Visualizing Semantic Similarity in Political Discourse: A Comparative Analysis of Word Embeddings in Trump’s 2016 and 2024 Campaign Speeches

言語は単なる情報の交換手段ではありません。それは、政治指導者が現実を構築し、「誰が属しているか」を定義し、国家の戦いの枠組みを作るための主要な道具なのです。政治家が発言するとき、彼らは単に政策を列挙しているのではありません。言葉が互いに特定の、しばしば目に見えない方法で結びつくような、意味のタペストリーを織り上げているのです。数十年にわたり、学者たちは語数を数えたりトーンを読み取ったりすることでこれらの演説を研究してきましたが、新しい分野の研究では、コンピューターを用いてそれらの接続の隠れた構造（アーキテクチャ）を描き出しています。このアプローチは、言語を広大な三次元的な風景として扱います。そこでは、頻繁に共に出現する言葉同士は近くに位置し、めったに出会わない言葉は遠くへと漂っていきます。これらの距離をチャート化することで、研究者はリーダーが何を語っているかだけでなく、その思考の構造自体がいかに時間の経過とともに変化したのかを見ることができるのです。これは、ドナルド・トランプの政治的レトリックの進化を探求し、彼の2016年のキャンペーンのスピーチと2024年の選挙活動のスピーチを比較することで、彼の政治的世界の地図がいかに描き直されたかを理解しようとする最近の研究が扱う領域です。

研究者たちは、シンプルながらも野心的な問いから出発しました。「ドナルド・トランプのアイデアの結びつき方は、8年間の期間でどのように変化したのか？」という問いです。これに応えるため、彼らは二つの膨大なテキストのコレクションを集めました。2016年のキャンペーンスピーチから抽出された16万6,297語と、2024年のキャンペーンスピーチから抽出された21万8,892語です。これらはランダムな断片ではなく、同じ種類の政治的コミュニケーションを公平に比較するために厳選された集会や公式行事のトランスクリプトでした。その後、チームはこのテキストを、文脈に基づいて言葉の意味を学習するように設計されたコンピューターモデルに入力しました。例えば、「王」と「女王」は似たコンテキストによく登場するため近い関係にある一方で、「王」と「砂」は離れていることを学ぶ何千もの文章を読むモデルを想像してみてください。Word2Vecと呼ばれるこのモデルは、スピーチ内のあらゆる単語を空間上の数学的な点へと変換します。これらの点の間の距離によって、その特定の時代における言葉の意味の類似性が明らかになります。

コンピュータが言葉のマッピングを終えると、研究者たちは混合バッグの中のビー玉を色やサイズごとに仕分けして支配的なパターンを見るように、言葉をクラスターへグループ化する方法を用いました。次に、人間が見て分析できるように、これらの複雑で多層的なマップを二次元の画像へと平坦化する技術を使用しました。そこで判明したのは、継続性と深い変化の両方の物語でした。トランプのメッセージの核となるテーマは、両方の時期を通じて驚くほど安定していました。2016年も2024年も、スピーチはポピュリズムに基づいており、「民衆」を腐敗した「エリート」に対置させ、国家の強さと再生を約束するという構成になっていました。コンピューターは、これらの中心的な柱が消失していないこと、つまり依然として最も重厚で顕著な特徴であることを裏付けました。

しかし、これらのテーマが互いにどのように配置されているかは、劇的な変容を遂げていました。2016年のスピーチでは、地図は緻密で固く編み込まれていました。雇用、貿易、国家開発といった経済的概念は、安全保障やアイデンティティというテーマとしがみつくように近くに集まっていました。この言語は、経済的繁栄と国家的強さが一つの凝集したストーリーの不可分な一部であるという統一されたビジョンを示唆していました。コンピューターによる可視化は、これらのアイデアが一箇所に寄り添っている様子を示しており、2016年には政治的ナラティブが、あるトピックが自然にあるトピックへと導く、統合されたひとつの布地であったことを示していました。

2024年までに、その布地はほつれてしまいました。ポピュリズムと強さという核心的なテーマは依然として存在していましたが、かつてそれらを定義していた経済問題とはもはや緊密に結びついていませんでした。代わりに、2024年の地図は散漫で断片的でした。コンピューターによる分析は、テーマが離れ離れになり、明確で孤立した「意味の島々」を形成していることを明らかにしました。言説はより分裂し、政治的正当性、メディアのナラティブ、そしてアイデンティティに基づく紛争を中心とした新たなクラスターが出現していました。経済政策と国家アイデンティティとの間の緊密なつながりは緩み、異なるトピックが別個の、しばしば対立する領域として存在する構造に置き換わっていました。これは、政治的メッセージが幅広い政策志向のビジョンから、イデオロギー的な戦いや政治的真実の防衛によって駆動される、より断片化したナラティブへとシフトしたことを示唆しています。

また、研究では具体的な単語に着目し、二つの選挙運動の間でそれらの意味がどのように移動したかを確認しました。「中国」、「戦い」、「選挙」、「真実」といった言葉が、最も劇的な動きを見せました。2016年において、「中国」は貿易、製造業、雇用の周辺にあり、主に経済的な競合相手としてフレーム化されていました。2024年までに、この言葉は経済的な隣人たちからはるか遠くへ移動し、国家安全保障、脅威、および地政学的なライバル関係に関連する用語の隣に落ち着きました。同様に、「戦い」という言葉の位置も変化しました。初期のスピーチでは軍事的強さと外部からの脅威に関連していましたが、後のスピーチでは国内の政治闘争の中心へと移行し、選挙、メディア検閲、内部衝突に関する言葉と共にクラスターを形成していました。

おそらく最も象徴的な変化は、「真実」という言葉で見られました。2016年、この言葉は主要な意味のクラスターの中心にはなく、周縁部にありました。2024年には、それが焦点となり、メディアのナラティブ、検閲、政治的アイデンティティに関する言葉に囲まれた独自の孤立したクラスターを形成していました。これは、客観的な事実や政策の詳細についての議論から、現実の本質そのものや、誰がそれを定義できるかという争いへの移行を示しています。「選挙」という言葉も同様の旅を経て、2016年の勝利や大衆的支持という文脈から、2024年の不正、正当性を巡る論争、そして異議のある結果という文脈へと移動しました。

研究者たちは、これらの変化が単に一つのトピックを別のトピックに入れ替えただけではなく、政治的な意味が構築される際の根本的な再構築についてであったと結論づけました。2016年の言説は、アイデアが相互に補完し合う、結束した経済指向の構造によって特徴づけられていました。一方、2024年の言説は、より断片的で、イデオロギー主導であり、アイデンティティと葛藤に焦点を当てたものでした。本研究は、政治的分極化が進むにつれ、世界を記述するための言語が、共有された政策目標に関するものではなく、分離され、しばしば相容れない現実を守ることのためのものへと変わっていくことを示唆しています。コンピューターモデルは単に言葉をカウントしたのではなく、政治的スピーチの建築様式そのものが、統一されたナラティブから、切り離されたイデオロギー色の強い断片の集合体へと変化したことを明らかにしたのです。この発見は、政治指導者が新しい出来事に適応するだけでなく、変わりゆく公衆の信念と紛争の景観にいかに適応していくかを理解するための新しい手法を提供しています。