論文の概要: An Ordinal Latent Variable Model of Conflict Intensity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.03971v1
• Date: Sat, 8 Oct 2022 08:59:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-11 19:23:58.985737
• Title: An Ordinal Latent Variable Model of Conflict Intensity
• Title（参考訳）: 競合強度の順序的潜在変数モデル
• Authors: Niklas Stoehr, Lucas Torroba Hennigen, Josef Valvoda, Robert West, Ryan Cotterell, Aaron Schein
• Abstract要約: ゴールドスタインスケール(Goldstein Scale)は、コンフリクトからコラボレーティブまで、個々の事象を1次元のスケールでランク付けする。 この尺度は、死者数だけでなく、事件に関与した加害者や被害者のタイプも無視する。 本稿では,事象に関連する全主観的述語オブジェクトに対する確率的生成モデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.49424978353101
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: For the quantitative monitoring of international relations, political events are extracted from the news and parsed into "who-did-what-to-whom" patterns. This has resulted in large data collections which require aggregate statistics for analysis. The Goldstein Scale is an expert-based measure that ranks individual events on a one-dimensional scale from conflictual to cooperative. However, the scale disregards fatality counts as well as perpetrator and victim types involved in an event. This information is typically considered in qualitative conflict assessment. To address this limitation, we propose a probabilistic generative model over the full subject-predicate-quantifier-object tuples associated with an event. We treat conflict intensity as an interpretable, ordinal latent variable that correlates conflictual event types with high fatality counts. Taking a Bayesian approach, we learn a conflict intensity scale from data and find the optimal number of intensity classes. We evaluate the model by imputing missing data. Our scale proves to be more informative than the original Goldstein Scale in autoregressive forecasting and when compared with global online attention towards armed conflicts.
• Abstract（参考訳）: 国際関係の定量的なモニタリングのために、政治イベントはニュースから抽出され、「全体」パターンに解析される。 この結果、分析に集約統計を必要とする大規模なデータ収集が実現した。 ゴールドスタインスケール(Goldstein Scale)は、専門家による尺度で、個々の事象を1次元のスケールで比較する尺度である。 しかし、このスケールは死亡者数や加害者、被害者の種類を無視している。 この情報は一般的に質的な紛争評価において考慮される。 この制限に対処するために、我々はイベントに関連する全主語-述語-量化子-オブジェクトタプルに対する確率的生成モデルを提案する。 コンフリクト強度を、コンフリクトの事象タイプと高い死亡率を関連付ける解釈可能な順序的潜在変数として扱う。 ベイズ的アプローチをとると、データから衝突強度スケールを学び、最適な強度クラス数を見つける。 欠落したデータを入力してモデルを評価する。 私たちのスケールは、自己回帰的な予測と、武力紛争に対するグローバルなオンラインの注意と比較して、オリジナルのgoldsteinスケールよりも有益であることが証明されます。

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