Stanford araştırmacıları, sosyal medya mesajlarındaki karmaşık duygusal yapıları analiz edebilen yeni bir yapay zeka sistemi geliştirdi. Geleneksel duygu analizi araçları bir metnin genel tonunu 'olumlu', 'olumsuz' veya 'nötr' olarak sınıflandırırken, yeni sistem aynı mesajda hem olumlu hem olumsuz duyguların bir arada bulunabileceğini tespit edebiliyor. Directed Social Regard (DSR) adı verilen bu yaklaşım, özellikle siyasi söylemler ve sosyal medya manipülasyonlarında sıkça görülen karmaşık mesajları analiz etmek için tasarlandı. Sistem, bir mesajdaki farklı hedeflere yönelik savunuculuk, yardımseverlik, karşıtlık ve zararlı içerikleri aynı anda tespit edebiliyor. Bu gelişme, çevrimiçi platformlardaki nefret söylemi, dezenformasyon ve manipülasyon kampanyalarının daha etkili şekilde tespit edilmesine olanak sağlayabilir.

arXiv — Hesaplamalı Dilbilim (cs.CL) 0

Teknoloji & Yapay Zeka

21 Apr

2024 ABD seçimlerinde sosyal medya toksisitesi haritalandırıldı

Araştırmacılar, 2024 ABD başkanlık seçimleri çevresinde X (Twitter) üzerindeki siyasi tartışmaları analiz ederek, hangi konularda ve ideolojilerde daha fazla zararlı içerik üretildiğini ortaya çıkardı. Çalışma, yapay zeka destekli büyük ölçekli analiz yöntemleriyle beş haftalık dönemde milyonlarca gönderiyi inceledi. Bulgular, kimlik odaklı konuların en yüksek toksisite seviyelerine sahip olduğunu gösterirken, duygusal ton ve ahlaki çerçevelemenin zararlı içerik üretimindeki rolünü de aydınlattı. Bu araştırma, dijital demokraside çevrimiçi söylemin nasıl şekillendiğini anlamak için önemli veriler sunuyor.

arXiv (Dilbilim & NLP) 0