How Alignment Helps Make the Most of Multimodal Data

要約

政治コミュニケーションを研究する場合、テキスト、音声、ビデオ信号からの情報を組み合わせることで、人間のコミュニケーションの豊かさを個々の様式だけに限定するよりもより包括的に反映できることが期待されます。
ただし、このようなマルチモーダル データをモデル化する場合、その異質性、接続性、相互作用に対処するのは困難です。
私たちは、それぞれのモダリティを調整することは、人間の理解をモデルに伝えるため、マルチモーダル データの可能性を完全に活用する上で不可欠なステップとなり得ると主張します。
連携したモダリティを探ることで、有望な分析活用が可能になります。
まず、データ内の情報を最大限に活用できるようになり、とりわけ、より質の高い予測への扉が開かれます。
2 番目に、クロスモーダル クエリを使用して、複数のモダリティにまたがる研究上の質問に答えることができます。
最後に、調整により、モデルの解釈可能性に関する懸念が解決されます。
私たちは、ドイツの国会議員が演説の中で極右AfDのメンバーにどのように呼びかけているかを分析し、2020年の米国大統領選挙の文脈におけるビデオ広告のトーンを予測することによって、このアプローチの有用性を説明します。
私たちの論文は、マルチモーダル データを効果的に分析したいと考えているすべての人に重要な洞察を提供します。

要約(オリジナル)

When studying political communication, combining the information from text, audio, and video signals promises to reflect the richness of human communication more comprehensively than confining it to individual modalities alone. However, when modeling such multimodal data, its heterogeneity, connectedness, and interaction are challenging to address. We argue that aligning the respective modalities can be an essential step in entirely using the potential of multimodal data because it informs the model with human understanding. Exploring aligned modalities unlocks promising analytical leverage. First, it allows us to make the most of information in the data, which inter alia opens the door to better quality predictions. Second, it is possible to answer research questions that span multiple modalities with cross-modal queries. Finally, alignment addresses concerns about model interpretability. We illustrate the utility of this approach by analyzing how German MPs address members of the far-right AfD in their speeches, and predicting the tone of video advertising in the context of the 2020 US presidential race. Our paper offers important insights to all keen to analyze multimodal data effectively.

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