論文の概要: Quantifying the Uniqueness of Donald Trump in Presidential Discourse
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.01405v1
- Date: Tue, 2 Jan 2024 19:00:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-04 15:59:59.767886
- Title: Quantifying the Uniqueness of Donald Trump in Presidential Discourse
- Title(参考訳): ドナルド・トランプの大統領演説における独特さの定量化
- Authors: Karen Zhou, Alexander A. Meitus, Milo Chase, Grace Wang, Anne Mykland,
William Howell, Chenhao Tan
- Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデルに基づく一意性尺度を提案する。
トランプ氏の演説パターンが、最近の歴史の中で大統領候補に指名されたすべての主要政党の発言パターンから逸脱していることを示す証拠が相当ある」と述べた。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 51.76056700705539
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Does Donald Trump speak differently from other presidents? If so, in what
ways? Are these differences confined to any single medium of communication? To
investigate these questions, this paper introduces a novel metric of uniqueness
based on large language models, develops a new lexicon for divisive speech, and
presents a framework for comparing the lexical features of political opponents.
Applying these tools to a variety of corpora of presidential speeches, we find
considerable evidence that Trump's speech patterns diverge from those of all
major party nominees for the presidency in recent history. Some notable
findings include Trump's employment of particularly divisive and antagonistic
language targeting of his political opponents and his patterns of repetition
for emphasis. Furthermore, Trump is significantly more distinctive than his
fellow Republicans, whose uniqueness values are comparably closer to those of
the Democrats. These differences hold across a variety of measurement
strategies, arise on both the campaign trail and in official presidential
addresses, and do not appear to be an artifact of secular time trends.
- Abstract(参考訳): ドナルド・トランプ米大統領は他の大統領と違うのか?
もしそうなら、どのような方法で?
これらの違いは、単一のコミュニケーション媒体に限定されているか?
そこで本研究では, 大規模言語モデルに基づく新しい一意性指標を提案し, 分裂的発話のための新しい語彙を開発し, 政敵の語彙的特徴を比較する枠組みを提案する。
これらのツールを様々な大統領演説のコーポラに適用すると、トランプ氏のスピーチパターンが、最近の歴史上の大統領候補候補全員のスピーチパターンから逸脱しているというかなりの証拠が見つかる。
注目すべき発見としては、トランプの政治的敵対者に対する特に分裂的で敵対的な言葉のターゲティングに対する雇用や、強調のための繰り返しのパターンが挙げられる。
さらに、トランプ氏は同胞の共和党員よりも著しく独特で、その独特さの価値観は民主党のそれに近い。
これらの違いは様々な測定戦略にまたがっており、選挙運動の軌跡と公式の大統領演説の両方で起こり、世俗的な時代の傾向の成果とは思えない。
関連論文リスト
- Red and blue language: Word choices in the Trump & Harris 2024 presidential debate [5.2617184697694475]
我々は、トランプとハリスの言語が、以下の意味的・実践的な特徴とどのように異なるかを分析する。
ハリス氏は回復と権限強化に関してしばしば議論するが、トランプ氏は危機と衰退に焦点を当てることが多い。
候補者の反応の特異性には有意な差はなかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-17T15:19:03Z) - Classifying populist language in American presidential and governor speeches using automatic text analysis [0.0]
我々は,ポピュリスト言語の使用を推定するために,自動分類モデルの訓練と検証を行うパイプラインを開発する。
これらのモデルは、知事演説の84%、大統領演説の89%を含む、ほとんどのスピーチを正しく分類している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-27T17:19:57Z) - Comparing Biases and the Impact of Multilingual Training across Multiple
Languages [70.84047257764405]
ダウンストリーム感情分析タスクにおいて,イタリア語,中国語,英語,ヘブライ語,スペイン語のバイアス分析を行う。
我々は、既存の感情バイアスのテンプレートを、人種、宗教、国籍、性別の4つの属性で、イタリア語、中国語、ヘブライ語、スペイン語に適応させる。
以上の結果から,各言語の文化に支配的な集団の嗜好など,バイアス表現の類似性を明らかにした。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-18T18:15:07Z) - The Face of Populism: Examining Differences in Facial Emotional Expressions of Political Leaders Using Machine Learning [50.24983453990065]
私たちは15カ国の政治指導者の220本のYouTubeビデオのサンプルをディープラーニングで処理しています。
ポピュリスト・レトリックの度合いが異なるリーダー群間での負の感情の平均スコアの統計的に有意な差を観察した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-19T18:32:49Z) - Sentiment is all you need to win US Presidential elections [0.0]
我々は、共和党候補のドナルド・トランプ、民主党候補のジョー・バイデンの演説と感情を調査し、2020年の米大統領選に向けて戦う。
アメリカ合衆国における人種的二分法を比較して、異なる候補者の勝利と敗北の要因を分析した。
われわれはこの取り組みが選挙キャンペーン戦略に影響を及ぼし、多様な群衆とコミュニケーションするための基盤となると信じている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-27T16:06:53Z) - United States Politicians' Tone Became More Negative with 2016 Primary
Campaigns [11.712441267029092]
われわれは、米国の政治家18,627人によるオンラインニュースから2400万件の引用をまとめた、新しい総合的なコーパスに、精神言語ツールを適用した。
オバマの任期中に否定的な感情の単語の頻度が連続的に減少していたのに対し、2016年の予備選挙によって突然、そして持続的に増加したことが示される。
この研究は、トランプの選挙運動が触媒として始まった後、よりネガティブな政治的トーンへの劇的なシフトを示す最初の大規模なデータ駆動型証拠を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-17T08:41:14Z) - Language statistics at different spatial, temporal, and grammatical
scales [48.7576911714538]
Twitterのデータを使って、さまざまなスケールでランクの多様性を探求しています。
最も大きな変化は、文法的なスケールのバリエーションによる。
文法スケールが大きくなるにつれて、ランクの多様性曲線は時間スケールや空間スケールによって大きく変化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-02T01:38:48Z) - Reaching the bubble may not be enough: news media role in online
political polarization [58.720142291102135]
分極を減らす方法は、異なる政治的指向を持つ個人に党間のニュースを分配することである。
本研究は、ブラジルとカナダにおける全国選挙の文脈において、これが成立するかどうかを考察する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-18T11:34:04Z) - Mundus vult decipi, ergo decipiatur: Visual Communication of Uncertainty
in Election Polls [56.8172499765118]
我々は、今放送と予測におけるバイアスの潜在的な源について論じる。
概念は、誤認識された正確性の問題を軽減するために提示される。
主要なアイデアの1つは、パーティーシェアではなくイベントの確率を使うことである。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-28T07:02:24Z) - Hate Towards the Political Opponent: A Twitter Corpus Study of the 2020
US Elections on the Basis of Offensive Speech and Stance Detection [11.335643770130238]
我々は、バイデン候補とトランプ候補の支持者のオンラインコミュニケーションを、憎しみと攻撃的なコミュニケーションを発言することで調査する。
我々は、ヘイトフル/オフの音声検出とスタンス検出のタスクに参画するアノテーションタスクを定式化する。
我々は、ジョー・バイデンと民主党の支持者がドナルド・トランプや共和党の支持者と異なるコミュニケーションをとるかどうかを分析する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-02T11:59:54Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。