Niniejszy artykuł przedstawia technologię analizy argumentów moralnych, która umożliwia wgląd w wykorzystanie argumentów moralnych w dyskursie. Analizujemy pięć społeczno-politycznych korpusów danych z adnotacjami argumentów z dyskusji offline i online, w których łącznie znajduje się 240 tysięcy słów z 9 tysiącami argumentów, ze średnią dokładnością adnotacji wynoszącą 78%. 

Korzystając z metody opartej na leksykonie, automatycznie przypisujemy tym argumentom zasady moralne, osiągając szacunkową dokładność na poziomie 83%. Analiza ilościowa pozwala nam obserwować wzorce statystyczne i trendy w stosowaniu argumentów moralnych, podczas gdy analiza jakościowa pozwala nam zrozumieć i wyjaśnić strategie komunikacyjne w stosowaniu argumentów moralnych w różnych kontekstach. 

Na przykład argumenty wspierające często opierają się na zasadach Lojalności i Autorytetu, podczas gdy argumenty atakujące wykorzystują zasadę Troski. Stwierdzamy, że dyskusje online wykazują większą różnorodność zasad moralnych i wyższą negatywną wartość argumentów moralnych. Argumentujący online częściej opierają się na Krzywdzie niż na Trosce, oraz częściej na Degradacji niż na Świętości. 

Te spostrzeżenia mają znaczące implikacje dla zastosowań sztucznej inteligencji, szczególnie w zrozumieniu i przewidywaniu zachowań moralnych ludzi i maszyn. Praca ta przyczynia się do tworzenia bardziej przekonujących informacji oraz do wykrywania szkodliwych lub stronniczych treści syntetycznych generowanych przez sztuczną inteligencję.