論文の概要: The Ideological Turing Test for Moderation of Outgroup Affective Animosity
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.12187v1
- Date: Sat, 13 Dec 2025 05:19:45 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-12-16 17:54:56.151694
- Title: The Ideological Turing Test for Moderation of Outgroup Affective Animosity
- Title(参考訳): 外集団影響アニシティの調整のためのイデオロギーチューリングテスト
- Authors: David Gamba, Daniel M. Romero, Grant Schoenebeck,
- Abstract要約: Ideological Turing Test(Ideological Turing Test)は、参加者が反対の視点を採用し、守らなければならないゲーミフィケーションフレームワークである。
介入直後および術後2~6週の情緒的アニモシティとイデオロギー的位置の変化を測定した。
イデオロギー的な立場では、反対の視点を採用することで、モダリティ全体にわたる顕著な即時移動が導かれた。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.9727752701702728
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Rising animosity toward ideological opponents poses critical societal challenges. We introduce and test the Ideological Turing Test, a gamified framework requiring participants to adopt and defend opposing viewpoints, to reduce affective animosity and affective polarization. We conducted a mixed-design experiment ($N = 203$) with four conditions: modality (debate/writing) x perspective-taking (Own/Opposite side). Participants engaged in structured interactions defending assigned positions, with outcomes judged by peers. We measured changes in affective animosity and ideological position immediately post-intervention and at 2-6 week follow-up. Perspective-taking reduced out-group animosity and ideological polarization. However, effects differed by modality (writing vs. debate) and over time. For affective animosity, writing from the opposite perspective yielded the largest immediate reduction ($Δ=+0.45$ SD), but the effect was not detectable at the 4-6 week follow-up. In contrast, the debate modality maintained a statistically significant reduction in animosity immediately after and at follow-up ($Δ=+0.37$ SD). For ideological position, adopting the opposite perspective led to significant immediate movement across modalities (writing: $Δ=+0.91$ SD; debate: $Δ=+0.51$ SD), and these changes persisted at follow-up. Judged performance (winning) did not moderate these effects, and willingness to re-participate was similar across conditions (~20-36%). These findings challenge assumptions about adversarial methods, revealing distinct temporal patterns: non-adversarial engagement fosters short-term empathy gains, while cognitive engagement through debate sustains affective benefits. The Ideological Turing Test demonstrates potential as a scalable tool for reducing polarization, particularly when combining perspective-taking with reflective adversarial interactions.
- Abstract(参考訳): イデオロギー的反対者に対する敵意の高まりは、社会的な重大な課題を引き起こす。
Ideological Turing Test(Ideological Turing Test)は、参加者が対立する視点を取り入れ、防御することを必要とするゲーミフィケーションフレームワークである。
混合設計実験 (N = 203$) を行い, 4つの条件: モダリティ (議論/書き方) x 視点テイキング (オー/オポポジット側) について検討した。
任命された位置を擁護する構造化された相互作用に従事した参加者は、仲間によって判断される結果を得た。
介入直後および術後2~6週の情緒的アニモシティとイデオロギー的位置の変化を測定した。
パースペクティブテイキングは、グループの異性度とイデオロギー的偏極を減少させる。
しかし、効果はモダリティ(書き込み対議論)と時間とともに異なる。
情緒的敵意については, 反対の観点からは最大即時減量(Δ=+0.45$ SD)が得られたが, 4~6週の追跡では検出されなかった。
対照的に、議論のモダリティは、即ち、フォローアップ(Δ=+0.37$ SD)の直後に、統計的に有意なアニモニシティの減少を維持した。
イデオロギー的な立場では、反対の視点を採用することで、モダリティ(書字:$Δ=+0.91$ SD;議論:$Δ=+0.51$ SD)間で大きな即時移動が生じ、これらの変化はフォローアップ時に継続された。
判定性能(勝利)はこれらの効果を軽視せず、再参加への意欲は条件(約20-36%)で類似していた。
これらの知見は、敵対的手法に関する仮定に挑戦し、異なる時間的パターンを明らかにする:非敵対的関与は短期的な共感の獲得を促進する一方、議論を通じた認知的関与は感情的な利益を持続する。
イデオロギーチューリングテスト(Ideological Turing Test)は、特に遠近法と反射対向相互作用を組み合わせる際に、偏光を減らすためのスケーラブルなツールとしての可能性を示す。
関連論文リスト
- From Perceived Effectiveness to Measured Impact: Identity-Aware Evaluation of Automated Counter-Stereotypes [16.83414091095414]
ソーシャルメディア上での性別バイアスに対する反ステレオタイプの自動生成の効果について検討した。
従来研究で最も有効な候補として認識されてきた2つの対テロタイプ戦略(反事実と普遍性の拡大)を評価した。
以上の結果から,実効性は認識された有効性と一致せず,前者は人口集団間で曖昧であり,時として相違する現象であることが明らかとなった。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-10-27T17:02:04Z) - When Your AI Agent Succumbs to Peer-Pressure: Studying Opinion-Change Dynamics of LLMs [0.0]
ピアプレッシャーがLarge Language Model(LLM)エージェントの意見にどのように影響するかを,認知的コミットメントの範囲にわたって検討する。
エージェントは、低圧で安定し、閾値で急変し、高度に飽和するシグモイド曲線に従う。
我々は、肯定的な意見から否定的な意見への転換が、逆よりも認知的な努力を必要とする、基本的な「説得的非対称性」を明らかにする。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-10-21T22:02:15Z) - Deceptive Sequential Decision-Making via Regularized Policy Optimization [54.38738815697299]
我々は,自律的なシステムをマルコフ決定プロセスとしてモデル化し,逆強化学習を用いて報酬関数を復元する。
本稿では,システム報酬に対する敵意を積極的に欺く政策合成問題に対する3つの規則化戦略を示す。
我々は,その最適かつ非知覚的価値の少なくとも97%の累積報酬を達成しつつ,反逆的,標的的,公平な詐欺が虚偽の信念に逆らうことを示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-01-30T23:41:40Z) - Mitigating Spurious Negative Pairs for Robust Industrial Anomaly Detection [9.93548802132951]
敵攻撃に対する既存の検出手法の堅牢性は依然として課題であり、自律運転のような現実のアプリケーションにおいて信頼性を損なう。
本稿では,ADにおける対人訓練の理想的目的関数として,正規群から派生した擬似奇形群を提案する。
これらの結果から, 突発性負対が従来のコントラスト損失を損なうことにより, 頑健なADを達成できることが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-01-26T07:32:39Z) - Biased AI can Influence Political Decision-Making [64.9461133083473]
本稿では,大言語モデル(LLM)におけるパルチザンバイアスが政治的意見や意思決定に与える影響について検討する。
その結果,党派偏見モデルに曝露した参加者は,LLMの偏見と一致した意見を取り入れ,決定を下す可能性が有意に高いことがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-08T22:56:00Z) - Understanding the Impact of Negative Prompts: When and How Do They Take Effect? [92.53724347718173]
本稿では, 負のプロンプトがどのように作用するか, どのように作用するかを明らかにするための, 初めての総合的研究について述べる。
我々の経験的分析は、負のプロンプトの2つの主要な挙動を識別する。
負のプロンプトは、単純な適応アルゴリズムによって、背景に最小限の変更を加えて、オブジェクトの塗り絵をしやすくする。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-05T05:42:46Z) - Adversarial Contrastive Learning via Asymmetric InfoNCE [64.42740292752069]
非対称なInfoNCEの目的と対比した場合,非対称なサンプルを不等に扱うことを提案する。
非対称的な方法では、CLと対向学習の相反する目的の悪影響を効果的に軽減することができる。
実験の結果,提案手法は既存CL法より一貫して優れていることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-18T04:14:36Z) - PCL: Peer-Contrastive Learning with Diverse Augmentations for
Unsupervised Sentence Embeddings [69.87899694963251]
本稿では,多彩な拡張を伴う新しいピアコントラスト学習(PCL)を提案する。
PCLは、教師なし文の埋め込みのために、グループレベルで様々な対照的な正と負を構成する。
PCLはピア陽性のコントラストとピアネットワークの協調が可能である。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-28T13:02:41Z) - Perspective-taking to Reduce Affective Polarization on Social Media [11.379010432760241]
ブラウザエクステンションを通じてランダムなフィールド実験をTwitter上で1,611人の参加者に展開する。
参加者を「アウトグループ」フィードに露出するだけでエンゲージメントが向上するが、他の人々が政治的見解を持っている理由の理解は得られない。
参加者に不一致を思い出させるよう促すことによって、親しみやすく共感的な言葉で経験をフレーミングすることは、エンゲージメントに影響を与えず、反対の見解を理解する能力を高める。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-11T20:25:10Z) - Adversarial Visual Robustness by Causal Intervention [56.766342028800445]
敵の訓練は、敵の例に対する事実上最も有望な防御である。
しかし、その受動性は必然的に未知の攻撃者への免疫を妨げる。
我々は、敵対的脆弱性の因果的視点を提供する: 原因は、学習に普遍的に存在する共同創設者である。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-17T14:23:54Z) - Towards control of opinion diversity by introducing zealots into a
polarised social group [7.9603223299524535]
偏極社会集団における意見の多様性に影響を与えるか、制御する方法を探究する。
我々は、ユーザーが二項意見を持ち、接続する他のものに基づいて信条を何度も更新する投票モデルを活用する。
平均的な意見を任意の目標値にシフトするために、Zealotを偏極ネットワークに注入する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-12T15:27:30Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。