論文の概要: AI Approaches to Qualitative and Quantitative News Analytics on NATO Unity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.06313v1
• Date: Thu, 08 May 2025 18:42:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-13 20:21:48.775272
• Title: AI Approaches to Qualitative and Quantitative News Analytics on NATO Unity
• Title（参考訳）: NATO単位に関する質的かつ定量的なニュース分析へのAIアプローチ
• Authors: Bohdan M. Pavlyshenko,
• Abstract要約: 本稿では、NATOの感情の質的および定量的分析に、検索強化世代(RAG)を用いたGPTモデルを適用することを検討する。 GPT-4.1モデルを用いたRAG手法をNATO関連トピックが議論されたニュースの分析に応用した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The paper considers the use of GPT models with retrieval-augmented generation (RAG) for qualitative and quantitative analytics on NATO sentiments, NATO unity and NATO Article 5 trust opinion scores in different web sources: news sites found via Google Search API, Youtube videos with comments, and Reddit discussions. A RAG approach using GPT-4.1 model was applied to analyse news where NATO related topics were discussed. Two levels of RAG analytics were used: on the first level, the GPT model generates qualitative news summaries and quantitative opinion scores using zero-shot prompts; on the second level, the GPT model generates the summary of news summaries. Quantitative news opinion scores generated by the GPT model were analysed using Bayesian regression to get trend lines. The distributions found for the regression parameters make it possible to analyse an uncertainty in specified news opinion score trends. Obtained results show a downward trend for analysed scores of opinion related to NATO unity. This approach does not aim to conduct real political analysis; rather, it consider AI based approaches which can be used for further analytics as a part of a complex analytical approach. The obtained results demonstrate that the use of GPT models for news analysis can give informative qualitative and quantitative analytics, providing important insights. The dynamic model based on neural ordinary differential equations was considered for modelling public opinions. This approach makes it possible to analyse different scenarios for evolving public opinions.
• Abstract（参考訳）: 本稿は、検索強化世代(RAG)を用いたGPTモデルを用いて、NATOの感情の質的・定量的分析、NATOの団結とNATOの第5条の意見スコアを異なるWebソースで信頼する:Google Search API、コメント付きYoutubeビデオ、Redditの議論などである。 GPT-4.1モデルを用いたRAG手法をNATO関連トピックが議論されたニュースの分析に応用した。 第1段階では、GPTモデルは、ゼロショットプロンプトを用いて質的なニュース要約と定量的意見スコアを生成し、第2レベルでは、GPTモデルはニュース要約の要約を生成する。 GPTモデルにより生成された定量的ニュース意見スコアをベイズ回帰を用いて分析し,傾向線を得た。 回帰パラメータに現れる分布は、特定のニュース意見スコアの傾向の不確実性を分析することができる。 得られた結果は、NATOの統一に関する分析された意見のスコアの低下傾向を示している。 このアプローチは、実際の政治的分析を行うことではなく、複雑な分析アプローチの一部として、さらなる分析に使用できるAIベースのアプローチを検討する。 その結果, ニュース分析にGPTモデルを用いることで, 情報質的, 定量的な分析が可能であり, 重要な知見が得られた。 ニューラル常微分方程式に基づく動的モデルは、世論をモデル化するために検討された。 このアプローチは、世論を進化させるためのさまざまなシナリオを分析することを可能にする。

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