論文の概要: Linguistic Complexity and Socio-cultural Patterns in Hip-Hop Lyrics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.00035v1
- Date: Tue, 29 Apr 2025 15:01:23 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-02 19:15:55.113666
- Title: Linguistic Complexity and Socio-cultural Patterns in Hip-Hop Lyrics
- Title(参考訳): ヒップホップ歌詞における言語複雑度と社会文化的パターン
- Authors: Aayam Bansal, Raghav Agarwal, Kaashvi Jain,
- Abstract要約: 本稿では,ヒップホップ歌詞の言語的複雑さと社会文化的傾向を総合的に分析する枠組みを提案する。
1980-2020年、146人の影響力あるアーティストによる3,814曲のデータセットを用いて、自然言語処理技術を用いて、多次元の論理的複雑性を定量化する。
我々の分析では、調査期間中に語彙の多様性が23.7%増加し、東海岸のアーティストは他の地域よりも17.3%高い語彙変化を示した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper presents a comprehensive computational framework for analyzing linguistic complexity and socio-cultural trends in hip-hop lyrics. Using a dataset of 3,814 songs from 146 influential artists spanning four decades (1980-2020), we employ natural language processing techniques to quantify multiple dimensions of lyrical complexity. Our analysis reveals a 23.7% increase in vocabulary diversity over the study period, with East Coast artists demonstrating 17.3% higher lexical variation than other regions. Rhyme density increased by 34.2% across all regions, with Midwest artists exhibiting the highest technical complexity (3.04 rhymes per line). Topic modeling identified significant shifts in thematic content, with social justice themes decreasing from 28.5% to 13.8% of content while introspective themes increased from 7.6% to 26.3%. Sentiment analysis demon- strated that lyrics became significantly more negative during sociopolitical crises, with polarity decreasing by 0.31 following major social unrest. Multi-dimensional analysis revealed four dis- tinct stylistic approaches that correlate strongly with geographic origin (r=0.68, p!0.001) and time period (r=0.59, p<0.001). These findings establish quantitative evidence for the evolution of hip- hop as both an art form and a reflection of societal dynamics, providing insights into the interplay between linguistic innovation and cultural context in popular music.
- Abstract(参考訳): 本稿では,ヒップホップ歌詞の言語的複雑さと社会文化的傾向を総合的に分析する枠組みを提案する。
1980-2020年、146人の影響力あるアーティストによる3,814曲のデータセットを用いて、自然言語処理技術を用いて、多次元の論理的複雑性を定量化する。
我々の分析では、調査期間中に語彙の多様性が23.7%増加し、東海岸のアーティストは他の地域よりも17.3%高い語彙変化を示した。
リズム密度は全地域で34.2%増加し、中西部のアーティストは1行当たり3.04リズム)最も技術的な複雑さを示した。
トピック・モデリングでは、テーマの内容が著しく変化し、社会的正義のテーマは28.5%から13.8%に減少し、内省的なテーマは7.6%から26.3%に増加した。
感情分析のデーモンは、歌詞は社会政治の危機の間に著しく否定的になり、大きな社会的不安の後、極性は0.31に低下した。
多次元解析により、地理的起源(r=0.68, p!0.001)と時間(r=0.59, p<0.001)と強く相関する4つの非直交スタイリスティックなアプローチが明らかになった。
これらの知見は、ヒップホップの進化を芸術形式と社会的ダイナミクスの反映の両方として定量的に証明し、ポピュラー音楽における言語革新と文化的文脈の間の相互作用に関する洞察を与える。
関連論文リスト
- Detecting Effects of AI-Mediated Communication on Language Complexity and Sentiment [0.36832029288386137]
われわれは2020年の970,919件のツイート(前ChatGPT)と2024年の2万件のツイートを比較した。
Flesch-Kincaidの可読性と極性スコアの組み合わせを用いて,テキストの複雑さと感情の変化を分析した。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-04-28T08:01:38Z) - The MuSe 2024 Multimodal Sentiment Analysis Challenge: Social Perception and Humor Recognition [64.5207572897806]
マルチモーダル・センティメント・アナリティクス・チャレンジ (MuSe) 2024は、現代の2つのマルチモーダル・インフルエンスと感情分析の問題に対処する。
Social Perception Sub-Challenge (MuSe-Perception)では、参加者は16種類の個人の社会的属性を予測する。
クロスカルカルカルチャー・ヒューモー検出サブチャレンジ(MuSe-Humor)データセットは、Passau Spontaneous Football Coach Humorデータセット上に拡張される。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-11T22:26:20Z) - CulturePark: Boosting Cross-cultural Understanding in Large Language Models [63.452948673344395]
本稿では,LLMを利用した文化データ収集のためのマルチエージェント通信フレームワークであるCultureParkを紹介する。
人間の信念、規範、習慣をカプセル化した高品質な異文化対話を生成する。
我々はこれらのモデルを,コンテンツモデレーション,文化的アライメント,文化教育という3つの下流課題にまたがって評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-24T01:49:02Z) - D3CODE: Disentangling Disagreements in Data across Cultures on Offensiveness Detection and Evaluation [5.9053106775634685]
4k以上のアノテーションをアノテータのプールにアノテートした4.5K以上の文で、攻撃的言語のための並列アノテーションの大規模なクロスカルチャーデータセットを紹介した。
このデータセットには、ケア、平等、比例、権威、忠誠、純粋性の6つの道徳的基礎に沿って収集されたアノテーターの道徳的価値が含まれている。
分析の結果,アノテータの知覚は個々の道徳的価値観によって形成されていることが明らかとなった。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-16T19:12:03Z) - IndoCulture: Exploring Geographically-Influenced Cultural Commonsense Reasoning Across Eleven Indonesian Provinces [28.21857463550941]
本稿では,言語モデル推論能力に対する地理的要因の影響を理解することを目的としたIndoCultureを紹介する。
地元住民には、事前に定義されたトピックのセットを通じて、文化的コンテキストと妥当な選択肢を手作業で開発するように求めます。
オープンウェイトLlama-3はGPT-4と競合するが、他のオープンウェイトモデルは50%以下で苦戦している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-02T11:32:58Z) - Massively Multi-Cultural Knowledge Acquisition & LM Benchmarking [48.21982147529661]
本稿では,多文化知識獲得のための新しいアプローチを提案する。
本手法は,文化トピックに関するウィキペディア文書からリンクページの広範囲なネットワークへ戦略的にナビゲートする。
私たちの仕事は、AIにおける文化的格差のギャップを深く理解し、橋渡しするための重要なステップです。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-14T18:16:54Z) - Language-based Valence and Arousal Expressions between the United States and China: a Cross-Cultural Examination [6.122854363918857]
本稿は,Twitter/X(米国)とSina Weibo(中国本土)を比較し,感情表現の文化的差異を考察する。
NRC-VADレキシコンを用いて、両プラットフォームにまたがる感情表現の異なるパターンを同定した。
われわれは、米国ユーザーが中国ユーザーよりも感情的な強さを示すなど、異文化間の大きな差異を明らかにした。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-10T16:32:25Z) - Distortions in Judged Spatial Relations in Large Language Models [45.875801135769585]
GPT-4は55%の精度で優れた性能を示し、GPT-3.5は47%、Llama-2は45%であった。
モデルは、ほとんどの場合において最も近い基数方向を同定し、その連想学習機構を反映した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-08T20:08:04Z) - Multi-lingual and Multi-cultural Figurative Language Understanding [69.47641938200817]
図形言語は人間のコミュニケーションに浸透するが、NLPでは比較的過小評価されている。
Hindi, Indonesian, Javanese, Kannada, Sundanese, Swahili, Yorubaの7つの多様な言語に関するデータセットを作成しました。
我々のデータセットから,各言語は,同じ領域から派生した言語間で最も高い重なり合いを持つ,図形表現の文化的・地域的概念に依存していることが明らかとなった。
全ての言語は、事前学習データと微調整データの可用性を反映した性能の変化により、英語と比較して大きな欠陥がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-25T15:30:31Z) - The MuSe 2023 Multimodal Sentiment Analysis Challenge: Mimicked
Emotions, Cross-Cultural Humour, and Personalisation [69.13075715686622]
MuSe 2023は、現代の3つの異なるマルチモーダル感情と感情分析の問題に対処する共有タスクの集合である。
MuSe 2023は、さまざまな研究コミュニティから幅広いオーディエンスを集めようとしている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-05T08:53:57Z) - Computational Assessment of Hyperpartisanship in News Titles [55.92100606666497]
われわれはまず、超党派ニュースタイトル検出のための新しいデータセットを開発するために、人間の誘導する機械学習フレームワークを採用する。
全体的に右派メディアは比例的に超党派的なタイトルを使う傾向にある。
我々は、外国問題、政治システム、ニュースタイトルにおける過党主義を示唆する社会問題を含む3つの主要なトピックを識別する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-16T05:56:58Z) - Novelty and Cultural Evolution in Modern Popular Music [0.0]
現代美術品と現代美術品を比較して、新しい工芸品を同定する。
1974年から2013年にかけて,Billboard Hot 100曲の楽曲情報検索(MIR)データと歌詞を用いて,各楽曲の聴覚特性と歌詞の新規性スコアを算出する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-15T18:25:39Z)
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。