TotalDefMeme: A Multi-Attribute Meme dataset on Total Defence in Singapore

要約

トータル・ディフェンスは、軍事防衛と民間防衛の概念を組み合わせ、拡張した防衛政策です。
いくつかの国が防衛政策として全面防衛を採用していますが、その有効性を調査した研究はほとんどありません。
ソーシャルメディアとデジタル化の急速な普及に伴い、多くの社会研究は、デジタルメディアまたは従来の形式を使用して特別に精選された調査やアンケートを通じて政策の有効性を調査することに焦点を当ててきました。
ただし、そのような言及は、対象となる政策や関心のある取り組みについての根底にある感情を正確に反映していない可能性があります。
人々は、フォーラムでトピックスレッドを開始したり、ソーシャルメディアでミームを共有したりするなど、コミュニケーション手段を使用して自分の感情を表現する可能性が高くなります。
この研究は、シンガポールを事例参考として使用し、シンガポールの Total Defense 政策に対する国民の感情を捉える大規模なマルチモーダルおよびマルチ属性のミーム データセットである TotalDefMeme を提案することで、この研究ギャップに対処することを目的としています。
TotalDefMeme は、社会情報学と Total Defense ポリシーの公共政策分析をサポートするだけでなく、アスペクトベースのスタンス分類やマルチモーダル ミーム クラスタリングなど、多くの下流マルチモーダル機械学習タスクもサポートできます。
私たちは TotalDefMeme でベースラインの機械学習実験を実行し、その技術的妥当性を評価し、このデータセットをベースラインとして使用して、将来起こり得る学際的な研究の方向性と応用シナリオを提示します。

要約(オリジナル)

Total Defence is a defence policy combining and extending the concept of military defence and civil defence. While several countries have adopted total defence as their defence policy, very few studies have investigated its effectiveness. With the rapid proliferation of social media and digitalisation, many social studies have been focused on investigating policy effectiveness through specially curated surveys and questionnaires either through digital media or traditional forms. However, such references may not truly reflect the underlying sentiments about the target policies or initiatives of interest. People are more likely to express their sentiment using communication mediums such as starting topic thread on forums or sharing memes on social media. Using Singapore as a case reference, this study aims to address this research gap by proposing TotalDefMeme, a large-scale multi-modal and multi-attribute meme dataset that captures public sentiments toward Singapore’s Total Defence policy. Besides supporting social informatics and public policy analysis of the Total Defence policy, TotalDefMeme can also support many downstream multi-modal machine learning tasks, such as aspect-based stance classification and multi-modal meme clustering. We perform baseline machine learning experiments on TotalDefMeme and evaluate its technical validity, and present possible future interdisciplinary research directions and application scenarios using the dataset as a baseline.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google