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/2007.04540v3
- Date: Thu, 1 Jun 2023 15:30:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-03 02:31:24.787478
- 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: コントラッシブラーニングと呼ばれる新たな分析アプローチを採用しています。
我々は、そのアイデアを複数の対応分析に拡張することで、この分野に貢献する。
我々は、アメリカ合衆国とイギリスの有権者の2つの異なる調査を分析して、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 general latent spaces across all predefined
groups derived from these methods sometimes do not fall into researchers'
interest regarding specific patterns within groups. To tackle this issue, we
adopt an emerging analysis approach called contrastive learning. We contribute
to this growing field by extending its ideas to multiple correspondence
analysis (MCA) in order to enable an analysis of data often encountered by
social scientists -- containing binary, ordinal, and nominal variables. We
demonstrate the utility of contrastive MCA (cMCA) by analyzing two different
surveys of voters in the U.S. and U.K. Our results suggest that, first, cMCA
can identify substantively important dimensions and divisions among subgroups
that are overlooked by traditional methods; second, for other cases, cMCA can
derive latent traits that emphasize subgroups seen moderately in those derived
by traditional methods.
- 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、これらの方法から導かれるすべての予め定義された群にまたがる一般の潜在空間は、しばしば群内の特定のパターンに関する研究者の関心の対象とならない。
この問題に取り組むために,我々はコントラスト学習と呼ばれる新しい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の分析を可能にするために、そのアイデアを複数の対応分析(MCA)に拡張することで、この成長分野に貢献する。
この結果から,cmcaは従来の手法で見過ごされているサブグループの中で,統計的に重要な次元と分割を識別できることが示唆され,また,他のケースでは,cmcaが従来の手法で中程度に見られたサブグループを強調する潜在特性を導出することができる。
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