Naviguer dans la complexité des commentaires désobligeants en ligne

Dans le monde en ligne d'aujourd'hui, on voit plein de commentaires durs et méchants sur les réseaux sociaux. Comprendre comment différentes personnes perçoivent ces commentaires est super important. Ça peut nous aider à créer de meilleurs systèmes pour identifier et gérer ce genre de contenu. Quand les gens lisent le même texte, ils peuvent être en désaccord sur le fait que ce soit offensant ou pas. Ce désaccord peut venir de leurs parcours, croyances ou expériences personnelles. Donc, capter ces différences est essentiel dans tout système conçu pour traiter du texte méprisant.

#Énoncé du problème

La quantité de contenu disponible en ligne comprend beaucoup de messages négatifs ou blessants, comme des discours de haine et un langage abusif. Des recherches ont montré que même des phrases simples peuvent être perçues comme offensantes ou non, selon qui les lit. Cette subjectivité est un gros défi quand il s'agit d'annoter ou de labelliser ce contenu. Des études indiquent que beaucoup de gens ont du mal à se mettre d'accord sur ce qu'ils trouvent offensant ou méprisant. L'objectif ici est de créer un système qui puisse comprendre ces désaccords de manière précise et améliorer notre façon d'identifier le texte méprisant.

#Méthodologie

Pour résoudre ce problème, on a utilisé plusieurs Jeux de données contenant des tweets marqués pour leur Offensivité. Chaque tweet a été évalué par plusieurs personnes, et leurs avis ont été collectés. Ça a créé une situation où on pouvait voir à quelle fréquence les gens étaient en désaccord sur leurs labels. On a utilisé un type de modèle spécifique appelé BERT, qui est bien connu pour comprendre le langage. On a exploré deux méthodes principales : l'une qui se concentre sur les opinions individuelles des Annotateurs et une autre qui regarde les résultats combinés de plusieurs annotateurs.

#Jeux de données

On a utilisé quatre jeux de données différents pour notre étude. Ces jeux de données contenaient des tweets étiquetés pour différentes formes de langage dégradant.

1. MultiDomain Agreement (MD) : Ce jeu de données comprend des tweets sur trois sujets principaux : Black Lives Matter (BLM), les élections et COVID-19. Il a plein d'annotateurs qui ont marqué chaque tweet pour son offensivité.

2. HS-Brexit : Ce jeu de données est axé sur les tweets concernant le Brexit et a été étiqueté par un groupe spécifique de personnes, y compris des immigrants musulmans. Ils ont marqué les tweets pour discours de haine et autres formes d'agressivité.

3. ArMIS : Ce jeu de données est en arabe et contient des tweets sur le misogynie et le sexisme. Il a été étiqueté par trois annotateurs différents avec des perspectives variées.

4. ConvAbuse : Ce jeu de données enregistre des conversations entre utilisateurs et chatbots. Les annotateurs ont noté les conversations pour différents types d'abus, comme le sexisme ou le langage explicite.

Chaque jeu de données a fourni à la fois des labels doux (notes moyennes) et des labels durs (décisions finales basées sur le vote majoritaire) pour mieux comprendre comment les gens perçoivent le contenu dégradant.

#Configuration de l'expérience

Dans nos expériences, on s'est concentré sur l'entraînement du modèle BERT en utilisant ces jeux de données. On a testé deux approches principales :

• Post-Aggregation : Cette méthode entraîne des Modèles séparés pour chaque annotateur, capturant leurs motifs de labellisation uniques. Après l'entraînement, le modèle combine ces résultats.

• Disagreement Targeted Learning : Cette approche, en revanche, utilise les notes moyennes globales sans tenir compte des différences entre les annotateurs.

L'objectif était de voir quelle méthode fonctionne mieux pour comprendre et capturer les désaccords parmi les annotateurs.

#Résultats

Après avoir effectué nos expériences, on a analysé les performances des deux approches sur les jeux de données. En général, la méthode Post-Aggregation était plus efficace pour réduire les Erreurs en regardant les désaccords. Elle a aussi produit de meilleurs résultats en utilisant les métadonnées des annotateurs, qui incluent des informations sur la façon dont chaque annotateur labellise typiquement le contenu. Pour les ensembles de données où ces métadonnées étaient disponibles, on a vu une réduction significative des taux d'erreur.

Les résultats ont mis en évidence que les motifs individuels des annotateurs peuvent fournir des informations précieuses. Pour certains jeux de données, l'approche Disagreement Targeted Learning a bien fonctionné, mais elle a eu du mal à comprendre les nuances des opinions individuelles. En revanche, quand la méthode Post-Aggregation a utilisé des métadonnées, ça a considérablement amélioré sa capacité à capturer les complexités de la perception du contenu offensant.

#Analyse des erreurs

Lors de notre analyse, on a trouvé des cas spécifiques où notre modèle avait du mal à prédire correctement les labels. Par exemple, certains tweets qui n'utilisaient pas de langage explicite mais qui étaient considérés comme offensants par la plupart des annotateurs étaient incorrectement prédits comme non offensants par notre modèle. Inversement, des tweets avec une forte vulgarité étaient parfois mal étiquetés comme discours de haine, même s'ils n'étaient pas vus comme tels par beaucoup d'annotateurs.

Ces erreurs soulignent un besoin d'amélioration dans la façon dont on entraîne les modèles à comprendre les subtilités du langage et les opinions divergentes. Il est clair que tout le contenu offensant n'est pas marqué par un langage explicite, et le contexte joue un rôle critique.

#Implications

Notre recherche souligne l'importance de capturer les désaccords qui apparaissent naturellement dans le jugement humain, surtout sur des sujets sensibles comme le discours de haine et les commentaires dégradants. En prenant ces désaccords en compte, on peut créer de meilleurs modèles qui reflètent plus précisément les points de vue de différentes personnes. Les informations obtenues peuvent aider de plusieurs manières :

1. Améliorer la modération de contenu : Alors que les plateformes en ligne continuent de traiter le contenu offensant, comprendre comment différentes personnes perçoivent ce contenu peut conduire à de meilleures techniques de modération.

2. Améliorer les modèles d'apprentissage automatique : En intégrant les leçons tirées des désaccords des annotateurs, les modèles futurs peuvent être construits pour gérer plus efficacement des défis similaires.

3. Mieux comprendre les questions sociales : Cette recherche peut également contribuer à des discussions plus larges sur la façon dont la société interprète le langage et la nature subjective de l'offense, soulignant le besoin de sensibilité dans la communication.

#Directions futures

Il y a plusieurs pistes potentielles pour la recherche future découlant de cette étude :

• Tester plus de modèles : On a utilisé BERT pour notre étude, mais des travaux futurs pourraient explorer d'autres modèles comme RoBERTA ou XLMNet pour voir s'ils performent mieux dans ces tâches.

• Investiguer le discours de haine et l'offensivité : Il semble y avoir un lien fort entre le discours de haine et l'offensivité générale, et des recherches supplémentaires pourraient aider à clarifier cette connexion.

• Incorporer l'apprentissage continu : Au fur et à mesure que le langage et les contextes sociaux évoluent, il est essentiel d'introduire des méthodes permettant aux modèles de s'adapter dans le temps et d'apprendre à partir de nouvelles données.

#Conclusion

Comprendre comment différentes personnes perçoivent le texte dégradant est crucial dans l'environnement en ligne d'aujourd'hui. En analysant les désaccords parmi les annotateurs, on peut développer de meilleurs systèmes pour étiqueter et gérer le contenu offensant. Cette recherche montre qu'employer des méthodes qui reconnaissent les perspectives individuelles améliore l'efficacité de nos modèles et contribue à un traitement plus sensible des questions sociales.