論文の概要: On Narrative: The Rhetorical Mechanisms of Online Polarisation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.07398v1
• Date: Mon, 12 Jan 2026 10:34:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-13 19:08:01.34052
• Title: On Narrative: The Rhetorical Mechanisms of Online Polarisation
• Title（参考訳）: 物語:オンライン分極の修辞的メカニズムについて
• Authors: Jan Elfes, Marco Bastos, Luca Maria Aiello,
• Abstract要約: 本研究では、物語分極の概念を定式化し、その測定をパルチザン情報環境で実証する。 ビデオは高度に分極された物語を生成するが、コメントは表面レベルでの物語の分極を著しく減少させる。 より深い物語のレベルでは、繰り返される物語のモチーフは、パルチザンのグループ間で追加的な違いを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.09558392439655013
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Polarisation research has demonstrated how people cluster in homogeneous groups with opposing opinions. However, this effect emerges not only through interaction between people, limiting communication between groups, but also between narratives, shaping opinions and partisan identities. Yet, how polarised groups collectively construct and negotiate opposing interpretations of reality, and whether narratives move between groups despite limited interactions, remains unexplored. To address this gap, we formalise the concept of narrative polarisation and demonstrate its measurement in 212 YouTube videos and 90,029 comments on the Israeli-Palestinian conflict. Based on structural narrative theory and implemented through a large language model, we extract the narrative roles assigned to central actors in two partisan information environments. We find that while videos produce highly polarised narratives, comments significantly reduce narrative polarisation, harmonising discourse on the surface level. However, on a deeper narrative level, recurring narrative motifs reveal additional differences between partisan groups.
• Abstract（参考訳）: 偏極性の研究は、人々が反対の意見で同質なグループにクラスタリングする方法を実証した。 しかし、この効果は、人間同士の交流、集団間のコミュニケーションの制限、物語間のコミュニケーション、意見の形成、党派的アイデンティティによって生じる。 しかし、どのようにして偏極化されたグループが現実の解釈と対立する解釈を構築し、どのように交渉するか、また、相互作用が限られているにもかかわらず、物語が群の間を移動するかどうかは未解明のままである。 このギャップに対処するため、私たちは物語の分極の概念を定式化し、イスラエルとパレスチナの紛争に関する212のYouTubeビデオと90,029のコメントでその測定を実証する。 構造的物語理論に基づいて大規模言語モデルを用いて実装し,2つのパルチザン情報環境における中心的アクターに割り当てられた物語的役割を抽出する。 ビデオは高度に分極された物語を生成するが、コメントは物語の分極を著しく減らし、表面レベルでの会話を調和させる。 しかし、より深い物語のレベルでは、繰り返される物語のモチーフは、パルチザンのグループ間で追加的な違いを示す。

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