文化的多様性を考慮した英語ヘイトスピーチアノテーションの分析

Основні поняття

英語ヘイトスピーチデータセットにおいて、投稿者と注釈者の文化的背景の違いが、ヘイトスピーチの判断に大きな影響を与えることが明らかになった。

Анотація

本研究では、英語ヘイトスピーチデータセット「CREHate」を構築し、5つの英語話者国(オーストラリア、イギリス、シンガポール、アメリカ、南アフリカ)の注釈者による投稿のヘイトスピーチ判断を分析した。
データセット構築の2段階:

文化的投稿収集 - 各国の特徴的なキーワードを用いて、4カ国(オーストラリア、イギリス、シンガポール、南アフリカ)から600件の投稿を収集。また、主にアメリカ寄りの投稿が多いSBICデータセットから980件を抽出。
文化横断的注釈 - 各国から5人ずつの注釈者が全投稿にラベルを付与。

分析の結果:

全投稿の56.2%しか全国で一致した判断を得られず、国間の平均ラベル一致率は78.8%にとどまった。
国間のラベル一致率は、文化的に近い国ほど高く、文化的に遠い国ほど低かった。
注釈者の文化的背景による判断の違いは統計的に有意であり、特に皮肉や個人的な偏見が大きな要因と分かった。
大言語モデルの分析では、アングロサクソン圏の国のラベルに対する精度が高く、文化特有のヘイトスピーチ判断には限界があることが示された。
本研究の成果は、ヘイトスピーチ検出における文化的バイアスの問題を明らかにし、より包括的で文化的に敏感なデータセットと手法の必要性を示唆している。

Статистика

ヘイトスピーチ投稿の56.2%しか全国で一致した判断を得られなかった。
国間の平均ラベル一致率は78.8%にとどまった。
最大の国間ラベル不一致率は26.0%であった。

Цитати

"Only 56.2% of the posts in CREHate achieve consensus among all countries, with the highest pairwise label difference rate of 26%."
"Qualitative analysis shows that label disagreement occurs mostly due to different interpretations of sarcasm and the personal bias of annotators on divisive topics."

Ключові висновки, отримані з

Exploring Cross-Cultural Differences in English Hate Speech Annotations

by Nayeon Lee,C... о arxiv.org 04-04-2024

https://arxiv.org/pdf/2308.16705.pdf

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文化的多様性を考慮したヘイトスピーチ検出の課題を解決するためには、どのようなアプローチが有効だと考えられるか

ヘイトスピーチ検出における文化的多様性の課題を解決するためには、以下のアプローチが有効と考えられます。

多文化なデータセットの構築: 複数の英語圏国家からのデータを収集し、異なる文化背景を反映したデータセットを作成することが重要です。
異なる文化背景のアノテーターの採用: データセットのアノテーションには、異なる文化背景を持つアノテーターを採用することで、より多角的な視点を取り入れることが重要です。
文化的バイアスの考慮: モデルのトレーニングや評価において、文化的バイアスを考慮したアプローチを取ることが重要です。特定の文化に偏らないように注意深くモデルを構築する必要があります。

文化的背景の違いがヘイトスピーチ判断に与える影響以外に、どのような要因が重要だと考えられるか

文化的背景以外にも、ヘイトスピーチ判断に影響を与える重要な要因として以下が考えられます。

個人の経験やバイアス: アノテーター個人の経験やバイアスは、ヘイトスピーチの判断に影響を与える可能性があります。
言語のニュアンス: 言語には文化的なニュアンスや慣用表現があり、これらの違いがヘイトスピーチの解釈に影響を与える可能性があります。
社会的背景: 特定の社会的背景や歴史的文脈は、ヘイトスピーチの理解に影響を与える可能性があります。

ヘイトスピーチ検出の文化的バイアスの問題は、他の言語処理タスクにも当てはまるだろうか

ヘイトスピーチ検出の文化的バイアスの問題は、他の言語処理タスクにも当てはまる可能性があります。この問題に対処するためには、以下の対策が考えられます。

多文化なデータセットの利用: 異なる文化背景を反映したデータセットを使用してモデルをトレーニングすることで、文化的バイアスを軽減することができます。
文化的コンテキストの組み込み: モデルに文化的コンテキストを組み込むことで、特定の文化に適した予測を行う能力を向上させることが重要です。
アノテーターの多様性: アノテーションに異なる文化背景を持つアノテーターを採用することで、文化的なバイアスを軽減し、より公平な結果を得ることができます。