S'adresser aux mèmes haineux en bengali

Les memes sont un moyen populaire pour les gens d'exprimer leurs pensées et leurs sentiments en ligne, surtout sur les réseaux sociaux. Ils combinent généralement des images avec des textes courts et peuvent être drôles ou sérieux. Cependant, certains memes portent des messages de haine, visant certaines personnes ou groupes en fonction de leurs croyances, de leur apparence ou d'autres caractéristiques. Cet article se concentrera sur la compréhension des memes haineux, en particulier dans la langue bengali, et les efforts pour les identifier ainsi que les groupes spécifiques qu'ils ciblent.

#Le problème des memes haineux

Les memes haineux peuvent entraîner des divisions et des conflits au sein des sociétés. Comme ils se répandent rapidement sur les plateformes sociales, ils peuvent avoir un impact négatif sur les individus ou les groupes ciblés. Bien que de nombreuses études aient examiné les memes dans des langues disposant de nombreuses ressources, il y a un vide en ce qui concerne des langues comme le bengali, parlé par des millions de personnes mais ayant des ressources limitées pour la recherche.

La plupart des recherches actuelles négligent les groupes spécifiques que les memes ciblent, se concentrant plutôt sur la question de savoir si les memes sont haineux ou non. C'est un oubli crucial car comprendre qui est ciblé peut aider à développer des stratégies pour lutter contre les discours de haine et protéger les personnes touchées.

#Une nouvelle approche : le jeu de données de memes haineux bengalis

Pour combler cette lacune, un nouveau jeu de données a été créé spécifiquement pour les memes bengalis, connu sous le nom de jeu de données de memes haineux bengalis (BHM). Ce jeu de données contient 7 148 memes avec des légendes en bengali et des phrases en langues mixtes (bengali combiné avec l'anglais). Le jeu de données a été conçu pour deux tâches principales :

1. Identifier si un meme est haineux ou non.
2. Identifier le groupe spécifique que le meme cible, qui peut être un individu, une organisation, une communauté ou une société.

Ce nouveau jeu de données peut aider les chercheurs à mieux analyser la nature des memes haineux en bengali et à développer des outils plus efficaces pour y faire face.

#Pourquoi se concentrer sur le bengali ?

Le bengali est l'une des langues les plus parlées au monde, avec environ 210 millions de locuteurs. C'est la langue officielle du Bangladesh et a une présence significative en Inde également. Malgré son utilisation répandue, les ressources en bengali sont limitées, surtout en matière de recherche sur les discours de haine et le contenu nuisible.

L'augmentation de l'accès à Internet signifie que de nombreux utilisateurs créent et partagent des memes en bengali chaque jour. Par conséquent, il devient essentiel d'étudier comment ces memes peuvent répandre des messages haineux et impacter la société.

#Collecte et annotation des données

Le jeu de données BHM a été créé en collectant des memes à partir de diverses plateformes en ligne comme Facebook et Instagram. Les memes ont été trouvés en utilisant des mots-clés spécifiques liés à l'humour et à la culture bengalis. Les chercheurs ont veillé à ne collecter que des memes accessibles au public pour éviter des problèmes de droits d'auteur.

Après avoir rassemblé un total de 7 532 memes, ils ont filtré ceux qui n'étaient pas adaptés à l'étude. Cela incluait des memes qui avaient seulement des images ou des textes, des dessins ou un contenu peu clair. Finalement, ils ont abouti à 7 233 memes, qui ont ensuite été examinés et annotés manuellement.

Le processus d'annotation a impliqué de classifier chaque meme en fonction de son caractère haineux et d'identifier les groupes spécifiques ciblés. Quatre catégories de cibles différentes ont été définies :

1. Individu ciblé (TI) : Haine dirigée contre une personne spécifique.
2. Organisation ciblée (TO) : Haine visant un groupe ou une organisation particulière.
3. Communauté ciblée (TC) : Haine envers une communauté spécifique partageant des croyances similaires.
4. Société ciblée (TS) : Haine visant un groupe plus large basé sur des origines géographiques ou culturelles.

Les annotateurs ont reçu une formation pour garantir la cohérence et la clarté du processus d'étiquetage. Leur tâche était d'analyser soigneusement chaque meme et de le catégoriser de manière appropriée.

#Défis dans l'identification des memes haineux

L'un des défis majeurs dans l'analyse des memes haineux est leur complexité. Les memes contiennent souvent des éléments visuels et textuels qui fonctionnent ensemble pour transmettre un message. Cela rend l'analyse multifacette, car le sens peut changer en fonction de la combinaison d'images et de mots.

Malgré des progrès considérables dans l'étude des memes haineux, de nombreux chercheurs ont utilisé des modèles qui ont mieux fonctionné dans des langues disposant de plus de ressources. Cette limitation signifie que les techniques ne se traduisent souvent pas bien pour comprendre les memes en bengali.

De plus, de nombreux modèles existants n'identifient pas efficacement les groupes spécifiques ciblés par les memes haineux, ce qui est un aspect clé de la recherche.

#Développement d'un cadre multimodal

Pour relever ces défis, les chercheurs ont développé un nouveau cadre multimodal appelé qcrDORA. Ce cadre combine des informations visuelles et textuelles pour mieux analyser les memes.

Le cadre qcrDORA fonctionne en extrayant des caractéristiques importantes à partir des images et des textes dans les memes. Il utilise un mécanisme de co-attention double qui permet au modèle de se concentrer sur les aspects les plus pertinents des deux modalités. Cela aide à améliorer la précision dans l'identification d'un meme comme haineux et, le cas échéant, de quel groupe il cible.

#Tests et résultats

Une fois le cadre développé, il a été testé sur le jeu de données BHM et comparé à plusieurs modèles existants. Les résultats ont montré que qcrDORA surpassait les autres modèles dans la détection des memes haineux et l'identification des groupes ciblés.

De plus, il a été constaté que qcrDORA était adaptable à d'autres jeux de données dans différentes langues, comme l'hindi, prouvant son efficacité dans l'analyse du contenu haineux au-delà du bengali. Cela illustre le potentiel du cadre pour des applications plus larges dans la lutte contre les discours de haine à travers diverses langues.

#Comprendre l'impact des memes haineux

L'effet des memes haineux peut être profond. Ils peuvent inciter à la violence, encourager la discrimination et créer des environnements hostiles pour les groupes ciblés. Identifier et analyser ces memes aide les chercheurs et les décideurs à comprendre l'ampleur du problème et à concevoir de meilleures stratégies pour combattre les discours de haine.

En reconnaissant les cibles spécifiques de ces memes, il devient possible de créer des interventions qui aident à protéger les communautés vulnérables. Par exemple, des filtres de contenu peuvent être développés pour empêcher les utilisateurs de voir des memes nuisibles qui leur sont dirigés ou qui visent leurs groupes.

#Directions futures

À l'avenir, les chercheurs visent à élargir le jeu de données BHM pour inclure une gamme plus large de memes provenant de divers domaines et langues. Ils prévoient également d'affiner davantage le cadre de détection pour améliorer sa précision et son applicabilité.

Incorporer des informations contextuelles supplémentaires, comme des éléments visuels ou des phrases spécifiques couramment associées aux discours de haine, pourrait améliorer les performances du système. De plus, explorer des techniques d'entraînement adversarial pourrait aider à réduire les biais et garantir que le modèle fasse des prédictions plus précises.

#Considérations éthiques

Lors de la collecte et de l'analyse des memes, des considérations éthiques doivent être prises en compte. L'équipe de recherche a veillé à recueillir des données en conformité avec les directives des plateformes, respectant la vie privée des utilisateurs. Aucune information personnelle des utilisateurs n'a été collectée, et toutes les sources de memes étaient accessibles au public.

Les chercheurs ont cherché à réduire les biais durant le processus d'annotation en s'assurant qu'un groupe diversifié d'annotateurs soit impliqué et en utilisant des mots-clés neutres lors de la collecte des memes. Cependant, le potentiel de biais demeure, car ils peuvent souvent être inhérents aux jeux de données linguistiques.

#Conclusion

Les memes haineux représentent un défi important dans la communication en ligne, particulièrement dans des langues comme le bengali, qui disposent de ressources de recherche limitées. Le développement d'un jeu de données dédié et d'un cadre robuste pour analyser ces memes est un pas en avant dans la compréhension et la lutte contre les discours de haine.

En examinant la nature des memes haineux et en reconnaissant leurs cibles, les chercheurs peuvent contribuer à des éclairages précieux pour aider à répondre et à atténuer les dommages causés par ce type de contenu en ligne. Des efforts continus pour élargir les jeux de données et améliorer les cadres de détection seront cruciaux pour s'attaquer au problème croissant des discours de haine sur les plateformes de médias sociaux.