Three Papers in the Applied Use of Machine Learning and Artificial Intelligence Models for the Analysis of Political Text Data
Notice bibliographique
Résumé
This dissertation advances the frontier of computational political science by developing novel AI-driven methodologies for analyzing large-scale political discourse. It addresses three in- terconnected challenges in legislative and deliberative democracy research: 1) scaling quali- tative measurements, 2) mapping complex argumentative structures, and 3) enhancing text classification efficiency. The first study introduces a prompt-engineering framework leveraging large language models (LLMs) to automate the coding of deliberative quality in parliamentary speeches. I show that through a combination of detailed code book-style annotation instructions and examples drawn from a pre-validated collection of speeches, LLMs can achieve human-level performance when applying the Discourse Quality Index (DQI) to legislative debates from the US Congress. Building on this, the second study presents LegisGraph, a new approach combining LLMs with network science to represent legislative debates as structured argument graphs, where nodes represents speeches, speakers, arguments and topics, and edges capture relationships between them. Applying it to a representative corpus of Canadian parliamentary debates, I show how this method can be scaled to analyze large corpora of parliamentary debates, enabling analysis of a wide range of dynamics, including topic distribution, discourse quality trends, and patterns of polarization. The third study focuses on improving text classification efficiency by developing an algo- rithm that combines probabilistic modeling with active learning. By leveraging both labeled and unlabeled data, and focusing labeling efforts on challenging documents, this approach significantly reduces the need for labeled data while maintaining high classification accuracy. I demonstrate the effectiveness of this method through replication of two published studies with only a fraction of the original labeled data. Collectively, these studies demonstrate the transformative potential of AI in political com- munication research, offering scholars powerful tools to analyze vast corpora of political text with unprecedented depth and efficiency. This work lays the groundwork for new research that can shed light on the complexities of legislative and deliberative processes, informing policy-making and democratic governance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,026 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,012 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».