Tackling Social Bias against the Poor: A Dataset and Taxonomy on Aporophobia

要約

貧困の根絶は、国連の持続可能な開発目標における最初の目標です。
しかし、貧困の中で生きる人々に対する社会的偏見であるアポロフォビアは、貧困緩和政策の設計、承認、および実施の主要な障害を構成します。
この研究は、ソーシャルメディアで貧しい人々に対する有害な信念と差別的行動を特定して追跡するために、アポロ恐怖症の概念を運用するための最初のステップを提示します。
非営利団体や政府組織と緊密に協力して、データ収集と調査を実施しています。
次に、（1）アポロ恐怖症の直接的な表現の存在のために、5つの世界地域からの英語のツイートのコーパス、および（2）他の人のアポロビック見解や行動を参照または批判する声明を手動で注釈し、貧困層に対するバイアスと差別に関連するソーシャルメディアの言説を包括的に特徴付けます。
注釈付きデータに基づいて、ソーシャルメディアでのスピーチを通じて表明されたアポロビクビックな態度と行動のカテゴリの分類法を考案します。
最後に、いくつかの分類器を訓練し、ソーシャルネットワークでのアポロ恐怖症の自動検出のための主な課題を特定します。
この作品は、大規模なソーシャルメディアでのアポロ恐怖症の見解を特定、追跡、および緩和するための道を開きます。

要約(オリジナル)

Eradicating poverty is the first goal in the United Nations Sustainable Development Goals. However, aporophobia — the societal bias against people living in poverty — constitutes a major obstacle to designing, approving and implementing poverty-mitigation policies. This work presents an initial step towards operationalizing the concept of aporophobia to identify and track harmful beliefs and discriminative actions against poor people on social media. In close collaboration with non-profits and governmental organizations, we conduct data collection and exploration. Then we manually annotate a corpus of English tweets from five world regions for the presence of (1) direct expressions of aporophobia, and (2) statements referring to or criticizing aporophobic views or actions of others, to comprehensively characterize the social media discourse related to bias and discrimination against the poor. Based on the annotated data, we devise a taxonomy of categories of aporophobic attitudes and actions expressed through speech on social media. Finally, we train several classifiers and identify the main challenges for automatic detection of aporophobia in social networks. This work paves the way towards identifying, tracking, and mitigating aporophobic views on social media at scale.

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