Kiri dan Kanan Berbicara dalam Berbagai Bahasa — Secara harfiah

Kiri dan Kanan Berbicara dalam Berbagai Bahasa — Secara harfiah

[ad_1]

Liberal dan konservatif sering terlihat berbicara dalam bahasa yang berbeda. Sebuah studi baru yang menggunakan kecerdasan buatan mengatakan itu sekarang benar-benar benar.

Para peneliti di Carnegie Mellon University mengumpulkan lebih dari 86,6 juta komentar dari lebih dari 6,5 juta pengguna di 200.000 video YouTube, kemudian menganalisisnya menggunakan teknik AI yang biasanya digunakan untuk menerjemahkan antara dua bahasa.

Para peneliti menemukan bahwa orang-orang yang berada di sisi yang berlawanan dari perpecahan politik sering menggunakan kata-kata yang berbeda untuk mengungkapkan gagasan yang serupa. Misalnya, istilah “topeng” di antara para komentator liberal secara kasar setara dengan istilah “moncong” bagi kaum konservatif. Pasangan serupa terlihat untuk “liberal” dan “libtards” serta “solar” dan “fosil”.

Ashique KhudaBukhsh, seorang ilmuwan proyek di CMU yang terlibat dalam penelitian tersebut, mengatakan polarisasi wacana politik Amerika dalam beberapa tahun terakhir mengilhami dia dan rekannya untuk melihat apakah teknik terjemahan dapat mengidentifikasi istilah yang digunakan dalam konteks serupa oleh orang-orang dengan pandangan berbeda.

“Kami berbicara dalam bahasa yang berbeda — itu hal yang mengkhawatirkan,” kata KhudaBukhsh. “Jika ‘topeng’ diterjemahkan menjadi ‘moncong’, Anda langsung tahu bahwa ada perdebatan besar seputar topeng dan kebebasan berbicara.”

Dalam studi tersebut, para peneliti Carnegie Mellon menggunakan teknik yang telah mendorong peningkatan besar dalam terjemahan otomatis kata dan frasa antara bahasa yang berbeda. Ini bergantung pada pemeriksaan seberapa sering sebuah kata muncul dekat dengan kata-kata lain yang dikenal dan membandingkan polanya dengan bahasa lain. Misalnya, hubungan antara istilah “mobil” dan “jalan”, yang dinyatakan secara matematis, mungkin sama dalam dua bahasa yang berbeda, memungkinkan komputer mempelajari cara menyimpulkan terjemahan yang benar dari salah satu istilah.

Peserta pawai protes.Foto: Erik McGregor / Getty Images

Dalam kasus komentar bernuansa politik, para peneliti menemukan bahwa kata-kata yang berbeda menempati tempat yang sama dalam leksikon masing-masing komunitas. Surat kabar tersebut, yang telah diposting online tetapi belum ditinjau sejawat, melihat komentar yang diposting di bawah video pada empat saluran yang mencakup berita AS yang condong ke kiri dan kanan — MSNBC, CNN, Fox News, dan OANN.

KhudaBukhsh mengatakan jejaring sosial mungkin menggunakan teknik seperti yang dikembangkan timnya untuk membangun jembatan antara komunitas yang bertikai. Sebuah jaringan dapat memunculkan komentar yang menghindari istilah kontroversial atau “asing”, alih-alih menampilkan komentar yang mewakili kesamaan, sarannya. “Pergi ke platform media sosial manapun; ini menjadi sangat beracun, dan hampir tidak ada interaksi yang diketahui ”antara pengguna dengan sudut pandang politik yang berbeda, katanya.

Tetapi Morteza Dehghani, seorang profesor di University of Southern California yang mempelajari media sosial menggunakan metode komputasi, menemukan pendekatan yang bermasalah. Dia mencatat bahwa makalah Carnegie Mellon menganggap “BLM” (Black Lives Matter) dan “ALM” (semua materi kehidupan) sebagai pasangan yang “dapat diterjemahkan”, mirip dengan “topeng” dan “moncong”.

Diposting oleh : Lagutogel

Tinggalkan Balasan

Alamat email Anda tidak akan dipublikasikan.

Releated

Teks Yang Didukung AI Dari Program Ini Bisa Menipu Pemerintah

Teks Yang Didukung AI Dari Program Ini Bisa Menipu Pemerintah

[ad_1] Pada bulan Oktober 2019, Idaho mengusulkan untuk mengubah program Medicaidnya. Negara bagian membutuhkan persetujuan dari pemerintah federal, yang meminta umpan balik publik melalui Medicaid.gov. Sekitar 1.000 komentar tiba. Tapi setengahnya bukan dari warga yang peduli atau bahkan troll internet. Mereka dihasilkan oleh kecerdasan buatan. Dan sebuah penelitian menemukan bahwa orang tidak dapat membedakan antara […]

Algoritma Membantu Komunitas Mendeteksi Pipa Timbal

Algoritma Membantu Komunitas Mendeteksi Pipa Timbal

[ad_1] Lebih dari enam Bertahun-tahun setelah penduduk Flint, Michigan, menderita keracunan timbal yang meluas dari air minum mereka, ratusan juta dolar telah dihabiskan untuk meningkatkan kualitas air dan meningkatkan perekonomian kota. Namun warga masih melaporkan sejenis PTSD komunitas, menunggu di antrean panjang toko bahan makanan untuk membeli air kemasan dan filter. Laporan media Rabu mengatakan […]