GPT-4V(ision) as A Social Media Analysis Engine

要約

最近の研究により、さまざまな一般的な視覚および言語タスクにおける大規模マルチモーダル モデル (LMM) の並外れた能力についての洞察が得られました。
より専門化されたドメインで LMM がどのように機能するかについての関心が高まっています。
ソーシャル メディア コンテンツは本質的にマルチモーダルであり、テキスト、画像、ビデオ、そして場合によってはオーディオを組み合わせています。
ソーシャル マルチメディア コンテンツを理解することは、現代の機械学習フレームワークにとって依然として困難な問題です。
このペーパーでは、ソーシャル マルチメディア分析のための GPT-4V(ision) の機能を調査します。
GPT-4V を評価するために、感情分析、ヘイトスピーチ検出、フェイクニュース特定、人口統計推論、政治イデオロギー検出を含む 5 つの代表的なタスクを選択します。
私たちの調査は、既存のベンチマーク データセットを使用した各タスクの予備的な定量分析から始まり、その後、結果を注意深くレビューし、マルチモーダル ソーシャル メディア コンテンツの理解における GPT-4V の可能性を示す定性サンプルの選択が続きます。
GPT-4V は、これらのタスクにおいて顕著な効果を示し、画像とテキストのペアの共同理解、文脈と文化の認識、広範な常識知識などの強みを示します。
ソーシャル メディア領域における GPT-4V の全体的な優れた能力にもかかわらず、注目すべき課題がまだ残っています。
GPT-4V は、多言語のソーシャル マルチメディアの理解に関わるタスクに苦労しており、ソーシャル メディアの最新の傾向に一般化することが困難です。
さらに、既知の幻覚問題を反映して、有名人や政治家の知識が進化する中で誤った情報を生成する傾向があります。
私たちの調査結果から得られた洞察は、マルチモーダル情報の分析を通じてソーシャル メディア コンテンツとそのユーザーの理解を強化するという LMM の有望な将来を強調しています。

要約(オリジナル)

Recent research has offered insights into the extraordinary capabilities of Large Multimodal Models (LMMs) in various general vision and language tasks. There is growing interest in how LMMs perform in more specialized domains. Social media content, inherently multimodal, blends text, images, videos, and sometimes audio. Understanding social multimedia content remains a challenging problem for contemporary machine learning frameworks. In this paper, we explore GPT-4V(ision)’s capabilities for social multimedia analysis. We select five representative tasks, including sentiment analysis, hate speech detection, fake news identification, demographic inference, and political ideology detection, to evaluate GPT-4V. Our investigation begins with a preliminary quantitative analysis for each task using existing benchmark datasets, followed by a careful review of the results and a selection of qualitative samples that illustrate GPT-4V’s potential in understanding multimodal social media content. GPT-4V demonstrates remarkable efficacy in these tasks, showcasing strengths such as joint understanding of image-text pairs, contextual and cultural awareness, and extensive commonsense knowledge. Despite the overall impressive capacity of GPT-4V in the social media domain, there remain notable challenges. GPT-4V struggles with tasks involving multilingual social multimedia comprehension and has difficulties in generalizing to the latest trends in social media. Additionally, it exhibits a tendency to generate erroneous information in the context of evolving celebrity and politician knowledge, reflecting the known hallucination problem. The insights gleaned from our findings underscore a promising future for LMMs in enhancing our comprehension of social media content and its users through the analysis of multimodal information.

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