The Shape of Power: A Multilingual Framework for Social Power Reasoning in Dialogues
作者: Farah Atif, Sougata Saha, Monojit Choudhury
分类: cs.AI
发布日期: 2026-08-28
💡 一句话要点
提出多语言框架以解决社会权力推理的跨文化分析问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 社会权力 多语言框架 对话分析 跨文化研究 大型语言模型
📋 核心要点
- 现有的社会权力计算研究往往局限于特定的语言和文化，缺乏跨文化分析所需的深度和广度。
- 本文提出了一个多语言框架，结合社会科学理论和本地说话者的注释流程，以研究自然对话中的社会权力。
- 通过对6种大型语言模型的评估，发现人类与模型在关系推理和心智理论推理上的一致性存在显著差距。
📝 摘要（中文）
社会权力在塑造人际互动中起着基础性作用，但现有的计算研究往往局限于狭窄的语言和文化背景。现有数据集缺乏必要的人口统计和关系深度，限制了跨文化分析的有效性。为此，本文提出了一个理论基础扎实的框架，通过电影剧本研究自然语言对话中的社会权力。该框架结合了社会科学理论的模式、经过初步研究优化的本地说话者注释流程，以及用于可扩展跨语言分析的自定义界面。基于此框架，我们构建了一个包含15,836个注释实例的初始语料库，来自100个法语和埃及阿拉伯语电影场景。分析结果显示，在可观察的人口统计和上下文属性上存在较强的一致性，而社会解释性方面如权力不对称和意图对齐则存在更多争议，突显了社会权力在不同文化中的复杂性。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有社会权力研究在语言和文化上的局限性，特别是缺乏多样化的语料库和分析框架。
核心思路：提出一个基于社会科学理论的多语言框架，通过电影剧本进行社会权力的研究，旨在实现跨文化的对话分析。
技术框架：框架包括三个主要模块：1) 理论驱动的模式；2) 本地说话者注释流程；3) 自定义的跨语言分析界面，支持大规模数据处理。
关键创新：首次提出一个可扩展的多语言框架用于社会权力对话研究，填补了现有研究的空白，特别是在跨文化分析方面。
关键设计：注释流程经过多轮优化，确保数据的准确性和可靠性；使用定量和定性分析方法评估模型的推理能力，关注权力不对称和意图对齐等复杂因素。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，在社会权力推理的跨文化分析中，6种大型语言模型与人类的意见一致性存在显著差距，特别是在关系推理和心智理论推理方面，揭示了当前模型在理解复杂社会动态方面的不足。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括社会科学研究、对话系统设计和跨文化交流分析。通过提供一个系统化的框架，研究者和开发者可以更好地理解和模拟社会权力在对话中的作用，推动相关技术的发展与应用。
📄 摘要（原文）
Social power plays a fundamental role in shaping human interaction, yet computational studies of power remain limited to narrow linguistic and cultural settings. Existing datasets further lack the demographic and relational depth needed for robust cross-cultural analysis. To address this gap, we introduce a theoretically grounded framework for studying social power in naturalistic multilingual dialogue through movie screenplays. The framework integrates a schema informed by social science theory, a native speaker annotation pipeline refined through pilot studies, and a custom interface for scalable cross-lingual analysis. Using this framework, we constructed an initial corpus containing 15,836 annotated instances from 100 scenes in French and Egyptian Arabic movies. Our analysis reveals strong agreement on observable demographic and contextual attributes, while socially interpretive aspects, such as power asymmetry and intention alignment, remain more contested, highlighting the complexity of social power across cultures. We evaluated 6 Large Language Models (LLMs) and Multimodal LLMs on cross-cultural social power reasoning, finding persistent gaps between human and model agreement in relational and theory-of-mind reasoning. Our work introduces the first extensible multilingual framework for studying social power in dialogues and provides an initial evaluation setting for studying cross-cultural social reasoning.