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Towards Detecting Persuasion on Social Media: From Model Development to Insights on Persuasion Strategies

Created by
  • Haebom

저자

Elyas Meguellati, Stefano Civelli, Pietro Bernardelle, Shazia Sadiq, Irwin King, Gianluca Demartini

개요

본 논문은 정치 광고 내 설득적 요소 탐지를 위한 통합 접근 방식을 제시합니다. SemEval 2023 Task 3의 Subtask 3에서 최첨단 성능을 달성하는 경량 모델을 개발하고, 호주 연방 선거 2022 페이스북 광고 데이터셋(APA22)을 수집하여 실제 적용을 보여줍니다. 기존 방법보다 적은 계산 자원과 학습 데이터로 높은 성능을 달성하며, 주요 뉴스에서 소셜 미디어 콘텐츠로 모델을 미세 조정하여 APA22 데이터셋에 적용, 정치 캠페인이 자금 전략, 단어 선택, 인구 통계적 타겟팅, 선거일이 다가옴에 따라 변화하는 설득 강도 등을 통해 설득을 활용하는 방식의 패턴을 밝힙니다. 결과는 소셜 미디어에서 설득 분석을 위한 도메인 특화 모델링의 필요성과, 이러한 전략을 밝히는 것이 투명성을 높이고 유권자를 알리고 디지털 캠페인의 책임성을 높이는 데 기여함을 보여줍니다.

시사점, 한계점

시사점:
소셜 미디어 정치 광고 내 설득적 요소 탐지에 효율적인 경량 모델 제시
호주 연방 선거 2022 페이스북 광고 데이터셋(APA22)을 활용한 실제 적용 사례 제시
정치 캠페인의 설득 전략(자금, 단어 선택, 타겟팅, 시간적 변화) 분석을 통한 투명성 증대 및 유권자 정보 제공
도메인 특화 모델링의 중요성 강조 및 디지털 캠페인 책임성 제고
한계점:
APA22 데이터셋의 부분적 주석만 사용 (전체 데이터셋에 대한 주석이 없음)
모델의 일반화 성능에 대한 추가 연구 필요 (다른 국가 또는 선거 데이터셋에 대한 적용성 검증 필요)
설득의 정확한 정의 및 측정에 대한 추가적인 논의 필요
다양한 설득 기법의 포괄적인 분석이 아닌 특정한 패턴에 대한 분석에 집중
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