入等、「生涯学習」要素強化も重要です。 また、「可視化」面でも改善点も存在します。「情報可視化」技術導入等使い勝手向上策も必須です。 さらに「多言語対応」「リアルタイム処理」「倫理面配慮」という挑戦事項等多岐渡りします。