論文の概要: Mining International Political Norms from the GDELT Database

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.14027v2
• Date: Mon, 20 Apr 2020 16:11:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-18 01:42:59.156656
• Title: Mining International Political Norms from the GDELT Database
• Title（参考訳）: GDELTデータベースによる国際政治ノームのマイニング
• Authors: Rohit Murali, Suravi Patnaik, Stephen Cranefield
• Abstract要約: 本研究は,マルチエージェントシステムにおけるエージェントアクションの管理において,規範が果たす役割について考察する。 我々はGDELTデータセットを使用し、ニュースレポートから抽出した国際イベントの機械符号化記録を含む。 ベイズ的ノルム採掘機構を用いて、観測された振る舞いを最もよく説明できるノルムを同定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.190574537106449
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Researchers have long been interested in the role that norms can play in governing agent actions in multi-agent systems. Much work has been done on formalising normative concepts from human society and adapting them for the government of open software systems, and on the simulation of normative processes in human and artificial societies. However, there has been comparatively little work on applying normative MAS mechanisms to understanding the norms in human society. This work investigates this issue in the context of international politics. Using the GDELT dataset, containing machine-encoded records of international events extracted from news reports, we extracted bilateral sequences of inter-country events and applied a Bayesian norm mining mechanism to identify norms that best explained the observed behaviour. A statistical evaluation showed that the normative model fitted the data significantly better than a probabilistic discrete event model.
• Abstract（参考訳）: 研究者は長年、マルチエージェントシステムにおけるエージェントアクションの管理においてノルムが果たす役割に興味を持ってきた。 人間社会からの規範的概念の形式化や、オープンソフトウェアシステムの政府への適応、人間と人工社会における規範的過程のシミュレーションなど、多くの研究がなされている。 しかし、人間社会の規範を理解するために、規範的mas機構を適用する作業は、比較的少ない。 この研究は、国際政治の文脈でこの問題を調査する。 我々は,GDELTデータセットを用いて,ニュースレポートから抽出した国際事象の機械符号化記録を抽出し,バイーシアン・ノルム・マイニング機構を用いて,観測行動の最もよく説明された規範を同定した。 統計的評価の結果,規範モデルの方が確率的離散事象モデルよりも有意に優れていることがわかった。

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