論文の概要: The Proxy Presumption: From Semantic Embeddings to Valid Social Measures

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.07409v1
• Date: Fri, 08 May 2026 08:03:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-11 19:43:38.910992
• Title: The Proxy Presumption: From Semantic Embeddings to Valid Social Measures
• Title（参考訳）: プロキシ推定:セマンティック・エンベディングから社会対策の検証まで
• Authors: Baishi Li, Ta Yu, Kelvin J. L. Koa, Ke-Wei Huang,
• Abstract要約: セマンティック埋め込みと有効な社会対策のギャップを埋めるために,コンストラクト妥当性プロトコル(CVP)を導入する。 また,埋め込み空間におけるコンバウンディングを低減するために,ファクトファクトニュートラル化を提案する。 この研究は、コミュニティにプロキシを堅牢で科学的に保護可能な楽器に変換するツールキットを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3849857432787595
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Natural Language Processing is rapidly evolving into a primary instrument for Computational Social Science, with researchers increasingly using embeddings to measure latent constructs such as novelty, creativity, and bias. However, this transition faces a fundamental validity challenge: the ''Proxy Presumption,'' or the reliance on geometric properties (e.g., cosine distance) as direct measures of social concepts. We argue that without explicit validation, unsupervised representations remain entangled mixtures of the target construct ($C$) and confounding attributes ($Z$) like topic, style, and authorship. To bridge the gap between semantic embeddings and valid social measures, we introduce the Construct Validity Protocol (CVP). Drawing on causal representation learning and psychometrics, the CVP offers a rigorous pipeline from conceptualization to quantitative verification. We further propose Counterfactual Neutralization, a novel method using LLMs to reduce confounding in embedding space. By providing a standardized Validity Suite -- including tests for discriminant, incremental, and predictive validity -- this work offers the community a toolkit to transform heuristic proxies into robust, scientifically defensible instruments.
• Abstract（参考訳）: 自然言語処理は、コンピュータ社会科学の主要な道具として急速に進化しており、研究者は、新しいもの、創造性、偏見などの潜伏した構造を測定するために埋め込みをますます利用している。 しかし、この移行は、社会的概念の直接的な測度としての幾何学的特性(例えば、コサイン距離)への依存という、基本的な妥当性の課題に直面している。 明示的な検証がなければ、教師なしの表現は、対象のコンストラクト($C$)と、トピック、スタイル、オーサシップのような属性($Z$)の混在を保ちます。 セマンティック埋め込みと有効な社会対策のギャップを埋めるために,コンストラクト妥当性プロトコル(CVP)を導入する。 因果表現学習と心理測定に基づいて、CVPは概念化から定量的検証までの厳密なパイプラインを提供する。 さらに,LLMを用いた埋込空間の凹凸低減手法である反現実ニュートラル化を提案する。 差別的、漸進的、予測的妥当性のテストを含む標準化された妥当性スイートを提供することにより、この研究は、ヒューリスティックなプロキシを堅牢で科学的に保護可能な楽器に変換するためのツールキットを提供する。

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