論文の概要: Epistemic orientation predicts legislative effectiveness among members of the US Congress
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.11865v1
- Date: Thu, 10 Sep 2026 17:41:54 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-11 23:53:35.460892
- Title: Epistemic orientation predicts legislative effectiveness among members of the US Congress
- Title（参考訳）: エピステマティック・オリエンテーションは米国議会議員の立法効果を予測する
- Abstract要約: アメリカ議会のフロアスピーチにおけるエビデンス指向の言語は1970年代半ばから減少している。
この研究は、議会のセッションから議会の個々のメンバーへと分析をシフトさせる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5607632629560914
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Truth and evidence-based communication provide important foundations for democratic governance, accountability, and collective decision-making. Prior work shows that evidence-oriented language in US congressional floor speeches has declined since the mid-1970s, alongside broader changes in legislative productivity and polarization. This study shifts the analysis from congressional sessions to individual members of Congress to examine whether epistemic orientation varies systematically across legislators and whether it relates to political behavior and legislative effectiveness. Using the Evidence-Minus-Intuition (EMI) score, we measure the relative prevalence of evidence-oriented versus intuition-oriented language in congressional floor speeches and Twitter posts. We link these measures to legislator-level data on ideology, institutional position, communication context, and Legislative Effectiveness Score (LES). The results show that more ideologically extreme members use less evidence-oriented language on the congressional floor. EMI also exhibits cross-platform consistency with members who use more evidence-oriented language in floor speeches also being more evidence-oriented on Twitter, although EMI is lower on Twitter overall. Finally, EMI in congressional speeches is positively associated with individual legislative effectiveness, even after accounting for ideology and extensive political, institutional, demographic, topical, and communication volume controls. These findings suggest that evidence-oriented language is not only an aggregate feature of congressional discourse but also a meaningful attribute of individual-level legislative communication and effectiveness.
- Abstract（参考訳）: 真実と証拠に基づくコミュニケーションは、民主的な統治、説明責任、集団的な意思決定のための重要な基盤を提供する。
以前の研究は、1970年代半ばから、立法の生産性と分極化の広範な変化とともに、アメリカ合衆国議会のフロアスピーチにおけるエビデンス指向の言語が減少していることを示している。
本研究は、議会のセッションから議会の個々のメンバーへ分析をシフトし、立法者間で疫学の方向性が体系的に変化するかどうか、そしてそれが政治的行動と立法の有効性に関係しているかどうかを検討する。
The Evidence-Minus-Intuition (EMI) score, we measured the relative prevalence of evidence-oriented versus intuition-oriented language in Congressional floor speeches and Twitter post。
我々はこれらの措置を、イデオロギー、制度的位置、コミュニケーション状況、立法効果スコア(Legislative Effectiveness Score,LES)に関する立法者レベルのデータとリンクする。
その結果、イデオロギー的に極端なメンバーは議会のフロアでエビデンス指向の言語をあまり使いません。
EMIはまた、フロアスピーチでよりエビデンス指向の言語を使用するメンバーと、Twitter上でよりエビデンス指向のメンバとのクロスプラットフォームの一貫性を示す。
最後に、議会演説におけるEMIは、イデオロギーや広範な政治的、制度的、人口統計学的、話題的、コミュニケーション的ボリュームコントロールを考慮しても、個々の立法の有効性に肯定的に関係している。
これらの結果から,エビデンス指向言語は議会の言論の総括的特徴であるだけでなく,個人レベルの立法コミュニケーションと効果の有意義な属性でもあることが示唆された。
関連論文リスト
- Politics of Feelings: Emotional Expression and Legislative Effectiveness in the U.S. Congress [0.0]
怒り、恐怖、嫌悪、悲しみ、喜び、熱意、誇り、希望の8つの独立した感情を測定する。
議会演説は時間とともに感情的に表現されつつある。
感情表現と立法効果の関係は、表現された特定の感情に依存する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-09-09T14:03:50Z) - Epistemic orientation in parliamentary discourse is associated with deliberative democracy [0.5607632629560914]
我々は,Evidence-Minus-Intuition (EMI) スコアを用いて,てんかんの向きを測定するスケーラブルなアプローチを提案する。
このアプローチを1946年から2025年までの7カ国で1500万の議会演説セグメントに適用する。
我々は、EMIが各国の熟考民主主義と時間とともに結びついており、同時期にもラタグ分析においても一貫した関係にあることを見出した。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-04-21T17:19:09Z) - ParliaBench: An Evaluation and Benchmarking Framework for LLM-Generated Parliamentary Speech [0.2446948464551684]
議会演説は言語的品質だけでなく、政治的信頼性とイデオロギー的な一貫性も要求する。
現在の言語モデルは議会の文脈に関する特別な訓練を欠いている。
本稿では,議会音声生成のベンチマークであるParliaBenchを紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-11-11T13:43:09Z) - Latent Topic Synthesis: Leveraging LLMs for Electoral Ad Analysis [51.95395936342771]
ラベルなしコーパスから解釈可能なトピック分類を自動生成するエンドツーエンドフレームワークを提案する。
われわれはこの枠組みを、2024年アメリカ合衆国大統領選挙の1ヶ月前のMeta政治広告の大規模なコーパスに適用する。
提案手法は,潜在談話構造を明らかにし,意味的に豊かなトピックラベルを合成し,モラル・フレーミングの次元でトピックを注釈する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-10-16T20:30:20Z) - HatePRISM: Policies, Platforms, and Research Integration. Advancing NLP for Hate Speech Proactive Mitigation [67.69631485036665]
我々は3つの観点からヘイトスピーチ規制と戦略を総合的に検討する。
以上の結果から,ヘイトスピーチ定義や地域ごとのモデレーション慣行に重大な矛盾があることが判明した。
自動ヘイトスピーチモデレーションのための統合フレームワークのさらなる検討のためのアイデアと研究の方向性を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-07-06T11:25:23Z) - KOKKAI DOC: An LLM-driven framework for scaling parliamentary representatives [0.0]
本稿では,国会議員の政治問題スタンスを正確にスケールするLLM主導の枠組みを紹介する。
先進的な自然言語処理技術と大規模言語モデルを活用することにより,提案手法は従来のアプローチを洗練・強化する。
この枠組みには,(1)要約による議会演説の消音,よりクリーンで一貫した意見埋め込み,(2)議員の言論要約からの政治的論争の軸の自動抽出,(3)党の立場の経時的変化を追及するダイアクロニック分析,の3つの主要な革新が含まれている。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-05-11T21:03:53Z) - Aligning AI with Public Values: Deliberation and Decision-Making for Governing Multimodal LLMs in Political Video Analysis [48.14390493099495]
AIモデルが政治的トピックにどう対処すべきかは議論されているが、依然として困難であり、より優れたガバナンスが必要である。
本稿では、政治的に敏感なビデオを中心に、個人的および集団的な議論を通じて、大規模言語モデルのガバナンスについて検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-15T03:17:38Z) - Representation Bias in Political Sample Simulations with Large Language Models [54.48283690603358]
本研究は,大規模言語モデルを用いた政治サンプルのシミュレーションにおけるバイアスの同定と定量化を目的とする。
GPT-3.5-Turboモデルを用いて、米国選挙研究、ドイツ縦割り選挙研究、ズオビアオデータセット、中国家族パネル研究のデータを活用する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-16T05:52:26Z) - Computational analysis of US Congressional speeches reveals a shift from evidence to intuition [1.5590818387626204]
誠実で誠実な意思決定を求めることは、民主主義における統治と説明責任にとって不可欠である。
我々は、確証可能な事実やデータに根ざしたエビデンスに基づく推論から、感情や主観的な解釈によって引き起こされる直感的な決定まで、視点の連続性を探究する。
我々は1879年から2022年までの議会演説において、対照的な視点の言語的痕跡を分析した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-12T16:17:41Z) - DELTA: Pre-train a Discriminative Encoder for Legal Case Retrieval via Structural Word Alignment [55.91429725404988]
判例検索のための識別モデルであるDELTAを紹介する。
我々は浅層デコーダを利用して情報ボトルネックを作り、表現能力の向上を目指しています。
本手法は, 判例検索において, 既存の最先端手法よりも優れている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-27T10:40:14Z) - The ParlaSent Multilingual Training Dataset for Sentiment Identification in Parliamentary Proceedings [0.0]
そこで本論文では,感傷的に手動で注釈付けした7言語による文のトレーニングデータセットを提案する。
さらに、政治科学応用のためのドメイン固有多言語トランスフォーマー言語モデルについても紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-18T14:01:06Z) - UniSpeech: Unified Speech Representation Learning with Labeled and
Unlabeled Data [54.733889961024445]
ラベル付きデータとラベル付きデータの両方を用いて音声表現を学習するためのUniSpeechという統合事前学習手法を提案する。
公立CommonVoiceコーパス上での言語間表現学習におけるUniSpeechの有効性を評価する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-01-19T12:53:43Z)
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。