PopBERT：检测德国联邦议院中的民粹主义及其依附意识形态
计算与语言
2025-01-30 v1 计算机与社会
机器学习
摘要
民粹主义的兴起令许多政治学者与从业者担忧，然而对其底层语言的检测仍不完整。本文旨在提供一种可靠、有效且可扩展的方法来度量民粹主义立场。为此，我们基于德国联邦议院的议会演讲（2013至2021年）创建了标注数据集。遵循民粹主义的观念性定义，我们将对善良民众或腐败精英的道德化指涉标注为民粹主义语言的核心维度。此外，为识别民粹主义这一薄弱意识形态如何被厚化，我们标注了民粹主义陈述如何依附于左翼或右翼宿主意识形态。随后我们训练了一个基于Transformer的模型（PopBERT）作为多标签分类器，以检测并量化各个维度。一系列验证检验表明，该模型具有强劲的预测准确性，具备较高的定性表面效度，与专家调查中的政党排名相符，并能正确检测样本外文本片段。PopBERT支持对德语政治家及政党如何将民粹主义语言作为策略工具进行动态分析。此外，标注者层级数据也可应用于跨领域任务或开发相关分类器。
引用
@article{arxiv.2309.14355,
title = {PopBERT. Detecting populism and its host ideologies in the German Bundestag},
author = {L. Erhard and S. Hanke and U. Remer and A. Falenska and R. Heiberger},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.14355},
year = {2025}
}