前回、日曜討論の文字起しデータを掲載しました。
実は、やってみたかったのは、ChatGPTを使ったこの討論の分析です。
ChatGPTの方がバイアスのかからない中立な分析ができることを期待しています。では、さっそくやってみます。
今回、分析をお願いしたのはGPT-4 になります。前回、掲載した文字起しデータをPDFに変換して入力としています。
1. 統計的分析(発言回数、発言量、比率)
まずは、定量的な分析から。
発話者と所属、それから発話回数、発話語数と、全体に対する比率になります。
数字だけ見ると、自民党の発言回数が多く、不公平な印象ですが、実際には、今回、自民党の出した与党案というものが不十分で、他党から批判的な意見が出るため、司会者から振られて回答するという機会が何度かありました。例えば、日本維新の会の青柳氏からの「具体性がゼロ」という指摘に対して振られたケースなど。
他にも立件民主の落合氏や維新の青柳氏も若干、発言数が多いわけですが、これは、例えばれいわ新選組の大石氏から維新の青柳氏が、万博カジノの夢洲開発に関わる特定の建設業者からパーティー券を購入してもらっているという指摘があったりするように、野党側も野党同士で批判されるケースもあったからです。
2. 司会の議論の進め方に関する評価
ここからはChatGPTならではの定性的な評価ですが、先に気になった発言回数などの偏りに関して聞いてみました。
ChatGPTによくある、最初にあげて、後半落とす分析ですね。それなりに良さそうですが、発言時間の偏りに関して、どのように偏っていたのか聞いてました。
司会の発言数に対して出演者の発言の比率から、出演者同士の議論が少ない、という分析、日曜討論ならではの議論の進み方をよく表していますね。
3. 出演者の発言を論理的/感情的観点に分析
次に、こちらもChatGPTによる分析でよく用いられる分類。まず、発言内容から論理的な順に並べてもらいました。
逆に発言が感情的な順に並べてもらいました。
必ずしも論理的は発話と感情的な発話は対称性があるわけではなく、維新の青柳氏は両方トップ3に入っています。確かに青柳氏の発言は、具体的な数字を挙げることでリアリティを出す一方、割と強い口調で自民党だけでなく他党も断罪するような発言もあり、メッセージにメリハリがあった印象です。
4. 発言の類似性
次に、出演者の中で意見が近い人をグルーピングしてもらい、その類似点も挙げてもらいました。
グループ1が野党、グループ2は与党ということできれいに分類できました。
次に、グループ1の中での意見の相違があるのか教えてもらいました。
最後に、グループ2の意見の相違を聞いてみましょう。
まずは議論をChatGPTの簡単な使い方で分析してみました。
少し私の観点も加えていますが、変なバイアスはかけていないつもりです。
この他にもいくつかの観点で分析は行いましたが、うまく面白くまとめられそうであれば、また掲載してみます。