論文の概要: Probing Politico-Economic Bias in Multilingual Large Language Models: A Cultural Analysis of Low-Resource Pakistani Languages

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.00068v1
• Date: Thu, 29 May 2025 15:15:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-04 21:47:32.183088
• Title: Probing Politico-Economic Bias in Multilingual Large Language Models: A Cultural Analysis of Low-Resource Pakistani Languages
• Title（参考訳）: 多言語大言語モデルにおける政治経済バイアスの探索:低資源パキスタン語の文化的分析
• Authors: Afrozah Nadeem, Mark Dras, Usman Naseem,
• Abstract要約: 本稿では、パキスタンで話されている5つの低リソース言語を対象とした、13の大規模言語モデル(LLM)における政治的バイアスの体系的分析について述べる。 本手法は、経済(右派)と社会(リバタリアン・権威主義)の軸間の政治的指向の定量的評価と、内容、スタイル、強調を通じてのフレーミングの質的分析とを組み合わせる。 その結果, LLMは欧米の訓練データの影響を反映しながら, リベラル左派と概ね一致しているが, 地域言語における権威主義的フレーミングへの顕著な変化がみられた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.5137518437747
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) are increasingly shaping public discourse, yet their politico-economic biases remain underexamined in non-Western and low-resource multilingual contexts. This paper presents a systematic analysis of political bias in 13 state-of-the-art LLMs across five low-resource languages spoken in Pakistan: Urdu, Punjabi, Sindhi, Balochi, and Pashto. We propose a novel framework that integrates an adapted Political Compass Test (PCT) with a multi-level framing analysis. Our method combines quantitative assessment of political orientation across economic (left-right) and social (libertarian-authoritarian) axes with qualitative analysis of framing through content, style, and emphasis. We further contextualize this analysis by aligning prompts with 11 key socio-political themes relevant to Pakistani society. Our results reveal that LLMs predominantly align with liberal-left values, echoing Western training data influences, but exhibit notable shifts toward authoritarian framing in regional languages, suggesting strong cultural modulation effects. We also identify consistent model-specific bias signatures and language-conditioned variations in ideological expression. These findings show the urgent need for culturally grounded, multilingual bias auditing frameworks.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、公衆の言説をますます形作っているが、その政治的・経済的偏見は、非西洋的・低資源的多言語的文脈において過小評価されている。 本稿では、パキスタンで話されている5つの低リソース言語(ウルドゥー語、パンジャービ語、シンディー語、バロチ語、パシュトー語)における13の最先端LLMにおける政治的偏見を体系的に分析する。 適応型政治コンパステスト(PCT)とマルチレベルフレーミング分析を統合する新しいフレームワークを提案する。 本手法は、経済(右派)と社会(リバタリアン・権威主義)の軸間の政治的指向の定量的評価と、内容、スタイル、強調を通じてのフレーミングの質的分析とを組み合わせる。 我々は、パキスタン社会に関連する11の社会政治テーマにプロンプトを合わせることで、この分析をさらに文脈化する。 その結果, LLMは欧米の訓練データの影響を反映し, リベラル左派と概ね一致しているが, 地域言語における権威主義的フレーミングへの顕著な変化を示し, 文化的変化の強い影響が示唆された。 また、イデオロギー表現における一貫したモデル固有のバイアスシグネチャと言語条件のバリエーションも同定する。 これらの結果から,文化的基盤を持つ多言語バイアス監査フレームワークの緊急ニーズが示唆された。

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