論文の概要: A Contextual Measure of Ambiguity in Prescriptive Text
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.35461v1
- Date: Mon, 26 Oct 2026 13:56:28 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-10-27 22:27:14.017936
- Title: A Contextual Measure of Ambiguity in Prescriptive Text
- Title（参考訳）: 説明文におけるあいまいさの文脈的測定
- Abstract要約: 利害関係者間の不一致の度合いとしてあいまいさを定量化することを提案する。
本研究は, 模擬レーダを用いた場合においても, 実際の人間の不一致と相関関係があることを示唆する予備解析を行った。
次に、政策あいまいさと政策支援の関係を説明するために、既存の審議データセットに適用する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8798607045792544
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Ambiguity in prescriptive text such as laws, contracts, rules, policies, or recommendations can be both desirable (e.g., if it enables a law to adapt to changing context, such as new technologies) and undesirable (e.g., if it leads to arbitrary discretion or conflict over the law's interpretation). To help navigate these trade-offs, it would be valuable to have methods for quantifying ambiguity that are predictive of such outcomes, but existing measures capture how text is perceived in isolation rather than how it is interpreted in context. In this paper, we propose quantifying ambiguity as the degree of disagreement among a set of stakeholders ("raters") on how alternative prescriptive texts ("policies") apply in each of a set of relevant scenarios ("cases"). Using two policy domains, we present preliminary analysis suggesting that, even when using simulated raters, this approach (i) correlates with real human disagreement, and (ii) is robust to spurious text features. We then apply the measure to existing deliberation datasets to describe the association between policy ambiguity and support for those policies.
- Abstract（参考訳）: 法律、契約、ルール、ポリシー、レコメンデーションといった規範的なテキストの曖昧さは、望ましい(例えば、新しい技術のような状況の変化に法律が適応できる場合)と望ましくない(例えば、法律の解釈に対する任意の判断や矛盾につながる場合)の両方である。
これらのトレードオフをナビゲートするためには、このような結果を予測するあいまいさを定量化する手法を持つことは価値がありますが、既存の尺度では、コンテキスト内でどのように解釈されるかではなく、テキストが分離された形でどのように認識されるかを捉えています。
本稿では,それぞれのシナリオ(事例)において,代替規範的テキスト(政治)がどのように適用されるかについて,利害関係者(レーダ)間の不一致度としてあいまいさを定量化する。
2つの政策ドメインを用いて,シミュレーションレーダを用いた場合においても,本手法が適用可能であることを示す予備的分析を行った。
(i)実際の人間の意見の相違と相関し、
(ii) 刺激的なテキスト機能に対して堅牢である。
次に、政策あいまいさと政策支援の関係を説明するために、既存の審議データセットに適用する。
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