論文の概要: Interpreting Public Sentiment in Diplomacy Events: A Counterfactual Analysis Framework Using Large Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.20367v1
- Date: Mon, 15 Sep 2025 15:46:26 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-28 15:30:14.435422
- Title: Interpreting Public Sentiment in Diplomacy Events: A Counterfactual Analysis Framework Using Large Language Models
- Title（参考訳）: 外交イベントにおける大衆感の解釈:大規模言語モデルを用いた対実分析フレームワーク
- Authors: Leyi Ouyang,
- Abstract要約: 国民の感情は外交において重要な役割を担い、良い感情が政策実施に不可欠な支援を提供する。
大規模な調査やメディアのマニュアルコンテンツ分析など、従来の世論調査手法は、通常、時間を要する労働集約型である。
本稿では,外交イベントの物語の特定の修正を識別し,世論を否定的なものから中立的なもの,肯定的なものへとシフトさせる新しい枠組みを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Diplomatic events consistently prompt widespread public discussion and debate. Public sentiment plays a critical role in diplomacy, as a good sentiment provides vital support for policy implementation, helps resolve international issues, and shapes a nation's international image. Traditional methods for gauging public sentiment, such as large-scale surveys or manual content analysis of media, are typically time-consuming, labor-intensive, and lack the capacity for forward-looking analysis. We propose a novel framework that identifies specific modifications for diplomatic event narratives to shift public sentiment from negative to neutral or positive. First, we train a language model to predict public reaction towards diplomatic events. To this end, we construct a dataset comprising descriptions of diplomatic events and their associated public discussions. Second, guided by communication theories and in collaboration with domain experts, we predetermined several textual features for modification, ensuring that any alterations changed the event's narrative framing while preserving its core facts.We develop a counterfactual generation algorithm that employs a large language model to systematically produce modified versions of an original text. The results show that this framework successfully shifted public sentiment to a more favorable state with a 70\% success rate. This framework can therefore serve as a practical tool for diplomats, policymakers, and communication specialists, offering data-driven insights on how to frame diplomatic initiatives or report on events to foster a more desirable public sentiment.
- Abstract（参考訳）: 外交的な出来事は一貫して大衆の議論や議論を急がせた。
国民の感情は外交において重要な役割を担い、良い感情は政策の実施を極めて支援し、国際問題を解決し、国家の国際的イメージを形成する。
大規模な調査やメディアのマニュアルコンテンツ分析など、従来の世論調査の手法は、通常、時間がかかり、労働集約的であり、前向きな分析の能力が欠如している。
本稿では,外交イベントの物語に対する特定の修正を識別し,世論を否定的なものから中立的なもの,肯定的なものへとシフトさせる新しい枠組みを提案する。
まず、外交事象に対する公衆の反応を予測するために言語モデルを訓練する。
この目的のために,外交イベントの記述と関連する公開討論を含むデータセットを構築した。
第2に,コミュニケーション理論とドメイン専門家の協力を得て,原文の修正版を体系的に生成する大規模言語モデルを用いた反事実生成アルゴリズムを開発した。
その結果、このフレームワークは公的な感情を70%の成功率でより好ましい状態に移行した。
したがって、この枠組みは外交官、政策立案者、通信専門家のための実践的なツールとして機能し、外交イニシアチブの編成や、より望ましい大衆の感情を育むための出来事の報告に関するデータ駆動的な洞察を提供する。
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