在 155 年的德國議會辯論中，針對女性和移民的團結之細粒度檢測

Główne pojęcia

透過運用大型語言模型（LLM），特別是 GPT-4，可以有效且經濟地分析 155 年來德國議會辯論中針對女性和移民的團結表現，揭示出隨著時間推移，團結形式從基於群體的觀念轉變為基於同情和交換的觀念。

Streszczenie

書目資訊

Kostikova, A., Paassen, B., Beese, D., Pütz, O., Wiedemann, G., & Eger, S. (2024). Fine-Grained Detection of Solidarity for Women and Migrants in 155 Years of German Parliamentary Debates. arXiv preprint arXiv:2210.04359v3.

研究目標

本研究旨在探討大型語言模型（LLM）在分析大量歷史政治文本中，檢測針對特定群體的團結表現之能力，並以此分析 155 年來德國議會辯論中針對女性和移民的團結論述變化。

研究方法

研究人員首先建立了一個包含 2,864 個文本片段的人工標註數據集，用於訓練和評估不同的 LLM，包括 BERT、Llama-3、GPT-3.5 和 GPT-4。他們比較了這些模型在高層次和細粒度上的表現，以確定最適合進行大規模分析的模型。最終，他們使用表現最佳的 GPT-4 模型，對從 1867 年到 2022 年的德國議會辯論文本進行自動標註和分析，以揭示團結論述的長期趨勢。

主要發現

研究發現，GPT-4 在識別和分類不同類型的團結表現方面優於其他模型，甚至在零樣本學習的情況下也能達到與人類標註相近的準確率。分析結果顯示，在過去 155 年中，德國議會對移民的團結論述經歷了顯著的變化，從最初以群體為基礎的團結觀念，逐漸轉變為以同情和交換為基礎的觀念。

主要結論

研究結果表明，經過精心設計的提示，大型語言模型可以成為社會科學研究中一種有效且經濟的文本分析工具，尤其適用於處理跨越長時間跨度的海量數據。

研究意義

本研究為利用 LLM 進行社會科學研究提供了新的思路和方法，並為理解德國移民歷史和社會團結的演變提供了新的見解。

研究限制與未來方向

本研究的數據分析主要集中在針對移民的團結論述，未來可以進一步探討針對女性的團結論述變化。此外，研究僅分析了議會辯論文本，未來可以結合其他數據來源，如媒體報導、民意調查等，以更全面地了解社會團結的變化趨勢。

Statystyki

從 1880 年到 1910 年，團結的比例從不到 20% 增加到 30%。
在納粹政權之後，團結的比例激增至 50% 以上。
從 1960 年開始，反對團結的比例再次上升。
到 2022 年，團結的比例穩定在 40% 左右，而反對團結的比例已上升到 20% 以上。

Cytaty

“我們的研究強調了歷史事件、社會經濟需求和政治意識形態在塑造移民論述和社會凝聚力方面的相互作用。”
“我們還表明，如果提示得當，強大的 LLM 可以成為成本效益高的替代方案，取代人工標註，用於處理艱鉅的社會科學任務。”

Kluczowe wnioski z

Fine-Grained Detection of Solidarity for Women and Migrants in 155 Years of German Parliamentary Debates

by Aida... o arxiv.org 11-22-2024

https://arxiv.org/pdf/2210.04359.pdf

Głębsze pytania

除了議會辯論之外，還有哪些數據源可以幫助我們更全面地了解社會團結的變化？

除了議會辯論，以下數據源可以幫助我們更全面地了解社會團結的變化：
1. 社群媒體數據： 社群媒體平台如 Facebook、Twitter、Instagram 等，提供了大量關於公眾意見、社會運動和群體互動的數據。分析這些數據可以揭示社會團結的形成、傳播和演變過程，以及不同群體之間的互動模式。

優勢： 數據量龐大、更新即時、能反映社會動態變化。
局限： 可能存在樣本偏差、數據雜訊多、難以捕捉線下行為。
2. 新聞媒體數據： 新聞報導和評論反映了社會議題和公眾輿論，分析新聞媒體數據可以幫助我們了解社會團結議題的媒體呈現方式，以及媒體如何影響公眾對不同群體的看法。

優勢： 具備時效性、能反映社會主流觀點。
局限： 可能存在媒體立場偏見、報導角度受限。
3. 調查數據： 問卷調查和民意調查可以收集人們對社會議題、群體關係和團結觀念的看法。這些數據可以提供量化的指標，幫助我們了解社會團結的程度和變化趨勢。

優勢： 數據可量化比較、能針對特定議題進行深入調查。
局限： 受訪者可能存在回答偏差、調查設計會影響結果。
4. 非政府組織（NGO）和公民社會組織的數據： NGO 和公民社會組織通常致力於促進社會團結和解決社會問題，他們收集的數據可以提供關於社會需求、弱勢群體狀況和社會服務提供情況的信息。

優勢： 關注社會弱勢群體、能提供實地觀察和個案研究。
局限： 數據可能缺乏代表性、研究範圍相對較小。
5. 文化產品數據： 電影、電視劇、音樂、文學作品等文化產品反映了社會價值觀和群體關係，分析這些數據可以幫助我們了解社會團結議題的文化建構和表現形式。

優勢： 能反映社會深層次的價值觀和文化現象。
局限： 解讀文化產品存在主觀性、難以量化分析。
綜合利用這些數據源，可以更全面地了解社會團結的變化，並為制定相關政策提供參考。

在當今全球化和社會文化快速變遷的背景下，傳統的團結觀念是否仍然適用？

在當今全球化和社會文化快速變遷的背景下，傳統的團結觀念面臨著挑戰，其適用性需要重新審視：
傳統團結觀念的挑戰：

多元化社會： 全球化和移民導致社會組成日益多元化，人們的價值觀、信仰和生活方式更加多樣，傳統基於單一身份認同（如民族、宗教、地域）的團結觀念受到衝擊。
個體主義興起： 現代社會強調個人價值和權利，人們更加關注自身利益，對集體主義和社會責任的認同感下降，傳統基於共同利益和責任的團結觀念受到挑戰。
社會分化加劇： 經濟全球化和技術變革加劇了社會不平等，不同社會階層之間的差距拉大，貧富分化、城鄉差距等問題日益突出，傳統基於社會凝聚力和共同體意識的團結觀念面臨考驗。
傳統團結觀念的價值：

維護社會穩定： 傳統團結觀念強調社會秩序和道德規範，有助於維護社會穩定和減少社會衝突。
促進社會合作： 傳統團結觀念鼓勵人們互助合作、共克時艱，有助於應對社會挑戰和促進社會發展。
提供身份認同： 傳統團結觀念為人們提供歸屬感和身份認同，有助於人們建立社會聯繫和找到自身價值。
結論：
傳統團結觀念並非完全過時，它在維護社會穩定、促進社會合作和提供身份認同方面仍然具有價值。然而，面對當今社會的挑戰，傳統團結觀念需要與時俱進，發展出更具包容性和多元性的形式，才能更好地適應社會變遷的需要。

如何利用人工智能技術促進社會團結，應對當今社會面臨的挑戰，例如移民、社會不平等和氣候變化？

人工智能技術可以通過以下方式促進社會團結，應對當今社會面臨的挑戰：
1. 促進跨文化理解和包容性：

開發翻譯和語言處理工具： 打破語言障礙，促進不同文化背景的人們之間的交流和理解。
建立跨文化交流平台： 利用 AI 技術搭建線上線下平台，促進不同文化背景的人們之間的互動和交流。
識別和打擊網絡仇恨言論： 開發 AI 模型，自動識別和過濾網絡上的仇恨言論，營造更加包容和尊重的網絡環境。
2. 減少社會不平等，促進社會公平：

優化資源分配： 利用 AI 技術分析數據，識別資源分配不均的情況，並制定更公平的資源分配方案。
提供個性化教育和就業機會： 利用 AI 技術開發個性化的教育和培訓平台，幫助弱勢群體提升技能，獲得更好的就業機會。
提高社會服務效率： 利用 AI 技術優化社會服務流程，提高服務效率，讓更多人受益。
3. 應對氣候變化，促進可持續發展：

開發環境監測和預警系統： 利用 AI 技術分析環境數據，建立更精準的環境監測和預警系統，幫助人們更好地應對氣候變化帶來的挑戰。
優化能源消耗： 利用 AI 技術優化能源生產和使用效率，減少能源消耗和碳排放。
促進綠色創新： 利用 AI 技術加速綠色技術的研發和應用，推動可持續發展。
4. 促進公民參與和社會治理：

建立智能化的公民參與平台： 利用 AI 技術搭建線上線下平台，方便公民參與公共事務討論和決策。
提高政府決策的科學性和透明度： 利用 AI 技術分析數據，為政府決策提供更科學的依據，並提高決策的透明度。
需要注意的是：

AI 技術本身並非解決社會問題的万能藥，需要與其他政策措施相結合才能發揮作用。
在開發和應用 AI 技術的過程中，需要關注算法的公平性和倫理問題，避免加劇社會不平等或侵犯個人隱私。
總之，人工智能技術具有巨大的潛力，可以幫助我們應對當今社會面臨的挑戰，促進社會團結和可持續發展。但我們需要以負責任的態度開發和應用 AI 技術，才能讓它真正造福人類社會。