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ドイツにおける個人名の合成語の重要性

個人名の合成は、ドイツの著名な人物に対する世間の感情を反映してるよ。

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ドイツの個人名複合体の理解ドイツの個人名複合体の理解個人名複合語を通じて公の感情を調査する。
目次

ドイツでは、人々はパーソナルネームコンパウンド(PNCs)っていう特別な名前をよく使うよ。この名前は、個人の名前と説明的な言葉を組み合わせたものなんだ。例えば、「ウィルコメンズ・メルケル」は「歓迎するメルケル」って意味で、ドイツの著名な政治家アンゲラ・メルケルを指してるんだ。こういう名前は、指している人に対する感情を示すことができるんだよ、いい意味でも悪い意味でも。

パーソナルネームコンパウンドって何?

パーソナルネームコンパウンドは、修飾語と個人名から成る名前なんだ。修飾語が名前に特別な意味を加えるんだ。例えば、「カオス・ジョンソン」って名前では、「カオス」がその人を表してて、名前に特定のトーンを加えているんだ。この命名は、ニュース記事やSNS、政治の議論でよく見られるよ。

PNCが重要な理由

PNCは、公共の意見を反映してるから重要なんだ。人々がこういう名前を使うときは、その人に対する感情を表現したいときが多いんだ。これらの名前がどう作られて、どう反応されるかを理解することは、ドイツの社会的態度やトレンドを知る手助けになるんだよ。

PNCの研究方法

私たちは、たくさんのドイツのPNCとそれが指すフルネームを調べたんだ。目的は、これらの名前がその人のフルネームと比べてポジティブかネガティブかを見極めることだったよ。政治やスポーツから名前を集めて、社会でよく知られている名前に焦点を当てたんだ。

パーソナルネームコンパウンドの評価

これらの名前を評価するために、321のPNCを調査したんだ。フルネームと比べて、人々がどう感じているかを見たかったんだ。具体的には、PNCがフルネームより良いか悪いかをチェックしたよ。これは、新聞やSNSで名前がどう使われているかを見てやったんだ。

評価方法

PNCがよりポジティブかネガティブな意味を持つかを評価するために、いくつかの方法を使ったんだ。最初の方法は、特定の言葉に対する人々の一般的な感情を測る既存の評価を使うことだったんだ。これで、特定のPNCが実際の名前よりもポジティブかネガティブかを見れるんだ。

二つ目の方法は、大量のテキストで訓練された言語モデルを使用することだったよ。これらのモデルは、名前の文脈に基づいて人々がどう反応するかを予測するのに役立つんだ。両方の方法を使って、PNCについての包括的な理解を得ることを目指したんだ。

PNCにおける文脈の役割

人々がPNCをどう見ているかを正確に評価するためには、その名前が使われる文脈を考える必要があるんだ。SNSやニュース記事からフルネームとPNCを含む文のコレクションを作ったんだ。この文脈が名前の背後にある感情を明らかにする助けになるんだよ。

例えば、「ウィルコメンズ・メルケル」を使うとき、周りのテキストがスピーカーがアンゲラ・メルケルについてポジティブかネガティブかを示すことが多いんだ。こういう文脈を理解することは、PNCの意味を解釈する上で重要なんだ。

PNC評価に影響を与える要因

PNCがどう見られるかにはいくつかの要因が影響するよ。これには:

  1. 修飾語の意味:名前の前に使われる言葉の意味が全体の評価に大きく影響することがあるんだ。例えば、「ゴールド」のようなポジティブな修飾語が入った「ゴールド・ロージ」(有名なスキーヤー、ロージ・ミッターマイアを指す)よりも、「クナスト」のようなネガティブな修飾語が入った「クナスト・ヘーネス」(ウルリッヒ・ヘーネスと彼の法的問題を指す)などの場合は評価が低くなることが多いんだ。

  2. 公的人物のバックグラウンド:PNCが指す人物の背景も影響するよ。アスリートは一般的に政治家よりもポジティブに見られる傾向があって、スポーツに対する社会の態度を反映しているんだ。

  3. ドメインの特異性:異なる分野では異なる規範や期待があるんだ。例えば、スポーツの名前は政治よりも好意的に評価されることが多い。これは一般的にスポーツとアスリートが好まれるからなんだ。

  4. 個人情報:個人に関する詳細、年齢、政党所属、国籍などもPNCの評価に影響を与えることがあるよ。

評価プロセス

データ収集

PNCに関する感情を分析するために、さまざまなプラットフォームからデータを集めたんだ。Twitterやドイツのニュースメディアを含めて、多様な例を集めたよ。これらの文脈で頻繁に登場するPNCに焦点を当てて、一般的な公共の認識を理解しようとしたんだ。

感情の評価

データを集めた後、感情分析を行って、表現をポジティブ、ネガティブ、またはニュートラルに分類したんだ。これは、感情データで訓練された言語モデルを使って、様々なPNCに対する人々の反応を予測することを含んだんだ。

結果の分析

多くのPNCがそのフルネームと比べてネガティブな意味を持っていることが分かったよ。面白いことに、異なる分野ではユニークなパターンが見られたんだ。例えば、政治に関連するPNCはネガティブに見られる傾向があり、スポーツに関連するPNCは好意的に見られることが多かった。

パーソナルネームコンパウンドからのインサイト

公共の認識

調査結果は、PNCに明確な感情が付随していることを示したよ。多くが特に政治においてネガティブに評価されてた。この傾向は、公共がPNCを使って不満や批判を表現するために使っていることを示唆しているんだ。

文脈の重要性

PNCが言及される文脈は、その評価に大きな影響を与えるよ。PNCは周囲のテキストによって異なる意味を持つことがあるんだ。ポジティブまたはネガティブな文脈は、その名前の感情を高めたり、減少させたりすることができるんだ。

PNC評価に影響を与える要因

私たちの分析は、PNCやその修飾語の感情的なトーンが重要な役割を果たすことを示したよ。修飾語に関連する感情は、複合名の全体的な認識を変えることができるんだ。例えば、非常にポジティブな修飾語はPNCの好感度を高めることができるし、ネガティブなものはそれを損なうことがあるんだ。

文化的文脈

文化的な規範もPNCが作られ理解される方法に影響を与えるんだ。特定の文脈では、同じPNCが皮肉やユーモアとして使われることがあって、社会的な態度の複雑さを強調しているんだ。

個人的および政治的要因

参照される人物に関する個人情報も評価に影響を与えることがあるよ。例えば、政党とのつながりや年齢が、現在の社会的な見方に基づいて公共の感情をよりポジティブまたはネガティブに傾けるかもしれないんだ。

結論

ドイツにおけるパーソナルネームコンパウンドは、社会的態度や公共の感情を知るためのユニークな窓口として機能しているんだ。これらは著名な人物に対する感情を要約していて、より広い社会の問題についての議論を引き起こすことができるんだ。私たちの研究を通じて、これらの名前が公共の認識を反映するだけでなく、形作るものでもあることを示したよ。

PNCとその文脈の相互作用を分析することで、社会が公共の人物をどう見ているかの貴重なインサイトを得ることができるんだ。称賛や批判を呼び起こすかに関わらず、PNCは現代ドイツの態度を明らかにする強力な表現手段なんだ。

将来的な研究は、これらの複合体を異なる言語や文化で探求し続けることで、コミュニケーションや感情における役割を広げることができるんだ。

オリジナルソース

タイトル: Willkommens-Merkel, Chaos-Johnson, and Tore-Klose: Modeling the Evaluative Meaning of German Personal Name Compounds

概要: We present a comprehensive computational study of the under-investigated phenomenon of personal name compounds (PNCs) in German such as Willkommens-Merkel ('Welcome-Merkel'). Prevalent in news, social media, and political discourse, PNCs are hypothesized to exhibit an evaluative function that is reflected in a more positive or negative perception as compared to the respective personal full name (such as Angela Merkel). We model 321 PNCs and their corresponding full names at discourse level, and show that PNCs bear an evaluative nature that can be captured through a variety of computational methods. Specifically, we assess through valence information whether a PNC is more positively or negatively evaluative than the person's name, by applying and comparing two approaches using (i) valence norms and (ii) pretrained language models (PLMs). We further enrich our data with personal, domain-specific, and extra-linguistic information and perform a range of regression analyses revealing that factors including compound and modifier valence, domain, and political party membership influence how a PNC is evaluated.

著者: Annerose Eichel, Tana Deeg, André Blessing, Milena Belosevic, Sabine Arndt-Lappe, Sabine Schulte im Walde

最終更新: 2024-04-05 00:00:00

言語: English

ソースURL: https://arxiv.org/abs/2404.04031

ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2404.04031

ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。

オープンアクセスの相互運用性を利用させていただいた arxiv に感謝します。

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