大規模言語モデルはターゲット・スタンス抽出により複雑な政治的意見を解きほぐす

要旨: 政治的分極化は、政策、人物、論点に関する信念の複雑な相互作用から生じる。しかし、ほとんどの計算論的分析は、言説を粗い党派ラベルにまで単純化し、これらの信念がどのように相互作用するのかを見落としている。これは特にオンラインの政治的会話で顕著であり、しばしば細かなニュアンスを含み、幅広い話題を扱うため、議論の対象と、その対象に対して表明されている意見を自動的に特定することが難しい。本研究では、大規模言語モデル（LLM）が、近年の自然言語処理タスクであるTarget-Stance Extraction（TSE）によってこの課題に対処できるかを検証する。TSEは、対象の同定と態度（スタンス）の検出を組み合わせ、政治的意見のよりきめ細かな分析を可能にする。そのために、r/NeutralPoliticsからのReddit投稿1,084件からなるデータセットを構築し、138種類の異なる政治的対象をカバーしたうえで、ゼロショット、少数ショット、コンテキスト拡張型のプロンプト戦略を用いて、複数の独自およびオープンソースのLLMを評価する。結果として、最良のモデルは、高度に訓練された人手アノテータと同程度の性能を示し、アノテータ間一致が低い難しい投稿に対しても頑健であることがわかった。これらの知見は、LLMが最小限の教師あり情報で複雑な政治的意見を抽出できることを示しており、計算社会科学および政治テキスト分析のためのスケーラブルなツールを提供する。