TrollsWithOpinion：用于预测巨魔模因中领域特定舆论操纵的数据集
社会与信息网络
2022-05-11 v2 计算与语言
多媒体
摘要
对图文（IWT）巨魔模因分类的研究近期变得流行。由于在线社区利用模因作为自我表达的避风港，存在大量以模因形式的数据。这些模因有可能贬低、骚扰或欺凌目标个体。此外，目标个体可能沦为舆论操纵的受害者。为理解模因在舆论操纵中的使用，我们定义了三个特定领域（产品、政治或其他），并将其分类为巨魔或非巨魔、带或不带舆论操纵。为支持该分析，我们通过以所定义类别标注数据来增强一个已有数据集，得到了包含 8,881 条英文 IWT 或多模态模因的数据集（TrollsWithOpinion 数据集）。我们在标注数据集上进行了基线实验，结果显示现有 SOTA 技术仅能达到 0.37 的加权平均 F1 分数。这表明有必要开发专门技术来处理多模态巨魔模因。
引用
@article{arxiv.2109.03571,
title = {TrollsWithOpinion: A Dataset for Predicting Domain-specific Opinion Manipulation in Troll Memes},
author = {Shardul Suryawanshi and Bharathi Raja Chakravarthi and Mihael Arcan and Suzanne Little and Paul Buitelaar},
journal= {arXiv preprint arXiv:2109.03571},
year = {2022}
}