論文の概要: Contrastive Multiple Correspondence Analysis (cMCA): Using Contrastive Learning to Identify Latent Subgroups in Political Parties

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.04540v2
• Date: Fri, 15 Jan 2021 00:43:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-12 03:58:54.707336
• Title: Contrastive Multiple Correspondence Analysis (cMCA): Using Contrastive Learning to Identify Latent Subgroups in Political Parties
• Title（参考訳）: コントラスト多重対応分析(cmca) : コントラスト学習を用いた政党における潜在部分集団の同定
• Authors: Takanori Fujiwara, Tzu-Ping Liu
• Abstract要約: 私たちは、社会科学者がよく遭遇するデータを分析するために、対照的な学習を使用します。 本研究は,欧州,日本,米国における有権者の3つの異なる調査を解析し,対照的なMCAの有用性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.588973722689844
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Scaling methods have long been utilized to simplify and cluster high-dimensional data. However, the latent spaces derived from these methods are sometimes uninformative or unable to identify significant differences in the data. To tackle this common issue, we adopt an emerging analysis approach called contrastive learning. We contribute to this emerging field by extending its ideas to multiple correspondence analysis (MCA) in order to enable an analysis of data often encountered by social scientists -- namely binary, ordinal, and nominal variables. We demonstrate the utility of contrastive MCA (cMCA) by analyzing three different surveys of voters in Europe, Japan, and the United States. Our results suggest that, first, cMCA can identify substantively important dimensions and divisions among (sub)groups that are overlooked by traditional methods; second, for certain cases, cMCA can still derive latent traits that generalize across and apply to multiple groups in the dataset; finally, when data is high-dimensional and unstructured, cMCA provides objective heuristics, above and beyond the standard results, enabling more complex subgroup analysis.
• Abstract（参考訳）: スケーリング手法は長い間、高次元データの単純化とクラスタ化に利用されてきた。 しかし、これらの手法から導かれる潜伏空間は、しばしば非形式的あるいは有意な差を識別できない。 この共通問題に対処するために、コントラスト学習と呼ばれる新たな分析手法を採用する。 我々は、社会科学者がしばしば遭遇するデータ、すなわちバイナリ、順序変数、および名目変数の分析を可能にするために、そのアイデアを多重対応分析(MCA)に拡張することで、この新興分野に貢献する。 本研究では,欧州,日本,米国における有権者の3つの異なる調査を解析し,コントラスト的MCA(cMCA)の有用性を実証する。 以上の結果から,cMCAは従来の手法で見過ごされる(部分群)群間において,実質的に重要な次元と分割を識別できることが示唆された。また,cMCAは,データセット内の複数のグループにまたがって一般化され,適用される遅延特性を導出することができる。

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