本研究は、政治的テキストにおける社会的グループへの訴求を自動的に検出するための新しい計算テキスト分類戦略を提案している。まず、辞書ベースのアプローチを用いて、社会的グループの事前定義されたリストを作成する。次に、BERTベースの多言語言語モデルを使ってこれらのグループの意味的な意味を学習し、他の表現も捉えられるようにする。さらに、Mistral LLMを使って、事前定義されていないグループも抽出する。これらのアプローチを組み合わせたLLM-ESFは、社会的グループの包括的なリストを生成することができる。
この手法を用いて、急進右派政党(RRP)と主流政党のグループイメージを比較した。RRPの支持率の上昇や主流政党の得票減少が、両者のグループ訴求の収斂を説明するわけではないことが明らかになった。しかし、この手法は、時間と空間を超えたグループ訴求の類似性を明らかにすることができる。
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