論文の概要: Computational analysis of US Congressional speeches reveals a shift from evidence to intuition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.07323v1
• Date: Sun, 12 May 2024 16:17:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-14 15:34:20.385439
• Title: Computational analysis of US Congressional speeches reveals a shift from evidence to intuition
• Title（参考訳）: 米議会演説の計算分析、証拠から直感へのシフトを明らかに
• Authors: Segun Taofeek Aroyehun, Almog Simchon, Fabio Carrella, Jana Lasser, Stephan Lewandowsky, David Garcia,
• Abstract要約: 誠実で誠実な意思決定を求めることは、民主主義における統治と説明責任にとって不可欠である。 我々は、確証可能な事実やデータに根ざしたエビデンスに基づく推論から、感情や主観的な解釈によって引き起こされる直感的な決定まで、視点の連続性を探究する。 我々は1879年から2022年までの議会演説において、対照的な視点の言語的痕跡を分析した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5590818387626204
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Pursuit of honest and truthful decision-making is crucial for governance and accountability in democracies. However, people sometimes take different perspectives of what it means to be honest and how to pursue truthfulness. Here we explore a continuum of perspectives from evidence-based reasoning, rooted in ascertainable facts and data, at one end, to intuitive decisions that are driven by feelings and subjective interpretations, at the other. We analyze the linguistic traces of those contrasting perspectives in Congressional speeches from 1879 to 2022. We find that evidence-based language has continued to decline since the mid-1970s, together with a decline in legislative productivity. The decline was accompanied by increasing partisan polarization in Congress and rising income inequality in society. Results highlight the importance of evidence-based language in political decision-making.
• Abstract（参考訳）: 誠実で誠実な意思決定を求めることは、民主主義における統治と説明責任にとって不可欠である。 しかし、正直であることの意味と、誠実さを追求する方法について、人々は異なる視点を取ることがある。 ここでは、確証可能な事実とデータに根ざしたエビデンスに基づく推論から、感情や主観的な解釈によって引き起こされる直感的な決定まで、視点の連続性を探る。 我々は1879年から2022年までの議会演説において、対照的な視点の言語的痕跡を分析した。 1970年代中頃からエビデンスベースの言語は、立法生産性の低下とともに減少し続けています。 この減少は、議会における党派偏極の増大と、社会における所得格差の増大に伴った。 結果は、政治意思決定における証拠に基づく言語の重要性を浮き彫りにする。

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