ニュース記事のナラティブを大規模言語モデルとナラティブ構造化テキストエンベディングを使って分析する
核心概念
ニュース記事のナラティブを数値的に表現し、その構造と意味を分析することで、ニュースの背景にある文化的ナラティブを明らかにする。
要約
本研究では、ニュース記事のナラティブを数値的に表現し、その構造と意味を分析することで、ニュースの背景にある文化的ナラティブを明らかにしている。具体的には以下の通り:
グレイマスのアクタント・モデルを使ってニュース記事のナラティブ構造を抽出する。このモデルは6つの機能的登場人物役割(主体、対象、送り手、受け手、助力者、対抗者)から成る。
抽出したアクタントを文章埋め込みと次元削減を用いて数値ベクトルに変換し、ナラティブ構造化テキストエンベディングを作成する。
このエンベディングを用いてクラスタリングを行い、イスラエル・パレスチナ紛争に関する18の文化的ナラティブを特定する。
ナラティブの構造的特徴(アクタントの役割や関係性)に着目することで、同じトピックを扱う記事でも異なるナラティブを持つことを明らかにする。
アルジャジーラとワシントン・ポストの記事を比較し、両社の異なる編集ナラティブを示す。
このように、ナラティブの構造と意味を統合的に分析することで、ニュースの背景にある文化的ナラティブを明らかにすることができる。
Mapping News Narratives Using LLMs and Narrative-Structured Text Embeddings
統計
「イスラエルは主体であり送り手である」という記事が全体の13%を占める。
「ハマスは対抗者である」という記事が全体の91%を占めるクラスターがある。
「パレスチナ人は主体であり受け手である」という記事が一部のクラスターに見られる。
引用
「ナラティブは個人の意見や集団レベルの動向、さらには経済全体に大きな影響を及ぼす」
「ナラティブの抽出と比較は包括的で一般化可能なフレームワークが不足しているのが現状」
「アクタントモデルは、ジャンルに依存せずにナラティブを表現できる一般的なフレームワークを提供する」
深掘り質問
ナラティブ分析の結果をどのように政策立案や意思決定に活用できるか?
ナラティブ分析は、特定の社会的、政治的、経済的な文脈における物語やストーリーの構造を理解するための強力な手法です。この分析を通じて、政策立案者は以下のような方法で意思決定に活用できます。まず、ナラティブ分析は、特定の問題に対する公共の認識や感情を把握するのに役立ちます。例えば、気候変動や国際紛争に関する報道のナラティブを分析することで、政策立案者は市民の意見や感情の変化を理解し、より効果的なコミュニケーション戦略を策定できます。
次に、ナラティブの変化を追跡することで、政策の影響を予測することが可能です。特定のナラティブが強化される場合、政策の支持が高まる可能性があり、逆に否定的なナラティブが広がると政策の実施が困難になることがあります。さらに、ナラティブ分析は、異なる利害関係者の視点を理解するためのフレームワークを提供し、対話や協力を促進するための基盤を築くことができます。これにより、政策立案者はより包括的で持続可能な解決策を見出すことができるのです。
同じ出来事でも、メディアの背景や立場によってどのように異なるナラティブが生み出されるのか?
同じ出来事に対するナラティブは、メディアの背景や立場によって大きく異なることがあります。例えば、イスラエルとパレスチナの紛争に関する報道を考えると、アラブ系メディアと西洋メディアでは、同じ事件に対する解釈や焦点が異なることが多いです。アラブ系メディアは、パレスチナの視点からの報道を重視し、イスラエルの行動を批判的に描写する傾向があります。一方で、西洋メディア、特にアメリカのメディアは、イスラエルの安全保障を強調し、テロリズムに対する防衛的な立場を取ることが多いです。
このように、メディアの立場や文化的背景がナラティブの形成に影響を与えるため、同じ出来事でも異なる解釈が生まれます。ナラティブ分析を通じて、これらの違いを明らかにすることで、メディアの報道が公共の意見や政策に与える影響を理解することができます。さらに、ナラティブの違いは、社会的対立や分断を助長する要因ともなり得るため、メディアの役割を再評価する重要な手がかりとなります。
ナラティブの変容プロセスを追跡することで、社会的な変化や対立の動向をどのように予測できるか?
ナラティブの変容プロセスを追跡することは、社会的な変化や対立の動向を予測するための有効な手段です。ナラティブは、特定の出来事や状況に対する人々の理解や感情を反映しており、時間とともに変化することがあります。この変化を分析することで、社会の価値観や優先事項のシフトを把握することができます。
例えば、特定の社会問題に対するナラティブが変化する場合、それはその問題に対する公共の関心や支持が変わっていることを示唆します。ナラティブがより包括的で多様な視点を取り入れるようになると、社会的な合意形成が進む可能性があります。一方で、特定のグループや意見が排除されるナラティブが強化されると、対立が深まるリスクが高まります。
また、ナラティブの変容を追跡することで、政策や社会運動の効果を評価することも可能です。例えば、特定の政策が導入された後、その政策に対するナラティブがどのように変化したかを分析することで、その政策の受容度や効果を測ることができます。このように、ナラティブの変容プロセスを理解することは、社会的な変化や対立の動向を予測し、適切な対応策を講じるための重要な手がかりとなります。
目次
ニュース記事のナラティブを大規模言語モデルとナラティブ構造化テキストエンベディングを使って分析する
Mapping News Narratives Using LLMs and Narrative-Structured Text Embeddings
ナラティブ分析の結果をどのように政策立案や意思決定に活用できるか?
同じ出来事でも、メディアの背景や立場によってどのように異なるナラティブが生み出されるのか?
ナラティブの変容プロセスを追跡することで、社会的な変化や対立の動向をどのように予測できるか?
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