Enhancing Stance Classification on Social Media Using Quantified Moral Foundations

要約

この研究は、より深い心理的属性、特に個人の道徳的基盤を組み込むことにより、ソーシャル メディアでのスタンスの検出を強化します。
これらの理論的に導き出された次元は、最近の研究では、社会、政治、健康、環境などのさまざまな領域での行動に関連付けられている個人の道徳的懸念の包括的なプロファイルを提供することを目的としています。
この論文では、道徳的基礎の側面が、特定の目標に対する個人のスタンスの予測にどのように寄与するかを調査します。
具体的には、テキストから抽出された道徳的基盤の特徴とメッセージの意味論的特徴を組み込んで、従来の機械学習モデルと大規模言語モデルの両方を使用して、メッセージレベルとユーザーレベルの両方でスタンスを分類します。
私たちの予備的な結果は、道徳的基盤をエンコードすることでスタンス検出タスクのパフォーマンスを向上させ、特定の道徳的基盤と対象トピックに関するオンラインのスタンスとの関連性を明らかにするのに役立つことを示唆しています。
この結果は、スタンス分析においてより深い心理的属性を考慮することの重要性を強調し、オンラインの社会的行動を導く際の道徳的基盤の役割を強調しています。

要約(オリジナル)

This study enhances stance detection on social media by incorporating deeper psychological attributes, specifically individuals’ moral foundations. These theoretically-derived dimensions aim to provide a comprehensive profile of an individual’s moral concerns which, in recent work, has been linked to behaviour in a range of domains, including society, politics, health, and the environment. In this paper, we investigate how moral foundation dimensions can contribute to predicting an individual’s stance on a given target. Specifically we incorporate moral foundation features extracted from text, along with message semantic features, to classify stances at both message- and user-levels using both traditional machine learning models and large language models. Our preliminary results suggest that encoding moral foundations can enhance the performance of stance detection tasks and help illuminate the associations between specific moral foundations and online stances on target topics. The results highlight the importance of considering deeper psychological attributes in stance analysis and underscores the role of moral foundations in guiding online social behavior.

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