标注反犹太主义在线内容：迈向可应用的反犹太主义定义

在线反犹太主义难以量化。如何在快速增长和多样化的平台上对其进行度量？反犹太主义消息的数量是否与其他内容成比例上升，还是反犹太主义内容占比在增加？此类内容如何传播，对其反应又是什么？除臭名昭著的网站、论坛和封闭社交媒体群组外，在线仇犹现象传播有多广？然而，许多方法论问题的根源在于找到一种一致的方式来识别大型数据集中反犹太主义的多样化表现。此外，清晰的定义对于构建标注语料库至关重要，该语料库可用作机器学习程序检测在线反犹太主义内容的黄金标准。我们认为，反犹太主义内容具有独特特征，在仇恨言论、辱骂性语言或毒性语言等通用标注方法中未得到充分捕捉。我们讨论了标注来自我们数据集的样本的经验，该数据集抽取自Twitter公开推文的10%随机样本。我们表明，国际大屠杀纪念联盟广泛使用的反犹太主义定义，若详细阐明推断过程，且关注点不在于传播者的意图而在于语境中的消息本身，便可成功应用于在线消息。然而，标注者必须接受高度训练并了解时事，才能理解每条推文在其语境中的潜在含义。我们对两个小而随机选取样本的标注初步结果表明，Twitter上关于犹太人和以色列的对话中超过百分之十为反犹太主义或可能反犹太主义。它们还显示，至少在关于犹太人的对话中，同等数量的推文谴责反犹太主义，尽管这些对话未必重合。