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.

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