Alignment Helps Make the Most of Multimodal Data

要約

政治コミュニケーションを研究する場合、テキスト、音声、ビデオ信号からの情報を組み合わせることで、人間のコミュニケーションの豊かさを個々の様式だけに限定するよりもより包括的に反映できることが期待されます。
ただし、そのようなマルチモーダル データをモデル化する場合、その異質性、接続性、相互作用に対処するのは困難です。
私たちは、それぞれのモダリティを調整することは、人間の理解をモデルに伝えるため、マルチモーダル データの可能性を完全に活用する上で不可欠なステップとなり得ると主張します。
私たちのフレームワークは、マルチモーダル データのデータ生成プロセスを考慮して、調整を組織化し、マルチモーダル データの課題に対処するための 4 つの原則を提案しています。
私たちは、ドイツの国会議員が演説の中で極右AfDのメンバーにどのように呼びかけているかを分析し、2020年の米国大統領選挙の文脈におけるビデオ広告のトーンを予測することによって、これらの原則の有用性を説明します。
私たちの論文は、マルチモーダルデータを効果的に分析したいと考えているすべての人に重要な洞察を提供します。

要約(オリジナル)

When studying political communication, combining the information from text, audio, and video signals promises to reflect the richness of human communication more comprehensively than confining it to individual modalities alone. However, its heterogeneity, connectedness, and interaction are challenging to address when modeling such multimodal data. We argue that aligning the respective modalities can be an essential step in entirely using the potential of multimodal data because it informs the model with human understanding. Taking care of the data-generating process of multimodal data, our framework proposes four principles to organize alignment and, thus, address the challenges of multimodal data. We illustrate the utility of these principles by analyzing how German MPs address members of the far-right AfD in their speeches and predicting the tone of video advertising in the context of the 2020 US presidential race. Our paper offers important insights to all keen to analyze multimodal data effectively.

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