本报综合外媒报道 据美国斯坦福大学官网报道，《美国国家科学院院刊》近日刊发了该校经济学教授兰·阿布拉米茨基（Ran Abramitzky）和美国密歇根大学信息学院助理教授达拉斯·卡尔德（Dallas Card）等人合著的文章《对过去140年里美国政治演说的计算分析显示：两党对移民的态度日益极化》。该研究揭示了19世纪晚期以来美国政界对外来移民的态度变化：总体上趋于正面，但两党分歧加深。

　　移民问题向来是美国政治中的热点问题，对移民的敌意也不是新鲜事。时至今日，仍有一些美国政客喜欢将移民人口与犯罪关联起来，甚至主张禁止某些国家的移民进入美国。这些人的立场是否具有代表性？近一个多世纪里，美国政界对移民的态度有何变化？

　　阿布拉米茨基等人搜集了1880年以来美国国会议员和美国总统发表过的共计800万份演说，从中筛选出涉及移民问题的演说，其中国会议员的演说20万份，总统的演说5000份。他们使用自然语言处理（NLP）方法来判断演说呈现的态度（正面、中性、负面），并整理出移民相关讨论中常用的词语。反对移民的人常使用与犯罪、威胁、廉价劳动力、匮乏、合法性、恐怖主义相关的词语，支持移民的人常使用与辛勤工作、文化、家庭、社群、人道主义需求、对国家的贡献相关的词语。研究人员还设计了一个基于语境嵌入的新颖算法，以识别那些不明显的非人化暗喻，例如通常用来形容动物的“大群”（herd/swarm）、通常用来形容洪水的“涌入”（pouring）。

　　分析表明，20世纪20年代以前，与移民有关的政治演说整体上呈负面态度；1945—1965年，演说开始转向积极方面，美国国会1965年通过了《移民和国籍法》。然而，20世纪70年代末以来，民主党与共和党对移民的态度日趋分裂，极化倾向在2000年以后格外明显。谈及移民时，共和党人明显更多使用负面词语和非人化暗喻，民主党人更多使用正面词语。而且，反对移民的人表现出强烈的敌意。美国政治家对来自欧洲国家移民的态度好于非欧洲国家移民，尽管20世纪中期以前两类移民都不受欢迎。

　　研究人员表示，政治演说中的态度转变反映了美国国民的反移民情绪减弱，这与新近的民意调查结果相符。在美国盖洛普公司2021年开展的一项调查中，75%的受访者称移民给美国带来好处。从这项研究也可以看出，人工智能技术为研究复杂的社会和政治趋势提供了全新的可能性。阿布拉米茨基说，“现代计算技术和机器学习使我们得以细致地分析140年里的资料，否则，如何能够阅读数百万份演说？”卡尔德强调了跨学科研究的意义，“我们是通过将经济史、语言学、计算机和信息科学领域的学者聚集在一起来解决问题的”。

　　（王悠然/编译）