Detecting Calls to Action in Multimodal Content: Analysis of the 2021 German Federal Election Campaign on Instagram

要約

この研究では、ソーシャル メディアの文脈における動員の理解を進めるために、2021 年のドイツの Instagram 選挙キャンペーンにおける行動喚起 (CTA) の自動分類を調査します。
私たちは、微調整された BERT モデルと OpenAI の GPT-4 モデルを使用して、2,208 件を超える Instagram ストーリーと 712 件の投稿を分析しました。
合成トレーニング データを組み込んだ微調整された BERT モデルは、マクロ F1 スコア 0.93 を達成し、堅牢な分類パフォーマンスを実証しました。
私たちの分析では、Instagram の投稿の 49.58% とストーリーの 10.64% に CTA が含まれていることが明らかになり、これらのコンテンツ タイプ間で動員戦略に大きな違いがあることが浮き彫りになりました。
さらに、FDP と緑の党は投稿における CTA の普及率が最も高く、ストーリー CTA では CDU と CSU がリードしていることがわかりました。

要約(オリジナル)

This study investigates the automated classification of Calls to Action (CTAs) within the 2021 German Instagram election campaign to advance the understanding of mobilization in social media contexts. We analyzed over 2,208 Instagram stories and 712 posts using fine-tuned BERT models and OpenAI’s GPT-4 models. The fine-tuned BERT model incorporating synthetic training data achieved a macro F1 score of 0.93, demonstrating a robust classification performance. Our analysis revealed that 49.58% of Instagram posts and 10.64% of stories contained CTAs, highlighting significant differences in mobilization strategies between these content types. Additionally, we found that FDP and the Greens had the highest prevalence of CTAs in posts, whereas CDU and CSU led in story CTAs.

arxiv情報

著者 Michael Achmann-Denkler,Jakob Fehle,Mario Haim,Christian Wolff
発行日 2024-09-04 13:23:50+00:00
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