論文の概要: Linking Extreme Discourse to Structural Polarization in Signed Interaction Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.12814v1
• Date: Tue, 12 May 2026 23:14:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-14 23:30:27.722881
• Title: Linking Extreme Discourse to Structural Polarization in Signed Interaction Networks
• Title（参考訳）: 信号相互作用ネットワークにおける極端談話と構造分極のリンク
• Abstract要約: オンラインコミュニティにおける分極は、しばしば言語または相互作用構造を通して研究される。 我々は、姿勢スコアから連続的な符号付きエッジ重みを導出する、言語基底の符号付きネットワークパイプラインを開発する。 構造分極における時間的変動とウィンドウレベルの談話信号がどのように関連しているかを解析する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.11804614640313
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Polarization in online communities is often studied through either language or interaction structure, but the two views are rarely connected in a unified measurement pipeline. Prior work links them by building interaction graphs from human judgments of agreement and disagreement, leaving a gap between language as observed text and structure as an engineered representation of that text. We address this gap with a language-grounded signed-network pipeline that derives continuous signed edge weights from LLM stance scores and quantifies structural polarization using two complementary measures: a spectral Eigen-Sign score and a partition-based frustration score. After normalization, the two measures show substantial agreement while retaining important differences in their sensitivity to edge magnitude. Applying the framework to Reddit Brexit discussions, we analyze how window-level discourse signals, including toxicity, extreme scalar claims, and perplexity, relate to temporal variation in structural polarization. Edge-level and ablation analyses show that continuous, confidence-weighted signed edges reveal intensity-sensitive patterns that are muted under sign-only representations. We further report an exploratory one-step-ahead forecasting analysis suggesting that lagged language signals may contain information about future polarization beyond structural persistence. Together, the results demonstrate how discourse and signed-network structure can be connected in a single framework for measuring and interpreting polarization dynamics over time.
• Abstract（参考訳）: オンラインコミュニティにおける分極は、しばしば言語または相互作用構造を通して研究されるが、この2つのビューは統合された測定パイプラインで接続されることは滅多にない。 先行研究は、人間による合意と不一致の判断から相互作用グラフを構築し、観察されたテキストとしての言語と、そのテキストのエンジニアリングされた表現としての構造の間のギャップを埋めることによってそれらをリンクする。 このギャップをLLMスタンススコアから連続符号付きエッジ重みを導出し,スペクトル固有符号スコアと分割型フラストレーションスコアの2つの相補的尺度を用いて構造分極を定量化する言語基底符号ネットワークパイプラインを用いて解決する。 正常化後、2つの尺度は、エッジ等級に対する感度の重要な違いを維持しながら、相当な一致を示した。 Redditのブレグジットに関する議論にこのフレームワークを適用することで、有害性、極端なスカラー・クレーム、難易度といったウィンドウレベルの言論信号が、構造分極の時間的変動とどのように関係しているかを分析する。 エッジレベルおよびアブレーション分析は、連続的、信頼性に富んだ符号付きエッジは、信号のみの表現の下でミュートされる強度に敏感なパターンを示すことを示している。 さらに,ラタグ付き言語信号には,構造的永続性を超えた将来的な分極情報が含まれている可能性が示唆された,探索的なワンステップ予測分析を報告する。 この結果から,時間とともに分極ダイナミクスを計測・解釈する単一フレームワークにおいて,談話と署名ネットワーク構造が接続可能であることを示す。

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