論文の概要: When People are Floods: Analyzing Dehumanizing Metaphors in Immigration Discourse with Large Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.13246v1
- Date: Tue, 18 Feb 2025 19:19:01 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-20 14:02:02.200835
- Title: When People are Floods: Analyzing Dehumanizing Metaphors in Immigration Discourse with Large Language Models
- Title（参考訳）: 洪水時のメタファーの非人間化分析
- Authors: Julia Mendelsohn, Ceren Budak,
- Abstract要約: 我々は比喩的言語を測定するための計算手法を開発した。
移民談話で引き起こされた7つの概念を識別する。
次に、メタファー、政治的イデオロギー、およびユーザーエンゲージメントの関係を、移民に関する400万件の米国ツイートで調査する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6329973651062297
- License:
- Abstract: Metaphor, discussing one concept in terms of another, is abundant in politics and can shape how people understand important issues. We develop a computational approach to measure metaphorical language, focusing on immigration discourse on social media. Grounded in qualitative social science research, we identify seven concepts evoked in immigration discourse (e.g. "water" or "vermin"). We propose and evaluate a novel technique that leverages both word-level and document-level signals to measure metaphor with respect to these concepts. We then study the relationship between metaphor, political ideology, and user engagement in 400K US tweets about immigration. While conservatives tend to use dehumanizing metaphors more than liberals, this effect varies widely across concepts. Moreover, creature-related metaphor is associated with more retweets, especially for liberal authors. Our work highlights the potential for computational methods to complement qualitative approaches in understanding subtle and implicit language in political discourse.
- Abstract（参考訳）: メタファー(Metaphor)は、ある概念を別の概念で論じ、政治に富み、人々が重要な問題を理解する方法を形成する。
我々は,ソーシャルメディア上での移民談話に焦点をあて,比喩的言語を測定するための計算手法を開発した。
質的な社会科学研究を基盤として,移民談話(例えば「水」や「バーミン」)で誘発される7つの概念を同定する。
本稿では,単語レベルと文書レベルの両方の信号を利用してメタファを計測する手法を提案し,評価する。
次に、メタファー、政治的イデオロギー、およびユーザーエンゲージメントの関係を、移民に関する400万件の米国ツイートで調査する。
保守派はリベラル派よりも非人間的なメタファーを使う傾向があるが、この効果は概念によって大きく異なる。
さらに、生物関連のメタファーは、特にリベラルな作家にとって、より多くのリツイートと関連付けられている。
我々の研究は、政治談話における微妙で暗黙的な言語を理解するための定性的なアプローチを補完する計算手法の可能性を強調している。
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