要約
近年、オンラインのソーシャルメディアプラットフォームには、人種差別、性差別、同性愛嫌悪などの憎悪に満ちた発言が溢れています。その結果、インターネット上でのヘイトスピーチの蔓延を緩和するために、さまざまなソーシャルメディアプラットフォームで多くの対策が講じられてきました。
ヘイトスピーチの領域における特定の概念の 1 つは、特定のコミュニティ、人種、肌の色、性別、宗教、または民族に対する憎しみを引き起こすことを含む憎悪の扇動です。
この研究では、\textit{ProvocationProbe} を導入します。これは、扇動的なヘイト スピーチと一般的なヘイト スピーチを区別するものを調査するために設計されたデータセットです。
この研究では、合計 9 つの世界的な論争を含む約 2 万件のツイートを Twitter から収集しました。
これらの論争は、人種差別、政治、宗教など、さまざまなテーマに及びます。
この論文では、i) すべての論争を包括的に調査した後に注釈付きのデータセットを提示し、ii) 標的型個人情報攻撃やヘイトの理由などの特徴を特定することにより、ヘイトスピーチとヘイトスピーチを扇動することの違いも強調します。
要約(オリジナル)
In the recent years online social media platforms has been flooded with hateful remarks such as racism, sexism, homophobia etc. As a result, there have been many measures taken by various social media platforms to mitigate the spread of hate-speech over the internet. One particular concept within the domain of hate speech is instigating hate, which involves provoking hatred against a particular community, race, colour, gender, religion or ethnicity. In this work, we introduce \textit{ProvocationProbe} – a dataset designed to explore what distinguishes instigating hate speech from general hate speech. For this study, we collected around twenty thousand tweets from Twitter, encompassing a total of nine global controversies. These controversies span various themes including racism, politics, and religion. In this paper, i) we present an annotated dataset after comprehensive examination of all the controversies, ii) we also highlight the difference between hate speech and instigating hate speech by identifying distinguishing features, such as targeted identity attacks and reasons for hate.
arxiv情報
| 著者 | Abhay Kumar,Vigneshwaran Shankaran,Rajesh Sharma |
| 発行日 | 2024-10-25 16:57:59+00:00 |
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