[論文レビュー] Quantifying polarization across political groups on key policy issues using sentiment analysis

Dennies Bor, Ben Seiyon Lee+1 more|arXiv (Cornell University)|Feb 15, 2023

Social Media and Politics被引用数 5

ひとこと要約

本研究は、2021–2022年の米国議会における12の主要政策問題について、当選した議員のツイター投稿のセンチメント分析を用いて政治的極化を定量的に評価した。銃撃犯罪防止が最も極化している問題と判明し、6つの政治的グループのうち4つがp < 0.001の有意水準を示した。一方、台湾、LGBTQ、中国共産党は最も極化が小さく、両党にわたる合意が見られた。

ABSTRACT

There is growing concern that over the past decade, industrialized democratic nations are becoming increasingly politically polarized. Indeed, elections in the US, UK, France, and Germany have all seen tightly won races, with notable examples including the 2016 Trump vs. Clinton presidential election and the UK's Brexit referendum. However, while there has been much qualitative discussion of polarization on key issues, there are few examples of formal quantitative assessments examining this topic. Therefore, in this paper, we undertake a statistical evaluation of political polarization for representatives elected to the US congress on key policy issues between 2021-2022. The method is based on applying sentiment analysis to Twitter data and developing quantitative analysis for six political groupings defined based on voting records. Two sets of policy groups are explored, including geopolitical policies (e.g., Ukraine-Russia, China, Taiwan, etc.) and domestic policies (e.g., abortion, climate change, LGBTQ, immigration, etc.). We find that out of the twelve policies explored here, gun control was the most politically polarizing, with significant polarization results found for all groups (four of which were P &lt; 0.001). The next most polarizing issues include immigration and border control, fossil fuels, and Ukraine-Russia. Interestingly, the least polarized policy topics were Taiwan, LGBTQ, and the Chinese Communist Party, potentially demonstrating the highest degree of bipartisanship on these issues. The results can be used to guide future policy making, by helping to identify areas of common ground across political groups.

研究の動機と目的

• 主要政策問題における米国議会議員の政治的極化を形式的かつ定量的に評価すること。
• 広範な定性的な議論がある一方で、実証的・データ駆動型の研究が不足しているというギャップを埋めること。
• 立法的ツイッター活動のセンチメント分析を用いて、どの政策問題が最高および最低の両党協力水準を示すかを特定すること。
• 政治的グループ間の合意と対立の領域をマップすることで、今後の政策立案を支援すること。

提案手法

• 主要政策問題における感情的トーンを評価するため、米国議会議員のツイッター投稿にセンチメント分析を適用した。
• 投票記録に基づいて6つの政治的グループを定義し、連合内および連合間の極化を分析した。
• 地理的・国際的問題（例：ウクライナ＝ロシア、中国、台湾）と国内問題（例：中絶、気候変動、移民）の2つの政策分野を調査した。
• 各問題・グループの組み合わせについてp値を報告し、極化レベルの統計的有意性を評価するための仮説検定を実施した。
• センチメントスコアを政策およびグループごとに集約し、極化指標を算出した。p < 0.001を強い極化の閾値として用いた。
• 研究の関連性を確保するため、2021–2022年の期間に焦点を当てた。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 米国議会議員の間で、どの政策問題が最も高い政治的極化を示しているか？
• RQ2 投票記録に基づく異なるイデオロギー的グループ間で、極化はどのように変動するか？
• RQ3 広範な政治的対立にもかかわらず、特定の政策問題で顕著な両党協力が見られるか？
• RQ4 ソーシャルメディアデータのセンチメント分析が、政策問題における極化を信頼性高く定量的に測定できるか？
• RQ5 どの政策問題が政治的グループ間で最も一貫した感情的分岐を示しているか？

主な発見

• 銃撃犯罪防止が最も政治的に極化している問題であり、定義された6つの政治的グループのうち4つが統計的に有意な極化（p < 0.001）を示した。
• 移民および border control、化石燃料、ウクライナ＝ロシア紛争も顕著に極化しており、グループ間で強い感情的分岐が見られた。
• 台湾、LGBTQ権利、中国共産党は極化が最も小さく、政治的グループ全体にわたる顕著な両党協力が見られた。
• センチメント分析手法は、主要問題における既知の政治的対立と整合する測定可能な極化パターンを的確に捉えた。
• 極化レベルは問題ごとに顕著に変動し、一部のトピックではグループ内にほぼ均一な感情が見られ、他のトピックでは鋭いイデオロギー的分断が見られた。
• 結果から、立法的ソーシャルメディア活動のセンチメント分析は、政策問題における政治的極化の定量的評価と順位付けに効果的に応用可能であると考えられる。