分裂的联合国?一种利用文本与投票检测偏好亲和集团的多层网络方法

本文对一类新兴文献作出贡献,该类文献将投票与文本联合建模以更好理解所表达偏好的极化。它引入了一种基于自然语言处理与网络科学文献进展——即保留人类语言宝贵句法特性的词嵌入,以及可在多个复杂网络中定位稠密连接行动者的多层网络社区检测——来估计诸如国际关系等多维设定中偏好极化的新方法。我们发现,协同使用这些工具有助于比仅用投票更好地估计各国在联合国投票与演讲中表达的外交政策偏好。这些被定位的亲和集团的效用通过在国际关系冲突爆发中的应用得以展示,尽管这些工具将令所有面临多维设定中偏好与极化度量的学者感兴趣。