[논문 리뷰] Right-wing German Hate Speech on Twitter: Analysis and Automatic Detection

Sylvia Jaki, Tom De Smedt|arXiv (Cornell University)|2019. 10. 16.

Hate Speech and Cyberbullying Detection참고 문헌 29인용 수 46

한 줄 요약

이 논문은 2017년 독일 연방 선거를 전후로 50,000개가 넘는 우파 독일 혐오 트윗을 분석하고 자동 혐오 발언 탐지 시스템 구축에 대한 통찰을 논의한다.

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.

연구 동기 및 목표

• 트위터에서 콘텐츠 모더레이션을 돕기 위한 자동 탐지의 필요성을 촉진한다.
• 독일에서의 혐오 발언의 언어적 특성과 국가별 법적 규정을 검토한다.
• 자동 탐지 시스템 개발에 도움이 되는 실증적 통찰을 제공한다.

제안 방법

• 트위터의 대규모 독일 혐오 발언 데이터세트에 대한 양적 및 질적 분석(Aug 2017–Apr 2018).
• 우파 혐오 발언의 언어적 패턴과 맥락을 특징화한다.
• 분석 결과가 자동 탐지의 특징 설계 및 시스템 개발에 어떻게 활용될 수 있는지 논의한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 2017–2018 기간의 독일어 트위터 콘텐츠에서 우파 혐오 발언을 정의하는 언어적 특성은 무엇인가?
• RQ2 분석에서 얻은 통찰이 독일어 트위터를 위한 자동 혐오 발언 탐지 시스템 설계에 어떻게 반영될 수 있는가?
• RQ3 이 데이터에서 언론의 자유와 불법 표현을 구분하는 데 있어 독일 법 아래의 도전 과제는 무엇인가?
• RQ4 시간적 및 정치적 맥락(예: 2017년 연방 선거)이 혐오 발언 패턴에 어떤 영향을 미칠 수 있는가?
• RQ5 강건한 탐지 모델을 위해 어떤 방법론적 고려사항(양적 및 질적)이 중요한가?

주요 결과

• 본 연구는 2017년 8월부터 2018년 4월 사이에 게시된 50,000개가 넘는 우파 독일 혐오 트윗을 분석한다.
• 본 연구는 독일 트위터의 혐오적 담론에 대한 질적 및 양적 통찰을 강조한다.
• 발견은 자동 탐지 시스템 개발을 지원하는 맥락에서 논의된다.