Human vs. LMMs: Exploring the Discrepancy in Emoji Interpretation and Usage in Digital Communication

📄 arXiv: 2401.08212v2 📥 PDF

作者: Hanjia Lyu, Weihong Qi, Zhongyu Wei, Jiebo Luo

分类: cs.CV

发布日期: 2024-01-16 (更新: 2024-04-15)

备注: Accepted for publication in ICWSM 2024

💡 一句话要点

探讨LMMs在数字沟通中对表情符号理解的差异

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

关键词: 表情符号理解 多模态模型 社交媒体分析 文化偏见 人机交互

📋 核心要点

  1. 现有研究对大型多模态模型在表情符号使用上的表现缺乏深入理解，尤其是在文化背景下的差异。
  2. 本研究通过分析GPT-4V在表情符号使用中的行为，探讨其与人类使用的相似性与差异性，旨在揭示模型的局限性。
  3. 研究结果显示，GPT-4V在表情符号的解读上存在明显的偏差，反映出其训练数据的文化偏见和对非英语文化的不足适应性。

📝 摘要（中文）

利用大型多模态模型（LMMs）模拟人类在处理多模态信息时的行为，尤其是在社交媒体背景下，已引起广泛关注。表情符号作为数字沟通中独特的元素，对于丰富和澄清情感及语调至关重要。然而，目前尚不清楚先进模型如GPT-4V在在线互动的细微语境中如何解读和使用表情符号。本研究旨在填补这一空白，通过考察GPT-4V在模仿人类表情符号使用方面的表现，发现人类与GPT-4V之间存在明显差异，这可能源于人类解读的主观性及GPT-4V以英语为中心的训练限制，暗示了文化偏见和对非英语文化的不足表现。

🔬 方法详解

问题定义：本研究旨在解决大型多模态模型（如GPT-4V）在解读和使用表情符号时与人类之间的差异，现有方法未能充分考虑文化背景对表情符号理解的影响。

核心思路：通过对GPT-4V在表情符号使用上的行为进行系统分析，比较其与人类在社交媒体上的使用方式，揭示模型的局限性和潜在的文化偏见。

技术框架：研究采用定量与定性相结合的方法，首先收集社交媒体数据，然后对GPT-4V的表情符号使用进行分析，最后与人类用户的使用模式进行对比。

关键创新：本研究的创新点在于首次系统性地比较了大型多模态模型与人类在表情符号使用上的差异，揭示了模型在文化适应性方面的不足。

关键设计：研究中采用了多样化的社交媒体数据集，设计了特定的评估指标来量化表情符号的使用效果，并分析了模型在不同文化背景下的表现。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，GPT-4V在表情符号的使用上与人类存在显著差异，尤其在文化背景的适应性方面。具体而言，模型在非英语文化的表情符号解读上表现不佳，显示出其训练数据的局限性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括社交媒体分析、情感计算和人机交互等。通过深入理解LMMs在表情符号使用中的局限性，可以为未来的模型设计提供指导，提升其在多文化环境中的适应能力，进而改善用户体验。

📄 摘要（原文）

Leveraging Large Multimodal Models (LMMs) to simulate human behaviors when processing multimodal information, especially in the context of social media, has garnered immense interest due to its broad potential and far-reaching implications. Emojis, as one of the most unique aspects of digital communication, are pivotal in enriching and often clarifying the emotional and tonal dimensions. Yet, there is a notable gap in understanding how these advanced models, such as GPT-4V, interpret and employ emojis in the nuanced context of online interaction. This study intends to bridge this gap by examining the behavior of GPT-4V in replicating human-like use of emojis. The findings reveal a discernible discrepancy between human and GPT-4V behaviors, likely due to the subjective nature of human interpretation and the limitations of GPT-4V's English-centric training, suggesting cultural biases and inadequate representation of non-English cultures.