O Impacto dos Memes Tóxicos na Cultura Digital
Analisando memes prejudiciais e seus efeitos na sociedade.
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Índice
- O Que São Memes Tóxicos?
- O Crescimento da Pesquisa sobre Memes Tóxicos
- Metodologia para Pesquisa
- Principais Descobertas
- Novos Artigos Revisados
- Conjuntos de Dados e Sua Importância
- Taxonomia das Toxicidades de Memes
- Desafios na Pesquisa
- O Papel do Contexto e do Conhecimento de Fundo
- Tendências na Análise de Memes Tóxicos
- Foco Aumentando na Análise Multimodal
- Uso Aprimorado de Tecnologia
- Necessidade de IA Explicável
- Abordando Línguas de Baixos Recursos
- Direções Futuras de Pesquisa
- Conclusão
- Fonte original
- Ligações de referência
Memes da internet são uma forma comum de comunicação online, misturando imagens e textos pra compartilhar ideias, emoções ou referências culturais. Enquanto muitos memes são leves e engraçados, alguns transmitem mensagens prejudiciais. Esse artigo fala sobre 'memes tóxicos', que espalham ideias negativas, ódio ou desinformação. Ele destaca a crescente importância de estudar esses memes pra entender e combater os impactos negativos que eles podem ter nas pessoas e na sociedade.
O Que São Memes Tóxicos?
Memes tóxicos podem ser definidos como aqueles que promovem conteúdos prejudiciais, como discurso de ódio, desinformação ou estereótipos ofensivos. Eles geralmente se espalham rápido nas redes sociais e podem ter efeitos sérios nas atitudes e comportamentos das pessoas. A acessibilidade e a capacidade de compartilhamento dos memes fazem deles ferramentas poderosas de comunicação, mas eles também podem fomentar ideologias divisórias e destrutivas.
O Crescimento da Pesquisa sobre Memes Tóxicos
Nos últimos anos, houve um aumento na pesquisa focada em memes tóxicos. Estudos analisam como esses memes funcionam e seus efeitos. No entanto, a literatura existente muitas vezes usa termos confusos e carece de pesquisas abrangentes, levando a uma confusão na compreensão da toxicidade dos memes. Novas pesquisas visam preencher essa lacuna revisando e categorizando sistematicamente os memes tóxicos.
Metodologia para Pesquisa
Estudos recentes seguem uma abordagem estruturada pra revisar a literatura existente sobre memes tóxicos. Isso inclui coletar dados de várias fontes, avaliando tanto obras publicadas recentemente quanto pesquisas estabelecidas. O objetivo é criar um quadro claro do entendimento atual sobre memes tóxicos e identificar áreas que precisam de mais exploração.
Principais Descobertas
Novos Artigos Revisados
A pesquisa identificou vários novos artigos relacionados a memes tóxicos, expandindo significativamente o conhecimento existente. Esses estudos abrangem várias abordagens computacionais pra analisar memes, incluindo:
- O uso de Conjuntos de dados pra categorizar diferentes tipos de conteúdo tóxico.
- Metodologias pra melhorar o entendimento sobre o que torna um meme tóxico.
- A introdução de novos termos e classificações para a toxicidade dos memes.
Conjuntos de Dados e Sua Importância
Existem muitos conjuntos de dados disponíveis que os pesquisadores usam pra estudar memes tóxicos. Esses conjuntos vêm de diferentes fontes, incluindo plataformas de redes sociais e sites específicos de memes. Eles oferecem insights valiosos sobre as características dos memes tóxicos, incluindo como são rotulados e os Contextos em que são compartilhados.
Taxonomia das Toxicidades de Memes
Pra entender melhor diferentes tipos de memes tóxicos, pesquisadores propuseram um novo sistema de classificação. Essa taxonomia categoriza os memes com base em seu alvo, intenção e táticas usadas. O objetivo é esclarecer o que constitui vários tipos de toxicidade e melhorar a comunicação na área.
Desafios na Pesquisa
Apesar do progresso, ainda existem desafios significativos no estudo de memes tóxicos. Esses desafios incluem:
- Ambiguidades nas definições e categorias de toxicidade.
- A necessidade de diretrizes mais claras sobre como rotular e categorizar memes.
- A complexidade de analisar memes que muitas vezes combinam múltiplas formas de toxicidade.
O Papel do Contexto e do Conhecimento de Fundo
Entender memes requer conhecimento do contexto cultural e social em que eles existem. Memes fazem referência a vários elementos culturais e precisam de um certo nível de "alfabetização em memes" pra serem interpretados com precisão. Isso torna crucial para pesquisadores e analistas considerarem o conhecimento de fundo ao avaliar o conteúdo dos memes.
Tendências na Análise de Memes Tóxicos
Análise Multimodal
Foco Aumentando naTendências recentes focam em entender memes olhando tanto os elementos textuais quanto visuais. A combinação de imagens e textos permite interpretações mais nuançadas do significado de um meme, já que os dois podem interagir de maneiras complexas.
Uso Aprimorado de Tecnologia
O crescimento de tecnologias, como Modelos de Linguagem Grande (LLMs) e algoritmos de aprendizado profundo, ofereceu novas ferramentas pra analisar memes. Esses modelos podem ajudar a detectar toxicidade e interpretar memes de forma mais eficaz, permitindo que os pesquisadores obtenham insights mais profundos sobre seu conteúdo.
Necessidade de IA Explicável
À medida que a IA assume um papel mais proeminente na análise de memes, há uma demanda crescente por IA explicável. Isso se refere à necessidade de entender como esses sistemas chegam a conclusões específicas sobre memes, garantindo que o raciocínio por trás das classificações tóxicas seja claro e justificável.
Abordando Línguas de Baixos Recursos
A necessidade de análise de memes vai além do inglês. Com as redes sociais sendo uma plataforma global, há um impulso pra criar recursos e ferramentas que atendam a múltiplas línguas. Esse esforço inclui o desenvolvimento de conjuntos de dados e modelos que possam identificar com precisão memes tóxicos em vários contextos culturais.
Direções Futuras de Pesquisa
Pra avançar no estudo de memes tóxicos, várias áreas-chave precisam de mais exploração:
Raciocínio Cross-modal: Estudos futuros devem focar em modelos que possam interpretar efetivamente a interação entre textos e imagens em memes. Isso inclui entender como esses elementos se combinam pra transmitir significado.
Integração do Conhecimento Cultural: Pesquisadores precisam explorar a incorporação do conhecimento cultural na análise de memes. Isso aprimoraria a compreensão de como os memes funcionam dentro de comunidades e contextos específicos.
Expansão de Recursos Linguísticos: Um foco em línguas de baixos recursos é vital pra garantir que a análise de memes seja inclusiva. Mais conjuntos de dados e ferramentas devem ser desenvolvidos pra atender a essa necessidade.
Considerações Éticas: Com o aumento dos sistemas automatizados, é importante considerar as implicações éticas da moderação de memes. Estratégias devem ser elaboradas pra garantir que a moderação não prejudique vozes marginalizadas inadvertidamente.
Conscientização e Educação Pública: Incentivar a alfabetização midiática e a conscientização pública sobre os impactos dos memes tóxicos é crucial. A educação pode capacitar os usuários a se engajar criticamente com o conteúdo e reconhecer narrativas prejudiciais.
Conclusão
Memes tóxicos são uma preocupação significativa na comunicação digital moderna. À medida que esses memes continuam a proliferar nas redes sociais, a necessidade de pesquisa e entendimento aprofundados aumenta. Ao categorizar memes tóxicos, analisar seus impactos e incorporar o contexto cultural, os pesquisadores podem desenvolver estratégias eficazes pra combater a disseminação de conteúdos prejudiciais. À medida que a tecnologia evolui, nossas abordagens pra entender e mitigar os riscos associados aos memes tóxicos também devem evoluir.
Título: Toxic Memes: A Survey of Computational Perspectives on the Detection and Explanation of Meme Toxicities
Resumo: Internet memes, channels for humor, social commentary, and cultural expression, are increasingly used to spread toxic messages. Studies on the computational analyses of toxic memes have significantly grown over the past five years, and the only three surveys on computational toxic meme analysis cover only work published until 2022, leading to inconsistent terminology and unexplored trends. Our work fills this gap by surveying content-based computational perspectives on toxic memes, and reviewing key developments until early 2024. Employing the PRISMA methodology, we systematically extend the previously considered papers, achieving a threefold result. First, we survey 119 new papers, analyzing 158 computational works focused on content-based toxic meme analysis. We identify over 30 datasets used in toxic meme analysis and examine their labeling systems. Second, after observing the existence of unclear definitions of meme toxicity in computational works, we introduce a new taxonomy for categorizing meme toxicity types. We also note an expansion in computational tasks beyond the simple binary classification of memes as toxic or non-toxic, indicating a shift towards achieving a nuanced comprehension of toxicity. Third, we identify three content-based dimensions of meme toxicity under automatic study: target, intent, and conveyance tactics. We develop a framework illustrating the relationships between these dimensions and meme toxicities. The survey analyzes key challenges and recent trends, such as enhanced cross-modal reasoning, integrating expert and cultural knowledge, the demand for automatic toxicity explanations, and handling meme toxicity in low-resource languages. Also, it notes the rising use of Large Language Models (LLMs) and generative AI for detecting and generating toxic memes. Finally, it proposes pathways for advancing toxic meme detection and interpretation.
Autores: Delfina Sol Martinez Pandiani, Erik Tjong Kim Sang, Davide Ceolin
Última atualização: 2024-06-11 00:00:00
Idioma: English
Fonte URL: https://arxiv.org/abs/2406.07353
Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2406.07353
Licença: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Alterações: Este resumo foi elaborado com a assistência da AI e pode conter imprecisões. Para obter informações exactas, consulte os documentos originais ligados aqui.
Obrigado ao arxiv pela utilização da sua interoperabilidade de acesso aberto.
Ligações de referência
- https://www.latex-project.org/lppl.txt
- https://www.aim4dem.nl/
- https://www.4chan.org
- https://encyclopediadramatica.online
- https://alternativasindical.es/wp-content/uploads/ponencia-Sr.-Docal.pdf
- https://en.hive-mind.community/tools
- https://github.com/digitalmethodsinitiative/4cat
- https://github.com/Social-AI-Studio/MATK
- https://arxiv.org/pdf/2205.04402.pdf
- https://docs.google.com/spreadsheets/d/1BlnxywxfP-p8TZqTL_4rbNoKwRn4ccExr1PICBSYgWg/edit?usp=sharing
- https://arxiv.org/pdf/2109.05184.pdf
- https://arxiv.org/pdf/2210.05916.pdf
- https://github.com/miccunifi/ISSUES
- https://github.com/delfimpandiani/toxic_memes
- https://globalextremism.org/global-extremist-symbols-database/
- https://www.scopus.com/
- https://www.webofscience.com/
- https://www.prisma-statement.org/