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计算机科学 > 社会与信息网络

arXiv:2402.05882 (cs)
[提交于 2024年2月8日 ]

标题: GET-Tok:一种基于生成式人工智能增强的多模态TikTok数据集,记录2022年秘鲁政变企图

标题: GET-Tok: A GenAI-Enriched Multimodal TikTok Dataset Documenting the 2022 Attempted Coup in Peru

Authors:Gabriela Pinto, Keith Burghardt, Kristina Lerman, Emilio Ferrara
摘要: TikTok是世界上最大和增长最快的社交媒体网站之一。 然而,TikTok的一些功能,如语音转录文本,常常缺失,其他重要功能,如OCR或视频描述,根本不存在。 我们介绍了生成式AI增强的TikTok(GET-Tok)数据,这是一个通过将生成式AI模型与TikTok研究API结合来收集TikTok视频和增强数据的流程。 作为案例研究,我们收集了关于秘鲁前总统佩德罗·卡斯蒂略发起的未遂政变及其相关抗议活动的视频。 这些数据包括从2022年11月20日到2023年3月1日发布的43,697个视频的信息(共102天)。 生成式AI通过TikTok视频的转录文本、视频中所显示内容的文字描述、视频中显示的文字以及视频中表达的立场来增强收集的数据。 总体而言,这一流程将有助于在多模态环境中更好地理解在线讨论,并应用于生成式AI,特别是概述该流程在非英语社交媒体中的实用性。 我们用于生成该流程的代码位于一个公共的Github仓库中:https://github.com/gabbypinto/GET-Tok-Peru。
摘要: TikTok is one of the largest and fastest-growing social media sites in the world. TikTok features, however, such as voice transcripts, are often missing and other important features, such as OCR or video descriptions, do not exist. We introduce the Generative AI Enriched TikTok (GET-Tok) data, a pipeline for collecting TikTok videos and enriched data by augmenting the TikTok Research API with generative AI models. As a case study, we collect videos about the attempted coup in Peru initiated by its former President, Pedro Castillo, and its accompanying protests. The data includes information on 43,697 videos published from November 20, 2022 to March 1, 2023 (102 days). Generative AI augments the collected data via transcripts of TikTok videos, text descriptions of what is shown in the videos, what text is displayed within the video, and the stances expressed in the video. Overall, this pipeline will contribute to a better understanding of online discussion in a multimodal setting with applications of Generative AI, especially outlining the utility of this pipeline in non-English-language social media. Our code used to produce the pipeline is in a public Github repository: https://github.com/gabbypinto/GET-Tok-Peru.
评论: Github仓库:https://github.com/gabbypinto/GET-Tok-Peru
主题: 社会与信息网络 (cs.SI) ; 计算机与社会 (cs.CY); 人机交互 (cs.HC)
引用方式: arXiv:2402.05882 [cs.SI]
  (或者 arXiv:2402.05882v1 [cs.SI] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2402.05882
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

提交历史

来自: Emilio Ferrara [查看电子邮件]
[v1] 星期四, 2024 年 2 月 8 日 18:16:47 UTC (1,564 KB)
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