Sentimento Pubblico Verso l'Esercito degli Stati Uniti sui Social Media

L'Opinione Pubblica nei confronti dell'esercito di un paese è fondamentale. Rispecchia quanto la gente si fidi dell'esercito e quanto sia disposta a arruolarsi. Una visione positiva può semplificare il reclutamento di nuovi soldati. I social media giocano un ruolo chiave nella formazione di queste opinioni. Questo documento presenta un dataset pensato per aiutarci a capire le opinioni pubbliche sull'esercito degli Stati Uniti attraverso i Commenti sui suoi video ufficiali di YouTube.

#Panoramica del Dataset

Questo dataset è composto da commenti tratti dai video pubblicati sul canale ufficiale YouTube dell'esercito degli Stati Uniti. Ogni commento è etichettato per mostrare la Posizione dell'utente sia nei confronti dell'esercito che del contenuto del video. Il processo di etichettatura ha utilizzato metodi automatizzati per garantire un dataset più ampio ed efficiente.

#Processo di Raccolta Dati

Per creare questo dataset, abbiamo raccolto commenti da tutti i video sul canale ufficiale YouTube dell'esercito degli Stati Uniti. Questo è stato fatto utilizzando l'API di YouTube, che ci ha permesso di raccogliere commenti da video che consentivano i commenti. I commenti sono stati raccolti nel corso di diversi giorni, per un totale di oltre 173.000 commenti.

Per ogni commento, abbiamo ottenuto dettagli cruciali come il testo del commento, l'autore, il numero di "mi piace" ricevuti e la data di pubblicazione. Analizzare questi commenti ci aiuta a capire come viene ricevuto il contenuto dell'esercito e cosa potrebbe influenzare il reclutamento dei soldati.

#Metodologia di Annotazione della Posizione

Per assegnare le etichette di posizione ai commenti, abbiamo utilizzato un metodo chiamato Data Programming. Questo approccio ci consente di etichettare i commenti utilizzando vari segnali deboli invece di fare affidamento esclusivamente su annotatori umani. I segnali deboli includono indicatori come discorsi d'odio, sarcasmo e sentiment generale espresso nel commento.

Utilizzando questi segnali deboli, abbiamo trasformato il compito complesso di etichettare i commenti in uno più gestibile. Ad esempio, i commenti con discorsi d'odio sono tipicamente negativi e spesso indicano opposizione all'esercito.

#Utilizzo di Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni per la Rilevazione della Posizione

Abbiamo anche incorporato Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLM) per assistere nell'etichettatura dei commenti. Anche se l'efficacia degli LLM è ancora in fase di esplorazione, hanno mostrato potenziale in compiti come la rilevazione della posizione quando combinati con prompt efficaci. Nel nostro approccio, le etichette generate dagli LLM sono state viste come rumorose ma preziose. Integrando queste intuizioni degli LLM con i nostri segnali deboli, abbiamo notevolmente migliorato la qualità delle etichette di posizione.

#Proprietà del Dataset

Il dataset è composto da commenti provenienti da una vasta gamma di video, pubblicati tra il 2010 e il 2023. Nel tempo, il canale YouTube dell'esercito ha progressivamente aumentato la sua produzione video. Tuttavia, il Coinvolgimento può variare notevolmente, con alcuni video che ricevono molti commenti mentre altri ne hanno solo pochi.

La maggior parte dei commenti è relativamente breve, comune nei social media. Abbiamo anche notato che le etichette di posizione tendevano ad essere skewate verso opinioni negative sia nei confronti dell'esercito che del contenuto dei video. Interessante, ci sono state anche molteplici istanze di posizioni neutrali.

#Analisi dei Dati

Analizzare i commenti rivela schemi nelle opinioni verso l'esercito degli Stati Uniti. Abbiamo scoperto che molti commenti esprimevano sentimenti forti, sia a favore che contro l'esercito e i video che pubblicava. Il dataset documenta anche come queste opinioni siano cambiate nel tempo, specialmente durante eventi significativi rilevanti per il reclutamento militare.

Curiosamente, alcuni video hanno ricevuto un supporto travolgente, mentre altri hanno affrontato una critica significativa. Analizzando queste tendenze, possiamo esplorare come il sentimento pubblico nei confronti dell'esercito cambi in risposta a diversi tipi di messaggi.

#Applicazioni Potenziali

Il dataset ha molte potenziali applicazioni. Può essere una risorsa preziosa per chi studia il comportamento online, le interazioni sui social media e l'opinione pubblica. Inoltre, i ricercatori possono utilizzarlo per testare nuove tecniche per la rilevazione e l'analisi della posizione.

Un aspetto chiave del dataset è la sua rilevanza per le discussioni contemporanee riguardanti il militare, le teorie del complotto, la disinformazione e le questioni sociali. Esaminando i commenti, i ricercatori possono ottenere intuizioni su come si diffonde la disinformazione e come l'opinione pubblica sia influenzata dalle interazioni sui social media.

#Limitazioni del Dataset

Sebbene il dataset sia esteso, è limitato ai commenti disponibili al momento della raccolta. Non tutti i video hanno consentito commenti, il che restringe l'ambito del dataset. Inoltre, le annotazioni di posizione si sono affidate fortemente a modelli linguistici locali, il che può limitare la gamma e la profondità dell'analisi.

In futuro, puntiamo ad espandere questo dataset per includere risposte ai video militari di altri paesi, permettendo una prospettiva più globale sull'opinione pubblica.

#Conclusione

Capire l'opinione pubblica in relazione all'esercito degli Stati Uniti è essenziale per un reclutamento e una comunicazione efficace. Con il dataset DIVERSE, i ricercatori hanno accesso a una risorsa sostanziale per analizzare le posizioni espresse nei commenti sui video militari. Questa risorsa può facilitare l'esplorazione dei sentimenti e delle attitudini pubbliche nei confronti dell'esercito, colmando così un'importante lacuna nella ricerca attuale.

Con l'aumento degli LLM e delle tecniche di etichettatura automatica, speriamo che questo dataset stimoli ulteriori progressi nel campo dell'analisi dei social media, in particolare per quanto riguarda le opinioni sfumate associate ai contenuti militari. Il nostro obiettivo finale è che questo dataset sia un trampolino di lancio per migliorare la nostra comprensione delle complesse interazioni tra social media, opinione pubblica e coinvolgimento militare.