Hassprache in text-integrierten Bildern erkennen

Soziale Medien sind mega beliebt geworden, um Meinungen und Emotionen zu teilen. Allerdings hat der Anstieg an Aktivitäten auch zu mehr Konflikten und negativem Content geführt, wie zum Beispiel Hassrede. Deshalb gibt's einen immer grösseren Bedarf, Hassrede in Social Media-Posts zu überwachen und zu erkennen. In diesem Artikel geht's um eine neue Methode, um Hassrede in Bildern mit Text zu entdecken.

#Das Problem mit Hassrede

Hassrede bezeichnet Sprachgebrauch, der Personen aufgrund ihrer Rasse, Religion, Geschlecht oder anderer Merkmale angreift oder diskriminiert. Dieses Thema wird immer wichtiger in politischen Diskussionen und Online-Interaktionen. Hassrede zu erkennen ist besonders wichtig während bedeutender Ereignisse, wie politischen Konflikten, wo schädliche Rhetorik Spannungen verschärfen kann.

#Bedarf an Erkennungsmethoden

Mit dem Anstieg an Hassrede braucht man effektive Methoden zu ihrer Identifizierung. Viele Organisationen kümmert sich um diese Herausforderung, da sie gravierende soziale Konsequenzen haben kann. Der Bedarf an Algorithmen, die Hassrede in verschiedenen Formen, einschliesslich Text und Bildern, erkennen können, ist dringend geworden.

#Unser Ansatz

Wir haben ein neues System entwickelt, um Hassrede in Bildern mit Text zu erkennen. Unser Ansatz kombiniert mehrere fortschrittliche Modelle, um sowohl die visuellen als auch die textlichen Komponenten dieser Bilder zu analysieren. Mit den Stärken jedes Modells wollen wir die Genauigkeit der Hassrede-Erkennung verbessern.

#Multimodale Daten

Unsere Methode nutzt multimodale Daten, das heisst, wir analysieren Informationen aus verschiedenen Quellen, wie Bilder und Texte. Dieser Ansatz erlaubt uns, den Kontext des Inhalts besser zu verstehen. Für unsere Studie haben wir uns auf textintegrierte Bilder zu politischen Ereignissen konzentriert, speziell den laufenden Konflikt zwischen Russland und der Ukraine.

#Datensatzübersicht

Wir haben einen Datensatz mit etwa 4700 textintegrierten Bildern verwendet. Jedes Bild wurde entweder als "Hassrede" oder "Keine Hassrede" gekennzeichnet. Der Datensatz war ausgewogen, mit fast gleichen Proben für beide Kategorien. Das gab uns eine solide Grundlage, um unser Modell zu trainieren.

#Modellstruktur

Unser vorgeschlagenes Modell besteht aus mehreren Komponenten, die darauf ausgelegt sind, Merkmale aus Bildern und Text zu extrahieren.

#Visuelle Komponente

Wir haben InceptionV3 verwendet, ein neuronales Netzwerk, das speziell für die Bildanalyse entwickelt wurde. Dieses Modell hilft, wichtige visuelle Merkmale zu erfassen, die auf das Vorhandensein von Hassrede hinweisen können. Das InceptionV3-Modell verarbeitet Bilder, indem es verschiedene Filter einsetzt, um verschiedene Muster und Details zu identifizieren.

#Textuelle Komponente

Für die Textanalyse haben wir zwei leistungsstarke Modelle eingesetzt: BERT und XLNet. Diese Modelle sind darauf ausgelegt, Sprache und Kontext zu verstehen. BERT hilft bei der Analyse des aus den Bildern extrahierten Textes, während XLNet diese Analyse verbessert, indem verschiedene Wortanordnungen innerhalb der Sätze berücksichtigt werden.

#Ensemble-Lernen

Unser Ansatz integriert die Outputs dieser Modelle in eine einzige Vorhersage. Diese Methode, bekannt als Ensemble-Lernen, ermöglicht es uns, verschiedene Vorhersagen der Modelle zu kombinieren, was die Gesamtgenauigkeit verbessert. Mit den Stärken jedes Modells schaffen wir ein robusteres System.

#Training und Ergebnisse

Wir haben unser Modell mit dem Datensatz trainiert und seine Leistung bewertet. Nach rigorosen Tests erreichte unser Ensemble-Modell eine Genauigkeit von 75,21% und einen F-1-Score von 74,96%. Diese Ergebnisse zeigen, dass unser Modell Bilder effektiv als entweder mit Hassrede oder ohne klassifiziert.

#Leistungsbewertung

Im Vergleich zu traditionellen Modellen, die nur auf Text oder Bilder fokussiert sind, hat unser Ensemble-Ansatz viele bestehende Methoden übertroffen. Einzelne Modelle wie BERT und XLNet erzielten niedrigere Genauigkeitsraten, was die Vorteile der Kombination verschiedener Datentypen für eine bessere Erkennung verdeutlicht.

#Herausforderungen

Während der Entwicklung unseres Modells sind uns mehrere Herausforderungen begegnet. Ein grosses Problem war die Schwierigkeit des Modells, subtile oder sarkastische Hassrede zu erkennen. Manchmal hat das Modell Bilder falsch klassifiziert wegen der mehrdeutigen Natur der verwendeten Sprache. Der Text könnte Wörter enthalten, die auf den ersten Blick harmlos wirken, aber im Kontext Hass vermitteln können.

#Bedeutung der empirischen Analyse

Um die Präzision unseres Modells weiter zu verbessern, haben wir eine detaillierte Analyse seiner Vorhersagen durchgeführt. Durch die Untersuchung spezifischer Fälle von Bildern, die als "Hassrede" und "Keine Hassrede" gekennzeichnet waren, konnten wir Verbesserungsbereiche identifizieren.

#Zukünftige Forschungsrichtungen

In Zukunft planen wir, unser Modell zu verfeinern und weitere Anwendungen zu erkunden. Ein Interessensgebiet ist das Multitask-Lernen, wo wir andere verwandte Aufgaben wie Sentiment-Analyse angehen könnten. Unser Ziel ist es auch, unsere Forschung auf mehrere Sprachen auszuweiten, da Hassrede in verschiedenen Kulturen unterschiedlich auftreten kann.

#Fazit

Unsere Forschung präsentiert einen neuartigen Ansatz zur Erkennung von Hassrede in textintegrierten Bildern mithilfe eines Ensemble-Lernmodells. Durch die effektive Kombination von visueller und textlicher Analyse haben wir ein System entwickelt, das gut bei der Klassifizierung von Bildern abschneidet. Der Anstieg von Methoden zur Erkennung von Hassrede ist entscheidend, da soziale Medien eine prominente Rolle im öffentlichen Diskurs spielen. Unsere Ergebnisse tragen zu den fortlaufenden Bemühungen bei, sicherere Online-Umgebungen zu schaffen und verantwortungsvolle Kommunikation zu fördern.