Penelitian mengidentifikasi tweet dari Pakistan yang mendukung India selama krisis
Internet

Penelitian mengidentifikasi tweet dari Pakistan yang mendukung India selama krisis


Kredit: Unsplash/CC0 Domain Publik

India dan Pakistan telah berperang empat kali dalam beberapa dekade terakhir, tetapi ketika India menghadapi kekurangan oksigen di rumah sakitnya selama gelombang COVID-19 baru-baru ini, Pakistan menawarkan bantuan.

Di Twitter, tagar seperti #IndiaNeedsOxygen dan #PakistanStandsWithIndia menjadi tren. Menemukan tweet positif ini, bagaimanapun, tidak semudah hanya menjelajahi hashtag yang mendukung atau melihat posting paling populer. Tweet negatif sering membajak tagar yang mendukung untuk trolling atau berkelahi dengan pengguna lain. Dan algoritme Twitter tidak disetel untuk memunculkan tweet paling positif selama krisis.

Ashique KhudaBukhsh dari Institut Teknologi Bahasa (LTI) Universitas Carnegie Mellon memimpin tim peneliti yang menggunakan pembelajaran mesin untuk mengidentifikasi tweet yang mendukung dari Pakistan selama krisis COVID-19 di India. Dalam pergolakan krisis kesehatan masyarakat, kata-kata harapan bisa menjadi obat yang disambut baik.

“Ketika sebuah negara mengalami krisis kesehatan nasional, semakin banyak pesan dukungan yang Anda lihat, semakin baik,” kata KhudaBukhsh. “Jika Anda hanya mencari secara acak, Anda akan menemukan tweet positif sekitar 44% dari waktu. Metode kami memberikan seseorang tweet positif 83% dari waktu. Orang itu harus bekerja lebih sedikit untuk menemukan tweet yang mendukung. .”

Dengan menggabungkan pengklasifikasi bahasa yang ada—algoritma yang dilatih oleh pembelajaran mesin yang menentukan, misalnya, apakah ucapan itu positif atau negatif, penuh harapan atau menyusahkan—tim mengembangkan sistem yang mengidentifikasi tweet Pakistan yang mendukung atau positif tentang India 83% dari waktu, jauh lebih baik daripada metode yang ada. Tim menggunakan metode mereka untuk menyimpulkan bahwa lebih dari 85% tweet yang diposting tentang krisis COVID-19 di India dari Pakistan mendukung.

“Kami memiliki batasan tetapi tidak di hati kami,” salah satu tweet yang terdeteksi oleh tim dimulai.

Tim tersebut termasuk KhudaBukhsh, Clay H. Yoo dan Rupak Sarkar dari LTI dan Shriphani Palakodety, seorang insinyur dengan blockchain dan perusahaan AI Onai yang memperoleh gelar masternya dari LTI. Mereka mempublikasikan hasil mereka dalam sebuah makalah berjudul, “Empati dan Harapan: Transfer Sumber Daya Untuk Model Dinamika Media Sosial Antar Negara,” yang diterima di ACL Association for Computational Linguists Workshop on Natural Language Processing for Positive Impact. Pekerjaan itu dilakukan secara real-time dengan krisis dan sebagai anggota tim khawatir tentang kesehatan orang yang dicintai di India.

Penelitian ini signifikan di beberapa bidang. Pertama, tim menunjukkan bahwa pengklasifikasi bahasa yang ada dapat berguna dalam konteks yang luas. Hal ini penting karena untuk menyebarkan classifier yang akan berguna di tengah krisis, harus dibangun dengan cepat. Itu tidak dapat dibangun dari awal, dan tim ingin melihat apakah penelitian yang ada tentang pengklasifikasi bahasa dapat membantu.

Untuk mendeteksi tweet yang mendukung selama krisis COVID-19 India, tim menggunakan pengklasifikasi pidato harapan yang dibuat KhudaBukhsh dan Palakodety dengan mendiang Jaime Carbonell, seorang profesor terkemuka di School of Computer Science yang mendirikan LTI, untuk mengidentifikasi komentar positif YouTube di video yang diposting tentang eskalasi konflik 2019 antara India dan Pakistan atas Kashmir. Tim kemudian menggabungkan pengklasifikasi harapan-ucapan dengan pengklasifikasi empati-distress yang dikenal.

Meskipun dua pengklasifikasi bahasa ini dibangun untuk alasan yang berbeda dan dilatih pada data yang berbeda, mereka secara efektif mendeteksi tweet positif selama lonjakan COVID di India.

“Kami menunjukkan bahwa ada semacam universalitas dalam cara kami mengekspresikan emosi,” kata KhudaBukhsh. “Dan kami menunjukkan bahwa kami dapat menggunakan solusi yang ada, menggabungkannya, dan menyerang krisis di masa depan dengan cepat.

Penelitian ini juga berpotensi signifikan terhadap krisis di India. KhudaBukhsh dan Carbonell membayangkan pengklasifikasi pidato harapan sebagai cara alternatif untuk memerangi ujaran kebencian. Alih-alih mendeteksi dan menghapus, mengecilkan atau memblokir ujaran kebencian—yang banyak beredar di internet—pasangan ini berusaha menggunakan pengklasifikasi ucapan harapan mereka untuk mengidentifikasi dan memperkuat pesan yang mendukung. Orang-orang dipengaruhi oleh apa yang mereka lihat dan baca, dan jika pesan harapan diletakkan di depan mereka daripada pesan kebencian, itu dapat memengaruhi cara mereka berpikir dan bertindak.

Tim mengidentifikasi tweet yang menawarkan doa ke India, berbicara kepada kemanusiaan bersama dari dua negara dan mengirim cinta.

“Sedih melihat situasi di lingkungan kami. Kirim cinta dan doa dari Pakistan. Semoga Allah SWT membantu umat manusia melalui pandemi ini. Tetap kuat. Tetap aman,” tweet yang ditemukan oleh tim membaca.

Menekankan dukungan antara India dan Pakistan dapat membuat perbedaan, kata KhudaBukhsh. Dan karena begitu banyak perkelahian sekarang terjadi melalui internet, mungkin itu adalah tempat untuk memulai.

“Kedua negara ini memiliki masa lalu yang begitu sengit,” kata KhudaBukhsh. “Setiap perilaku positif dari kedua belah pihak dapat membantu mempromosikan perdamaian dunia.”


AI mungkin salah mengira diskusi catur sebagai pembicaraan rasis


Informasi lebih lanjut:
Empati dan Harapan: Transfer Sumber Daya untuk Model Dinamika Media Sosial Antar Negara. arXiv:2106.12044 [cs.SI] arxiv.org/abs/2106.12044

Disediakan oleh Universitas Carnegie Mellon

Kutipan: Penelitian mengidentifikasi tweet dari Pakistan yang mendukung India selama krisis (2021, 15 Juli) diambil 15 Juli 2021 dari https://techxplore.com/news/2021-07-tweets-pakistan-india-crisis.html

Dokumen ini tunduk pada hak cipta. Terlepas dari transaksi wajar apa pun untuk tujuan studi atau penelitian pribadi, tidak ada bagian yang boleh direproduksi tanpa izin tertulis. Konten disediakan untuk tujuan informasi saja.


Halaman Ini Di Persembahkan Oleh : Togel Singapore