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Erschienen in:

2024 | OriginalPaper | Buchkapitel

Annotating Social Data with Speaker/User Engagement. Illustration on Online Hate Characterization in French

verfasst von : Delphine Battistelli, Valentina Dragos, Jade Mekki

Erschienen in: Proceedings of Third International Conference on Computing and Communication Networks

Verlag: Springer Nature Singapore

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Abstract

This paper presents an annotation framework relying on the linguistic notion of speaker/user engagement. This notion is suitable for a finer characteriza- tion of online hateful discourse as it allows addressing the following question: does the speaker engage himself to the truthfulness of hate content? Two resources were built to support the annotation framework: a taxonomy of speaker/user engage- ment degrees and a rich semantic resource of pictograms/emoticons. The paper describes the resources used and the annotation process. Preliminary experiments and results on sexism characterization in French are also presented.

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https://emojipedia.org/.

The definition of sexism used it’s the one given by the European Council.

Supervised learning models from scikit-learn.

Ktrain’s GitHub.

CamemBERT-base version on Hugging Face site.

Al-Azani, S., El-Alfy, E.S.M.: Early and late fusion of emojis and text to enhance opinion mining. IEEE Access 9, 121031–121045 (2021)CrossRef

Al-Halah, Z., Aitken, A., Shi, W., Caballero, J.: Smile, be happy:) emoji embedding for visual sentiment analysis. In: Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision Workshops, pp. 0–0 (2019)

Bassignana, E., Basile, V., Patti, V., et al.: Hurtlex: a multilingual lexicon of words to hurt. In: CEUR Workshop Proceedings, vol. 2253, pp. 1–6. CEUR-WS (2018)

Battistelli, D., Amardeilh, F.: Knowledge claims in scientific literature, uncertainty and semantic annotation: a case study in the biological domain. In: Semantic Authoring, Annotation and Knowledge Markup Workshop (SAAKM 2009) (2009)

Battistelli, D., Bruneau, C., Dragos, V.: Building a formal model for hate detection in French corpora. Procedia Comput. Sci. 176, 2358–2365 (2020)CrossRef

Bergqvist, H., Knuchel, D.: Explorations of engagement: introduction. Open Linguist. 5(1), 650−665 (2019)

Bick, E.: Annotating emoticons and emojis in a german-danish social media corpus for hate speech research. RASK–International J. Lang. Commun. 52, 1–20 (2020)

Chiril, P., Moriceau, V., Benamara, F., Mari, A., Origgi, G., Coulomb-Gully, M.: An annotated corpus for sexism detection in french tweets. In: Proceedings of the 12th Language Resources and Evaluation Conference, pp. 1397–1403 (2020)

Chiril, P., Moriceau, V., Benamara, F., Mari, A., Origgi, G., Coulomb-Gully, M.: He said “who’s gonna take care of your children when you are at acl?”: reported sexist acts are not sexist. In: Proceedings of the 58th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, pp. 4055–4066 (2020)

10.

Desclés, J.P.: Prise en charge, engagement et désengagement. Lang. Fr. 2, 29–53 (2009)CrossRef

11.

Evans, V.: The Emoji Code: How Smiley Faces, Love Hearts and Thumbs Up are Changing the Way we Communicate. Michael O’Mara Books (2017)

12.

Fernández-Gavilanes, M., Costa-Montenegro, E., García-Méndez, S., González-Castaño, F.J., Juncal-Martínez, J.: Evaluation of online emoji description resources for sentiment analysis purposes. Expert Syst. Appl. 184, 115279 (2021)CrossRef

13.

Godard, R., Holtzman, S.: The multidimensional lexicon of emojis: a new tool to assess the emotional content of emojis. Front. Psychol. 13 (2022)

14.

Halté, P.: Les marques modales dans les chats: étude sémiotique et pragmatique des interjec- tions et des émoticônes dans un corpus de conversations synchrones en ligne. Ph.D. thesis, University of Luxembourg, Luxembourg, Luxembourg (2013)

15.

Halté, P.: Les émoticônes: de la signification des affects aux stratégies conversationnelles. Communiquer (28) (2020)

16.

Hemati, H.H., Alavian, S.H., Beigy, H., Sameti, H.: Sutnlp at semeval-2023 task 10: Rlat- transformer for explainable online sexism detection. In: Proceedings of the The 17th Interna tional Workshop on Semantic Evaluation (SemEval-2023), pp. 347–356 (2023)

17.

Kirk, H.R., Vidgen, B., Röttger, P., Thrush, T., Hale, S.A.: Hatemoji: A test suite and adversarially-generated dataset for benchmarking and detecting emoji-based hate. arXiv:2108.05921 (2021)

18.

Kralj Novak, P., Smailovic´, J., Sluban, B., Mozeticˇ, I.: Emoji sentiment ranking 1.0 (2015)

19.

Liang, W., Liang, K.H., Yu, Z.: Herald: an annotation efficient method to detect user disen- gagement in social conversations. arXiv:2106.00162 (2021)

20.

Malecki, W., Kowal, M., Dobrowolska, M., Sorokowski, P.: Defining online hating and online haters. Front. Psychol. 12, 744614 (2021)CrossRef

21.

Robertson, A., Liza, F.F., Nguyen, D., McGillivray, B., Hale, S.A.: Semantic journeys: quanti- fying change in emoji meaning from 2012–2018. arXiv:2105.00846 (2021)

22.

Rong, S., Wang, W., Mannan, U.A., de Almeida, E.S., Zhou, S., Ahmed, I.: An empirical study of emoji use in software development communication. Inf. Softw. Technol.ol. 148, 106912 (2022)CrossRef

23.

Shoeb, A.A.M., De Melo, G.: Emotag1200: understanding the association between emojis and emotions. In: Proceedings of the 2020 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP), pp. 8957–8967 (2020)

Titel: Annotating Social Data with Speaker/User Engagement. Illustration on Online Hate Characterization in French
verfasst von: Delphine Battistelli
Valentina Dragos
Jade Mekki
Verlag: Springer Nature Singapore
Buch: Proceedings of Third International Conference on Computing and Communication Networks
Print ISBN: 978-981-9708-91-8

Electronic ISBN: 978-981-9708-92-5

Copyright-Jahr: 2024
DOI: https://doi.org/10.1007/978-981-97-0892-5_25

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Abstract

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