Multimodal Political Bias Identification and Neutralization

📄 arXiv: 2506.17372v1 📥 PDF

作者: Cedric Bernard, Xavier Pleimling, Amun Kharel, Chase Vickery

分类: cs.CY, cs.AI, cs.CV

发布日期: 2025-06-20

💡 一句话要点

提出多模态政治偏见识别与中和方法以解决偏见问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态融合 政治偏见 文本去偏见 图像处理 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有方法主要集中在文本偏见的识别，忽视了图像作为信息传递媒介的重要性。
  2. 本文提出的模型通过结合文本和图像的偏见识别，采用了图像文本对齐、图像偏见评分和文本去偏见等步骤。
  3. 初步实验结果显示，文本去偏见策略有效识别偏见词汇，ViT模型训练效果良好，语义对齐模型高效，但仍需更多资源和时间优化。

📝 摘要（中文）

由于政治回音室的存在，检测和消除政治文章中主观偏见和情感化语言变得至关重要。然而，现有研究主要集中在文本偏见上，而忽视了图像部分。本文提出了一种模型，结合文本和图像的偏见识别，包含四个步骤：图像文本对齐、图像偏见评分、文本去偏见和最终的去偏见处理。初步结果表明，该方法在文本去偏见策略上能够识别出许多潜在的偏见词汇，ViT模型展示了有效的训练效果，语义对齐模型也表现出高效性。尽管如此，仍需更多的时间和资源以获得更好的结果，并建议进行人工评估以确保新生成文本和图像的语义一致性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决政治文章中存在的主观偏见和情感化语言问题，现有研究多集中于文本，未能充分考虑图像的影响。

核心思路：通过结合文本和图像的偏见识别，提出一种多模态模型，旨在全面识别和中和偏见，增强信息传递的客观性。

技术框架：模型分为四个主要步骤：1) 图像文本对齐，利用CLIP模型对图像进行语义对齐；2) 图像偏见评分，通过ViT分类器评估图像的偏见分数；3) 文本去偏见，使用BERT模型检测并中和偏见词汇；4) 最终去偏见处理，替换文本和图像为中立或降低偏见的版本。

关键创新：该研究的创新在于同时考虑文本和图像的偏见，提出了一个综合的多模态处理框架，区别于以往仅关注文本的单一方法。

关键设计：在模型设计中，采用了CLIP和ViT等先进的深度学习模型，设置了适当的损失函数以优化偏见评分和去偏见效果，确保模型的有效性和准确性。

📊 实验亮点

实验结果显示，文本去偏见策略能够有效识别大量偏见词汇，ViT模型在图像偏见评分上表现出良好的训练效果。语义对齐模型的效率也得到了验证，整体方法在去偏见任务中展现出较强的潜力，尽管仍需进一步优化。

🎯 应用场景

该研究具有广泛的应用潜力，尤其在政治新闻、社交媒体内容审核和信息传播等领域。通过有效识别和中和偏见，能够提升公众对信息的客观理解，减少误导性信息的传播，促进更健康的舆论环境。未来，该方法还可以扩展到其他领域，如广告和市场营销中的情感分析。

📄 摘要（原文）

Due to the presence of political echo chambers, it becomes imperative to detect and remove subjective bias and emotionally charged language from both the text and images of political articles. However, prior work has focused on solely the text portion of the bias rather than both the text and image portions. This is a problem because the images are just as powerful of a medium to communicate information as text is. To that end, we present a model that leverages both text and image bias which consists of four different steps. Image Text Alignment focuses on semantically aligning images based on their bias through CLIP models. Image Bias Scoring determines the appropriate bias score of images via a ViT classifier. Text De-Biasing focuses on detecting biased words and phrases and neutralizing them through BERT models. These three steps all culminate to the final step of debiasing, which replaces the text and the image with neutralized or reduced counterparts, which for images is done by comparing the bias scores. The results so far indicate that this approach is promising, with the text debiasing strategy being able to identify many potential biased words and phrases, and the ViT model showcasing effective training. The semantic alignment model also is efficient. However, more time, particularly in training, and resources are needed to obtain better results. A human evaluation portion was also proposed to ensure semantic consistency of the newly generated text and images.