Evoluția memelor politice: Detectarea și caracterizarea memelor de pe internet cu învățare profundă multimodală

Combinând umorul cu relevanța culturală, memele de pe internet au devenit un artefact omniprezent al erei digitale. Așa cum a descris Richard Dawkins în cartea sa The Selfish Gene (Gena egoistă), memele se comportă ca niște gene culturale, deoarece se propagă și evoluează printr-un proces complex de „mutație” și „moștenire”. Pe internet, aceste meme activează prejudecăți inerente unei culturi sau societăți, înlocuind uneori abordările logice ale argumentării persuasive. În ciuda succesului pe care îl au pe internet, detectarea și evoluția lor au rămas prea puțin studiate. În cadrul acestei cercetări, propunem și evaluăm Meme-Hunter, un model multimodal de învățare profundă pentru a clasifica imaginile de pe internet ca fiind meme sau non-meme, și îl comparăm cu abordările unimodale. Apoi, folosim similaritatea imaginilor, recunoașterea optică a caracterelor specifice meme-urilor și detectarea fețelor pentru a găsi și a studia familiile de meme-uri partajate pe Twitter în alegerile de la mijlocul mandatului din 2018 din SUA. Prin cartografierea mutației meme-urilor într-un proces electoral, acest studiu confirmă conceptul lui Richard Dawkins de evoluție a meme-urilor.

.