Penyesuaian Konsep Identitas Sosial pada Korpus Ujaran Kebencian, Pendekatan Komputasional Linguistik

Abstract

The identification of hate speech must be accompanied by the identification of social identity concepts. This study aims to provide an alternative corpus with text metadata and social identity based on relevant laws that are designed to be implemented in machine learning. Two key questions are addressed: what social identity semantic domains are realized in the corpus, and what are the accuracy measurement results from the corpus? To achieve these aims, the study adopts a mixed-methods approach: qualitative for the first question and quantitative for the second. This research falls under the broader umbrella of computational linguistics, utilizing semantic domain theory and natural language processing. The first approach shows that the corpus only contributes five out of nine formulated domains, dominated by negative (uncategorized), religion, and ethnicity. The second approach indicates suboptimal conditions in the annotation distribution of the corpus, despite an average accuracy rate of over 80%. This condition limits the model’s ability to generalize beyond the information within the corpus, especially regarding social identity categories that are not fully represented. This study differs from previous ones by focusing on data categorization based on more up-to-date legal sources. Future research could elaborate on this work by incorporating new language use concepts aligned with the corpus's original goal to detect hate speech.Identifikasi ujaran kebencian harus dibarengi dengan identifikasi konsep identitas sosial. Penelitian ini berupaya memberikan korpus alternatif dengan metadata teks dan identitas sosial berdasarkan hukum terkait. Untuk itu terdapat dua pertanyaan yang perlu di jawab, yaitu apa saja domain semantik identitas sosial yang terealisasi dalam korpus serta bagaimana hasil pengujian dari korpus tersebut. Dengan tujuan tersebut, penelitian ini mengadopsi metode penelitian campuran, yaitu kualitatif untuk pertanyaan pertama dan kuantitatif untuk pertanyaan kedua. Payung besar penelitian ini adalah Linguistik Komputasional yang memanfaatkan teori Domain Semantik dan perhitungan algoritma pembelajaran mesin. Teori tersebut digunakan untuk memproses data korpus ujaran kebencian sebagai luaran dari penelitian sebelumnya yang tersedia secara open-source. Hasil analisis memproyeksikan adanya kondisi yang kurang layak dari segi distribusi anotasi pada korpus, walaupun luaran pengujian akurasi memunculkan angka rata-rata di atas 80%. Kondisi ini mengakibatkan model mesin memiliki kemampuan terbatas hanya pada informasi di dalam korpus saja, sedangkan terdapat kategori identitas sosial yang pengetahuannya tidak termuat dalam korpus. Penelitian ini membedakan dengan penelitian sebelumnya dengan berfokus pada kategorisasi data berdasarkan sumber hukum terkait yang lebih mutakhir. Luaran penelitian dapat dilanjutkan dengan penambahan konsep penggunaan bahasa baru yang sesuai dengan tujuan awal korpus, yaitu mendeteksi ujaran kebencia