論文の概要: Change My View? The Dynamics of Persuasion and Polarization in Online Discourse
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.08383v1
- Date: Fri, 08 May 2026 18:40:51 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-12 23:28:49.602262
- Title: Change My View? The Dynamics of Persuasion and Polarization in Online Discourse
- Title（参考訳）: オンライン談話における説得と分極のダイナミクス
- Authors: David Freeborn, Malihe Alikani, Anthony Sicilia,
- Abstract要約: 我々は、Redditのr/ChangeMyViewに関する議論のコーパスを分析するために、大きな言語モデルを使用します。
有効な公開推論は、明らかなコンテンツと同じくらい、リレーショナルフレーミングに依存している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.390103958990699
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Philosophical accounts of persuasion often assume that shared evidence and rational argumentation should lead to a convergence of views between peers, yet everyday discourse often suggests otherwise. In this study, we use large language models to analyze a corpus of debates on Reddit's r/ChangeMyView, where belief revision is publicly signaled. Large language models were asked, halfway through each discussion, to forecast whether such an acknowledgement would arise; their probabilistic estimates serve as a conversational baseline. Each reply was then coded, through a hybrid machine-assisted procedure, for ten familiar rhetorical strategies -- concession, empathy, logical challenge, credibility appeals, and so forth. Adding these strategic features markedly improves predictive power and yields a consistent pattern: moves that express concession or empathetic alignment substantially increase the prospect of belief change, whereas frontal refutation, credibility attacks, and topic deflection diminish it. The findings indicate that effective public reasoning depends as much on relational framing as on evidential content, and they invite a refinement of normative accounts of rational dialogue.
- Abstract（参考訳）: 説得に関する哲学的な説明は、しばしば、共有された証拠と合理的な議論が仲間間の見解の収束につながると仮定するが、日常的な議論はしばしばそうでないことを示唆する。
本研究では,大規模な言語モデルを用いて,Redditのr/ChangeMyViewに関する議論のコーパスを分析する。
大規模言語モデルは、各議論の途中で、そのような認識が生じるかどうかを予測し、確率論的推定は会話のベースラインとして機能する。
それぞれの回答は、ハイブリッドマシンアシストの手順を通じて、譲歩、共感、論理的挑戦、信頼性の訴えなど、よく知られた10の修辞戦略によってコーディングされた。
これらの戦略的特徴を加えることで、予測能力が著しく向上し、一貫したパターンが得られる: 譲歩や共感的アライメントを表現する動きは、信仰の変化の確率を大幅に増加させ、一方、正面の反感、信頼度攻撃、話題の偏見は、それを減少させる。
その結果,有意な公開推論は,有意な内容と関係的なフレーミングに大きく依存し,合理的な対話の規範的説明を洗練させることが示唆された。
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