Propaganda to Hate: A Multimodal Analysis of Arabic Memes with Multi-Agent LLMs

要約

過去 10 年間、ソーシャル メディア プラットフォームは情報の普及と消費に使用されてきました。
コンテンツの大部分は市民ジャーナリズムと国民の意識を促進するために投稿されていますが、一部のコンテンツはユーザーを誤解させるために投稿されています。
テキスト、画像、ビデオなどのさまざまなコンテンツ タイプの中でも、ミーム (画像にテキストを重ねたもの) が特に普及しており、プロパガンダ、憎悪、ユーモアの強力な手段として機能する可能性があります。
現在の文献では、ミーム内のそのようなコンテンツを個別に検出する取り組みが行われています。
ただし、それらの交差に関する研究は非常に限られています。
この研究では、マルチエージェント LLM ベースのアプローチを使用して、ミームにおけるプロパガンダとヘイトの交差点を調査します。
プロパガンダ的ミームのデータセットを、粗いおよび細かいヘイトラベルで拡張します。
私たちの発見は、ミームにおけるプロパガンダと憎悪との間に関連性があることを示唆しています。
将来の研究のベースラインとして役立つ詳細な実験結果を提供します。
私たちは実験リソースをコミュニティに公開します。

要約(オリジナル)

In the past decade, social media platforms have been used for information dissemination and consumption. While a major portion of the content is posted to promote citizen journalism and public awareness, some content is posted to mislead users. Among different content types such as text, images, and videos, memes (text overlaid on images) are particularly prevalent and can serve as powerful vehicles for propaganda, hate, and humor. In the current literature, there have been efforts to individually detect such content in memes. However, the study of their intersection is very limited. In this study, we explore the intersection between propaganda and hate in memes using a multi-agent LLM-based approach. We extend the propagandistic meme dataset with coarse and fine-grained hate labels. Our finding suggests that there is an association between propaganda and hate in memes. We provide detailed experimental results that can serve as a baseline for future studies. We will make the experimental resources publicly available to the community.

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