Measuring Polarization with Text Analysis: Evidence from the UK House of Commons, 1811–2015

下议院 极化(电化学) 计算机科学 意识形态 政治 人工智能 数据科学 机器学习 计量经济学 社会学 政治学 法学 数学 物理化学 化学 议会
作者
Niels D. Goet
出处
期刊:Political Analysis [Cambridge University Press]
卷期号:27 (4): 518-539 被引量:26
标识
DOI:10.1017/pan.2019.2
摘要

Political scientists can rely on a long tradition of applying unsupervised measurement models to estimate ideology and preferences from texts. However, in practice the hope that the dominant source of variation in their data is the quantity of interest is often not realized. In this paper, I argue that in the messy world of speeches we have to rely on supervised approaches that include information on party affiliation in order to produce meaningful estimates of polarization. To substantiate this argument, I introduce a validation framework that may be used to comparatively assess supervised and unsupervised methods, and estimate polarization on the basis of 6.2 million records of parliamentary speeches from the UK House of Commons over the period 1811–2015. Beyond introducing several important adjustments to existing estimation approaches, the paper’s methodological contribution therefore consists of outlining the challenges of applying unsupervised estimation techniques to speech data, and arguing in detail why we should instead rely on supervised methods to measure polarization.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
prime发布了新的文献求助10
刚刚
雨过天晴发布了新的文献求助10
1秒前
2秒前
2秒前
2秒前
天天快乐应助玛卡巴卡采纳,获得30
3秒前
xiaohu完成签到,获得积分10
3秒前
zm发布了新的文献求助10
5秒前
温暖的冰菱关注了科研通微信公众号
5秒前
程程发布了新的文献求助10
5秒前
乖猫要努力应助感动黄豆采纳,获得10
6秒前
潘善若发布了新的文献求助10
8秒前
anna发布了新的文献求助10
9秒前
10秒前
充电宝应助momo采纳,获得10
10秒前
勤奋梨愁完成签到,获得积分10
11秒前
summer完成签到,获得积分10
11秒前
12秒前
深情安青应助程程采纳,获得10
14秒前
张雯思发布了新的文献求助10
14秒前
格格完成签到 ,获得积分10
17秒前
17秒前
Hello应助下一秒采纳,获得10
20秒前
天天快乐应助科研通管家采纳,获得10
21秒前
赘婿应助科研通管家采纳,获得10
21秒前
搜集达人应助科研通管家采纳,获得10
21秒前
桐桐应助科研通管家采纳,获得10
21秒前
科研通AI5应助科研通管家采纳,获得10
21秒前
23秒前
23秒前
刘娅铷完成签到,获得积分10
23秒前
24秒前
英俊的铭应助全若之采纳,获得10
25秒前
可爱的函函应助绛川采纳,获得10
26秒前
青青子衿发布了新的文献求助10
27秒前
夏日与花火完成签到,获得积分10
27秒前
可爱的函函应助Newky采纳,获得10
27秒前
30秒前
31秒前
慕小言完成签到,获得积分10
32秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
‘Unruly’ Children: Historical Fieldnotes and Learning Morality in a Taiwan Village (New Departures in Anthropology) 400
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
基于可调谐半导体激光吸收光谱技术泄漏气体检测系统的研究 350
Robot-supported joining of reinforcement textiles with one-sided sewing heads 320
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3989263
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3531418
关于积分的说明 11253814
捐赠科研通 3270066
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1804884
邀请新用户注册赠送积分活动 882084
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 809136