Cuantificando la organización social a través del procesamiento del lenguaje natural

Autores
Demarco, Franco; Ortiz de Zarate, Juan Manuel; Feuerstein, Esteban
Año de publicación
2023
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
El debate sobre la integración y fragmentación social en las plataformas de redes sociales online sigue en curso. El desplazamiento de los usuarios hacia extremos ideológicos y agrupamiento en “cámaras de eco” homogéneas son preocupantes. Waller et al. recientemente desarrollaron un método para cuantificar el posicionamiento de las comunidades en Reddit a lo largo de las dimensiones sociales en base a la concurrencia de usuarios en distintas comunidades. Utilizaron embeddings de comunidades para proyectarlas en direcciones unidimensionales que representan “dimensiones ideológicas”, obteniendo puntajes o scores que posicionan a cada comunidad en el espectro político-ideológico. Proponemos desarrollar una técnica análoga pero utilizando el texto de los posteos y comentarios de los subreddits en lugar de las interacciones. La hipótesis es que las jergas, tópicos y formas discursivas de cada comunidad permiten cuantificar muchos de sus aspectos ideológicos de forma similar a sus interacciones. Utilizamos Fasttext y LLMspara estimar diferentes tipos de embeddings de texto y RBO para comparar los resultados obtenidos. Los resultados preliminares sugieren que existe una relación estadísticamente significativa entre los scores obtenidos y los reportados en el trabajo de Waller et al., lo que podría señalar la existencia de jergas propias de las comunidades que permiten cuantificar su posicionamiento ideológico.
Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa
Materia
Ciencias Informáticas
PLN
LLM
Redes sociales
Comunidades
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
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