論文の概要: Argumentation for Common Ground: Finding Zones of Possible Agreement between Individuals in Conflict
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.15634v1
- Date: Sun, 16 Aug 2026 08:57:50 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-18 19:59:03.36905
- Title: Argumentation for Common Ground: Finding Zones of Possible Agreement between Individuals in Conflict
- Title(参考訳): 共通グラウンドの議論:紛争における個人間の合意のゾーンを見つける
- Abstract要約: 紛争における個人間の相互に許容される合意を識別するための新しいアプローチを導入する。
まず、平和協定に関する双方の理屈を表すのに適した量的双極的議論の枠組みを導入する。
本稿では,理論的解析と予備実験を通じて,我々の枠組みが可能な合意の範囲(ZOPA)を特定する方法を示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 7.041465510399687
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: How can common ground between societies in conflict be identified when citizens' acceptability of peace agreements is shaped by contested narratives? Such acceptability is mediated not only by the clauses that agreements include or exclude, but crucially by citizens' subjective reasoning concerning agreements' clauses. In this paper, we leverage computational argumentation to introduce a novel approach to identifying mutually acceptable agreements among individuals in conflict, i.e. a Zone of Possible Agreement (ZOPA). First, we introduce a quantitative bipolar argumentation framework tailored to represent each side's reasoning about peace agreements. We then show how merging these frameworks can enable negotiators to identify peace agreements that are mutually acceptable. To evaluate our approach under conditions of real-world relevance, we focus on the Palestinian-Israeli conflict, where long-standing policy, practitioner and public interest underscores the demand for methods capable of analysing polarised public reasoning. We show how our framework identifies a ZOPA through theoretical analysis and preliminary experiments using survey data from both existing work and retrieved by a large language model. The results illustrate how argumentation can empower negotiators and conflict-resolution teams in mapping feasible ZOPAs grounded in citizens' reasoning.
- Abstract(参考訳): 紛争における社会間の共通基盤は、市民の平和合意の受け入れが、論争を巻き起こした物語によって形作られたときにどのように特定できるのか。
このような受容性は、合意に含まれるか除外する条項だけでなく、合意の条項に関する市民の主観的理由によってもたらされる。
本稿では、計算議論を活用し、紛争における個人間の相互に許容される合意(ZOPA)を識別するための新しいアプローチを導入する。
まず、平和協定に関する双方の理屈を表すのに適した量的双極的議論の枠組みを導入する。
そして、これらの枠組みを統合することで、交渉者が相互に受け入れられる平和協定を特定できることを示す。
現実の関連性の条件下での我々のアプローチを評価するため、我々は、長年の政策、実践者、そして公共の関心が、分極化された世論を分析できる方法の需要を浮き彫りにするパレスチナとイスラエルの紛争に焦点を当てる。
本稿では,本フレームワークがZOPAを理論的解析および予備実験によってどのように識別するかを,既存の研究と大規模言語モデルによる調査データを用いて示す。
この結果は、議論が市民の推論に基づいて実現可能なZOPAをマッピングする上で、交渉者や紛争解決チームにどのように力を与えるかを示している。
関連論文リスト
- Digital Pantheon: Simulating and Auditing Coalition Formation with LLM Agents [0.22940141855172028]
実地をイデオロギー的アライメントで整合させる多エージェントフレームワークを提案する。
我々は、2019年のフランドルの選挙の枠組みを運用し、囚人が仲裁したハブ・アンド・スポーク交渉に党員を配置する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-07-16T15:08:29Z) - ConflictScore: Identifying and Measuring How Language Models Handle Conflicting Evidence [48.938290419832335]
我々は、モデル応答が、その基盤となる文書における矛盾する証拠をどのように認識するかを定量化する新しいメトリクスであるConflictScoreを紹介する。
我々のフレームワークは, 反応を原子的クレームに分解し, それぞれのクレームに対して各クレームをラベル付けし, それらのラベルを2つの補完的尺度に集約する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-06-24T23:00:09Z) - Consensus is Strategically Insufficient: Reasoning-Trace Disagreement as a Knowledge-Representation Signal [0.0]
マルチエージェントシステムは通常、投票、コンセンサスプロトコル、討論、フォールトトレラントアグリゲーションを通じて不一致を減らすように設計されている。
我々は、この目的が、エージェントエラーよりも真の規範的不確実性を反映しているような、バリューラデンなタスクには不十分であると主張している。
本稿では,推論トレースとエージェント決定を記号的不一致状態に抽象化する知識表現層を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-06-02T21:21:02Z) - Collaborative Disagreement Resolution for Scalable Oversight [26.071237160687243]
分解分解能は、非専門家モデルが真実を識別するのに役立ち、標準的な議論では 49.2% よりも62.1% の精度で判断できる。
本研究は,敵の説得から協調的真理探索まで,スケーラブルな監視プロトコルを再考する実証的証拠を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-06-02T12:55:49Z) - To Fuse or to Drop? Dual-Path Learning for Resolving Modality Conflicts in Multimodal Emotion Recognition [87.22988227382329]
マルチモーダル感情認識(MER)は、テキスト、音声、視覚を組み合わせることで恩恵を受けるが、標準的な融合は、モダリティが相反する場合に失敗することが多い。
我々は,いつフューズするか,いつモダリティを落とすのかを学習する統合フレームワークであるDual-Path Conflict Resolution (DCR)を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-05-06T13:11:33Z) - Information Bargaining: Bilateral Commitment in Bayesian Persuasion [60.3761154043329]
長期的説得のための統一的なフレームワークとよく構造化されたソリューションの概念を導入する。
この視点はゲーム構造の共通知識を明確にし、レシーバに匹敵するコミットメント能力を与える。
このフレームワークは、2段階の検証と推論のパラダイムによって検証される。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-06-06T08:42:34Z) - Conflicts in Texts: Data, Implications and Challenges [58.03478157713084]
矛盾は、状況の複雑さ、説明と対処が必要な変更、データアノテーションの難しさ、生成された出力の誤りを反映する可能性がある。
本調査ではこれらの矛盾を,(1)事実的矛盾,主観的偏見,および複数の視点が矛盾を生じさせるWeb上の自然テキスト,(2)注釈者がモデルトレーニングに影響を及ぼす注釈付きデータ,(3)幻覚と知識の衝突が発生するモデルインタラクションの3つの重要な領域に分類する。
我々は、対立する情報をより効果的に推論し、調整できる紛争対応NLPシステムの開発における重要な課題と今後の方向性を強調した。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-04-28T04:24:01Z) - Disagree and Commit: Degrees of Argumentation-based Agreements [0.5524804393257919]
我々は、人工自律エージェントがそのような合意に達することを可能にする合意シナリオの概念を導入する。
我々は、満足度と(最小、平均、中央値の)合意の度合いの概念を導入するとともに、価値に基づく議論フレームワークにおける価値がこれらの概念に与える影響を測る尺度も導入する。
我々は、動的シナリオにおける部分的な合意の信頼性に光を当てるため、合意シナリオが新たな情報で拡張されたときに、合意の度合いがどのように影響を受けるかを分析する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-31T12:49:58Z) - Rehearsal: Simulating Conflict to Teach Conflict Resolution [54.32934135393982]
リハーサル(Rehearsal)は、ユーザーがシミュレート可能なインターロケータで競合をリハーサルできるシステムである。
ユーザはRehearsalを使って、事前に定義されたさまざまなコンフリクトシナリオの処理を実践できる。
リハーサルはIRPを使って紛争解決理論に基づく発話を生成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-21T17:59:20Z) - Detecting Logical Relation In Contract Clauses [94.85352502638081]
契約における節間の論理的関係の抽出を自動化する手法を開発する。
結果として得られたアプローチは、コントラクト作者が節間の潜在的な論理的衝突を検出するのに役立つだろう。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-02T19:26:32Z)
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。