論文の概要: War in the Abstract: The Rise and Consequences of Militarized Language in Scientific Communication
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.23462v1
- Date: Mon, 22 Jun 2026 15:10:32 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-24 18:54:37.605082
- Title: War in the Abstract: The Rise and Consequences of Militarized Language in Scientific Communication
- Title(参考訳): 要約における戦争 : 科学コミュニケーションにおける軍用言語の台頭と結果
- Abstract要約: 2010年から2025年にかけて、科学的な抽象論における軍事用語の存在はOpenAlexで48%、PubMedで32%増加した。
軍国主義言語の普及は、国内規模と年次規模の両方で相反する。
社会科学はそのような言語レベルを導き、工学とコンピュータ科学は成長を導く。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Scientists do not, by profession, wage war. Yet warfare's vocabulary consistently appears in their abstracts. To quantify the extent to which warfare's vocabulary pervades scientific abstracts, we analyze 21.4 million papers (2010-2025; OpenAlex, PubMed). We additionally run a within-subject war-framing experiment (N = 801; 32,040 trials) designed to provide causal insight into the effects of militaristic language on persuasion. Between 2010 and 2025, the presence of militaristic terms in scientific abstracts rose 48% in OpenAlex and 32% in PubMed, with the rise accelerating sharply after 2019 (cross-database r = 0.96, p < 10^-8). The prevalence of militaristic language is conflict-aligned at both country and annual scales (Uppsala Conflict Data Program; r = 0.77-0.84), with the abstracts from the Global South displaying the fastest rise in militaristic language. Among disciplines, social sciences leads in level of such language while engineering and computer science lead in growth. The COVID and post-2022 large-language-model eras also saw the rise and narrowed the language gap between native-English and non-English authors. In our follow-up experiment, we found that war framing reduced credibility (mean shift -0.18 Likert units, 95% CI [-0.21, -0.14]; d_z = -0.28, p < 10^-20), funding willingness (d_z = -0.12) and policy support (d_z = -0.08), with a trend-level increase in sense of urgency (d_z = +0.07). Collectively, findings reveal that while scientific abstracts drift toward warfare, the use of militaristic language may erode credibility, funding willingness, and policy support.
- Abstract(参考訳): 科学者は職業上、賃金戦争をしない。
しかし、戦争の語彙はその抽象論に一貫して現れる。
戦争の語彙が科学的な抽象概念にどの程度浸透しているかを定量化するために、214万の論文(2010-2025; OpenAlex, PubMed)を分析した。
また、軍国主義的言語が説得に与える影響について因果的な知見を提供するために、対物戦争フレーミング実験(N = 801; 32,040トライアル)を実施している。
2010年から2025年の間、科学的な抽象論における軍事用語の存在はOpenAlexでは48%、PubMedでは32%増加し、2019年以降は急速に増加した(データ間のr = 0.96, p < 10^-8)。
軍国主義的言語の普及は、国内規模と年次規模の両方で矛盾する(Uppsala Conflict Data Program; r = 0.77-0.84)。
専門分野の中で、社会科学はそのような言語レベルを導き、工学とコンピュータ科学は成長を導く。
新型コロナウイルス(COVID-19)や2022年以降の大規模言語モデルも増加し、ネイティブ・イングリッシュとノン・イングリッシュの作家の間で言語格差が狭まった。
その結果,戦時フレーミングによる信頼度低下(平均シフト-0.18 類似単位,95% CI [-0.21, -0.14],d_z = -0.28, p < 10^-20),資金提供意欲(d_z = -0.12),政策支援(d_z = -0.08),緊急感(d_z = +0.07)が認められた。
総合的に見れば、科学的な抽象概念が戦争へと流れていく一方で、軍国主義的言語の使用は信頼性を損なう可能性、資金提供の意欲、政策支援を損なう可能性がある。
関連論文リスト
- An LLM-Associated Register Shift in Korean Journal Abstracts: A Morphology-Aware Excess-Vocabulary Study, 2018-2026 [0.0]
2023年以前の傾向よりも高い単語の頻度である余分な語彙は、2022年以降の学術英語の変化がどのように測定されたかである。
プラセボの床は1ワード統計では0.1-2.2点、再選択された分割半値統計では少なくとも2.9点である。
韓国の抽象化は2023年、2024年後半に始まり、2025年までの2026年半ばの平ら化を示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-09-07T12:56:32Z) - Framing War Across Languages: Power, Agency, and Sentiment in Wikipedia's Multilingual War Narratives [0.0]
1900年以降、158の戦争を分析し、戦闘員の記述がウィキペディアの20の言語版でどのように異なるかを調べる。
言語版が独自のコミュニティを含む戦争を記述している場合、体系的な違いを見出す。
言語版が自身の言語コミュニティを含まない紛争を記述した場合、それらの物語構造は高い言語間類似性を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-08-26T03:43:27Z) - You Can't Fight in Here! This is BBS! [14.465537676558727]
Norm と Claudette は、現代の言語モデルが言語科学において重要な疑問を伝えることができるかどうかを論じている。
この議論は、一般的な根底にある問題として、私たちが何を見ているかを強調するのに役立ちます。
我々は、AI時代の言語科学のためのより広範な研究プログラムを提唱する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-04-10T17:14:03Z) - The Shifting Landscape of Vaccine Discourse: Insights From a Decade of Pre- to Post-COVID-19 Vaccine Posts on Social Media [61.575555311964706]
我々は、英語話者がソーシャルメディア上でワクチンについて話す方法を分析し、ソーシャルメディア投稿におけるワクチンに関する進化的物語を理解する。
最初に、2013年から2022年までのワクチンに関する1870万のキュレートされた投稿からなる、新しいデータセットを紹介した。
我々の分析は、新型コロナウイルスのパンデミックが、ワクチンに関するXユーザーの感情と言論に複雑な変化をもたらしたことを示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-11-20T22:28:59Z) - Open Korean Historical Corpus: A Millennia-Scale Diachronic Collection of Public Domain Texts [52.754009498236684]
我々は1,300年と6つの言語からなるデータセットであるOpen Korean Historical Corpusを紹介した。
このコーパスには7世紀から2025年までの19の資料から1800万の文書と50億のトークンが含まれている。
この研究は、韓国語の歴史を捉えることで、量的二時間分析の基盤となる資源を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-10-28T15:43:26Z) - Delving into LLM-assisted writing in biomedical publications through excess vocabulary [4.58733012283457]
ChatGPTのような大きな言語モデル(LLM)は、人間レベルのパフォーマンスでテキストを生成し、修正することができる。
PubMedによる2010年から2024年にかけての1500万以上のバイオメディカル・抽象化の語彙変化について検討した。
バイオメディカル研究におけるLCMは,コビッドパンデミックなどの世界大イベントの影響を超越し,科学的な執筆に前例のない影響を与えていることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-11T07:16:34Z) - Testing the Predictions of Surprisal Theory in 11 Languages [77.45204595614]
本研究では,11言語における副次的時間と読解時間の関係について検討する。
より多様な言語に焦点をあてることで、これらの結果は、情報理論と言語間のインクリメンタル言語処理の最も堅牢なリンクを提供すると論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-07T15:37:50Z) - Model-based analysis of brain activity reveals the hierarchy of language
in 305 subjects [82.81964713263483]
言語の神経基盤を分解する一般的なアプローチは、個人間で異なる刺激に対する脳の反応を関連付けている。
そこで本研究では,自然刺激に曝露された被験者に対して,モデルに基づくアプローチが等価な結果が得られることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-12T15:30:21Z) - SenWave: Monitoring the Global Sentiments under the COVID-19 Pandemic [26.109661374693935]
SenWaveは105万以上のツイートとWeiboメッセージを使って、感情分析を行う。
SenWaveは、新型コロナウイルスに関する6つの言語でグローバルな会話の感情を明らかにしている。
全体として、SenWaveは楽観的かつ肯定的な感情が時間とともに増加し、新型コロナウイルス(COVID-19)の世界を改良するためのリセットを欲しがっていることを示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-18T20:33:41Z) - A Framework for the Computational Linguistic Analysis of Dehumanization [52.735780962665814]
我々は1986年から2015年にかけてニューヨーク・タイムズでLGBTQの人々に関する議論を分析した。
LGBTQの人々の人為的な記述は、時間とともにますます増えています。
大規模に非人間化言語を分析する能力は、メディアバイアスを自動的に検出し、理解するだけでなく、オンラインで乱用する言語にも影響を及ぼす。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-06T03:02:12Z) - Where New Words Are Born: Distributional Semantic Analysis of Neologisms
and Their Semantic Neighborhoods [51.34667808471513]
分散意味論のパラダイムで定式化されたセマンティック隣人のセマンティック・スパシティと周波数成長率という2つの要因の重要性について検討する。
いずれの因子も単語の出現を予測できるが,後者の仮説はより支持される。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-21T19:09:49Z)
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。