論文の概要: Voting Booklet Bias: Stance Detection in Swiss Federal Communication

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.08999v1
• Date: Thu, 15 Jun 2023 09:49:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-16 15:23:39.633004
• Title: Voting Booklet Bias: Stance Detection in Swiss Federal Communication
• Title（参考訳）: スイス連邦通信委員会:投票用紙のバイアス検出
• Authors: Eric Egli, Noah Mami\'e, Eyal Liron Dolev and Mathias M\"uller
• Abstract要約: 我々は最近のスタンス検出手法を用いて、有権者のための公式情報ブックレットにおける文のスタンス(例えば、反対か中立か)を研究する。 私たちの主な目標は、基本的な質問に答えることです。 本研究は,今後の投票帳簿の編集プロセスと,政治談話分析のためのより良い自動システムの設計に影響を及ぼすものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this study, we use recent stance detection methods to study the stance (for, against or neutral) of statements in official information booklets for voters. Our main goal is to answer the fundamental question: are topics to be voted on presented in a neutral way? To this end, we first train and compare several models for stance detection on a large dataset about Swiss politics. We find that fine-tuning an M-BERT model leads to the best accuracy. We then use our best model to analyze the stance of utterances extracted from the Swiss federal voting booklet concerning the Swiss popular votes of September 2022, which is the main goal of this project. We evaluated the models in both a multilingual as well as a monolingual context for German, French, and Italian. Our analysis shows that some issues are heavily favored while others are more balanced, and that the results are largely consistent across languages. Our findings have implications for the editorial process of future voting booklets and the design of better automated systems for analyzing political discourse. The data and code accompanying this paper are available at https://github.com/ZurichNLP/voting-booklet-bias.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,有権者のための公式情報ブックレットにおける文のスタンス(反対・中立)を,近年のスタンス検出手法を用いて調査する。 私たちの主な目標は、基本的な質問に答えることです。 この目的のために,我々はまず,スイス政治に関する大規模データセット上で,スタンス検出のためのモデルをいくつかトレーニングし比較した。 M-BERTモデルを微調整すると精度が向上する。 スイス連邦投票簿(swiss federal voting booklet)から抽出された2022年9月のスイス大衆投票に関する発言のスタンスを分析するために、最善のモデルを使用します。 我々は、多言語とドイツ語、フランス語、イタリア語の単言語文脈の両方でモデルを評価した。 我々の分析は、いくつかの問題が強く好まれている一方で、他の問題はよりバランスが取れており、結果が言語間でほぼ一致していることを示している。 本研究は,今後の投票帳簿の編集プロセスと,政治談話分析のためのより良い自動システムの設計に影響を及ぼす。 この論文に付随するデータとコードは、https://github.com/zurichnlp/voting-booklet-biasで入手できる。

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