MemeCraft: Una Nueva Herramienta para la Advocacy Social

Los memes en línea son una gran parte de la cultura digital hoy en día, especialmente en las redes sociales. A menudo llevan Humor, pero también pueden expresar opiniones políticas, criticar la sociedad o compartir información. Los memes tienen un amplio alcance y pueden moldear cómo las comunidades en línea se sienten sobre ciertos temas. Por estas razones, son valiosos para promover ideas y hacer campañas por causas.

A pesar de las muchas herramientas disponibles para hacer memes, todavía vemos la necesidad de mejores sistemas que puedan juzgar qué tan bien los memes comunican ideas. Para llenar este vacío, presentamos MemeCraft, una nueva herramienta para crear memes que se enfoca en problemas sociales específicos. Esta herramienta utiliza modelos de lenguaje y visuales avanzados para convertir ideas en memes atractivos sin necesitar mucho esfuerzo humano. Para prevenir la creación de contenido dañino o divisivo, hemos incluido una función de seguridad en MemeCraft.

Hemos probado MemeCraft centrándonos en dos importantes objetivos de las Naciones Unidas: la Acción Climática y la Igualdad de Género. Nuestros resultados muestran que MemeCraft puede crear memes que son divertidos y promueven estas causas importantes. En este documento, discutimos cómo la tecnología avanzada puede usarse para el bien social y destacamos el enfoque único de usar modelos de lenguaje y visuales para la creación de memes.

#¿Qué son los Memes?

Los memes son elementos digitales que consisten en imágenes, videos o texto, y a menudo transmiten humor, ironía o sátira. Pueden difundirse rápidamente en línea y a veces se vuelven virales, influyendo en las opiniones públicas y tendencias. Aunque los memes a menudo se asocian con el humor, también se pueden usar para discutir temas serios como la política, problemas sociales y más. La investigación muestra que los memes pueden comunicar mensajes de manera efectiva y a menudo se utilizan para apoyar varios movimientos sociales. Por ejemplo, estudios han encontrado que ver memes sobre el cambio climático puede alentar a las personas a involucrarse en discusiones sobre el tema.

A medida que los memes han ganado popularidad, se han desarrollado muchas herramientas para ayudar a las personas a crearlos. Algunas herramientas semiautomatizadas permiten a los usuarios agregar texto a plantillas de memes existentes. Aunque estas herramientas mejoran la eficiencia de cómo se hacen los memes, por lo general requieren una gran cantidad de entrenamiento con grandes volúmenes de datos para obtener los mejores resultados.

Los enfoques existentes para crear memes generalmente los evalúan comparando los memes automatizados con los hechos por personas. Sin embargo, a menudo no evaluan qué tan bien estos memes automatizados comunican ideas específicas. Para abordar estos problemas, hemos desarrollado MemeCraft, una herramienta poderosa que utiliza modelos de lenguaje y visuales avanzados para hacer memes humorísticos que reflejan el contexto y la postura que los usuarios desean. MemeCraft trabaja tomando una imagen y agregando texto para hacer un meme que promueva los problemas sociales específicos que elijan los usuarios.

#La Necesidad de MemeCraft

Estudios recientes muestran que algunas personas malusan los memes para difundir mensajes de odio o estereotipos, lo que puede aumentar tensiones sociales. Para evitar que esto ocurra con MemeCraft, hemos construido un mecanismo de seguridad para asegurarnos de que no genere Contenido de odio.

Para evaluar cuán efectiva es MemeCraft para promover causas sociales, primero creamos un gran conjunto de memes enfocados en "Acción Climática" e "Igualdad de Género". Este conjunto de datos incluye memes de apoyo y oposición. Luego, hicimos que personas revisaran estos memes para juzgar su calidad basándose en cuatro factores principales: autenticidad, humor, claridad del mensaje y persuasión. También examinamos qué tan bien funcionó el mecanismo de seguridad para detectar contenido de odio.

#Contribuciones de MemeCraft

1. Hemos desarrollado MemeCraft, una nueva herramienta para generar memes que se enfoca en la defensa social. Este es el primer intento de usar modelos avanzados en la creación de memes.
2. Nuestra investigación incluyó evaluaciones extensas para ver qué tan bien puede MemeCraft promover objetivos sociales como la acción climática y la igualdad de género. Los resultados muestran que MemeCraft superó a los generadores de memes existentes en hacer memes divertidos y persuasivos que apoyan estas causas. En general, nuestro estudio destaca cómo la tecnología generativa puede usarse para el bien social.

#Trabajo Relacionado

#Análisis y Creación de Memes

Los memes se ven como un elemento importante de la comunicación en línea. Mucha investigación se ha centrado en entender qué dicen los memes y las emociones que transmiten. Es vital detectar memes de odio porque pueden difundir mensajes dañinos. Ha habido un esfuerzo creciente por desarrollar modelos que puedan identificar ese tipo de contenido.

La forma en que se crean los memes ha cambiado a lo largo del tiempo. Los primeros modelos usaban reglas para generar memes, mientras que los métodos más nuevos han aplicado técnicas de aprendizaje profundo. Un enfoque notable, Dank Learning, utiliza arquitecturas específicas para crear subtítulos para imágenes. Otras herramientas como MemeBot y Memeify también usan entrada de texto y arquitecturas avanzadas para una mejor generación de memes. La mayoría de los modelos evalúan su éxito observando cuán de cerca sus memes se asemejan a los hechos por humanos o cuánta satisfacción tienen las personas con ellos.

Nuestro trabajo se basa en esta base, introduciendo una nueva herramienta que tiene como objetivo apoyar los movimientos sociales. A diferencia de las herramientas anteriores, MemeCraft utiliza modelos avanzados para generar memes humorísticos a mayor escala, enfocándose en problemas sociales específicos.

#Modelos de Lenguaje y Visuales

Los modelos de lenguaje grandes (LLMs) son herramientas poderosas que han sido entrenadas en extensos conjuntos de datos de texto. Pueden desempeñarse bien en nuevas tareas con instrucciones mínimas. Algunos modelos incluso han mejorado su rendimiento con un entrenamiento adicional enfocado en tareas específicas. Estos modelos incluyen ejemplos bien conocidos como GPT-3 y T5.

En nuestro estudio, exploramos el uso de servicios de modelos de lenguaje en línea y modelos fuera de línea para crear memes. Esta es la primera vez que se emplean modelos tan avanzados para la creación de memes, incluyendo una evaluación exhaustiva de sus habilidades para producir humor.

Los recientes avances en modelos que combinan lenguaje y visión han mostrado un gran potencial. Estos modelos pueden entender visuales y generar subtítulos, lo que los hace útiles para crear memes. Inspirados por estos desarrollos, integramos estas capacidades en MemeCraft para producir memes atractivos.

#Visión General del Marco de MemeCraft

MemeCraft genera memes usando un enfoque sistemático. Primero, recopilamos imágenes de plantillas de memes populares de fuentes en línea. Luego, estas imágenes son analizadas por un modelo visual para crear descripciones de texto. Usando estas descripciones y los nombres de las imágenes, podemos introducirlas en un modelo de lenguaje o visual para generar texto humorístico alineado con causas sociales específicas como la acción climática o la igualdad de género.

Los memes finales se crean combinando el texto generado con las imágenes originales de las plantillas de memes. Nuestro mecanismo de seguridad también revisa los memes resultantes para filtrar cualquier contenido de odio antes de que se agreguen a nuestro conjunto de datos.

#Recopilando Plantillas de Memes

Para usar nuestro modelo de manera efectiva, necesitábamos acceso a varias plantillas de memes. Estas plantillas son imágenes preexistentes que a menudo vienen con un formato específico para agregar texto. Reunimos una colección de plantillas de memes, identificando un número significativo de ellas. Dado que algunos de los enlaces a estas imágenes ya no funcionaban, obtuvimos nuevos IDs de imágenes de una conocida API de creación de memes.

#Generando Descripciones de Imágenes

Para el proceso de descripción de imágenes, utilizamos un modelo visual de última generación para crear subtítulos para cada imagen de plantilla de meme. Este modelo puede producir subtítulos detallados y relevantes adecuados para las imágenes, asegurando que nuestros memes finales tengan texto significativo.

#Creando Texto para Memes

Para generar el texto que va en los memes, nos centramos en tres áreas definidas por el usuario:

1. Causa Social: Se refiere al problema social que el meme aborda. Aunque nuestra investigación se centró en la acción climática y la igualdad de género, MemeCraft puede generar memes sobre una variedad más amplia de temas.
2. Postura: Esto muestra si el meme apoya u opone una causa social elegida.
3. Técnica de Persuasión: Esta es la estrategia utilizada para persuadir a la audiencia respecto a la causa social. Por ejemplo, promover la acción climática podría implicar resaltar las consecuencias del cambio climático.

Usando estos parámetros, creamos mensajes para guiar al sistema en la generación de texto que comunique efectivamente la causa social elegida. Las pruebas mostraron que emplear varios modelos para generar este texto produjo diferentes resultados.

#Detectando Memes de Odio

A medida que los memes de odio se han vuelto más comunes, es esencial asegurarse de que MemeCraft no genere dicho contenido. Nuestro mecanismo de seguridad evalúa memes para identificar cualquier contenido potencialmente dañino.

Usamos un modelo avanzado específicamente entrenado para detectar memes de odio para filtrar nuestro contenido generado. Este enfoque ha mostrado éxito en garantizar que solo contenido seguro permanezca en nuestro conjunto de datos final.

#Generación de Conjuntos de Datos

Para crear nuestro conjunto de datos, utilizamos MemeCraft para generar memes centrados en la acción climática y la igualdad de género. Cada variación de MemeCraft produjo varios memes para cada problema social, asegurando un conjunto de datos diverso para la evaluación. En total, creamos miles de memes, incluyendo algunos de generadores de memes existentes para comparación.

#Evaluando MemeCraft

Realizamos una evaluación exhaustiva de los memes generados reclutando a personas familiarizadas con la cultura de memes en línea. Cada meme fue evaluado por su autenticidad, humor, claridad del mensaje, persuasión y la efectividad de nuestro mecanismo de seguridad.

#Autenticidad

Esta parte de la evaluación miró si los memes generados se parecían a los que típicamente se ven en línea. Los evaluadores juzgaron los memes como auténticos o no, y la puntuación general se calculó en función de estas calificaciones.

#Humor

Los memes fueron calificados en una escala para determinar su nivel de humor. Las calificaciones variaron de "no humorístico" a "muy humorístico", proporcionando una visión de cuán divertidos se percibían cada uno.

#Claridad del Mensaje

Los evaluadores evaluaron cuán bien cada meme comunicaba su mensaje intencionado, particularmente en lo que respecta al apoyo u oposición a causas sociales específicas. Se calculó el porcentaje de memes que transmitían con éxito el mensaje intencionado.

#Persuasión

Esta medida de evaluación valoró cuán persuasivos eran los memes, con calificaciones dadas en una escala que indicaba cuán convincente era cada meme en apoyar su causa social.

#Odiosidad

Finalmente, analizamos la efectividad del mecanismo de seguridad en la reducción de la generación de memes de odio. Los evaluadores revisaron los memes filtrados para verificar si quedaba algún contenido de odio.

#Resultados de la Evaluación

#Puntuaciones de Autenticidad

Los resultados mostraron las puntuaciones promedio de autenticidad de los diversos generadores de memes. Notablemente, incluso los memes en línea auténticos tenían una puntuación de autenticidad más baja de lo esperado. Sin embargo, MemeCraft tuvo un buen desempeño, con puntuaciones que se acercaban a las de memes en línea reales, demostrando su capacidad para crear contenido auténtico.

#Puntuaciones de Humor

Las puntuaciones de humor indicaron que muchos memes generados por MemeCraft se consideraban moderadamente divertidos, especialmente los del modelo basado en ChatGPT. Comparativamente, los modelos existentes no lograron alcanzar ese nivel, mostrando que nuestro enfoque podía producir contenido relativamente humorístico.

#Puntuaciones de Claridad del Mensaje

Las puntuaciones de claridad del mensaje revelaron que los memes diseñados para apoyar causas sociales funcionaron mejor que aquellos creados para negarlas. Nuestras técnicas para apoyar causas sociales fueron notablemente efectivas.

#Puntuaciones de Persuasión

La evaluación mostró que nuestro sistema producía memes que podían persuadir a los espectadores de manera efectiva. Se aplicaron diferentes Técnicas de Persuasión, con algunas produciendo mejores resultados que otras.

#Puntuaciones de Odiosidad

El análisis del contenido de odio mostró que nuestro mecanismo de seguridad filtró con éxito un número significativo de memes de odio, dejando un porcentaje muy pequeño en el conjunto de datos. Esto indica la efectividad de nuestro enfoque para garantizar la seguridad en la generación de memes.

#Conclusión

El desarrollo de MemeCraft representa un avance significativo en el campo de la creación automática de memes. Esta investigación muestra que al usar modelos avanzados de lenguaje y visuales, podemos crear memes que reflejan el tipo de contenido encontrado en comunidades en línea mientras siguen siendo relevantes y seguros.

Los resultados indican que nuestro sistema puede producir memes que son persuasivos y humorísticos, destacando el potencial de los memes para abordar y promover causas sociales. Si bien aún hay margen de mejora, particularmente en humor relativo a memes reales, nuestro trabajo ha hecho avances significativos.

De cara al futuro, nuestro objetivo es refinar el proceso, asegurando una mejor integración de texto e imágenes para mejorar la efectividad y el valor cómico de los memes generados, contribuyendo aún más a la evolución continua de la tecnología de generación de memes.