要旨 本研究は、ChatGPTに焦点を当てた生成AIに関する全球的な公共ディスコースの大規模な計算的マッピングを提示します。GDELTメタデータを利用して、ChatGPTの立ち上げから2年間に発表された100以上の言語での141,509件のニュース記事を調査し、テーマ的な枠組み、感情、および地理的な拡散の変化をマッピングしました。この分析により、初期の新規性に基づく報道から安定した制度の注目への移行という、ディスコース量の明確なライフサイクルが特定されました。テーマ的パターンは、教育、専門的役割、ガバナンス、社会文化的包摂に強い重点が置かれていることを示しています。感情分析は慎重な楽観主義への一般的な傾向を示していますが、地域的な非対称性が顕著です：南アジアおよび東アジアのニュース報道はより高い感情的なポジティブ性を示す一方で、西洋のメディアはより強い規制への懐疑心を示しています。言語を超えた感情マッピングは、ヒンディー語、ウルドゥー語、スペイン語のソースがアラビア語やロシア語のそれよりも高い楽観主義を表現していることをさらに明らかにしています。本研究は、大規模な計算的ディスコース分析が、技術が全球的な公共意識に入る際の基盤となる経験的マップを提供し、AIの社会的統合をナビゲートする政策立案者や研究者に対して重要な洞察を提供できることを示しています。
ムハンマド・ビラール・ザファー（Fri、）がこの問題を研究しました。