論文の概要: Beyond Partisan Leaning: A Comparative Analysis of Political Bias in Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.16746v4
• Date: Sat, 10 May 2025 15:25:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-13 14:13:12.709278
• Title: Beyond Partisan Leaning: A Comparative Analysis of Political Bias in Large Language Models
• Title（参考訳）: 党派的リーンを超えて - 大規模言語モデルにおける政治的バイアスの比較分析
• Authors: Tai-Quan Peng, Kaiqi Yang, Sanguk Lee, Hang Li, Yucheng Chu, Yuping Lin, Hui Liu,
• Abstract要約: 本研究では、大規模言語モデルにおける政治的行動を評価するために、ペルソナフリーでトピック固有のアプローチを採用する。 米国、ヨーロッパ、中国、中東で開発された43の大規模言語モデルからの反応を分析した。 発見は、ほとんどのモデルが中心左あるいは左イデオロギー的にリーンであり、非党派的エンゲージメントパターンが異なることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.549047699071195
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As large language models (LLMs) become increasingly embedded in civic, educational, and political information environments, concerns about their potential political bias have grown. Prior research often evaluates such bias through simulated personas or predefined ideological typologies, which may introduce artificial framing effects or overlook how models behave in general use scenarios. This study adopts a persona-free, topic-specific approach to evaluate political behavior in LLMs, reflecting how users typically interact with these systems-without ideological role-play or conditioning. We introduce a two-dimensional framework: one axis captures partisan orientation on highly polarized topics (e.g., abortion, immigration), and the other assesses sociopolitical engagement on less polarized issues (e.g., climate change, foreign policy). Using survey-style prompts drawn from the ANES and Pew Research Center, we analyze responses from 43 LLMs developed in the U.S., Europe, China, and the Middle East. We propose an entropy-weighted bias score to quantify both the direction and consistency of partisan alignment, and identify four behavioral clusters through engagement profiles. Findings show most models lean center-left or left ideologically and vary in their nonpartisan engagement patterns. Model scale and openness are not strong predictors of behavior, suggesting that alignment strategy and institutional context play a more decisive role in shaping political expression.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)が市民、教育、政治情報環境にますます浸透するにつれて、その潜在的な政治的偏見に対する懸念が高まっている。 従来の研究では、シミュレーションされたペルソナや事前に定義されたイデオロギーの型によってそのようなバイアスを評価し、人工的なフレーミング効果を導入したり、一般的な使用シナリオでモデルがどのように振る舞うかを見落としたりすることがある。 本研究は,LLMにおける政治的行動を評価するために,イデオロギー的ロールプレイやコンディショニングを使わずに,ユーザがこれらのシステムとどのように対話するかを反映した,ペルソナフリーでトピック固有のアプローチを採用する。 一つの軸は高度に分極されたトピック(例えば、中絶、移民)におけるパルチザン指向を捉え、もう一方はより分極の少ない問題(例えば、気候変動、外交政策)における社会政治的な関与を評価する。 ANES and Pew Research Centerから引き出されたサーベイスタイルのプロンプトを用いて、米国、ヨーロッパ、中国、中東で開発された43のLLMからの応答を分析する。 本研究では, エントロピー重み付きバイアススコアを用いて, パーティショニングアライメントの方向性と一貫性を定量化し, エンゲージメントプロファイルを用いて4つの行動クラスターを同定する。 発見は、ほとんどのモデルが中心左あるいは左イデオロギー的にリーンであり、非党派的エンゲージメントパターンが異なることを示している。 モデルスケールと開放性は行動の強い予測者ではなく、アライメント戦略と制度的文脈が政治的表現を形成する上でより決定的な役割を果たすことを示唆している。

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