Connecter la propagande et la haine dans les mèmes arabes
Cette étude examine le lien entre la propagande et la haine dans les mèmes arabes.
Firoj Alam, Md. Rafiul Biswas, Uzair Shah, Wajdi Zaghouani, Georgios Mikros
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Table des matières
- Le Rôle des Réseaux Sociaux
- Défis pour Détecter le Contenu Nuisible
- Objectifs de l'Étude
- Analyse des Memes
- Collecte et Annotation des Données
- Identifier le Discours de Haine
- Utiliser la Technologie pour l'Analyse
- Résultats de l'Étude
- Performance des Différentes Techniques
- Limitations et Défis
- Conclusion
- Travaux Futurs
- Importance de la Recherche
- Résumé
- Source originale
- Liens de référence
Ces dernières années, les réseaux sociaux sont devenus une plateforme majeure pour partager des infos. Beaucoup les utilisent pour discuter de divers sujets et sensibiliser, mais il y a aussi des cas où ça sert à diffuser du contenu mensonger ou nuisible. Les memes, ces images avec du texte, sont super populaires et peuvent être utilisés efficacement pour différentes raisons, comme la Propagande, l'humour et les Discours de haine. Cette étude examine comment la propagande et la haine sont liées dans les memes en arabe, en utilisant une technologie avancée pour une meilleure analyse.
Le Rôle des Réseaux Sociaux
Les réseaux sociaux permettent aux gens de partager librement leurs pensées et expériences. Cette croissance rapide a changé la façon dont les gens reçoivent et partagent l'info. Par contre, cet espace peut aussi propager du contenu trompeur ou nuisible. Les plateformes de réseaux sociaux accueillent des discussions sur plein de sujets, mais elles servent aussi de support pour des discours de haine et du contenu offensant, que ce soit sous forme de texte, d'images ou de vidéos.
Défis pour Détecter le Contenu Nuisible
Pour lutter contre ces problèmes, les chercheurs ont bossé sur des méthodes pour trouver automatiquement du contenu nuisible sous différents formats. Ils se sont concentrés sur l'identification séparée de la propagande et des discours de haine dans divers formats, y compris les memes. Cependant, il y a moins de focus sur la compréhension de la connexion entre ces deux types de contenu. Cette recherche vise à combler ce vide, surtout en arabe.
Objectifs de l'Étude
Cette étude vise à examiner comment la propagande et la haine interagissent dans les memes en arabe. Les objectifs sont :
- Proposer une nouvelle façon d'Analyser la connexion entre la propagande et la haine dans les memes grâce à une technologie avancée.
- Offrir une approche systématique pour annoter des données complexes.
- Catégoriser les memes en groupes détaillés de haine et de non-haine.
- Partager les résultats avec la communauté pour une exploration plus approfondie.
Analyse des Memes
Les memes peuvent transmettre des messages forts. Ils utilisent souvent l'humour ou la satire pour faire passer des idées, mais ils peuvent aussi être nuisibles, propageant de la haine envers des individus ou des groupes. L'étude étend les bases de données existantes en ajoutant de nouvelles étiquettes pour classifier les memes selon qu'ils sont propagandistes, haineux ou neutres.
Collecte et Annotation des Données
Pour cette étude, les chercheurs ont rassemblé un grand nombre de memes provenant de différentes plateformes de réseaux sociaux. Ils ont utilisé un processus où différents annotateurs étiquettent chaque meme. Pour l'étude actuelle, ils ont ajouté un outil en ligne pour extraire le texte des memes, en garantissant la précision pendant la phase d'annotation.
Le jeu de données a été divisé en trois parties pour l'entraînement, le développement et le test. Ça aide à s'assurer que les modèles créés peuvent bien fonctionner sur de nouvelles données.
Identifier le Discours de Haine
Pour identifier la haine dans les memes, les chercheurs avaient besoin d'une compréhension claire de ce qui constitue un meme haineux. Ils ont défini le discours de haine comme toute attaque contre des individus ou des groupes basée sur des caractéristiques comme la race, la religion ou le genre. Ils ont créé des catégories pour classifier le type de haine exprimée, comme le moquer ou inciter à la violence. De même, ils ont établi des catégories non haineuses pour comprendre les memes qui sont humoristiques ou sarcastiques sans cibler quelqu'un.
Utiliser la Technologie pour l'Analyse
Pour analyser les memes efficacement, la recherche a utilisé des outils avancés, y compris de grands modèles de langage (LLMs). Ces modèles peuvent traiter d'énormes quantités de données et aider à automatiser le processus d'annotation. Les chercheurs ont utilisé des LLMs populaires pour étiqueter les memes, qui ont ensuite été revus pour garantir leur précision.
Résultats de l'Étude
Les résultats ont montré qu'il existe effectivement une connexion entre la propagande et la haine dans les memes analysés. Parmi les memes classifiés, un nombre significatif contenait soit de la propagande, soit des messages nuisibles. L'étude a aussi révélé que la plupart des memes étiquetés comme propagandistes n'étaient pas forcément haineux, suggérant que la propagande peut exister sans inciter à la haine.
Performance des Différentes Techniques
Différentes méthodes ont été testées pour classifier les memes efficacement. Les résultats ont montré que les approches multimodales, qui combinent texte et images, fonctionnaient mieux que les méthodes unimodales. Ça souligne l'importance d'analyser à la fois les éléments textuels et visuels dans les memes.
Limitations et Défis
Une limitation notable est le déséquilibre dans le jeu de données, où il y avait beaucoup plus de memes non haineux que de haineux. Cette différence peut affecter la précision de la classification. La recherche a souligné le besoin de plus grands Jeux de données pour créer des modèles plus fiables et mieux comprendre les dynamiques de la propagande et de la haine dans les memes.
Conclusion
L'étude fournit des insights importants sur la connexion entre la propagande et la haine dans les memes en arabe. En utilisant une technologie avancée et une approche systématique, les chercheurs ont pu créer un jeu de données et l'analyser efficacement. Ce travail ajoute de la valeur à la littérature existante et peut aider les plateformes de réseaux sociaux et les décideurs à s'attaquer au contenu nuisible. Les recherches futures devraient se concentrer sur l'expansion de ce jeu de données et l'exploration d'outils open-source pour une meilleure analyse.
Travaux Futurs
Les chercheurs prévoient de continuer ce travail en augmentant la taille de leur jeu de données, ce qui aidera à résoudre le problème de déséquilibre observé dans les résultats actuels. De plus, ils visent à explorer des modèles open-source pour permettre des outils plus accessibles dans la lutte contre le discours de haine et la propagande en ligne. En faisant cela, ils espèrent contribuer plus efficacement au domaine croissant de l'analyse de contenu sur les réseaux sociaux.
Importance de la Recherche
Les implications de cette étude vont au-delà du milieu académique. Comprendre comment les memes peuvent propager des messages nuisibles est vital pour de nombreux acteurs. Les plateformes de réseaux sociaux peuvent utiliser ces résultats pour améliorer leurs stratégies de modération de contenu. Les décideurs peuvent développer des réglementations pour s'attaquer efficacement à la propagation du discours de haine. Enfin, les organisations de la société civile peuvent utiliser cette recherche pour sensibiliser et combattre le discours de haine.
Résumé
En résumé, cette recherche éclaire comment la propagande et la haine peuvent se croiser dans les memes en arabe. L'étude utilise des techniques d'analyse avancées et fournit un jeu de données qui peut servir de ressource pour des recherches futures. Les résultats soulignent la nécessité d'une enquête continue sur le rôle des memes dans la formation du discours public et la nécessité de stratégies efficaces pour contrer le contenu nuisible dans l'espace numérique.
Titre: Propaganda to Hate: A Multimodal Analysis of Arabic Memes with Multi-Agent LLMs
Résumé: In the past decade, social media platforms have been used for information dissemination and consumption. While a major portion of the content is posted to promote citizen journalism and public awareness, some content is posted to mislead users. Among different content types such as text, images, and videos, memes (text overlaid on images) are particularly prevalent and can serve as powerful vehicles for propaganda, hate, and humor. In the current literature, there have been efforts to individually detect such content in memes. However, the study of their intersection is very limited. In this study, we explore the intersection between propaganda and hate in memes using a multi-agent LLM-based approach. We extend the propagandistic meme dataset with coarse and fine-grained hate labels. Our finding suggests that there is an association between propaganda and hate in memes. We provide detailed experimental results that can serve as a baseline for future studies. We will make the experimental resources publicly available to the community (https://github.com/firojalam/propaganda-and-hateful-memes).
Auteurs: Firoj Alam, Md. Rafiul Biswas, Uzair Shah, Wajdi Zaghouani, Georgios Mikros
Dernière mise à jour: 2024-10-06 00:00:00
Langue: English
Source URL: https://arxiv.org/abs/2409.07246
Source PDF: https://arxiv.org/pdf/2409.07246
Licence: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Changements: Ce résumé a été créé avec l'aide de l'IA et peut contenir des inexactitudes. Pour obtenir des informations précises, veuillez vous référer aux documents sources originaux dont les liens figurent ici.
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Liens de référence
- https://arxiv.org/pdf/2005.04790
- https://arxiv.org/abs/2012.12975
- https://ojs.aaai.org/index.php/ICWSM/article/view/14955
- https://arxiv.org/pdf/2109.05322
- https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=10445419
- https://transparency.meta.com/policies/community-standards/hate-speech/?source=https%3A%2F%2Fwww.facebook.com%2Fcommunitystandards%2Fhate_speech
- https://github.com/JaidedAI/EasyOCR
- https://www.anthropic.com/news/claude-3-5-sonnet