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A Multimodal Benchmark for Framing of Oil & Gas Advertising and Potential Greenwashing Detection

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# 論文要約
## 背景
- 企業はブランドイメージを向上させるために多額の資金をPRキャンペーンに投資する。
- 石油・ガス企業は「グリーンウォッシング」と呼ばれる行為で批判されることがある。
- フレーミングの理解は、PRキャンペーンの目的や性質を把握するために重要。
## 課題
- フレーミングの変化を大規模に理解することが求められている。
- 過去のテキストのみのデータセットでは不十分で、視覚と言語のモデル（VLM）評価のための新しいデータセットが必要。
## 手法
- FacebookとYouTubeから取得した専門家注釈付きの動画広告データセットを構築。
- 20カ国の50以上の企業や団体に対して、13種類のフレーミングタイプについて注釈を提供。
- VLMの評価に特化した設計。
## 結果
- ベースライン実験では、GPT-4.1が環境メッセージの検出で79%のF1スコアを達成。
- 最良のモデルはグリーンイノベーションのフレーミング識別で46%のF1スコアに留まる。
- VLMが直面する課題として、暗黙のフレーミングや動画の長さ、文化的背景の扱いが挙げられる。
## 限界 / 今後の展望
- 現在のモデルはフレーミングの識別精度が低く、さらなる改善が必要。
- 今後は、暗黙のフレーミングや多様な文化的背景を考慮したモデルの開発が求められる。
- このデータセットはエネルギー分野における戦略的コミュニケーションの多モーダル分析に貢献する。
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ArxivCasterBy YutoTAKAGI