[論文レビュー] Is Grokipedia Right-Leaning? Comparing Political Framing in Wikipedia and Grokipedia on Controversial Topics

Philipp Eibl, Erica Coppolillo+2 more|arXiv (Cornell University)|Jan 21, 2026

Wikis in Education and Collaboration被引用数 0

ひとこと要約

要約: この論文は六つの論争的トピックにおける Wikipedia と Grokipedia を比較し、意味的フレーミングと政治的方向性を分析。両者とも一般に左寄りが多いが、Grokipedia は右寄り Content と論争的トピックにおける意味的逸脱が大きいと示す。

ABSTRACT

Online encyclopedias are central to contemporary information infrastructures and have become focal points of debates over ideological bias. Wikipedia, in particular, has long been accused of left-leaning bias, while Grokipedia, an AI-generated encyclopedia launched by xAI, has been framed as a right-leaning alternative. This paper presents a comparative analysis of Wikipedia and Grokipedia on well-established politically contested topics. Specifically, we examine differences in semantic framing, political orientation, and content prioritization. We find that semantic similarity between the two platforms decays across article sections and diverges more strongly on controversial topics than on randomly sampled ones. Additionally, we show that both encyclopedias predominantly exhibit left-leaning framings, although Grokipedia exhibits a more bimodal distribution with increased prominence of right-leaning content. The experimental code is publicly available.

研究の動機と目的

• 論争的トピックと非論争的トピックに対するプラットフォーム記事セクション間の意味的類似度を評価する。
• 両プラットフォームのフレーミングを比較するために文の政治的方向性を定量化する。
• 記事の先頭部における左寄り対右寄り Content の優先度を評価する。
• 政治的傾向分布の二峰性とプラットフォーム間の差を検討する。

提案手法

• 世論調査で特定された six controversial topics（中絶、医薬品 Cannabis の合法化、気候変動、ジェンダー・アイデンティティ、銃規制、移民）について Grokipedia と Wikipedia の対になったコーパスを作成する。
• 非対話的内容を除去し、タイトル/URLの同等性で記事を整合させる。
• GPT-5 を用いてセクションレベルの埋め込みを計算し、セクション間の最良一致コサイン類似度を実施する。
• RoBERTA ベースの政治的スタンス分類器（España-Bonet 2023）を大規模新聞コーパスでファインチューニングして、各ページの文を左-右スケールでスコアする。
• 政治的傾向の分布を t 検定と Hartigan の Dip Test による二峰性検定で分析する。
• トップページのコンテンツランキングを nDCG で評価し、左・右寄りの文の顕著性を比較する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 Grokipedia と Wikipedia は論争的トピックに関してセクション間で異なる意味的フレーミングを示すか。
• RQ2 どのプラットフォームがより強い右寄り Content を示し、二峰性はどのようにプラットフォーム間で異なるか。
• RQ3 各プラットフォームのトップ部における左寄り・右寄り Content のランキングはどうなるか。
• RQ4 意味的類似性はプラットフォーム間で論争的トピックのほうが非論争的トピックより低いか。
• RQ5 観察されたフレーミング差を説明する要因（記事構成や情報源など）は何か。

主な発見

• 論文の進行に沿って Grokipedia と Wikipedia の対応セクション間の意味的類似度が低下し、論争的トピックでより大きな分岐を示す。
• 両プラットフォームとも主に左寄りのフレーミングを示すが、Grokipedia はより二峰性分布を持ち、右寄り Content が多い。
• Grokipedia の Content は Wikipedia よりページ上部で右寄り Material を高く配置する傾向があり、コンテンツ配置ダイナミクスが異なることを示唆する。
• テキストの上位 18% を比較すると、ほとんどのトピックで Wikipedia のほうが左寄り Content を高くランク付けする傾向が強く、左寄り Content の格差はプラットフォーム間で大きいが、右寄り Content の格差はより大きい。
• 論争的でないランダムなクロスプラットフォーム記事は意味的類似性が高い一方、論争的なものは分岐が大きいことを示唆する。