[論文レビュー] Right-wing German Hate Speech on Twitter: Analysis and Automatic Detection

Sylvia Jaki, Tom De Smedt|arXiv (Cornell University)|Oct 16, 2019

Hate Speech and Cyberbullying Detection参考文献 29被引用数 46

ひとこと要約

この論文は2017年のドイツ連邦選挙周辺で50,000件を超える右派ドイツ語ヘイトツイートを分析し、自動ヘイトスピーチ検出システムの構築に向けた洞察を論じている。

ABSTRACT

Discussion about the social network Twitter often concerns its role in political discourse, involving the question of when an expression of opinion becomes offensive, immoral, and/or illegal, and how to deal with it. Given the growing amount of offensive communication on the internet, there is a demand for new technology that can automatically detect hate speech, to assist content moderation by humans. This comes with new challenges, such as defining exactly what is free speech and what is illegal in a specific country, and knowing exactly what the linguistic characteristics of hate speech are. To shed light on the German situation, we analyzed over 50,000 right-wing German hate tweets posted between August 2017 and April 2018, at the time of the 2017 German federal elections, using both quantitative and qualitative methods. In this paper, we discuss the results of the analysis and demonstrate how the insights can be employed for the development of automatic detection systems.

研究の動機と目的

• Twitterのコンテンツモデレーションを支援する自動検出の必要性を動機づける。
• ドイツにおけるヘイトスピーチの言語的特徴と国内固有の違法性を検討する。
• 自動検出システムの開発を支援する実証的洞察を提供する。

提案手法

• 2017年8月〜2018年4月の大規模ドイツ語ヘイトスピーチデータセットに対する定量・定性分析。
• 右派ヘイトスピーチの言語パターンと文脈を特徴づける。
• 分析結果が自動検出の特徴設計とシステム開発にどのように情報を提供できるかを論じる。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 2017–2018年のドイツ語Twitterコンテンツにおいて、右派ヘイトスピーチを定義する言語的特徴は何か？
• RQ2 分析から得られた洞察は、ドイツ語Twitterの自動ヘイトスピーチ検出システムの設計をどのように導くことができるか？
• RQ3 このデータ内で表現の自由と違法表現を区別する際のドイツ法の課題は何か？
• RQ4 時間的および政治的文脈（例：2017年の連邦選挙）はヘイトスピーチのパターンにどのように影響する可能性があるか？
• RQ5 堅牢な検出モデルのために重要な方法論的考慮事項（定量的・定性的）は何か？

主な発見

• 本研究は2017年8月から2018年4月に投稿された50,000件を超えるドイツ語の右派ヘイトツイートを分析した。
• ドイツ語Twitterにおける憎悪的談話に関する定性的・定量的洞察を強調している。
• 自動検出システム開発を支援する文脈での洞察が議論されている。