Analizando las Actitudes del Público sobre la Personas Sin Hogar a Través de Conversaciones en Línea
Este estudio investiga las opiniones públicas sobre la falta de vivienda usando análisis de redes sociales.
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Tabla de contenidos
- La Importancia de las Conversaciones en Línea
- El Desafío de Entender las Actitudes del Público
- Usando Modelos de Lenguaje para Ayudar
- Desarrollando una Tipología de Actitudes
- Cómo se Analizaron las Publicaciones
- Hallazgos Clave del Análisis
- Cambios a Través del Tiempo
- Comparaciones con Otros Grupos
- Limitaciones del Estudio
- Avanzando
- Consideraciones Éticas
- Conclusión
- Fuente original
- Enlaces de referencia
Las actitudes del público hacia problemas sociales, especialmente la falta de vivienda, son clave para dar forma a políticas y programas que puedan ayudar a quienes lo necesitan. Sin embargo, entender cómo se siente la gente realmente sobre temas complejos como la falta de vivienda puede ser complicado, sobre todo cuando se analizan grandes cantidades de conversaciones en línea. Este estudio se centra en cómo se pueden analizar las publicaciones en línea sobre la falta de vivienda para entender mejor las opiniones del público.
La Importancia de las Conversaciones en Línea
Las plataformas de redes sociales, como Twitter, son fuentes ricas de opinión pública. Reúnen una amplia gama de perspectivas de diferentes grupos de personas. Esta diversidad puede ofrecer información sobre cómo ven la falta de vivienda distintas personas, incluyendo sus simpatías y frustraciones. Comprender estos puntos de vista puede ayudar a los grupos de defensa y a los formuladores de políticas a dirigir sus esfuerzos de manera más efectiva.
El Desafío de Entender las Actitudes del Público
Aunque las redes sociales son un tesoro de opiniones, analizar estos puntos de vista no es tan sencillo. La gente puede expresar sentimientos mixtos, mostrando simpatía por quienes no tienen hogar, mientras siente enojo hacia ellos. Métodos tradicionales de Investigación, como encuestas y entrevistas, han proporcionado algo de comprensión, pero generalmente se centran en grupos más pequeños. Este estudio busca encontrar maneras de analizar grandes conjuntos de datos de publicaciones en línea para capturar una visión más amplia de las actitudes del público.
Usando Modelos de Lenguaje para Ayudar
Los avances recientes en tecnología, especialmente los grandes modelos de lenguaje (LLMs), ofrecen una nueva forma de estudiar las Actitudes Públicas. Estos modelos pueden analizar y clasificar rápidamente grandes cantidades de texto, ayudando a los investigadores a obtener información que tomaría mucho más tiempo a través de métodos tradicionales. Este estudio colabora entre trabajadores sociales y estos modelos de lenguaje para examinar efectivamente las discusiones en línea sobre la falta de vivienda.
Desarrollando una Tipología de Actitudes
Como parte de esta investigación, se creó un nuevo marco para organizar y entender las diferentes formas en que la gente habla sobre la falta de vivienda. Este marco incluye nueve Categorías específicas o "marcos" que capturan varias críticas, respuestas y percepciones sobre el tema. Al categorizar las publicaciones de esta manera, los investigadores pueden obtener información detallada sobre lo que la gente dice y siente.
Cómo se Analizaron las Publicaciones
El análisis se realizó en millones de publicaciones de Twitter, enfocándose específicamente en aquellas que mencionaban la falta de vivienda. Los investigadores primero filtraron las publicaciones para asegurarse de que fueran relevantes. Luego, categorizaron estas publicaciones utilizando tanto la experiencia de expertos como la asistencia de modelos de lenguaje. Esta colaboración permitió un proceso de anotación más rápido sin perder precisión.
Hallazgos Clave del Análisis
El análisis de más de 2.4 millones de publicaciones reveló varias tendencias importantes en las actitudes públicas hacia la falta de vivienda. Al observar cómo estas actitudes variaban entre diferentes estados y momentos, los investigadores pudieron identificar patrones. Por ejemplo, durante ciertos eventos políticos o crisis, las discusiones sobre la falta de vivienda podían cambiar. Entender estas tendencias puede ayudar a informar intervenciones dirigidas.
Cambios a Través del Tiempo
Un hallazgo significativo fue que las actitudes públicas no permanecen estáticas. Pueden variar con los eventos actuales, como el financiamiento gubernamental para la falta de vivienda o debates sobre inmigración. Por ejemplo, cuando hubo noticias sobre ayuda sustancial para refugiados, las discusiones sobre la falta de vivienda se intensificaron, a menudo expresando frustración sobre las prioridades del gobierno.
Comparaciones con Otros Grupos
La investigación también examinó cómo la gente comparaba a quienes experimentan falta de vivienda con otros grupos vulnerables, como inmigrantes o refugiados. Se encontró que estas comparaciones a menudo generaban actitudes diferentes. Por ejemplo, las discusiones sobre inmigrantes podrían provocar una respuesta más crítica en comparación con las de veteranos sin hogar. Esta perspectiva destaca la necesidad de entender cómo diferentes narrativas pueden moldear la percepción pública.
Limitaciones del Estudio
Aunque esta investigación proporciona información valiosa, hay limitaciones importantes. Los datos Analizados provienen exclusivamente de Twitter, lo que significa que las opiniones expresadas allí podrían no representar a toda la población. Además, la complejidad de las emociones y actitudes humanas significa que categorizar publicaciones puede ser complicado, con sesgos potenciales que podrían influir en los resultados.
Avanzando
El estudio concluye que usar modelos de lenguaje en la investigación de ciencias sociales ofrece un camino prometedor para entender las actitudes públicas a gran escala. Sin embargo, también enfatiza la necesidad de precaución, especialmente al interpretar los resultados. El trabajo futuro debería buscar refinar estos modelos y metodologías para capturar aún más matices en la opinión pública.
Consideraciones Éticas
Al usar modelos de lenguaje y analizar temas sensibles como la falta de vivienda, es crucial considerar las implicaciones éticas. Estos modelos pueden llevar inadvertidamente sesgos que pueden perjudicar a comunidades marginadas. Por lo tanto, es necesaria una validación y ajuste continuos de los modelos para mitigar estos efectos.
Conclusión
Las actitudes públicas hacia la falta de vivienda son variadas y complejas. El análisis a gran escala de las conversaciones en línea utilizando modelos de lenguaje ofrece una herramienta valiosa para entender mejor estas actitudes. Al categorizar diferentes marcos de discusión, los investigadores pueden descubrir patrones que informen los esfuerzos de defensa y políticas de manera más efectiva. Este estudio sienta las bases para una exploración adicional de la opinión pública sobre otros problemas sociales críticos, mostrando la importancia de combinar la tecnología con las ideas de las ciencias sociales.
Título: OATH-Frames: Characterizing Online Attitudes Towards Homelessness with LLM Assistants
Resumen: Warning: Contents of this paper may be upsetting. Public attitudes towards key societal issues, expressed on online media, are of immense value in policy and reform efforts, yet challenging to understand at scale. We study one such social issue: homelessness in the U.S., by leveraging the remarkable capabilities of large language models to assist social work experts in analyzing millions of posts from Twitter. We introduce a framing typology: Online Attitudes Towards Homelessness (OATH) Frames: nine hierarchical frames capturing critiques, responses and perceptions. We release annotations with varying degrees of assistance from language models, with immense benefits in scaling: 6.5x speedup in annotation time while only incurring a 3 point F1 reduction in performance with respect to the domain experts. Our experiments demonstrate the value of modeling OATH-Frames over existing sentiment and toxicity classifiers. Our large-scale analysis with predicted OATH-Frames on 2.4M posts on homelessness reveal key trends in attitudes across states, time periods and vulnerable populations, enabling new insights on the issue. Our work provides a general framework to understand nuanced public attitudes at scale, on issues beyond homelessness.
Autores: Jaspreet Ranjit, Brihi Joshi, Rebecca Dorn, Laura Petry, Olga Koumoundouros, Jayne Bottarini, Peichen Liu, Eric Rice, Swabha Swayamdipta
Última actualización: 2024-10-28 00:00:00
Idioma: English
Fuente URL: https://arxiv.org/abs/2406.14883
Fuente PDF: https://arxiv.org/pdf/2406.14883
Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Cambios: Este resumen se ha elaborado con la ayuda de AI y puede contener imprecisiones. Para obtener información precisa, consulte los documentos originales enlazados aquí.
Gracias a arxiv por el uso de su interoperabilidad de acceso abierto.
Enlaces de referencia
- https://developer.X.com/en/docs/X-api
- https://x.com
- https://dill-lab.github.io/oath-frames/
- https://perspectiveapi.com
- https://huggingface.co/cjber/reddit-ner-place_names
- https://worldpopulationreview.com/state-rankings/cost-of-living-index-by-state
- https://huggingface.co/docs/transformers/model_doc/flan-t5