文化的規範:中国とアメリカの比較
この研究では、中国とアメリカの文化の社会的規範をデータ分析を通じて比較してるよ。
― 1 分で読む
この研究は、中国とアメリカの文化における社会的規範の違いを理解することに焦点を当てている。社会的規範とは、人々がさまざまな状況でどう振る舞うべきかを示す暗黙のルールのこと。これらの規範に反する行動をとると、失礼だとか不適切だと見なされることもある。文化ごとに規範が異なるため、異なる背景を持つ人々のやり取りで誤解が生じることがある。だから、テクノロジーがこれらの違いを理解することは、人々のコミュニケーションを助けるために重要なんだ。
社会的規範の理解
社会的規範は、異なる社会的状況で受け入れられる行動を知るためのガイドのようなもの。これらのルールは、文化や状況、さらには関わる人々によって変わることがある。ある文化で受け入れられている規範が、別の文化では受け入れられないこともある。例えば、アメリカで礼儀正しいとされることが、中国では失礼とされる場合がある。この研究は、さまざまなプラットフォームで人々がこれらのアイデアについてどう話し、表現するかを調べることで、両文化の社会的規範を比較することを目的としている。
新しいアプローチ
異文化間のこれらの社会的規範をよりよく理解するために、この研究は、中国のQ&Aプラットフォーム「Zhihu」とアメリカの「SocialChemistry」コミュニティから集めた社会的規範のデータセットを比較するアプローチを紹介している。双方の文化から似たような社会的状況を並べることで、規範の違いや共通点をより明確に見ることができるんだ。
この研究は、言語を分析して文章から行動のルールを抽出する高度なAI手法に依存している。人間の知識とAIの大量情報処理能力を組み合わせたアプローチだ。
データセットの作成
この研究は、両文化の具体的な社会的状況にマッチした3,069の社会的規範に関するユニークなデータセットを開発している。研究にはコンピュータプログラムと人間の専門家が関与して、これらの規範を正確に理解し、異なる状況との関連性を確認している。
データ収集
データ収集のために、研究者たちはユーザーが質問を投げかけ、回答を提供できるZhihuプラットフォームを利用した。質問の多くは、特定のシナリオにおいて適切な応答が何かに関することが多い。他のユーザーから最も投票を集めた回答は、広く受け入れられた規範として考えられた。
さらに、SocialChemistryデータセットは、主にRedditから集めたコミュニティの議論を通じてアメリカの社会的規範に関する洞察を提供した。この二つの情報源は、両文化の社会的規範に関する全体的な視点を形成するのに役立っている。
状況の整合
データが収集された後、次のステップはZhihuとSocialChemistryのデータセットから似たような状況をペアリングすることだった。これには、文脈的に似た質問と規範を見つけてマッチさせる技術が使われ、適切な比較ができるようにした。
社会的規範の抽出
状況を整合させた後、研究者たちはZhihuの回答を分析して規範を抽出した。少数ショットプロンプティングと呼ばれる方法を使って、さまざまな文脈で期待される一般的な行動をまとめた簡潔なルールを生成できた。これにより、詳細な回答を明確で簡潔な社会的規範の表現に変換することができた。
規範の関係性の特定
次に、研究者たちはこれらの規範が二つの文化においてどのように関連しているかを探った。そのために、彼らは比較を説明可能なテキストの含意と呼ばれるタスクにフレーム化した。要するに、一つの文化の規範が特定の状況において、他の文化の規範と合致するのか、矛盾するのか、無関係なのかを知りたかったんだ。
違いの分析
データセットを使って、研究者たちは中国文化とアメリカ文化の社会的規範の違いと類似点を分析した。特定のトピックがさまざまな規範に関連付けられていることがわかり、それぞれの文化が持つ独自の視点を示すのに役立った。
文化的文脈
社会的規範はしばしば、その文化にとって重要な価値観や信念を反映している。中国文化では、アメリカ文化に比べて人間関係やコミュニティに重きを置く傾向がある。一方でアメリカ文化は個人主義や個人の自由を重視するかもしれない。これにより、社会的行動に対する期待が異なることがある。
規範のバリエーションに関する発見
分析の結果、家族のダイナミクスや個人関係など、特定の状況が二つの文化間で異なる社会的規範を引き起こすことが多いことがわかった。たとえば、家族の意見の対立がある場合、中国文化の規範は調和や関係を保つことに焦点を当てるが、アメリカの規範はより直接的なコミュニケーションを奨励するかもしれない。
規範のモデリングの課題
社会的規範を理解し分類する努力にもかかわらず、研究はこれらの規範をモデルで正確に表現することに課題があることを見いだした。AIシステムは文化を越えた社会的規範について一貫して推論するのが難しいことが示された。これは、微妙な人間の行動を理解する際の既存技術のギャップを示している。
AIモデルの評価
研究者たちは、二つの文化の社会的規範間の関係をどれだけ正確に予測できるかを調べるために、さまざまなAIモデルをテストした。彼らは精度やモデルが提供する説明の質などの指標を見て、これらのタスクにおける効果を評価しようとした。
結果
結果は、いくつかのモデルはそれなりに良いパフォーマンスを示したものの、まだ大きな改善の余地があることを示した。社会的規範に関連するデータセットに特化して微調整されたモデルは、より一般的なデータセットで訓練されたモデルに比べて理解度が良かった。これは、AIシステムを訓練する際に文化的に関連性のあるデータを利用する重要性を強調している。
結論
この研究の全体的な目標は、文化間の社会的規範の理解を深めるためのフレームワークを作ることだった。ソーシャルメディアプラットフォームからのデータ分析と高度なAI技術を使用することで、この研究は異なる文化が社会的期待にどのようにアプローチするかに関する洞察を提供している。
これらの規範のモデリングにはまだ改善の余地があるが、この取り組みは今後の研究の基盤を築き、文化間のギャップをさらに埋めることができる。社会的規範を考慮した改善されたコミュニケーションシステムは、誤解を減少させ、異なる背景を持つ人々の間のより良い相互作用を促進できるかもしれない。
今後の方向性
今後の研究では、社会的規範が時間とともにどのように進化するのか、年齢や性別などのさまざまな要因がこれらの規範にどのように影響するのかを探ることができる。さらに文化的文脈を研究し、データセットをさらに拡張する可能性もあり、社会行動のより豊かな分析が行えるようになる。
倫理的配慮
この研究は公共プラットフォームからデータを収集することを含んでいたため、研究者たちはユーザーのプライバシーの重要性を強調している。彼らは、分析が個々のアイデンティティを損なうことがないように規制に従った。結果は、社会的規範の理解を深めることを目指しつつ、そのような研究に伴う倫理的責任にも配慮している。
全体的に、この中国とアメリカ文化間の社会的規範の探求は、ますます相互接続された世界におけるより良い異文化間コミュニケーションと理解の扉を開く。
タイトル: Sociocultural Norm Similarities and Differences via Situational Alignment and Explainable Textual Entailment
概要: Designing systems that can reason across cultures requires that they are grounded in the norms of the contexts in which they operate. However, current research on developing computational models of social norms has primarily focused on American society. Here, we propose a novel approach to discover and compare descriptive social norms across Chinese and American cultures. We demonstrate our approach by leveraging discussions on a Chinese Q&A platform (Zhihu) and the existing SocialChemistry dataset as proxies for contrasting cultural axes, align social situations cross-culturally, and extract social norms from texts using in-context learning. Embedding Chain-of-Thought prompting in a human-AI collaborative framework, we build a high-quality dataset of 3,069 social norms aligned with social situations across Chinese and American cultures alongside corresponding free-text explanations. To test the ability of models to reason about social norms across cultures, we introduce the task of explainable social norm entailment, showing that existing models under 3B parameters have significant room for improvement in both automatic and human evaluation. Further analysis of cross-cultural norm differences based on our dataset shows empirical alignment with the social orientations framework, revealing several situational and descriptive nuances in norms across these cultures.
著者: Sky CH-Wang, Arkadiy Saakyan, Oliver Li, Zhou Yu, Smaranda Muresan
最終更新: 2023-10-22 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://arxiv.org/abs/2305.14492
ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2305.14492
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。
参照リンク
- https://www.latex-project.org/help/documentation/encguide.pdf
- https://doi.org/10.48550/arxiv.2201.11903
- https://doi.org/10.48550/arxiv.2205.12404
- https://doi.org/10.48550/arxiv.2210.16407
- https://doi.org/10.48550/arxiv.2210.11416
- https://doi.org/10.48550/arxiv.1904.09675
- https://github.com/asaakyan/SocNormNLI
- https://mimno.github.io/Mallet/topics.html