論文の概要: The Enemy from Within: A Study of Political Delegitimization Discourse in Israeli Political Speech

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.15524v1
• Date: Thu, 21 Aug 2025 12:57:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-22 16:26:46.331059
• Title: The Enemy from Within: A Study of Political Delegitimization Discourse in Israeli Political Speech
• Title（参考訳）: 内面からの敵意:イスラエルの政治演説における政治自由化論の考察
• Authors: Naama Rivlin-Angert, Guy Mor-Lan,
• Abstract要約: 政治復調談話(PDD)の大規模計算研究について紹介する。 PDDは、政治的実体の規範的妥当性に対する象徴的な攻撃である。 我々は、クネセト語から引かれた10,410文からなるヘブライ語コーパスを使用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present the first large-scale computational study of political delegitimization discourse (PDD), defined as symbolic attacks on the normative validity of political entities. We curate and manually annotate a novel Hebrew-language corpus of 10,410 sentences drawn from Knesset speeches (1993-2023), Facebook posts (2018-2021), and leading news outlets, of which 1,812 instances (17.4\%) exhibit PDD and 642 carry additional annotations for intensity, incivility, target type, and affective framing. We introduce a two-stage classification pipeline combining finetuned encoder models and decoder LLMs. Our best model (DictaLM 2.0) attains an F$_1$ of 0.74 for binary PDD detection and a macro-F$_1$ of 0.67 for classification of delegitimization characteristics. Applying this classifier to longitudinal and cross-platform data, we see a marked rise in PDD over three decades, higher prevalence on social media versus parliamentary debate, greater use by male than female politicians, and stronger tendencies among right-leaning actors - with pronounced spikes during election campaigns and major political events. Our findings demonstrate the feasibility and value of automated PDD analysis for understanding democratic discourse.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、政治団体の規範的妥当性に対する象徴的な攻撃として定義された、政治非合法化談話(PDD)に関する最初の大規模計算研究について述べる。 我々は、Knessetのスピーチ(1993-2023)、Facebookの投稿(2018-2021)、および主要なニュースメディアから引き出された10,410文からなるヘブライ語の新しいコーパスを手作業でキュレートし、注釈付けする。 微調整エンコーダモデルとデコーダLLMを組み合わせた2段階分類パイプラインを提案する。 我々の最良のモデル(DictaLM 2.0)は、バイナリ PDD 検出のための F$_1$ of 0.74 と、復調特性の分類のためのマクロ F$_1$ of 0.67 が得られる。 この分類法を縦断的・横断的なデータに適用すると、30年以上にわたるPDDの顕著な増加、ソーシャルメディアと議会の議論の高まり、女性政治家よりも男性の方が多く利用され、右派俳優の間で強い傾向が見られ、選挙運動や主要な政治イベントで顕著に急増している。 本研究は,民主的談話理解のための自動PDD分析の有用性と意義を示すものである。

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