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議會語篇中的認識取向與協商民主之關聯

arXiv - Computers and SocietySegun Aroyehun, Stephan Lewandowsky, David Garcia

利用大型語言模型計算的 Evidence–Minus–Intuition 分數，證明議會語篇的證據導向與民主協商、治理透明度正相關。

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證據導向的政治語篇能提升協商民主品質。

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此洞察說明若政治溝通更依賴可驗證證據，能有效增強民主討論的深度與透明度，對政策制定者調整溝通策略具有實務指導意義。
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大型語言模型可擴展性評估政治語篇的認識取向。

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AI 方法提供一種大規模、可重複的量化工具，能在不同國家與時期追蹤語篇變化，為社會科學研究與公共監督開啟新途徑。

核心研究發現

  1. 1

    EMI 分數由 LLM 評分與語義相似度嵌入計算，可量化議會演說的證據導向與直覺導向。

  2. 2

    在 15 萬萬段 1946-2025 年的議會演說中，較高的 EMI 分數與各國內部的協商民主指標呈正相關，且此關聯在同時期與滯後期均成立。

  3. 3

    EMI 分數亦與法律透明度與可預測執行度正相關，顯示證據導向語篇提升治理品質。

對教育工作者的啟發

教育工作者可利用 EMI 模型評估學生或教師的論證風格，鼓勵證據導向思考；課程設計者可設計以證據為基礎的討論活動；政策制定者可用 EMI 監測議會辯論質量，調整溝通策略以提升民主透明度。

原始文獻資訊

英文標題：
Epistemic orientation in parliamentary discourse is associated with deliberative democracy
作者：
Segun Aroyehun, Stephan Lewandowsky, David Garcia
來源：
arXiv - Computers and Society
AI 摘要模型：
openai/gpt-oss-20b
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