論文の概要: I Want to Believe (but the Vocabulary Changed): Measuring the Semantic Structure and Evolution of Conspiracy Theories
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.26062v1
- Date: Fri, 27 Mar 2026 04:09:32 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-30 21:49:48.349466
- Title: I Want to Believe (but the Vocabulary Changed): Measuring the Semantic Structure and Evolution of Conspiracy Theories
- Title（参考訳）: I want to Believe ( but the Vocabulary Changed): Measurementing the Semantic Structure and Evolution of Conspiracy Theoryies
- Authors: Manisha Keim, Sarmad Chandio, Osama Khalid, Rishab Nithyanand,
- Abstract要約: オンライン政治談話における陰謀論の意味構造と進化を計測する。
まず、共謀関連言語が言語空間の一貫性と意味的に区別可能な領域を形成することを実証する。
次に、整列した単語の埋め込みを使用して、これらのオブジェクトが時間とともにどのように進化していくかを追跡する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7120323051467832
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Research on conspiracy theories has largely focused on belief formation, exposure, and diffusion, while paying less attention to how their meanings change over time. This gap persists partly because conspiracy-related terms are often treated as stable lexical markers, making it difficult to separate genuine semantic changes from surface-level vocabulary changes. In this paper, we measure the semantic structure and evolution of conspiracy theories in online political discourse. Using 169.9M comments from Reddit's r/politics subreddit spanning 2012--2022, we first demonstrate that conspiracy-related language forms coherent and semantically distinguishable regions of language space, allowing conspiracy theories to be treated as semantic objects. We then track how these objects evolve over time using aligned word embeddings, enabling comparisons of semantic neighborhoods across periods. Our analysis reveals that conspiracy theories evolve non-uniformly, exhibiting patterns of semantic stability, expansion, contraction, and replacement that are not captured by keyword-based approaches alone.
- Abstract（参考訳）: 陰謀論の研究は、信念の形成、露出、拡散に主に焦点を合わせ、その意味が時間とともにどのように変化するかにはあまり注意を払わない。
このギャップは、陰謀に関連した用語がしばしば安定な語彙マーカーとして扱われるため、表面レベルの語彙変化から真に意味的な変化を区別することは困難である。
本稿では,オンライン政治談話における陰謀論のセマンティックな構造と進化を計測する。
2012年から2022年にかけて、Redditのr/politics subredditから169.9Mのコメントを使用して、陰謀に関連した言語が言語空間の一貫性と意味的に区別可能な領域を形成し、陰謀論を意味的対象として扱うことを初めて実証した。
次に、これらのオブジェクトが時間とともにどのように進化するかを単語埋め込みを用いて追跡し、周期にわたってセマンティックな近傍の比較を可能にする。
提案手法は, 意味的安定性, 拡張, 収縮, 置換のパターンを示し, キーワードベースのアプローチだけでは捉えられない。
関連論文リスト
- Conspiracy Frame: a Semiotically-Driven Approach for Conspiracy Theories Detection [8.81667917459116]
本稿では, フレーム・セマンティックスとセミオティックスから派生した, エピソード的物語のきめ細かい意味表現について紹介する。
我々は,LLMがドメイン内およびドメイン外においてこの現象を認識できることを観察し,この課題を支援する上でフレームが果たす役割について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-03-22T18:59:59Z) - A new kid on the block: Distributional semantics predicts the word-specific tone signatures of monosyllabic words in conversational Taiwan Mandarin [0.4078247440919472]
単音節単語のピッチの輪郭が自然会話型マンダリンでどのように実現されるかを検討する。
単語の効果は音素認識の強い予測因子であることがわかった。
音声学では、分布意味論はブロック上の新しい子供である。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-11-21T15:56:58Z) - ConspirED: A Dataset for Cognitive Traits of Conspiracy Theories and Large Language Model Safety [87.90209836101353]
コンスピレーション(Conspired)は、一般的な認知特性に注釈を付けた最初の陰謀的内容のデータセットである。
我々は,比較的特徴を識別し,テキスト抽出において支配的特徴を決定する計算モデルを開発した。
我々は,大規模言語/推論モデル (LLM/LRM) を補間入力に対して頑健性を評価する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-08-28T06:39:25Z) - Exploring the Structure of AI-Induced Language Change in Scientific English [0.0]
セマンティッククラスタ全体はしばしば一緒に動き、グループ内のほとんどの単語が使用量を増やしています。
このパターンは、大きな言語モデルによって引き起こされる変化は、純粋に語彙ではなく、主に意味的かつ実用的であることを示唆している。
単語の折り畳み解析により,有機言語の変化と一致した,より複雑な画像が明らかとなった。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-06-26T23:44:24Z) - Unveiling Online Conspiracy Theorists: a Text-Based Approach and Characterization [42.242551342068374]
我々は、共謀理論パターンを持つユーザと、そのような傾向を欠いたユーザからなるユーザからなる2つの異なるXデータセットの包括的分析を行った。
本研究の結果,他者に対する陰謀論者による語彙と言語の違いが明らかとなった。
我々は,871の豊富な特徴セットに基づいて陰謀論を広めるユーザを識別できる機械学習分類器を開発した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-21T08:07:38Z) - Classifying Conspiratorial Narratives At Scale: False Alarms and Erroneous Connections [4.594855794205588]
この研究は、陰謀論に関する議論を分類するための一般的なスキームを確立する。
我々は、オンラインCTを分類するためのBERTベースのモデルをトレーニングするために、人間ラベル付き地上真実を利用する。
本研究は,最も活発な陰謀に関するRedditフォーラムの投稿を用いた,最初の大規模分類研究である。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-29T20:29:12Z) - Fantastic Semantics and Where to Find Them: Investigating Which Layers of Generative LLMs Reflect Lexical Semantics [50.982315553104975]
本稿では,Llama2という人気言語モデルに対する語彙意味論のボトムアップ進化について検討する。
実験の結果,下位層の表現は語彙的意味論を符号化しているが,上位層はより弱い意味帰納的帰納的帰納的帰納的帰納的帰納的帰納的帰属的帰属的帰属的帰属的存在であることがわかった。
これは、高層層がより良い語彙意味論を得るマスク言語モデリングのような差別的な目的を持つモデルとは対照的である。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-03T13:14:47Z) - Lexical semantic change for Ancient Greek and Latin [61.69697586178796]
歴史的文脈における単語の正しい意味の連想は、ダイアクロニック研究の中心的な課題である。
我々は、動的ベイズ混合モデルに基づくセマンティック変化に対する最近の計算的アプローチに基づいて構築する。
本研究では,動的ベイズ混合モデルと最先端埋め込みモデルとのセマンティックな変化を系統的に比較する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-01-22T12:04:08Z) - The Truth is Out There: Investigating Conspiracy Theories in Text
Generation [66.01545519772527]
言語モデルが陰謀理論テキストを生成する可能性を検討する。
本研究は陰謀理論の解明のためにこれらのモデルをテストすることに焦点を当てている。
陰謀理論のトピック、機械生成陰謀理論、人為的陰謀理論からなる新しいデータセットを紹介します。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-01-02T05:47:39Z) - Speakers Fill Lexical Semantic Gaps with Context [65.08205006886591]
我々は単語の語彙的あいまいさを意味のエントロピーとして運用する。
単語のあいまいさの推定値と,WordNetにおける単語の同義語数との間には,有意な相関関係が認められた。
これは、あいまいさの存在下では、話者が文脈をより情報的にすることで補うことを示唆している。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-05T17:19:10Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。