Christopher Bagdon
Christopher Bagdon ist Doktorand und arbeitet am ITEM-Projekt, das sich mit multimodaler Emotionsanalyse besch?ftigt. Er studierte zun?chst Computerlinguistik an der Universit?t Tübingen, wo er sich auf die Erkennung von Hassreden konzentrierte. Anschlie?end setzte er sein Studium der Computerlinguistik an der Universit?t Stuttgart fort und verlagerte seinen Schwerpunkt auf die Emotionsanalyse und die automatisierte Annotation mittels Best-Worst Scaling. Vor Beginn seines Studiums in Deutschland war er Englischlehrer in Japan.
Publikationen
Bagdon, Christopher Doyle et al. (2025): Donate or Create?: Comparing Data Collection Strategies for Emotion-labeled Multimodal Social Media Posts. In: Proceedings of the 63rd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics. Association for Computational Linguistics. S. 17307–17330.
Sch?fer, Johannes et al. (2025): Which Demographics do LLMs Default to During Annotation?. In: Proceedings of the 63rd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics. Association for Computational Linguistics. S. 17331–17348.
Bagdon, Christopher Doyle et al. (2024): “You are an expert annotator”: Automatic Best–Worst-Scaling Annotations for Emotion Intensity Modeling. In: Proceedings of the 2024 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies. Mexico City, Mexico: Association for Computational Linguistics. S. 7917–7929.