論文の概要: The Language You Ask In: Language-Conditioned Ideological Divergence in LLM Analysis of Contested Political Documents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.12164v1
• Date: Sat, 17 Jan 2026 21:00:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-21 22:47:22.49206
• Title: The Language You Ask In: Language-Conditioned Ideological Divergence in LLM Analysis of Contested Political Documents
• Title（参考訳）: 質問する言語:LLM分析における言語中心のイデオロギーの多様性
• Authors: Oleg Smirnov,
• Abstract要約: 本研究では,ロシア語およびウクライナ語における大規模言語モデル(LLM)とプロンプトの比較を行った。 同一のソース材料と並列クエリ構造にもかかわらず、結果として得られた分析は、修辞的位置決め、イデオロギー的方向、解釈的結論に大きく変化した。 ロシア語のアウトプットは、ロシア国家の談話に共通する物語を反映し、市民社会の俳優を民主的な委任を損なう非合法的なエリートとして特徴づけた。 ウクライナ語によるアウトプットは、西側のリベラル民主主義政治科学の語彙的特徴を取り入れ、民主的コンテストにおいて同じ俳優を正当な利害関係者として扱った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8528384027684192
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) are increasingly deployed as analytical tools across multilingual contexts, yet their outputs may carry systematic biases conditioned by the language of the prompt. This study presents an experimental comparison of LLM-generated political analyses of a Ukrainian civil society document, using semantically equivalent prompts in Russian and Ukrainian. Despite identical source material and parallel query structures, the resulting analyses varied substantially in rhetorical positioning, ideological orientation, and interpretive conclusions. The Russian-language output echoed narratives common in Russian state discourse, characterizing civil society actors as illegitimate elites undermining democratic mandates. The Ukrainian-language output adopted vocabulary characteristic of Western liberal-democratic political science, treating the same actors as legitimate stakeholders within democratic contestation. These findings demonstrate that prompt language alone can produce systematically different ideological orientations from identical models analyzing identical content, with significant implications for AI deployment in polarized information environments, cross-lingual research applications, and the governance of AI systems in multilingual societies.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル (LLM) は多言語コンテキストをまたいだ分析ツールとしてますます普及しているが、その出力はプロンプトの言語によって条件付けられた体系的なバイアスを伴っている。 本研究では,ロシアとウクライナにおける意味論的に等価なプロンプトを用いて,LLMが生成したウクライナ市民社会文書の政治的分析を実験的に比較した。 同一のソース材料と並列クエリ構造にもかかわらず、結果として得られた分析は、修辞的位置決め、イデオロギー的方向、解釈的結論に大きく変化した。 ロシア語のアウトプットは、ロシア国家の談話に共通する物語を反映し、市民社会の俳優を民主的な委任を損なう非合法的なエリートとして特徴づけた。 ウクライナ語によるアウトプットは、西側のリベラル民主主義政治科学の語彙的特徴を取り入れ、民主的コンテストにおいて同じ俳優を正当な利害関係者として扱った。 これらの結果から,言語自体が同一内容を分析する同一モデルから体系的に異なるイデオロギー指向を創出できることが示唆された。

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