論文の概要: Populism Meets AI: Advancing Populism Research with LLMs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.07458v3
- Date: Sat, 25 Oct 2025 01:32:05 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-28 17:41:21.845891
- Title: Populism Meets AI: Advancing Populism Research with LLMs
- Title（参考訳）: ポピュリズムとAI:LLMによるポピュリズム研究の促進
- Authors: Yujin J. Jung, Eduardo Ryô Tamaki, Julia Chatterley, Grant Mitchell, Semir Dzebo, Cristóbal Sandoval, Levente Littvay, Kirk A. Hawkins,
- Abstract要約: 我々は,人間のコーダトレーニングを反映する思考の連鎖(CoT)を誘導するルーリックでアンカー誘導の連鎖の結果を提示する。
我々は、モデルの推論をガイドするために、同じドキュメントの適応バージョンでLLMに促すことで、人間のコーダのトレーニングに使用されるプロセスを再現する。
このドメイン固有のプロンプト戦略により、LLMは専門家の人間のコーダと同等の分類精度を達成できることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7854037738925822
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Measuring the ideational content of populism remains a challenge. Traditional strategies based on textual analysis have been critical for building the field's foundations and providing a valid, objective indicator of populist framing. Yet these approaches are costly, time consuming, and difficult to scale across languages, contexts, and large corpora. Here we present the results from a rubric and anchor guided chain of thought (CoT) prompting approach that mirrors human coder training. By leveraging the Global Populism Database (GPD), a comprehensive dataset of global leaders' speeches annotated for degrees of populism, we replicate the process used to train human coders by prompting the LLM with an adapted version of the same documentation to guide the model's reasoning. We then test multiple proprietary and open weight models by replicating scores in the GPD. Our findings reveal that this domain specific prompting strategy enables the LLM to achieve classification accuracy on par with expert human coders, demonstrating its ability to navigate the nuanced, context sensitive aspects of populism.
- Abstract（参考訳）: ポピュリズムの観念的内容を測定することは依然として課題である。
テキスト分析に基づく伝統的な戦略は、フィールドの基礎を構築し、ポピュリストフレーミングの有効な客観的指標を提供するために重要である。
しかし、これらのアプローチはコストがかかり、時間がかかり、言語、コンテキスト、大きなコーパスをまたいでスケールするのが困難です。
ここでは,人間のコーダトレーニングを反映した,ルーリックかつアンカーガイド型思考連鎖(CoT)のアプローチについて述べる。
グローバル・ポピュリズム・データベース(GPD)は,グローバル・リーダーのスピーチをポピュリズムの度合いに注釈付けした包括的データセットである。
次に、GPDのスコアを複製することで、複数のプロプライエタリおよびオープンウェイトモデルをテストする。
このドメイン固有のプロンプト戦略により、LLMは、専門家の人間のコーダーと同等の分類精度を達成でき、ポピュリズムのニュアンスで文脈に敏感な側面をナビゲートできることを示した。
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