Additive manifesto decomposition: A policy domain aware method for understanding party positioning

要約

政党の選挙公約や議会の演説などのテキストから政党の（相違）類似点を自動的に抽出することは、計算政治科学においてますます重要な役割を果たしています。
しかし、既存のアプローチは基本的に、グローバルな当事者の（非）類似性のみを対象とすることに限定されています。つまり、一対の当事者間の関係を、その類似性という 1 つの図に凝縮します。
すべての政策領域（例：保健政策や外交政策）を集計する際、当事者がどの領域に同意しているのか、どの領域に同意していないのかについて定性的な洞察は提供されません。
この論文では、この制限を克服する、ポリシー ドメインを認識した当事者の類似性を推定するためのワークフローを提案します。
このワークフローでは、(a) 適切なポリシー ドメインの定義を扱います。
(b) 手動ラベルが利用できない場合、ドメインの自動ラベル付け。
(c) ドメインレベルの類似性の計算とグローバルレベルでの集計。
(d) 多次元尺度による、主要な政策軸に関する解釈可能な政党の立場の抽出。
私たちはドイツ連邦選挙のマニフェストに関するワークフローを評価します。
私たちの方法は、(a) 世界レベルで政党の類似性を予測するときに高い相関関係をもたらし、(b) 自動的にラベル付けされた政策ドメインであっても正確な政党固有の位置を提供することがわかりました。

要約(オリジナル)

Automatic extraction of party (dis)similarities from texts such as party election manifestos or parliamentary speeches plays an increasing role in computational political science. However, existing approaches are fundamentally limited to targeting only global party (dis)-similarity: they condense the relationship between a pair of parties into a single figure, their similarity. In aggregating over all policy domains (e.g., health or foreign policy), they do not provide any qualitative insights into which domains parties agree or disagree on. This paper proposes a workflow for estimating policy domain aware party similarity that overcomes this limitation. The workflow covers (a) definition of suitable policy domains; (b) automatic labeling of domains, if no manual labels are available; (c) computation of domain-level similarities and aggregation at a global level; (d) extraction of interpretable party positions on major policy axes via multidimensional scaling. We evaluate our workflow on manifestos from the German federal elections. We find that our method (a) yields high correlation when predicting party similarity at a global level and (b) provides accurate party-specific positions, even with automatically labelled policy domains.

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