GPT-4V(ision) as A Social Media Analysis Engine

最近的研究提供了有关大型多模型模型（LMMs）在各种常规视觉和语言任务中的非凡能力的见解。人们越来越关注LMMs在更专业领域的表现。社交媒体内容本质上是多模式的，融合了文本、图像、视频和有时音频。理解社交多媒体内容仍然是当代机器学习框架面临的一个具有挑战性的问题。在本文中，我们探讨了GPT-4V（ision）在社交多媒体分析方面的能力。我们选择了五个代表性的任务，包括情感分析、仇恨言论检测、虚假新闻识别、人口统计推断和政治意识形态检测，来评估GPT-4V。我们的调查始于对每个任务使用现有基准数据集的初步定量分析，随后仔细审查结果并选择定性样本，以说明GPT-4V在理解多模式社交媒体内容方面的潜力。GPT-4V在这些任务中表现出了显著的效能，展示了诸如图像-文本对的联合理解、上下文和文化意识以及广泛的常识知识等优势。尽管GPT-4V在社交媒体领域的整体能力令人印象深刻，但仍存在显著的挑战。GPT-4V在涉及多语言社交多媒体理解的任务上遇到困难，并且在概括社交媒体的最新趋势方面存在困难。此外，它在涉及演变中的名人和政治家知识的上下文中生成错误信息的倾向，反映了已知的幻觉问题。我们的研究结果揭示了LMMs在通过分析多模式信息来增强我们对社交媒体内容及其用户的理解方面具有广阔的前景。

论文旨在评估GPT-4V在社交多媒体分析中的能力，包括情感分析、仇恨言论检测、假新闻识别、人口统计推断和政治意识形态检测等五个任务。同时，还探讨了GPT-4V在多语言社交多媒体理解和最新社交媒体趋势方面的挑战。

论文使用GPT-4V模型对社交多媒体进行分析，展示了该模型在处理图像-文本对、文化背景和常识知识方面的强大能力。但是，该模型在处理多语言社交多媒体和新兴社交媒体趋势方面存在挑战，并且在处理新兴名人和政治家知识时存在幻觉问题。

论文使用了现有的基准数据集进行了五个任务的定量分析，并选择了一些定性样本来展示GPT-4V在社交多媒体分析中的潜力。实验结果表明，GPT-4V在这些任务中表现出了显著的效果，展示了处理图像-文本对、文化背景和常识知识方面的强大能力。但是，该模型在处理多语言社交多媒体和新兴社交媒体趋势方面存在挑战，并且在处理新兴名人和政治家知识时存在幻觉问题。

最近在这个领域中，还有一些相关的研究，例如：1. Multi-Modal Transformer for Unaligned Multimodal Language Sequences (ACL 2021); 2. Multimodal Transformer for Multimodal Language Processing (EMNLP 2020); 3. Social Media Analysis with Multimodal Transformers (AAAI 2020)。