論文の概要: Language Predicts Identity Fusion Across Cultures and Reveals Divergent Pathways to Violence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.08252v1
• Date: Mon, 09 Feb 2026 04:11:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-10 20:26:25.060166
• Title: Language Predicts Identity Fusion Across Cultures and Reveals Divergent Pathways to Violence
• Title（参考訳）: 言語は文化全体にわたってアイデンティティの融合を予測し、ヴァイオレンスへの分岐経路を明らかにする
• Authors: Devin R. Wright, Justin E. Lane, F. LeRon Shults,
• Abstract要約: 分極化と政治的暴力の増加を踏まえて、過激主義の心理的根源を理解することがますます重要である。 我々は,認知的言語パターン,LLM,暗黙的メタファーを用いて,言語からの融合を測定する認知言語アイデンティティ統合スコアを評価する。 イギリスとシンガポールのデータセット全体で、このアプローチは、検証された核融合のスコアを予測する既存の手法よりも優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In light of increasing polarization and political violence, understanding the psychological roots of extremism is increasingly important. Prior research shows that identity fusion predicts willingness to engage in extreme acts. We evaluate the Cognitive Linguistic Identity Fusion Score, a method that uses cognitive linguistic patterns, LLMs, and implicit metaphor to measure fusion from language. Across datasets from the United Kingdom and Singapore, this approach outperforms existing methods in predicting validated fusion scores. Applied to extremist manifestos, two distinct high-fusion pathways to violence emerge: ideologues tend to frame themselves in terms of group, forming kinship bonds; whereas grievance-driven individuals frame the group in terms of their personal identity. These results refine theories of identity fusion and provide a scalable tool aiding fusion research and extremism detection.
• Abstract（参考訳）: 分極化と政治的暴力の増加を踏まえて、過激主義の心理的根源を理解することがますます重要である。 以前の研究では、アイデンティティ融合は極端な行為を行う意志を予測することが示されていた。 我々は,認知的言語パターン,LLM,暗黙的メタファーを用いて,言語からの融合を測定する認知言語アイデンティティ統合スコアを評価する。 イギリスとシンガポールのデータセット全体で、このアプローチは、検証された核融合のスコアを予測する既存の手法よりも優れています。 過激派マニフェストに適用すると、暴力に対する2つの異なるハイフュージョン経路が出現する:イデオロギーは集団の観点で自身をフレーム化し、親族結合を形成する傾向にあり、一方、ギリシャ人主導の個人は自身のアイデンティティの観点からグループをフレーム化する。 これらの結果はアイデンティティ融合の理論を洗練させ、融合研究と過激主義検出を支援するスケーラブルなツールを提供する。

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