SACRED：オンライン・スピリチュアリティにおけるつながりのタイプを分類するための、忠実で注釈付きのマルチメディア・マルチモーダル・多言語データセット

要旨: 宗教・神学の研究分野において、スピリチュアリティは、その概念が文化を超えるだけでなく、各個人に対して独自の体験を提供するからであるという理由により、重要な研究対象として大きな注目を集めています。しかし社会科学者は、多くの場合、基本的にオンラインでは利用できない限られたデータセットに依存しています。本研究では、社会科学者と共同で、高品質なマルチメディア・マルチモーダル・データセットである\textbf{SACRED}を開発しました。このデータセットでは、分類の忠実性が保証されています。\textbf{SACRED}を用いて、13種類の代表的なLLMの性能に加え、従来型のルールベース手法や微調整（fine-tuned）手法の性能を評価しました。その結果、DeepSeek-V3モデルはこの種の抽象的な概念の分類において良好な性能を示し（すなわち、Quoraテストセットで79.19\%の精度）、またGPT-4o-miniモデルは視覚タスクにおいて他のモデルを上回りました（63.99\%のF1スコア）。伝えられるところによれば、これはオンラインのスピリチュアリティ・コミュニケーションに関する、初めての注釈付きマルチモーダル・データセットです。さらに本研究では、コミュニケーション科学の研究にとって価値のある、新しいタイプのつながり（connectedness）も見出しました。