論文の概要: Moral consensus and divergence in partisan language use

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.09618v1
• Date: Sat, 14 Oct 2023 16:50:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-17 19:21:39.371718
• Title: Moral consensus and divergence in partisan language use
• Title（参考訳）: 党派言語使用におけるモラルコンセンサスと多様性
• Authors: Nakwon Rim, Marc G. Berman and Yuan Chang Leong
• Abstract要約: 政治的議論では分極化が著しく増加し、党派分裂の拡大に寄与した。 我々はRedditコミュニティやニュースメディアで大規模で現実的な言語の使用を分析し、パルチザン言語を分割した心理的次元を明らかにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Polarization has increased substantially in political discourse, contributing to a widening partisan divide. In this paper, we analyzed large-scale, real-world language use in Reddit communities (294,476,146 comments) and in news outlets (6,749,781 articles) to uncover psychological dimensions along which partisan language is divided. Using word embedding models that captured semantic associations based on co-occurrences of words in vast textual corpora, we identified patterns of affective polarization present in natural political discourse. We then probed the semantic associations of words related to seven political topics (e.g., abortion, immigration) along the dimensions of morality (moral-to-immoral), threat (threatening-to-safe), and valence (pleasant-to-unpleasant). Across both Reddit communities and news outlets, we identified a small but systematic divergence in the moral associations of words between text sources with different partisan leanings. Moral associations of words were highly correlated between conservative and liberal text sources (average $\rho$ = 0.96), but the differences remained reliable to enable us to distinguish text sources along partisan lines with above 85% classification accuracy. These findings underscore that despite a shared moral understanding across the political spectrum, there are consistent differences that shape partisan language and potentially exacerbate political polarization. Our results, drawn from both informal interactions on social media and curated narratives in news outlets, indicate that these trends are widespread. Leveraging advanced computational techniques, this research offers a fresh perspective that complements traditional methods in political attitudes.
• Abstract（参考訳）: 政治的議論では分極化が著しく増加し、党派分裂の拡大に寄与した。 本稿では,Redditコミュニティ(294,476,146コメント)とニュースメディア(6,749,781記事)の大規模実世界の言語利用を分析し,パルチザン言語を分割した心理的次元を明らかにする。 膨大なテキストコーパスにおける単語の共起に基づく意味的関連を捉えた単語埋め込みモデルを用いて,自然政治談話における感情分極パターンを同定した。 次に、道徳(道徳と不道徳)、脅威(安全を脅かす)、原子価(不快から不快)の次元に沿って、7つの政治トピック(中絶、移民など)に関連する単語の意味的関連を調査した。 Redditコミュニティとニュースメディアの両方で、異なるパルチザンの傾きを持つテキストソース間の言葉の道徳的関連において、小さなが体系的な違いが見つかった。 単語の道徳的な関係は、保守的およびリベラルなテキストソース(平均で$\rho$ = 0.96)の間で高い相関関係があったが、これらの違いは、パルチザンラインに沿って85%以上の精度でテキストソースを識別できる信頼性は保たれていた。 これらの結果は、政治的スペクトルに共通する道徳的理解にもかかわらず、パルチザン言語を形作る一貫した相違があり、政治的分極が悪化する可能性を示唆している。 ソーシャルメディア上での非公式な対話とニュースメディアにおける物語のキュレーションの両方から得られた結果から,これらの傾向が広まっていることが示唆された。 先進的な計算技術を活用することで、政治態度における伝統的な手法を補完する新しい視点を提供する。

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