論文の概要: Assessing the Applicability of Natural Language Processing to Traditional Social Science Methodology: A Case Study in Identifying Strategic Signaling Patterns in Presidential Directives

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.09738v1
• Date: Fri, 14 Nov 2025 01:07:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-14 22:53:22.453801
• Title: Assessing the Applicability of Natural Language Processing to Traditional Social Science Methodology: A Case Study in Identifying Strategic Signaling Patterns in Presidential Directives
• Title（参考訳）: 自然言語処理の社会科学方法論への適用性評価 : 大統領指導における戦略的シグナルパターンの特定を事例として
• Authors: C. LeMay, A. Lane, J. Seales, M. Winstead, S. Baty,
• Abstract要約: 本研究では、自然言語処理(NLP)を用いて、より大規模な文書データから主要なトピックを抽出する方法について検討する。 アナリストとNLPはともに関連文書を特定し、大規模なコーパスを含む研究におけるNLPの潜在的有用性を示した。 また,本症例におけるNLPの有効性を評価するために,NLPと人為的ラベル付け結果の相違点を明らかにした。
• 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: Our research investigates how Natural Language Processing (NLP) can be used to extract main topics from a larger corpus of written data, as applied to the case of identifying signaling themes in Presidential Directives (PDs) from the Reagan through Clinton administrations. Analysts and NLP both identified relevant documents, demonstrating the potential utility of NLPs in research involving large written corpuses. However, we also identified discrepancies between NLP and human-labeled results that indicate a need for more research to assess the validity of NLP in this use case. The research was conducted in 2023, and the rapidly evolving landscape of AIML means existing tools have improved and new tools have been developed; this research displays the inherent capabilities of a potentially dated AI tool in emerging social science applications.
• Abstract（参考訳）: 本研究は、リーガン政権からクリントン政権まで、大統領指令(PD)における信号の主題を識別する場合に適用されるように、自然言語処理(NLP)を用いて、より大きな文書データから主要なトピックを抽出する方法を検討する。 アナリストとNLPはともに関連文書を特定し、大規模なコーパスを含む研究におけるNLPの潜在的有用性を示した。 しかし,本症例では,NLPの妥当性を評価するために,NLPと人為的ラベル付けの結果の相違が指摘されている。 この研究は2023年に行われ、AIMLの急速な発展は、既存のツールが改善され、新しいツールが開発されたことを意味している。

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