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L'Avantage Émotionnel dans l'Argumentation

Comment les émotions influencent la force des arguments et la persuasion.

Lynn Greschner, Roman Klinger

― 6 min lire


Les émotions pilotent les Les émotions pilotent les disputes. de persuasion dans les débats. L'appel émotionnel définit le pouvoir
Table des matières

Dans le monde des débats et des discussions, les Émotions jouent un rôle super important. Tu ne t’en rends peut-être pas compte, mais la façon dont on se sent en argumentant peut changer l’efficacité de notre argumentation. Cet article s'intéresse à la relation entre les émotions et le pouvoir Persuasif des Arguments.

L'Importance des Émotions dans les Arguments

Quand les gens présentent leurs points de vue, ce n'est pas juste des faits froids et durs. Les émotions peuvent influencer les opinions plus qu'une étude bien documentée. Si tu as déjà entendu quelqu'un décrire une situation avec émotion, tu sais que ça reste en tête. C'est ça, la puissance des arguments émotionnels.

Des recherches montrent que les émotions peuvent affecter notre façon de penser et de ressentir un sujet. Les émotions positives comme la joie et la fierté peuvent nous rendre plus ouverts à changer d'avis. En revanche, les émotions négatives comme la colère peuvent rendre les gens défensifs. Quand les gens se sentent heureux ou fiers, ils sont plus enclins à discuter de manière positive.

Le Mesure de la Recherche

Bien qu'il y ait eu beaucoup d'études sur les émotions, la plupart se sont concentrées sur deux options : Positif ou Négatif. Pourtant, les émotions sont bien plus complexes que ça. On ressent une variété de sentiments qui peuvent aussi être regroupés en catégories spécifiques, comme la peur, la joie, ou le dégoût. Malheureusement, il n'y a pas eu beaucoup de recherches sur ces émotions spécifiques dans le contexte des arguments.

Ce Qu'on a Fait

Pour combler cette lacune, des chercheurs ont rassemblé un groupe de personnes et leur ont demandé d’examiner différents arguments. Ils ont ensuite étiqueté les émotions qu'ils pensaient présentes dans ces arguments. L'accent était mis sur la langue allemande, avec divers arguments sur différents sujets.

Une fois que les annotateurs humains avaient étiqueté les émotions, ils ont testé différentes manières de faire en sorte que les ordinateurs comprennent et étiquettent ces émotions dans les mêmes arguments. Ils ont utilisé des modèles de langage large, qui sont des programmes informatiques conçus pour comprendre le langage humain, pour voir si le modèle pouvait correspondre à la façon dont les humains étiquetaient les émotions.

L'Expérience

La recherche a utilisé trois modèles de langue différents et a essayé trois manières différentes de les inciter à faire leurs prédictions. Pense à ça comme donner à un élève trois types de fiches de révision de dernière minute avant un examen - certains pourraient exceller avec un guide plutôt qu'avec un autre.

Les modèles ont été testés dans trois conditions :

  • Émotion binaire : Vérifier si un argument a une quelconque émotion.
  • Domaine fermé : Identifier une émotion spécifique à partir d'une liste définie.
  • Domaine ouvert : Deviner quelle émotion est présente sans liste spécifique à choisir.

Résultats sur les Prédictions Émotionnelles

Que se sont-ils aperçus ? Les résultats ont montré que les modèles étaient assez bons pour identifier les émotions dans les arguments, mais ils peinaient niveau précision. En gros, ils étaient comme un ami qui te donne toujours des conseils mais qui a souvent les détails faux. Les modèles reconnaissaient les émotions mais les étiquetaient souvent mal. Par exemple, ils avaient une tendance particulière à identifier les émotions négatives comme la peur et la colère plus que d'autres.

Émotions et Persuasion

L'étude a aussi exploré comment le type d'émotion exprimée dans un argument influençait sa capacité à convaincre. Comme tu peux l'imaginer, les arguments contenant des émotions positives étaient plus convaincants. La joie et la fierté étaient les champions ici, tandis que la colère et la peur avaient tendance à rebuter les gens. Si tu veux convaincre quelqu'un, ajoute un peu de joie et de fierté, et laisse la peur et la colère pour les films d'horreur.

Résumé des Conclusions

  1. Les Catégories d'Émotions Comptent : La recherche souligne l'importance de décomposer les émotions en catégories. Alors que les chercheurs mesurent souvent juste les émotions positives ou négatives, il est essentiel d'explorer des sentiments spécifiques comme la colère ou la joie.

  2. Humain vs Machine : L'écart dans l'étiquetage émotionnel entre les annotateurs humains et les modèles de langue montre que même des machines avancées ont du mal à comprendre pleinement les émotions humaines.

  3. Le Biais vers la Négativité : La tendance des modèles à se concentrer sur les émotions négatives conduit à une compréhension biaisée de la façon dont les arguments peuvent être perçus. Ce biais peut influencer la façon dont les arguments sont formulés dans les discussions.

  4. Les Arguments Émotionnels Sont Plus Forts : Les émotions, surtout les positives, renforcent la capacité de persuasion des arguments. Être conscient des émotions à évoquer peut améliorer ta capacité à convaincre les autres.

Et Après ?

L'étude laisse quelques questions ouvertes pour de futures explorations. Comment peut-on améliorer la compréhension des émotions par les machines ? Une suggestion serait d'ajuster les modèles pour mieux capturer les nuances des émotions. Tout comme un chef doit ajuster les saveurs, les modèles de langue pourraient avoir besoin d'un petit réglage pour servir les bonnes réponses émotionnelles.

Le Défi de la Subjectivité

Un défi souligné dans la recherche est la nature subjective des émotions. Différentes personnes peuvent ressentir des choses différentes en réponse au même argument. C'est comme regarder une comédie ; une personne peut rire tandis qu'une autre secoue juste la tête. Cette variabilité rend difficile de déterminer exactement quelle émotion quelqu’un ressent sur la base de sa réponse à un argument.

Conclusion

Dans le grand jeu des arguments, les émotions sont les cartes que l'on joue. Comprendre la fine ligne entre différentes émotions peut nous aider non seulement dans nos propres arguments mais aussi dans la façon dont nous communiquons avec les autres. Alors que les chercheurs s'efforcent de combler l'écart entre les émotions humaines et la compréhension machine, on peut espérer un futur où les arguments sont à la fois plus émotionnels et plus efficaces.

Un Petit Humour

Donc, la prochaine fois que tu es dans un débat, souviens-toi : ce n'est pas juste une question de qui a les meilleurs faits-c'est aussi qui peut faire ressentir à l'autre côté un peu plus de joie et beaucoup moins de peur. Après tout, comme le dit le proverbe, « Un argument sans émotion, c'est comme un sandwich sans pain-sec et difficile à avaler ! »

Source originale

Titre: Fearful Falcons and Angry Llamas: Emotion Category Annotations of Arguments by Humans and LLMs

Résumé: Arguments evoke emotions, influencing the effect of the argument itself. Not only the emotional intensity but also the category influence the argument's effects, for instance, the willingness to adapt stances. While binary emotionality has been studied in arguments, there is no work on discrete emotion categories (e.g., "Anger") in such data. To fill this gap, we crowdsource subjective annotations of emotion categories in a German argument corpus and evaluate automatic LLM-based labeling methods. Specifically, we compare three prompting strategies (zero-shot, one-shot, chain-of-thought) on three large instruction-tuned language models (Falcon-7b-instruct, Llama-3.1-8B-instruct, GPT-4o-mini). We further vary the definition of the output space to be binary (is there emotionality in the argument?), closed-domain (which emotion from a given label set is in the argument?), or open-domain (which emotion is in the argument?). We find that emotion categories enhance the prediction of emotionality in arguments, emphasizing the need for discrete emotion annotations in arguments. Across all prompt settings and models, automatic predictions show a high recall but low precision for predicting anger and fear, indicating a strong bias toward negative emotions.

Auteurs: Lynn Greschner, Roman Klinger

Dernière mise à jour: Dec 20, 2024

Langue: English

Source URL: https://arxiv.org/abs/2412.15993

Source PDF: https://arxiv.org/pdf/2412.15993

Licence: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/

Changements: Ce résumé a été créé avec l'aide de l'IA et peut contenir des inexactitudes. Pour obtenir des informations précises, veuillez vous référer aux documents sources originaux dont les liens figurent ici.

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