紛争中のソーシャルメディア分極化：イスラエル・パレスチナのRedditコメントに関するイデオロギー的スタンス・データセットからの洞察

要旨: 戦争のような政治的にセンシティブな状況では、ソーシャルメディアは分極化した言説や強いイデオロギー的立場の表明のための場として機能する。先行研究では一般的な文脈におけるイデオロギー的立場の検出が検討されてきた一方で、紛争に特化した設定には十分な注意が払われていない。本研究はこのギャップを埋めるために、2023年10月から2024年8月の間に収集されたイスラエル・パレスチナ紛争に関する9,969件のRedditコメントを分析した。コメントは3つの立場クラス、すなわち「親イスラエル」「親パレスチナ」「中立」に分類した。機械学習、事前学習済み言語モデル、ニューラルネットワーク、そしてオープンソースの大規模言語モデル（LLM）向けのプロンプトエンジニアリング手法など、さまざまなアプローチを用いてこれらの立場を分類した。性能は、精度（accuracy）、適合率（precision）、再現率（recall）、F1スコアなどの指標で評価した。検証した手法の中では、Mixtral 8x7Bにおける「Scoring and Reflective Re-read」プロンプトが、すべての指標において最も高い性能を示した。本研究は、強く分極化したソーシャルメディア文脈におけるイデオロギー的立場の検出に対して、異なるモデルの有効性を比較する洞察を提供する。本研究で用いたデータセットは、さらなる探索と検証のために公開されている。