論文の概要: Large Language Models Unpack Complex Political Opinions through Target-Stance Extraction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.23531v1
• Date: Sat, 07 Mar 2026 23:01:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-06 02:36:13.020907
• Title: Large Language Models Unpack Complex Political Opinions through Target-Stance Extraction
• Title（参考訳）: ターゲット・スタンス抽出による複雑な政治意見の解き放たれた大言語モデル
• Authors: Özgür Togay, Florian Kunneman, Javier Garcia-Bernardo, Anastasia Giachanou,
• Abstract要約: 政治的分極は、政策、数字、問題に関する信念の複雑な相互作用から生じる。 大規模言語モデル(LLM)は、最小限の監督で複雑な政治的意見を抽出することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3822821449151652
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Political polarization emerges from a complex interplay of beliefs about policies, figures, and issues. However, most computational analyses reduce discourse to coarse partisan labels, overlooking how these beliefs interact. This is especially evident in online political conversations, which are often nuanced and cover a wide range of subjects, making it difficult to automatically identify the target of discussion and the opinion expressed toward them. In this study, we investigate whether Large Language Models (LLMs) can address this challenge through Target-Stance Extraction (TSE), a recent natural language processing task that combines target identification and stance detection, enabling more granular analysis of political opinions. For this, we construct a dataset of 1,084 Reddit posts from r/NeutralPolitics, covering 138 distinct political targets and evaluate a range of proprietary and open-source LLMs using zero-shot, few-shot, and context-augmented prompting strategies. Our results show that the best models perform comparably to highly trained human annotators and remain robust on challenging posts with low inter-annotator agreement. These findings demonstrate that LLMs can extract complex political opinions with minimal supervision, offering a scalable tool for computational social science and political text analysis.
• Abstract（参考訳）: 政治的分極は、政策、数字、問題に関する信念の複雑な相互作用から生じる。 しかし、ほとんどの計算分析は、これらの信念がどのように相互作用するかを見越して、粗いパルチザンラベルへの会話を減らす。 これは、しばしばニュアンス化され、幅広い主題をカバーするオンライン政治会話において特に顕著であり、議論の対象とそれらに対して表現された意見を自動的に特定することは困難である。 本研究では,大規模言語モデル (LLM) がこの課題に,目標識別と姿勢検出を組み合わせた最近の自然言語処理タスクであるTSE(Target-Stance extract) を通じて対処できるかどうかを考察し,政治的意見のより詳細な分析を可能にする。 そこで我々は、r/NeutralPoliticsのReddit投稿1,084のデータセットを構築し、138の異なる政治的目標をカバーし、ゼロショット、少数ショット、コンテキスト拡張プロンプト戦略を用いて、プロプライエタリでオープンソースなLCMの範囲を評価した。 これらの結果から,優れたモデルが高度に訓練されたヒトアノテータと相容れない性能を示し,アノテータ間合意の低い課題に頑健であることがわかった。 これらの結果は,LLMが最小限の監督力で複雑な政治的意見を抽出できることを示し,計算社会科学と政治テキスト分析のためのスケーラブルなツールを提供する。

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