論文の概要: Measuring Interest Group Positions on Legislation: An AI-Driven Analysis of Lobbying Reports

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.15333v1
• Date: Mon, 21 Apr 2025 17:54:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-01 02:04:01.738076
• Title: Measuring Interest Group Positions on Legislation: An AI-Driven Analysis of Lobbying Reports
• Title（参考訳）: 法制化における関心グループ位置の測定:ロビー活動報告のAI駆動分析
• Authors: Jiseon Kim, Dongkwan Kim, Joohye Jeong, Alice Oh, In Song Kim,
• Abstract要約: 米国における特別利害団体(SIG)は、立法・行政部門における政策決定に影響を与える様々な政治活動に参加している。 SIGの政策姿勢を理解することの重要性にもかかわらず、それらの観察における経験的課題は、研究者が間接的な測定に頼ることになった。 本研究は,広範囲の請求所の位置を直接測定し,予測するための最初の大規模取り組みを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.4092661362727
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Special interest groups (SIGs) in the U.S. participate in a range of political activities, such as lobbying and making campaign donations, to influence policy decisions in the legislative and executive branches. The competing interests of these SIGs have profound implications for global issues such as international trade policies, immigration, climate change, and global health challenges. Despite the significance of understanding SIGs' policy positions, empirical challenges in observing them have often led researchers to rely on indirect measurements or focus on a select few SIGs that publicly support or oppose a limited range of legislation. This study introduces the first large-scale effort to directly measure and predict a wide range of bill positions-Support, Oppose, Engage (Amend and Monitor)- across all legislative bills introduced from the 111th to the 117th Congresses. We leverage an advanced AI framework, including large language models (LLMs) and graph neural networks (GNNs), to develop a scalable pipeline that automatically extracts these positions from lobbying activities, resulting in a dataset of 42k bills annotated with 279k bill positions of 12k SIGs. With this large-scale dataset, we reveal (i) a strong correlation between a bill's progression through legislative process stages and the positions taken by interest groups, (ii) a significant relationship between firm size and lobbying positions, (iii) notable distinctions in lobbying position distribution based on bill subject, and (iv) heterogeneity in the distribution of policy preferences across industries. We introduce a novel framework for examining lobbying strategies and offer opportunities to explore how interest groups shape the political landscape.
• Abstract（参考訳）: 米国における特別利害団体(SIG)は、立法・行政部門における政策決定に影響を与えるために、ロビー活動や選挙資金提供など様々な政治活動に参加している。 これらのSIGの競合する関心は、国際貿易政策、移民、気候変動、世界的な健康問題といった世界的な問題に深く影響している。 SIGの政策姿勢を理解することの重要性にもかかわらず、それらの観察における経験的課題は、しばしば研究者が間接的な測定に頼ったり、限られた範囲の法律を公に支持または反対する一部のSIGに焦点をあてることに繋がった。 本研究は,第111議会から第117議会へ導入される全立法法案を対象とする,幅広い法案の設置状況の把握と予測を行うための大規模な取り組みを初めて導入するものである。 我々は、大規模言語モデル(LLM)やグラフニューラルネットワーク(GNN)を含む高度なAIフレームワークを活用し、ロビー活動からこれらの位置を自動的に抽出するスケーラブルなパイプラインを開発する。 この大規模なデータセットで、私たちは明らかに 一 立法手続段階における法案の進行と利害関係者の立場との強い相関関係 (二)堅実な規模とロビー活動の立場との有意義な関係 三 議題に基づくロビーの配置における顕著な区別及び (4)産業間での政策嗜好の分配における不均一性 我々は、ロビー活動の戦略を検討するための新しい枠組みを導入し、利害グループが政治情勢をどう形成するかを探求する機会を提供する。

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