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犬笛の隠された言語

社会における言語の二面性を探る。

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政治における犬笛の解読政治における犬笛の解読社会的な対話におけるコード言語の解読。
目次

ドッグホイッスルとは、二つの意味を持つフレーズや言葉のこと。ひとつは多くの人にとってわかりやすい意味だけど、もうひとつは特定のグループだけが理解する隠れた意味ってやつ。これらの隠れた意味は、時には有害だったり攻撃的だったりする。政治家とかがドッグホイッスルを使って、広い公衆からの反発を受けずに自分の信念を表現することがあるんだ。

例えば、ある政治家が「コスモポリタン実験を終わらせる時だ」って言ったとする。多くの人はこれをグローバルな考え方への批判と聴くけど、特定のグループの人はそれをユダヤ人への攻撃と解釈するかもしれない。これは、言語が異なるメッセージを異なるオーディエンスに伝えるために使われる方法を示しているよ。

ドッグホイッスル研究の必要性

ドッグホイッスルへの研究はめっちゃ重要。これを理解することで、言語が社会や政治にどう影響するかを見ることができるし、隠れた悪意のある言葉を見つける手助けにもなる。ドッグホイッスルを研究することで、スピーチやメッセージの中での出現、公共の意見への影響、これらのフレーズを理解するのにテクノロジーがどう役立つかを分析できるんだ。

ドッグホイッスルのユニークさ

ドッグホイッスルは、伝統的なヘイトスピーチとは違う。狙われたグループの外にいる人には無害に見えることが多いから、スピーカーは人種差別や偏見の非難を避けられる。例えば、一般の人にとって無邪気に聞こえる言葉を使って、特定のグループには特別な意味を持たせていると、彼らは単に無邪気な意味だけを意図していたと言い張ることができる。この二重の意味がドッグホイッスルを見つけるのを難しくしているんだ。

ドッグホイッスルを理解する際の文脈の重要性

ドッグホイッスルの意味は、文脈によって変わることが多い。ある用語が一つの状況では広く使われて受け入れられているけど、別の状況では全く違う意味を持つことがある。この文脈の敏感さが、ドッグホイッスルを理解するには周りの言葉や使われる状況を慎重に見る必要があるってことを意味している。

言語におけるドッグホイッスルの現れ方

ドッグホイッスルは多くの形を取ることがある。特定の言葉、フレーズ、あるいは隠れた意味を持つシンボルなど。例えば、「法と秩序」っていった言葉は、政治で特定の人種や社会グループを狙ったメッセージを伝えるためのドッグホイッスルとして歴史的に使われてきた。

ドッグホイッスルは時間とともに適応していく。特定のフレーズがより認知されたり批判されたりすると、新しいフレーズやシンボルがそれに取って代わる。こうした進化する性質がドッグホイッスルの研究を難しくしているんだ。

ドッグホイッスルの例を集める

ドッグホイッスルをよりよく理解するために、研究者たちはスピーチ、ソーシャルメディア、コミュニティの議論など、さまざまなソースから例を集めている。この例の集まりが用語とその意味の辞書を作成する手助けになる。この辞書は、ドッグホイッスルが使われる政治的・社会的な議論を理解するために、研究者や一般の人々に役立つんだ。

政治におけるドッグホイッスルの使われ方

政治家たちは特定のグループからの支持を得るためにドッグホイッスルを使うことが多い。ほとんどの人に無邪気に聞こえる用語を使って、特定のオーディエンスには深い意味を持たせ、偏見を持たずに自分の意見を推進できる。

例えば、市民権運動の後、多くの政治家がレースについて明示的に言及することなく、自分の見解を表現するためにドッグホイッスルに切り替えた。この手法で彼らは自分の支持基盤とコミュニケーションを図りつつ、プラウシブルな否定を維持できたんだ。

ドッグホイッスルを特定するテクノロジーの役割

テクノロジーの進歩、特に自然言語処理(NLP)のおかげで、研究者たちは今、大量のテキストを分析してドッグホイッスルを特定できるようになった。NLPシステムは、さまざまなテキストにおけるドッグホイッスルのパターンや使用法を識別する手助けをするんだ。

でも、ドッグホイッスルを認識するのは簡単じゃない。意味が文脈に大きく依存するから、自動化されたシステムはまだ正確に特定する方法を開発中なんだ。研究者たちは、正確性を確保するためにこれらのシステムの結果と手動レビューを比較することが多い。

ドッグホイッスルが社会に与える影響

ドッグホイッスルの使用は、社会に大きな影響を与える可能性がある。特定のフレーズを普通にすることで、有害な信念が挑戦を受けずに広がることになりかねない。これが、知らない人にとって無害に見える言語が人種差別的または差別的な考えを受け入れることにつながるかもしれない。

さらに、ドッグホイッスルはしばしば分断を生む。イングループに所属する人たちは自分の信念を正当化しやすくなる一方で、他の人たちは理由もわからず排除されたり攻撃されたりすることがある。この分断が社会の極化を助長することに繋がるんだ。

ドッグホイッスルのケーススタディ

歴史的なスピーチや公の発言を分析すると、ドッグホイッスルの使用におけるパターンが見えてくる。例えば、20世紀後半、特定のフレーズが特定の政治運動と結びついていくことがあった。これらのフレーズは、特定のグループからの支持を集めつつ、他の人を疎外することが多かった。

例えば「福祉改革」という言葉は、人種や貧困に関する議論と結びつくにつれてドッグホイッスル的な性質を持つようになった。多くの政治家がこれを使って、人種に関する問題についての自分の立場を明示せずに信号を送っていたんだ。

言語モデルを使ってドッグホイッスルを特定する

研究者たちは、GPT-3のような言語モデルを使ってドッグホイッスルを特定し分析を始めている。これらのモデルは、大量のテキストを処理して隠れた意味を明らかにする可能性がある。ただし、これらのモデルの効果は、分析される特定のドッグホイッスルによって大きく異なるんだ。

テストでは、多くのドッグホイッスルが認識されなかった特に非公式な文脈やシンボルに関連していた。モデルはよく知られたフレーズではより良いパフォーマンスを示した。これは、隠された意味をよりよく理解するために、これらのシステムを改善する必要があることを示しているよ。

文脈認識の課題

文脈の中でドッグホイッスルを認識するのはもう一つの複雑さの層だ。自動化されたシステムは、単に用語が使われているかどうかだけでなく、特定の状況での使い方を判断しなきゃいけない。これには、言語の微妙な理解と意味のニュアンスが必要なんだ。

研究者たちは、文脈を考慮できるモデルを改良し続けていて、実際の状況におけるドッグホイッスルの正確な特定を可能にすることができるようにしている。この作業は、ヘイトスピーチに対抗して多様なグループ間の理解を促進するのに非常に重要なんだ。

ダイナミックな辞書の重要性

ドッグホイッスルの辞書を持つことは、この進化する言語を追跡するのに不可欠だ。これは研究者や一般の人々が新しい用語やその意味について常に情報を得るのを助ける。言語が変化するにつれて、理解するためのリソースも変わらなきゃいけないんだ。

一般の人々に例を提供してもらうのを促すことで、この辞書を最新の状態に保つことができる。この協力的な努力は、ドッグホイッスルやその社会への影響についての理解をより包括的にするのに役立つんだ。

倫理的考慮の必要性

ドッグホイッスルを研究する際には、倫理的な影響を考えることが重要。用語を誤って使ったり解釈したりすると誤解が生まれることがあるし、またあるフレーズはある文脈では無邪気な意味を持つかもしれないけど、別の文脈では有害になることもある。

研究者たちは、ドッグホイッスルに関する情報をどう提示するかに注意を払い、憎しみや差別を助長しないようにしなきゃいけない。文脈を強調し、害を及ぼす可能性のある一般化を避けるのが大事だよ。

ドッグホイッスル研究の今後の方向性

ドッグホイッスルへの研究は継続中。新しいフレーズが出てきて、社会的な文脈が変わる中で、ドッグホイッスルのダイナミクスを理解することは引き続き重要だ。これからの研究は、検出のためのより良いツールの開発、文化的文脈の理解、言語の進化的性質に対処することに焦点を当てるべきなんだ。

さらに、研究者、言語学者、コミュニティの協力があれば、ドッグホイッスルを研究するためのより情報に基づいたアプローチが生まれる可能性がある。これらの用語に直接影響を受ける人々と関わることが、意味や影響についての貴重な洞察を提供するかもしれない。

結論

結論として、ドッグホイッスルは言語の複雑でしばしば隠れた側面を表している。その二重の意味が有害な信念を見えなくさせ、社会の中に分断を perpetuate し続ける。これらのフレーズを研究して理解することで、私たちは直面する課題によりよく対処できるし、より包括的な対話を促進できる。

継続的な研究、公共の関与、倫理的考慮が、今日の世界でドッグホイッスルの複雑さをナビゲートするのに重要だ。言語が進化し続け、私たちの社会を形成し続ける中で、警戒心を持ち続け、情報を得ることが大事だよ。

オリジナルソース

タイトル: From Dogwhistles to Bullhorns: Unveiling Coded Rhetoric with Language Models

概要: Dogwhistles are coded expressions that simultaneously convey one meaning to a broad audience and a second one, often hateful or provocative, to a narrow in-group; they are deployed to evade both political repercussions and algorithmic content moderation. For example, in the sentence 'we need to end the cosmopolitan experiment,' the word 'cosmopolitan' likely means 'worldly' to many, but secretly means 'Jewish' to a select few. We present the first large-scale computational investigation of dogwhistles. We develop a typology of dogwhistles, curate the largest-to-date glossary of over 300 dogwhistles with rich contextual information and examples, and analyze their usage in historical U.S. politicians' speeches. We then assess whether a large language model (GPT-3) can identify dogwhistles and their meanings, and find that GPT-3's performance varies widely across types of dogwhistles and targeted groups. Finally, we show that harmful content containing dogwhistles avoids toxicity detection, highlighting online risks of such coded language. This work sheds light on the theoretical and applied importance of dogwhistles in both NLP and computational social science, and provides resources for future research in modeling dogwhistles and mitigating their online harms.

著者: Julia Mendelsohn, Ronan Le Bras, Yejin Choi, Maarten Sap

最終更新: 2023-05-26 00:00:00

言語: English

ソースURL: https://arxiv.org/abs/2305.17174

ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2305.17174

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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