DOI: https://doi.org/10.1007/s11186-026-09690-2
تاريخ النشر: 2026-03-16
المؤلف: James Manzi
الموضوع الرئيسي: طرق التحليل الحاسوبي والنصي
نظرة عامة
تستكشف هذه الدراسة التوجه الأيديولوجي لحوالي 600,000 ملخص باللغة الإنجليزية في العلوم الاجتماعية تم نشره من عام 1960 إلى 2024، باستخدام نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) لتحليل النصوص مقابل طيف أيديولوجي أمريكي ثابت لعام 2025. أسفرت التحليلات عن خمس نتائج مهمة: (1) حوالي 90% من المقالات ذات الصلة السياسية في العلوم الاجتماعية أظهرت توجهًا يساريًا طوال الفترة، مع الحفاظ على جميع التخصصات على موقف يساري متوسط سنويًا؛ (2) لوحظ تحول مستمر نحو اليسار عبر جميع التخصصات من 1990 إلى 2024؛ (3) بينما شهدت التخصصات القريبة من السياسة اعتدالًا محدودًا نحو اليمين بين 1970 و1990، لم تظهر التخصصات البعيدة عن السياسة اتجاهات مماثلة؛ (4) التخصصات ذات التوجه اليساري الأقوى كانت تميل إلى إظهار تجانس أيديولوجي أكبر؛ و (5) المحتوى الاجتماعي الثقافي كان يميل باستمرار إلى اليسار أكثر من المحتوى الاقتصادي، مع زيادة هذه الفجوة بمرور الوقت.
تم تأكيد قوة هذه النتائج من خلال مجموعات بيانات بديلة وأساليب تحليلية متنوعة، مما يشير إلى أن النتائج ليست مجرد آثار لافتراضات معينة. منهجيًا، تسلط الدراسة الضوء على فعالية تصنيف النصوص المعتمد على LLM لقياس الأيديولوجية بشكل موثوق على نطاق واسع على مر الزمن، وهي مهمة كانت صعبة سابقًا مع الترميز البشري فقط. بشكل عام، توفر هذه الأبحاث أول دليل منهجي وعبر التخصصات على الاتجاهات اليسارية المستمرة والمتزايدة في المنح الدراسية للعلوم الاجتماعية الناطقة باللغة الإنجليزية، لا سيما في المجالات الاجتماعية الثقافية.
مقدمة
تسلط مقدمة ورقة البحث الضوء على انحياز أيديولوجي كبير بين أعضاء هيئة التدريس في الكليات والجامعات الأمريكية، مع توجه يساري سائد تم توثيقه باستمرار على مدار السبعين عامًا الماضية من خلال منهجيات متنوعة، بما في ذلك الاستطلاعات وسجلات التبرعات السياسية. تشير الدراسات إلى أن تعريف أعضاء هيئة التدريس لأنفسهم على أنهم يساريون قد زاد بشكل ملحوظ، مع ارتفاع نسبة أعضاء هيئة التدريس من اليسار إلى اليمين من 1.7 إلى 6.9 بين عامي 1969 و2022. بينما هناك توافق عام حول الانحياز نحو اليسار، لا سيما في العلوم الإنسانية والاجتماعية، فإن تأثير هذا التوجه الأيديولوجي على سلوك أعضاء هيئة التدريس، مثل التدريس في الفصول الدراسية وإنتاج الأبحاث، يبقى معقدًا ومتنازعًا عليه.
تهدف الورقة إلى تحويل التركيز من الهويات السياسية لأعضاء هيئة التدريس إلى الطابع الأيديولوجي لمخرجاتهم المنشورة، مع تحليل خاص للملخصات من الأعمال الأكاديمية. باستخدام منهجيات متقدمة، بما في ذلك نماذج اللغة الكبيرة، تكشف الدراسة أن الملخصات ذات الصلة السياسية في العلوم الاجتماعية هي في الغالب يسارية مركزية، مع ندرة المحتوى المائل نحو اليمين. تشير التحليلات إلى أن التخصصات المتعلقة بالهوية والثقافة قد انتقلت باستمرار نحو اليسار، بينما أظهرت التخصصات الأقرب إلى السياسة بعض الاعتدال قبل أن تميل أيضًا نحو اليسار. تسهم هذه الأبحاث في فهم كيفية تأثير التوجه الأيديولوجي على اختيار الموضوعات وإطار العمل في البحث الأكاديمي، مما يشير إلى أن الانحيازات الأيديولوجية أكثر وضوحًا في المخرجات الأكاديمية منها في ديناميات الفصول الدراسية أو عمليات القبول.
طرق
تستعرض قسم “الطرق” تقنيات جمع البيانات والتحليل المستخدمة في الدراسة. استخدم الباحثون مجموعة بيانات شاملة، والتي تضمنت متغيرات كمية ونوعية ذات صلة بسؤال البحث. تم تنفيذ منهجيات محددة لجمع البيانات، مثل الاستطلاعات، التجارب، أو الدراسات الملاحظة، لضمان نتائج موثوقة وقوية.
تم إجراء تحليلات إحصائية باستخدام برامج مناسبة، مع تقنيات تشمل تحليل الانحدار، اختبار الفرضيات، وتناسب النماذج لتفسير البيانات بشكل فعال. تم اختيار الطرق لتتوافق مع أهداف الدراسة، مما يسمح بفحص شامل للعلاقات بين المتغيرات والتحقق من الفرضيات المقترحة. بشكل عام، أسست الإطار المنهجي قاعدة صلبة للنتائج المقدمة في الدراسة.
نتائج
تكشف نتائج الدراسة أن 180,311 ملخصًا تم تحليلها تم تحديدها على أنها “ملخصات ذات صلة سياسية”، مع أغلبية كبيرة (حوالي 90%) تميل نحو اليسار في موقفها السياسي من 1960 إلى 2024. استخدمت التحليلات إطارًا أيديولوجيًا أمريكيًا معاصرًا مرتبطًا بعام 2025، مما سمح بتقييم التعبير الأيديولوجي في ملخصات العلوم الاجتماعية. تشير النتائج إلى أنه عبر جميع التخصصات، تراوحت درجات الموقف السياسي المتوسطة من 5.7 في الاقتصاد إلى 7.6 في دراسات النوع، مع سقوط معظم الملخصات بين درجات 6 و8. ومن الجدير بالذكر أن التوجه نحو اليسار كان مدفوعًا بشكل أساسي بندرة الأعمال المائلة نحو اليمين بدلاً من وفرة وجهات النظر اليسارية المتطرفة.
صنفت التحليلات الإضافية التخصصات إلى مجموعات قريبة من السياسة (مثل الاقتصاد، العلوم السياسية) وبعيدة عن السياسة (مثل الأنثروبولوجيا، علم الاجتماع). أظهرت كلا الفئتين اتجاهًا يساريًا مستمرًا من 1990 إلى 2024، مع ظهور فترة قصيرة من الاعتدال نحو اليمين في التخصصات القريبة من السياسة قبل أن تعود إلى الاتجاه اليساري. كما أبرزت الدراسة أن التخصصات ذات التوجه اليساري الأقوى كانت تميل إلى أن تكون أكثر تجانسًا أيديولوجيًا. بالإضافة إلى ذلك، وُجد أن الملخصات الاجتماعية الثقافية كانت أكثر ميلًا نحو اليسار من الملخصات الاقتصادية، مع اتساع الفجوة بين الاثنين بمرور الوقت. بشكل عام، تؤكد الأبحاث على تحول يساري كبير في الأدبيات الاجتماعية، لا سيما في العقود القليلة الماضية، مع تداعيات لفهم الاتجاهات الأيديولوجية داخل التخصصات الأكاديمية.
مناقشة
في هذا القسم، يوضح المؤلفون المنهجية والمعايير المستخدمة لتحليل الأدبيات الاجتماعية باستخدام قاعدة بيانات OpenAlex، التي تشمل أكثر من 260 مليون عمل أكاديمي. يركز التحليل على أحد عشر تخصصًا في العلوم الاجتماعية، بدءًا من عام 1960 لالتقاط النقاشات السياسية ذات الصلة حتى عام 2025. استخدم المؤلفون نظام تصنيف قائم على التعلم الآلي من OpenAlex لتحديد المجلات ذات الصلة، مما أسفر عن قائمة منسقة تضم 392 مجلة، مع مطابقة 367 منها بنجاح مع OpenAlex. تم تحديد ما مجموعه 599,194 مقالة باللغة الإنجليزية تحتوي على ملخصات للتحليل، مع تخصيص الأعمال للتخصصات بناءً على انتماء المجلة. كما تناول المؤلفون التحديات الكامنة في تعريف الحدود التخصصية وتباين درجات ارتباط المفاهيم على مستوى المقالات والمجلات.
قام المؤلفون بتشغيل الأيديولوجية السياسية على طول طيف يسار-يمين مرتبط بإطار مرجعي ثابت لعام 2025، مما يسمح بالتقييم المتسق عبر العقود مع الاعتراف بإمكانية وجود تباين زمني. تم استخدام طريقة التحفيز، التي تستخدم GPT-4o، لتقييم الصلة السياسية والموقف، مما أسفر عن موثوقية عالية وصلاحية تنبؤية عند مقارنتها بالمرجعيات الأيديولوجية المعروفة. أكدت تحليلات القوة أن الموقف السياسي للملخصات التي تم تحليلها يميل باستمرار نحو اليسار، مع تصنيف حوالي 90% منها على أنها مائلة نحو اليسار، بغض النظر عن التباينات في الأساليب التحليلية أو مجموعات البيانات. تؤكد هذه النتائج على الصرامة المنهجية وأهمية الدراسة في فهم التوجه الأيديولوجي للأدبيات الاجتماعية على مر الزمن.
DOI: https://doi.org/10.1007/s11186-026-09690-2
Publication Date: 2026-03-16
Author(s): James Manzi
Primary Topic: Computational and Text Analysis Methods
Overview
This study investigates the ideological orientation of approximately 600,000 English-language social science abstracts published from 1960 to 2024, employing large language models (LLMs) to analyze the texts against a fixed 2025 U.S. ideological spectrum. The analysis yielded five significant findings: (1) around 90% of politically relevant social science articles exhibited a left-leaning orientation throughout the period, with all disciplines maintaining a left-of-center mean stance annually; (2) a consistent leftward shift was observed across all disciplines from 1990 to 2024; (3) while policy-proximal disciplines experienced limited rightward moderation between 1970 and 1990, policy-distal disciplines did not show similar trends; (4) disciplines with a stronger leftward orientation tended to exhibit greater ideological homogeneity; and (5) sociocultural content was consistently more left-leaning than economic content, with this disparity increasing over time.
The robustness of these findings was confirmed through various alternative datasets and analytical methods, suggesting that the results are not merely artifacts of specific assumptions. Methodologically, the study highlights the effectiveness of LLM-based text classification for reliable, large-scale ideological measurement over time, a task that was previously challenging with human coding alone. Overall, this research provides the first systematic, cross-disciplinary evidence of the enduring and intensifying leftward tendencies in anglophone social science scholarship, particularly within sociocultural domains.
Introduction
The introduction of the research paper highlights a significant ideological skew among U.S. college and university faculty, with a predominant left-leaning orientation that has been consistently documented over the past seventy years through various methodologies, including surveys and political donation records. Studies indicate that faculty self-identification as left-of-center has increased markedly, with a ratio of left- to right-leaning faculty rising from 1.7 to 6.9 between 1969 and 2022. While there is a general consensus on the leftward bias, particularly in the humanities and social sciences, the impact of this ideological orientation on faculty behavior, such as classroom instruction and research output, remains nuanced and contested.
The paper aims to shift focus from the political identities of faculty to the ideological character of their published outputs, specifically analyzing abstracts from scholarly work. Utilizing advanced methodologies, including large language models, the study reveals that politically relevant social science abstracts are predominantly center-left, with right-leaning content being scarce. The analysis indicates that disciplines related to identity and culture have consistently moved leftward, while those closer to policy have shown some moderation before also trending left. This research contributes to understanding how ideological orientation influences topic selection and framing in academic research, suggesting that ideological biases are more evident in scholarly outputs than in classroom dynamics or admissions processes.
Methods
The section on “Methods” outlines the data collection and analytical techniques employed in the study. The researchers utilized a comprehensive dataset, which included both quantitative and qualitative variables relevant to the research question. Specific methodologies for data collection, such as surveys, experiments, or observational studies, were implemented to ensure robust and reliable results.
Statistical analyses were conducted using appropriate software, with techniques including regression analysis, hypothesis testing, and model fitting to interpret the data effectively. The methods were chosen to align with the study’s objectives, allowing for a thorough examination of the relationships between variables and the validation of the proposed hypotheses. Overall, the methodological framework established a solid foundation for the findings presented in the study.
Results
The results of the study reveal that 180,311 analyzed abstracts were identified as “Politically Relevant Abstracts,” with a significant majority (approximately 90%) leaning left in their political stance from 1960 to 2024. The analysis utilized a contemporary U.S. ideological framework anchored to 2025, which allowed for the assessment of ideological expression in social science abstracts. The findings indicate that across all disciplines, the mean political stance scores ranged from 5.7 in economics to 7.6 in gender studies, with most abstracts falling between scores of 6 and 8. Notably, the leftward orientation was primarily driven by the scarcity of right-leaning works rather than an abundance of far-left viewpoints.
Further analysis categorized disciplines into policy-proximal (e.g., economics, political science) and policy-distal (e.g., anthropology, sociology) groups. Both categories exhibited a consistent leftward trend from 1990 to 2024, with policy-proximal disciplines showing a brief period of rightward moderation before reversing course. The study also highlighted that disciplines with a stronger leftward orientation tended to be more ideologically homogeneous. Additionally, sociocultural abstracts were found to be more left-leaning than economic ones, with the gap between the two widening over time. Overall, the research underscores a significant leftward shift in social science literature, particularly in the last few decades, with implications for understanding ideological trends within academic disciplines.
Discussion
In this section, the authors detail the methodology and criteria for analyzing social science literature using the OpenAlex database, which encompasses over 260 million scholarly works. The analysis focuses on eleven social science disciplines, starting from 1960 to capture relevant political debates leading up to 2025. The authors employed a machine learning-based categorization scheme from OpenAlex to identify relevant journals, resulting in a curated list of 392 journals, with 367 successfully matched to OpenAlex. A total of 599,194 English-language articles with abstracts were identified for analysis, with works assigned to disciplines based on journal affiliation. The authors also addressed the inherent challenges in defining disciplinary boundaries and the variability in concept association scores at both article and journal levels.
The authors operationalized political ideology along a left-right spectrum anchored to a fixed 2025 reference frame, allowing for consistent evaluation across decades while acknowledging the potential for temporal anachronism. The Prompting Method, utilizing GPT-4o, was employed to assess political relevance and stance, yielding high reliability and predictive validity when compared to established ideological anchors. Robustness analyses confirmed that the political stance of the analyzed abstracts consistently leaned left, with approximately 90% rated as left-leaning, regardless of variations in analytical methods or datasets. These findings underscore the methodological rigor and the significance of the study in understanding the ideological orientation of social science literature over time.