ソーシャルメディアにおけるアメリカ陸軍に対する世間の感情

国の軍隊に対する世間の意見はめっちゃ重要だよ。人々がどれだけ軍隊を信頼してるか、そしてどれだけ入隊する意欲があるかを反映してるから。ポジティブな見方があれば、新しい兵士を募集するのも楽になる。一方で、SNSはこうした意見を形成する上で大きな役割を果たしてる。この論文では、公式YouTube動画のコメントを通じてアメリカ陸軍に対する世間の見方を理解するためのデータセットを紹介するよ。

#データセットの概要

このデータセットは、アメリカ陸軍の公式YouTubeチャンネルに公開された動画のコメントで構成されてる。各コメントには、コメントした人の陸軍や動画の内容に対する立場が示されてる。ラベリングは自動化された方法を使って、もっと大きくて効率的なデータセットを確保したんだ。

#データ収集プロセス

このデータセットを作るために、アメリカ陸軍の公式YouTubeチャンネルの全動画からコメントを集めた。YouTube Data APIを使って、コメントが許可されている動画からコメントを収集したんだ。数日にわたってコメントを集めた結果、合計173,000件以上のコメントが集まった。

各コメントについて、コメントのテキスト、著者、いいねの数、公開日などの重要な情報を得た。このコメントを分析することで、陸軍のコンテンツがどう受け取られているか、兵士の募集に何が影響するかを理解できる。

#スタンスのアノテーション方法

コメントにスタンスラベルを付けるために、データプログラミングという方法を利用した。これにより、人間のアノテーターに頼ることなく、さまざまな弱い信号を使ってコメントにラベルを付けることができる。弱い信号には、ヘイトスピーチ、皮肉、コメントで表現された全体的な感情などが含まれる。

こうした弱い信号を使うことで、コメントにラベルを付ける難しい作業をもっと扱いやすいものに変えた。例えば、ヘイトスピーチのあるコメントは通常ネガティブで、陸軍への反対を示すことが多い。

#スタンス検出のための大規模言語モデルの使用

コメントのラベリングを手助けするために、大規模言語モデル（LLM）も取り入れた。LLMの効果はまだ探求されている段階だけど、効果的なプロンプトと組み合わせることでスタンス検出のようなタスクで可能性を示している。私たちのアプローチでは、LLMが生成したラベルはノイズが多いと見なされたけど、貴重な情報でもあった。LLMから得た洞察を弱い信号と統合することで、スタンスラベルの質が劇的に向上した。

#データセットの特性

データセットは2010年から2023年までに公開されたさまざまな動画のコメントで構成されている。時間が経つにつれて、陸軍のYouTubeチャンネルは動画の投稿を増やしてきた。しかし、エンゲージメントはかなり変動し、一部の動画はとても多くのコメントを受け取る一方で、他の動画はほんの数件しかコメントがないこともある。

ほとんどのコメントは比較的短く、SNSでは一般的だよ。スタンスラベルは陸軍や動画の内容に対するネガティブな意見に偏っていることが多いこともわかった。面白いことに、中立的なスタンスが見られることもあった。

#データ分析

コメントを分析すると、アメリカ陸軍に対する意見のパターンが見えてくる。多くのコメントが陸軍や投稿された動画を支持したり反対したりする強い感情を表していることがわかった。このデータセットは、特に兵士の募集に関連する重要なイベントの際に、こうした意見がどのように変化したかも記録している。

面白いことに、いくつかの動画は圧倒的な支持を集める一方で、他の動画は大きな批判を受けている。これらのトレンドを分析することで、異なる種類のメッセージに対する陸軍への世論がどう変わるかを探ることができる。

#潜在的な応用

このデータセットにはいくつもの潜在的な応用がある。オンライン行動、SNSのやり取り、世論を研究している人にとって貴重なリソースになるだろう。さらに、研究者は新しいスタンス検出と分析技術を試すためにも使える。

このデータセットの重要な点は、軍隊、陰謀論、誤情報、社会問題に関する現代の議論に関連していることだ。コメントを調べることで、誤情報がどのように広がるか、SNSのやり取りが世論にどう影響するかを理解できる。

#データセットの制限

このデータセットは広範だけど、収集時に利用可能だったコメントに限られている。全ての動画がコメントを許可していたわけではないので、データセットの範囲が制限されている。また、スタンスのアノテーションは地域の言語モデルに大きく依存していたため、分析の範囲や深さが制約される可能性がある。

今後は、このデータセットを他国の軍事関連動画に対する反応も含めて拡張し、世論に関するよりグローバルな視点を提供できるようにするつもりだ。

#結論

アメリカ陸軍に対する世論を理解することは、効果的な募集やコミュニケーションにとって不可欠だ。DIVERSEデータセットを使えば、軍事関連の動画に対するコメントで表現されたスタンスを分析するための大きなリソースにアクセスできる。これにより、軍隊に対する世論や態度を探求することができ、現在の研究における重要なギャップを埋めることができる。

LLMや自動ラベリング技術の進展により、このデータセットがSNS分析の分野でさらなる進展を促すことを期待している。特に、軍事コンテンツに関連する微妙な見解に関して。最終的には、このデータセットがSNS、世論、軍事関与の複雑な相互作用を理解するための一歩となることを目指している。