The evolution of political memes: Detecting and characterizing internet memes with multi-modal deep learning

A humort és a kulturális relevanciát ötvöző internetes mémek a digitális korszak mindenütt jelenlévő műtárgyává váltak. Ahogy Richard Dawkins Az önző gén című könyvében leírta, a mémek úgy viselkednek, mint a kulturális gének, mivel a “mutáció” és az “öröklődés” összetett folyamatán keresztül terjednek és fejlődnek. Az interneten ezek a mémek aktiválják a kultúrában vagy társadalomban rejlő előítéleteket, és néha felváltják a meggyőző érvek logikus megközelítését. Annak ellenére, hogy a mémek sikeresek az interneten, felismerésük és fejlődésük még mindig kevéssé tanulmányozott. Ebben a kutatásban a Meme-Hunter-t javasoljuk és értékeljük, egy multimodális mélytanulási modellt, amely az interneten található képeket mémekként vagy nem-mémekként osztályozza, és ezt összehasonlítjuk az egymódusú megközelítésekkel. Ezután képhasonlóságot, mémspecifikus optikai karakterfelismerést és arcfelismerést használunk a 2018-as amerikai félidős választásokon a Twitteren megosztott mémcsaládok megtalálására és tanulmányozására. A mémmutáció választási folyamatban történő feltérképezésével ez a tanulmány megerősíti Richard Dawkins koncepcióját a mémek evolúciójáról.