中国動画における差別的で傲慢な言語の検出: マルチモーダルデータセットとディテクター

Grunnleggende konsepter

差別的で傲慢な言語(PCL)は脆弱なグループを標的とする有害な言説であり、オンラインとオフラインの安全を脅かしている。本研究では、中国の大規模動画プラットフォームBilibiliから収集した715本の動画からなる初のマルチモーダルPCLデータセット(PCLMM)を開発し、表情特徴を活用したマルチモーダルPCLディテクター(MultiPCL)を提案した。

Sammendrag

本研究は、中国の文脈におけるPCLの定義を明確化し、Bilibiliから715本の動画からなるPCLMMデータセットを構築した。データセットには、PCLとnon-PCLの動画が含まれ、PCL動画にはPCLの表情フレームが注釈されている。

研究では、表情特徴、動画、テキスト、オーディオの4つのモダリティを統合したマルチモーダルPCLディテクター(MultiPCL)を提案した。実験の結果、MultiPCLは単一モダリティや複数モダリティの手法よりも優れた性能を示し、PCLの検出において表情特徴の重要性が確認された。

さらに、感情分析とトキシシティ分析の結果から、PCLはある程度の曖昧性を持つことが明らかになった。提案手法は、このような微妙な特徴を効果的に捉えることができる。

本研究は、マイクロアグレッションの検出分野における重要な貢献であり、中国語コンテキストにおけるPCLの検出に新たな知見をもたらした。今後の課題として、皮肉やステレオタイプなどのマイクロアグレッションの影響を探索し、提案手法をマルチモーダルの大規模言語モデルに適用することが考えられる。

Statistikk

差別的で傲慢な言語(PCL)の動画は全体の27.4%を占める。
PCLの表情は、怒り、悲しみ、嫌悪などの否定的な感情を多く表している一方で、non-PCLの表情は主に肯定的または中立的である。
PCLのテキストは、一般的な有害発言よりも低いトキシシティ得点を示すが、non-PCLよりも高い。

Sitater

"PCLは脆弱なグループを標的とする差別的な有害な言説であり、オンラインとオフラインの安全を脅かしている。"
"表情特徴は、PCLの検出において重要な役割を果たす。"
"PCLは一定の曖昧性を持っており、提案手法はそのような微妙な特徴を効果的に捉えることができる。"

Viktige innsikter hentet fra

Towards Patronizing and Condescending Language in Chinese Videos: A Multimodal Dataset and Detector

by Hongbo Wang,... klokken arxiv.org 09-10-2024

https://arxiv.org/pdf/2409.05005.pdf

Dypere Spørsmål

PCLの検出における表情特徴の重要性を踏まえ、他のマイクロアグレッションの検出にも表情特徴を活用できる可能性はあるか。

Patronizing and Condescending Language (PCL)の検出において、表情特徴は非常に重要な役割を果たしています。PCLは、言語的な表現だけでなく、発言者の表情や態度によっても強く影響されるため、表情特徴を活用することで、より精度の高い検出が可能になります。このアプローチは、他のマイクロアグレッションの検出にも応用できる可能性があります。例えば、サルカズムやステレオタイプに関連する言説も、発言者の表情や非言語的なコミュニケーションによって強化されることが多いです。したがって、表情特徴を組み込むことで、これらの微妙な差別的表現をより効果的に識別できると考えられます。特に、マルチモーダルなアプローチを採用することで、言語、音声、視覚情報を統合し、マイクロアグレッションの検出精度を向上させることが期待されます。

PCLは主に中国の文脈で研究されているが、他の言語コミュニティにおける脆弱なグループに対する差別的な言説はどのように捉えられるべきか。

PCLは中国の文脈で特に注目されていますが、他の言語コミュニティにおける脆弱なグループに対する差別的な言説も同様に重要です。各文化や社会において、脆弱なグループに対する差別的な言説は異なる形で現れます。例えば、英語圏では、移民や人種的マイノリティに対する微妙な差別が存在します。これらの言説は、言語的な表現だけでなく、文化的な背景や社会的な文脈によっても影響を受けます。したがって、他の言語コミュニティにおけるPCLの研究は、文化的な特性を考慮しながら進める必要があります。国や地域によって異なる脆弱なグループの定義や、差別的な言説の表現方法を理解することが、効果的な検出手法の開発に繋がります。

PCLの検出技術の発展により、オンラインプラットフォームにおける有害コンテンツの抑制がどのように進展するか。また、それがユーザーの表現の自由とどのように調和を取れるか。

PCLの検出技術の発展は、オンラインプラットフォームにおける有害コンテンツの抑制に大きく寄与する可能性があります。特に、マルチモーダルなアプローチを用いることで、言語的な表現だけでなく、視覚的および音声的な情報も考慮に入れることができ、より包括的な検出が可能になります。これにより、微妙な差別的表現やマイクロアグレッションを早期に発見し、適切な対策を講じることができるでしょう。
しかし、これらの技術の導入は、ユーザーの表現の自由とのバランスを取ることが重要です。過剰な検出や誤検出が発生すると、無意識のうちにユーザーの自由な表現を制限する可能性があります。したがって、検出技術は透明性を持ち、ユーザーが自らの表現を理解し、改善する機会を提供する形で運用されるべきです。これにより、有害コンテンツの抑制とユーザーの表現の自由が共存できる環境を構築することが可能になります。