ACLJun, 2021

政治意识形态与政策立场的极化：一种多维度方法

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TL;DR研究新闻媒体的意识形态倾向与分化对于推进当代政治的理解至关重要。本文提出一种新颖而细粒度的意识形态研究方法，利用在左右方向上的立场来分析问题，并介绍了第一个描绘意识形态多维度构建并由政治科学家和语言学家进行标注的新闻文章文本数据集。通过控制作者立场，我们的方法可以量化地测量并研究多维度的意识形态距离与变化。本文进一步提出了基于模型的意识形态预测，这与基于立场的检测是一个挑战性的研究任务。
发现论文，激发创造
  • 多维主题空间中极化意识形态观点的出现

    本文提出了一种基于多维空间，通过社会交互和共性原则的思想演化模型，解释了意见形成的意识形态现象，通过越来越具有争议性的主题，人们倾向于和相似观点的人互动，从而导致了意识形态的出现。

    Jul, 2020

  • 一个关于极化和意识形态一致性的论据传播模型

    该研究提出了一个包含多级结构的观点形成模型，考虑到不同问题上的态度通常不是相互独立的，并通过共享信念形成不同态度的认知结构来解释态度的形成、偏向交互以及双峰分布的出现。

    Sep, 2018

  • 在线政治参与媒体的网络极化的意识形态和时间要素

    本文分析了瑞士政治活动的在线平台 politnetz.ch 中政治家的数字痕迹，并将网络极化定义为党内凝聚力与党间连接性的水平，揭示了支持层与政党倾向之间的强烈极化结构，同时分析了每个政党的内部社交网络，并发现它与其意识形态有关。此外，研究还表明，多党制中两个政党在意识形态空间中越接近，其连接性也越高。

    Mar, 2015

  • L (u) PIN: 基于 LLM 的政治意识形态实时预测

    利用 LLM 的潜在知识，本文提出了一种分析个别国会代表意识形态立场的方法，通过使用经过微调的 BERT 分类器从代表的演讲中提取基于意见的句子，并将每个代表的平均 BERT 嵌入投影到一对参考种子上，这些参考种子是在特定话题上具有相对立观点的已知代表，或者使用 OpenAI 的 GPT-4 模型生成的句子。

    May, 2024

  • 特定主题情感分析有助于识别政治意识形态

    利用一种简单的框架将政治意识形态表示为对一组主题的情感极性分布并利用此表示法分析文档中的意识形态倾向，实验证明该方法可实现与其他方法相当的性能，且更简单易解释。

    Oct, 2018

  • 多维观点动态和观点一致性的基于代理人模型

    通过代理模型，揭示了有关多维空间中观点动态的两个特征：人们的各种政策问题的个人意见往往与主导意识形态维度（例如 “左” 与 “右”）保持一致，并且越来越极端。

    Mar, 2020

  • 新闻文章政治意识形态检测的多视角模型

    本文提出了一种基于关注机制的多角度模型，利用文本、标题、内容以及链接结构等多种视角识别新闻文章所展现出的政治意识形态，实验证明该模型在自然语言处理的表示学习和网络科学中的进展方面，比现有的基线模型在 F1 得分上提高了 10 个百分点。

    Sep, 2018

  • 使用属性感知词向量实现新闻文章的政治去极端化

    本文提出了一种基于多层次探测极性语言的词向量模型的文本去极性框架，用于检测和取代媒体报道中的极性语言，实现文本去极性。作者通过对 11 个话题的 99 个故事应用该方法，使用自动和半自动模式比较分析原始文本和去极性后的文本，并通过 161 个人类测试人员获得高反馈，证明了该方法在有效去极性的同时保留了原始文本的信息。

    Jan, 2021

  • 使用语言模型理解政治极化：一个数据集与方法

    通过使用语言模型分析美国政治体系中的政治极化，我们提供了对候选人立场的分析信息，以帮助选民了解其在经济、医疗保健、教育和其他社会问题上的观点，并进一步分析候选人的数据集和使用 “Longformer” 这样更强大的方式，找到每个候选人在其政治观点和背景上的最近邻。

    Jan, 2023

  • 政治：基于同一故事文章比较的预训练模型用于意识形态预测和立场检测

    本文介绍了使用基于意识形态的预训练目标的预训练语言模型进行意识形态预测的新方法，并介绍了一个大规模数据集 POLITICS，该数据集包含超过 3.6M 篇政治新闻文章，并展示该模型在意识形态预测和立场检测任务上的性能优越性。

    May, 2022