Arxiv hàng ngày

Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới.
Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận.
Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.

ĐộC hại sinh ra độc hại: Giải mã chuỗi hội thoại trong podcast chính trị

Created by
  • Haebom

Tác giả

Naquee Rizwan, Nayandeep Deb, Sarthak Roy, Vishwajeet Singh Solanki, Kiran Garimella, Animesh Mukherjee

Phác thảo

Bài viết này tập trung vào podcast, đặc biệt là podcast chính trị, vốn đang ngày càng phổ biến nhưng vẫn chưa được nghiên cứu đầy đủ về hành vi độc hại. Chúng tôi xây dựng một tập dữ liệu các cuộc trò chuyện trên podcast chính trị và phân tích cấu trúc của chúng để xem xét cách ngôn ngữ độc hại xuất hiện và leo thang, đặc biệt là cách ngôn ngữ độc hại trở nên trầm trọng hơn theo thời gian thông qua một loạt các phản ứng. Nghiên cứu này mở rộng nghiên cứu về hành vi độc hại sang lĩnh vực podcast mới, một lĩnh vực khác biệt với các nền tảng như mạng xã hội hoặc diễn đàn tin nhắn.

Takeaways, Limitations

•
Takeaways: Việc hiểu rõ các mô hình hành vi độc hại trong podcast có thể góp phần xây dựng các chiến lược giảm thiểu chúng. Cụ thể, việc phân tích cấu trúc hội thoại có thể giúp xác định quá trình lan truyền lời nói độc hại, từ đó giúp phát triển các chiến lược can thiệp và phòng ngừa hiệu quả. Việc phân tích lĩnh vực chuyên biệt của podcast chính trị có thể cung cấp những hiểu biết áp dụng cho các loại podcast và hội thoại trực tuyến khác.
•
Limitations: Phân tích chỉ giới hạn trong một podcast chính trị cụ thể, cần được xem xét lại để có thể khái quát hóa. Quy mô và thành phần của tập dữ liệu có thể hạn chế khả năng khái quát hóa của kết quả. Hơn nữa, tính chủ quan trong việc định nghĩa và đo lường độc tính có thể tồn tại, dẫn đến khả năng gây ra sai lệch trong việc diễn giải kết quả. Do bản chất của podcast, các yếu tố phi ngôn ngữ (như giọng điệu và ngữ điệu) không được xem xét, điều này có thể ảnh hưởng đến độ chính xác của các đánh giá độc tính.
👍
Made with Slashpage