論文の概要: Applied Sociolinguistic AI for Community Development (ASA-CD): A New Scientific Paradigm for Linguistically-Grounded Social Intervention
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.21217v1
- Date: Fri, 30 Jan 2026 23:12:46 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-02 07:21:25.652897
- Title: Applied Sociolinguistic AI for Community Development (ASA-CD): A New Scientific Paradigm for Linguistically-Grounded Social Intervention
- Title（参考訳）: コミュニティ開発のための社会言語AI(ASA-CD)の応用
- Authors: S M Ruhul Alam, Rifa Ferzana,
- Abstract要約: 本稿では,コミュニティ開発のための応用ソシオリスティックAI(ASA-CD)を,言語的に基礎をおくAIによる介入を通じて,コミュニティの課題に対処するための新たな科学的パラダイムとして確立する。
ASA-CDは,(1)解答的断片化の計算指標としての言語バイオマーカー,(2)AI最適化パラダイムである開発対応自然言語処理(NLP),(3)解答的介入のための標準化された5段階プロトコル,の3つの主要なコントリビューションを紹介している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper establishes Applied Sociolinguistic AI for Community Development (ASA-CD) as a novel scientific paradigm for addressing community challenges through linguistically grounded, AI-enabled intervention. ASA-CD introduces three key contributions: (1) linguistic biomarkers as computational indicators of discursive fragmentation; (2) development-aligned natural language processing (NLP), an AI optimisation paradigm prioritising collective outcomes; and (3) a standardised five-phase protocol for discursive intervention. A proof-of-concept study, incorporating real-world and synthetic corpora, demonstrates systematic associations between exclusionary language and negative sentiment and simulates intervention-based improvements. ASA-CD provides a unified methodological, ethical and empirical framework for scalable, value-aligned AI in the service of community empowerment.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,コミュニティ開発のための応用ソシオリスティックAI(ASA-CD)を,言語的に基礎をおくAIによる介入を通じて,コミュニティの課題に対処するための新たな科学的パラダイムとして確立する。
ASA-CDは,(1)解答的断片化の計算指標としての言語バイオマーカー,(2)AI最適化パラダイムである開発対応自然言語処理(NLP),(3)解答的介入のための標準化された5段階プロトコル,の3つの主要なコントリビューションを紹介している。
実世界と合成コーパスを取り入れた概念実証研究は、排他的言語と否定的感情の体系的関連を実証し、介入に基づく改善をシミュレートする。
ASA-CDは、コミュニティエンパワーメントのサービスにおいて、スケーラブルで価値に整合したAIのための統一された方法論的、倫理的、実証的なフレームワークを提供する。
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