Overview of PoliticES at IberLEF 2023: Political Ideology Detection in Spanish Texts

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Title: Overview of PoliticES at IberLEF 2023: Political Ideology Detection in Spanish Texts
Other Titles: Resumen de la tarea PoliticES en IberLEF 2023: Detección de Ideología Política en Español
Authors: García-Díaz, José Antonio | Jiménez Zafra, Salud M. | Martín Valdivia, María Teresa | García-Sánchez, Francisco | Ureña López, Luis Alfonso | Valencia García, Rafael
Keywords: Cluster profiling | Political ideology | Author analysis | Demographic and psychographic traits | Perfilado de clústers | Ideología política | Análisis de autores | Rasgos demográficos y psicográficos
Issue Date: Sep-2023
Publisher: Sociedad Española para el Procesamiento del Lenguaje Natural
Citation: Procesamiento del Lenguaje Natural. 2023, 71: 409-416. https://doi.org/10.26342/2023-71-32
Abstract: This paper describes PoliticES 2023, a shared task organized within the workshop IberLEF 2023 in the framework of the 39th edition of the International Conference of the Spanish Society for Natural Language Processing. This second edition of the task shares the goal of the first edition of PoliticES, which is to extract political ideology and other psychographic and demographic characteristics of users in social networks. What is new this year is that the traits are extracted from text clusters of users who share the same traits, and that celebrities have been included as a type of profession. This edition attracted 43 teams, of which 11 submitted results and 8 sent papers describing their systems. Most of the participants proposed Transformers-based approaches, but others also used traditional machine learning algorithms. | Este artículo describe PoliticES 2023, una tarea organizada dentro del taller IberLEF 2023 en el marco de la 39 edición del Congreso Internacional de la Sociedad Española para el Procesamiento del Lenguaje Natural. Esta segunda edición de la tarea comparte el objetivo de la primera edición de PoliticES, extraer la ideología política y otros rasgos psicográficos y demográficos de usuarios en redes sociales. Las novedades son que este año los rasgos se extraen de clústers de textos de usuarios que comparten los mismos rasgos y que se ha incluido celebridades como tipo de profesión. Esta edición ha atraído a 43 equipos, de los cuales 11 enviaron resultados y 8 presentaron artículos describiendo sus sistemas. La mayoría de los participantes propusieron enfoques basados en Transformers, pero también otros utilizaron algoritmos tradicionales de aprendizaje automático.
Sponsor: This work is part of the research projects LaTe4PoliticES (PID2022-138099OB-I00) funded by MCIN/AEI/10.13039/501100011033 and the European Fund for Regional Development (FEDER)-a way to make Europe and LaTe4PSP (PID2019-107652RB-I00/AEI/10.13039/501100011033) funded by MCIN/AEI/10.13039/501100011033. This work is also part part of the research projects AIInFunds (PDC2021-121112-I00) and LTSWM (TED2021-131167B-I00) funded by MCIN/AEI/10.13039/501100011033 and by the European Union NextGenerationEU/PRTR. It also has been partially supported by Project CONSENSO (PID2021-122263OB-C21), Project MODERATES (TED2021-130145B-I00) and Project SocialTox (PDC2022-133146-C21) funded by MCIN/AEI/10.13039/501100011033 and by the European Union NextGenerationEU/PRTR, Project PRECOM (SUBV-00016) funded by the Ministry of Consumer Affairs of the Spanish Government, Project FedDAP (PID2020-116118GA-I00) supported by MICINN/AEI/10.13039/501100011033 and WeLee project (1380939, FEDER Andalucía 2014-2020) funded by the Andalusian Regional Government. Salud María Jiménez-Zafra has been partially supported by a grant from Fondo Social Europeo and the Administration of the Junta de Andalucía (DOC 01073).
URI: http://hdl.handle.net/10045/137193
ISSN: 1135-5948
DOI: 10.26342/2023-71-32
Language: eng
Type: info:eu-repo/semantics/article
Rights: © Sociedad Española para el Procesamiento del Lenguaje Natural. Distribuido bajo Licencia Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0
Peer Review: si
Publisher version: https://doi.org/10.26342/2023-71-32
Appears in Collections:Procesamiento del Lenguaje Natural - Nº 71 (2023)

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