Являются ли иудео-христианские ценности основой американской демократии?

К большому ущербу моего душевного спокойствия я провожу нетривиальное количество времени, наблюдая за зажимами на YouTube правых экспертов. Мнение, которое я вижу все больше и больше, заключается в том, что нашей стране будет лучше, если мы либо вернемся к иудео-христианским ценностям и традициям. Настойчивость в использовании термина «иудео-христианский» в отличие от «христианина», который исключил бы иудаизм, или «Авраамик», который будет включать в себя ислам, я хотел бы исследовать в какой-то момент. Это мнение проявляется в различных формах, таких как упоминание о том, что многие из основателей были христианинами или что десять заповедей являются основой морального общества и, следовательно, основой справедливого правительства.

Есть некоторые, которые утверждают, что конституция США является продуктом иудейско-христианской культуры, а некоторые идут дальше, утверждая, что концепция демократии достигла своего зрелого государства из-за христианства. Одним из распространенных сторонников этого является Джордан Петерсон, о чем свидетельствует с 15:05 до 17:05 в этомYouTube видеоПолем

Если кто -то поднимает, что многие из идей в Конституции были вдохновлены трудами, произведенными в эпоху Просвещения, сторонник сильного христианского влияния может ответить, сказав, что эти интеллектуалы достигли этих идей из -за их понимания христианского богословия. Таким образом, кажется, есть утверждения о том, что христианство оказало прямое или переходное влияние на создание Конституции США. Подобные мнения выражаются о необходимости христианства для развития науки или понимания морали, но эта тема будет спасена в течение другого времени. Часто нет никаких доказательств, подтверждающих идею о том, что догмы христианства привели к идеям личной свободы и демократии. Рик Пидкок обеспечивает отличную разбивку этих видов [2]. Я сделаю все возможное, чтобы избежать перефразирования пониманий Pidcock, но я предложу свое мнение, когда это будет уместно.

Здесь я решаю более прямую проблему объективного сравнения этики в Конституции США с теми, которые встречаются в Ветхом Завете Святой Библии [4, 5-6]. Основное внимание будет уделено так называемым заповедям 613, которые составляют большую часть закона о мозаике. Я буду использовать эти термины взаимозаменяемо, и я имею в виду, что это не оскорблять, если это не точнее.

На мой взгляд, закон мозаики исходит из первых пяти книг Ветхого Завета. Анализ также включает в себя 100 заповедей из Корана, мораль, очерчиваемой в проповеди Иисуса на горе, мораль, очерченная в последней проповеди Мухамменд (также известная как прощальная проповедь), а также законы и заявления в Кодексе Хаммураби [7, 8-9, 10, 11]. В контексте этого анализа этика может относиться к заповедь, закону или личному моральному стремлению.

Я не вижу, как любой, кто является интеллектуально честным, может изучить закон о мозаике и конституцию США и завершить эти ценности, пересекающиеся значимым образом. Тем не менее, есть правые влиятельные лица, которые поддерживают христианскую мораль и празднуют блеск Конституции США, поэтому, возможно, действительно необходимо показать, насколько отличается эта этика.

Раздел «Результаты» дает высокий уровень объяснения анализа данных и охватывает основные результаты. Раздел обсуждения превышает последствия результатов. Для тех, кто заинтересован, более детальное объяснение анализа данных и ссылки на код с открытым исходным кодом можно найти в разделе «Подход». Раздел дополнительных результатов охватывает, как были подтверждены результаты. Если вы хотите больше погрузиться в математику, стоящую за результатами, я призываю вас обратиться к соответствующим веб-страницам Scikit-Learn или найти соответствующие видео на канале YouTube Statquest [12, 13]. В разделе «Будущие работы» рассказывается о моих идеях для последующего анализа.

Подход

Код

https://github.com/jdh33/secular-or-realigious

Пакеты

Полный список пакетов, см.https://github.com/jdh33/secular-or-reeligious/blob/main/data/output/constitution_analyses/package_versions_13062025.txt

Обработка данных

Несколько источников были использованы для построения таблицы этики [4-11]. Данные были извлечены из этих источников с использованием комбинации запросов URL, анализа HTML и анализа простого текста. Для 613 библейских заповедей, которые представляют закон мозаики, некоторые из этики охватывали несколько стихов. В этих случаях стихи были объединены, чтобы сформировать единственную этику. Другие стихи, которые являются частью 613 библейских заповедей, содержали несколько заповедей. Не было постоянной пунктуации, которая разделила заповеди в этих случаях, поэтому стих рассматривался как единственная этика. Из -за этого 613 заповедей были сжаты с 469 этикой. Для проповеди на горе и Коране каждый ссылки на ссылки были обработаны как одна этика. Для последней проповеди каждый абзац, который был цитатой Мухаммеда, был обработан как одна этика. Для кода Хаммураби каждый перечисленный код был обработан как одна этика, и каждый абзац эпилога был обработан как одна этика. Некоторые из кодов содержали эллипсы, чтобы указать недостающий текст и объяснительный текст в скобках или скобках. Эти элементы были сохранены при извлечении этики. Некоторые из исходных кодов полностью отсутствуют из -за удаления из стелы. Конституция США состоит из преамбулы, семи статей и 27 поправок. Первые 10 поправок составляют Билль о правах. Для простоты каждый абзац был обработан как одна этика, независимо от того, были ли абзацы в различных пронумерованных разделах для всех этих компонентов. В результате, статья и поправка могут охватывать множественную этику. Все поправки, которые составляют Билль о правах, являются единым абзацем, поэтому это не влияет на счет прав. В общей сложности 1073 этики были извлечены из всех источников.

Текст встраивает

Для встраивания этики использовался модель модели Близнецов. Эта модель имеет предел входного токена 2 048. Приблизительно от 60 до 80 слов может быть представлено на 100 жетонов. Это ставит низкий уровень максимального количества слов на этику на уровне 1228. Каждая этика была меньше или равна 1228 словам, поэтому вся этика была встроена. Модель текста-эмбедидинга-004 создает числовое представление текста в качестве вывода. В частности, выходной сигнал каждого встраивания представляет собой 768 размерных массивов плавучих номеров, называемых вектором. Тип задачи «кластеризации» был указан при вызове модели встраивания, которая создает встраиваемые встроения, которые оптимизированы для кластеризации на основе сходства текста.

Кластеризация и визуализация

Таблица встроенного 1 073 на 768 была кластеризована с использованиемk-означает. Несколько значенийk(количество кластеров) были проверены и сравнивались. Метод локтя и метрика V-меры использовались для определения 4 в качестве оптимального количества кластеров. Аk-Мианская модель возвращает назначенные кластеры и координаты кластерного центра. Стохастическое соседское встроение Стохастического соседа (T-SNE) использовали для картирования 1073 встроенной этики и координат кластерного центра из 768 измерений до 2 измерений для визуализации результатов.

Важные примечания: 1) Отображение данных T-SNE с высокой размерностью в пространстве более низких измерений относительно данных, которые он получает в качестве входных данных. Важно, чтобы модель T-SNE соответствовала этике из всех источников данных одновременно для правильной визуализации. Если к этому анализу добавлены больше данных, вновь встроенная этика должна быть добавлена ​​к таблице в настоящее время встроенной этики, а затем другая модель T-SNE должна соответствовать всей встроенной этике одновременно. 2) Постоянные значения случайного состояния были переданы как Scikit-learnk-Мины и модели T-SNE. Прохождение целочисленных значений делает результаты воспроизводимыми.

Результаты

Этика была собрана из различных источников и организована в одну таблицу из 1073 этики, которую можно посмотреть здесь <https://github.com/jdh33/secular-or-reeligious/blob/main/data/output/constitution_analyses/table.txt>. Каждое значение в колонке «этики» было затем встроено с моделью Text-Embedding-004 Gemini с использованием «кластеризации» в качестве типа задачи, которая оптимизирована для генерации встроений, которые можно кластерировать на основе текстовых сходств. Процесс встраивания генерирует векторы, которые имеют 768 значений, то есть имеют 768 измерений.

Далее, полученная 1073 на 768 таблица текстовых встроений была смоделирована с использованиемk-Миан метод. Необходимо проверить различное количество кластеров, илиk, поскольку оптимальное количество кластеров для набора данных не известно заранее. Процесс валидации, обсуждаемый в разделе дополнительных результатов, показал, что 4 является оптимальным количеством кластеров. Чтобы помочь визуализировать результаты, T-SNE использовался для отображения текста встроенных и кластерных центров в 2-х размеровое пространство. T-SNE превосходит сохранение локальной структуры и кластеров, одновременно уменьшая размерность. Тем не менее, глобальные расстояния могут быть искажены, поэтому расстояние между точками данных или кластерными центрами на двухмерном участке следует принимать с помощью зерна соли. Для тех, кто не знаком с уменьшением размерности, хорошая аналогия проживает свет на трехмерный объект и производит двухмерную тень. Часто можно проецировать данные высокого размера на более низкое пространство размеров, не теряя слишком много важной информации.

Рисунок 1

Назначенные кластеры обозначены формой маркера, а кластерные центры больше и серые. Даже с этой визуализацией мы видим, насколько различна этика конституции США по сравнению со всеми остальными. Если мы посмотрим внимательно, мы увидим, что некоторые точки данных кажутся неуместными. Например, некоторые точки данных, принадлежащие кластеру 3, обозначенные «+», смотрите далеко от других точек данных, принадлежащих к этому кластеру. Это артефакт отображения 768 векторов размерных векторов на 2 -размерное пространство. Если бы мы могли каким -то образом визуализировать 768 измерений, эти примеры точек данных были бы ближе к точкам данных, назначенным одним и тем же кластером.

Рисунок 2

Кластер 1 состоит исключительно из этики, обнаруженной в Конституции США, и вся этика конституции США находится в кластере 1. Эта симметрия является одним из признаков того, что этика Конституции США сильно отличается от этики из других источников. Важно отметить, что результаты кластеризации могут измениться, если были включены дополнительные этики, такие как дополнительные стихи из Библии или Корана.

Таблица 1

Расстояние между 2 точками в 768 размерном пространстве может быть рассчитано так же, как расстояние между 2 точками в 2 или 3-мерном пространстве. Важным выводом из этой таблицы является то, что центр кластера 1 находится дальше, чем любой другой кластерный центр при сравнении расстояний в кластерном центре.

Дискуссия

Рисунки 1 и 2 и таблица 1 рассказывают одну и ту же историю. Этика, обнаруженная в Конституции США, сильно отличается от того, что встречается в законе о мозаике. Мы также видим, что они сильно отличаются от этики, найденной в выбранных стихах Корана, проповеди Иисуса на горе, последней проповеди Мухаммеда и Кодекса Хаммураби. Вся этика конституции США принадлежит кластеру 1, и никакая другая этика из других источников даже близка к кластеру 1. Согласно результатам этого анализа, между законом мозаики и Конституции США нет прямой связи.

Как я заявил в разделе «Введение и мотивация», моя цель состояла в том, чтобы сделать этот анализ максимально объективным. Я не суммировал и не обрезал ни одного из упомянутых стихов или законов. Этика была обработана как есть; Они не подвергались моей интерпретации. Кто -то может не согласиться с моим решением рассматривать конкретные стихи как 1 этику вместо множественной этики или подумать, что статьи Конституции следует рассматривать как 1 этику независимо от того, охватывает ли статья более 1 раздела и/или абзаца. Я определенно могу изменить код для извлечения этики из исходных текстов, если кто -то выразит такие проблемы, как этот. Я не утверждаю, что это всесторонний анализ, так как есть и другие способы вычисления сходства текста. Я работаю над частью 2 этого проекта, которая будет включать в себя дополнительные способы анализа сходства.

Будущая работа

Если вы рассмотрели некоторые стихи с Библии и веб -сайтов Корана, на которые я ссылался, вы, возможно, заметили, что некоторые из вопиющих стихов отсутствуют. Они варьируются от спорных до откровенных ужасных. Веб -сайт, на который я ссылался на заповедь 613, включает в себя Исход 21:20, в котором говорится о наказании, если кто -то убивает их раба, но исключает Исход 21:21, что многие согласны с заявлением, что раб является личной собственностью их владельца. Я также читал, что версия последней проповедь Мухаммеда, на которую я ссылался, является мошеннической, и подлинная версия содержит отрывок, указывающий, когда мужественно побить своих жен и другой отрывок, который сравнивает женщин с домашними животными. Я решил не добавлять их в анализ по двум причинам. Во -первых, я хотел склонить стихи из этих религиозных текстов к позитивному, чтобы бороться с любым бессознательным уклоном, который у меня может быть. Во -вторых, я думаю, что большинство сторонников богословия скажут что -то в зависимости от того, что «Бог встречал Своего народа, где они находились» и отклоняют такие стихи, которые не применимы к сегодняшнему обществу. Хотя есть клип Чарли Кирка, отвечающего на кого -то, говорящего о том, как Иисус научил нас любить наших соседей независимо от сексуальной ориентации. Он самодовольно указывает на стих, который приказывает нам поставить человека до смерти, если они занимаются сексом с другим мужчиной [14]. Поскольку я не хочу, чтобы кто -то поддерживал это представление больше внимания, ссылка является ссылкой на видео с ответом. С учетом сказанного, я планирую компилировать и извлекать эти типы стихов из соответствующих религиозных текстов для анализа в будущем.

Я планирую включить стихи, такие как те, которые упоминаются в предыдущем абзаце с уже скомпилированной таблицей 1073 этики в будущих анализах. Будущие анализы будут включать в себя расчет сходства косинуса и разработку моделей классификации этики с использованием текстовых внедрений.

Возможно, что некоторые конкретные слова стимулируют некоторые различия, которые мы видим в результатах кластеризации. Например, стихи из Библии могут использовать термин Яхве, а стихи из Корана могут использовать термин Аллах. Оба из них являются конкретными словами для Бога. Конечно, Конституция США поднимает Соединенные Штаты, а Библия ссылается на Израиль. Я работаю над способом стандартизации извлеченной этики, а затем выполняю тот же анализ. Некоторые примеры: Яхве, отец и Аллах могут быть заменены общим термином для Бога, а Соединенные Штаты и Израиль могут быть заменены общим термином для нации. Это было бы хитростью для чего -то вроде кода Хаммураби, который относится к нескольким богам.

В конце концов, я планирую взять на себя идею о том, что христианские ценности или иудейско-христианские ценности несут ответственность за выдающиеся идеи эры просвещения и, следовательно, идеи в Конституции США. Вы можете послушать, как Бен Шапиро и Джордан Петерсон обсуждают это во время эпизода «The Rubin Report» [15]. Я ожидаю, что этот анализ будет более субъективным, потому что он будет включать интерпретацию писаний цифр Просвещения и предков Соединенных Штатов. Тем не менее, я буду держать это настолько объективным, насколько это возможно. Я могу исследовать использование относительно новых моделей крупных контекстов для создания этих суммирования, поскольку они были разработаны для обработки концепций лучше, чем крупные языковые модели.

Ссылки

1. https://www.youtube.com/watch?v=AALSFHZKG-Q
2. https://baptistnews.com/article/no-the-u-s-constitution-is-not на основе on-the-book-of-deuteronomy/
3. https://www.pewresearch.org/religion/2022/10/27/views-of-the-u-s-s-a-christian-nation-and-opinions-about-christian-nationalism/
4. https://constitutioncenter.org/the-constitution/full-text
5. https://www.gotquestions.org/613-commandments.html
6. https://www.bibleref.com/
7. https://www.biblegateway.com/passage/?search=matthew 5-7 & version = niv
8. https://messageinternational.org/100-commandments-and-doctrines-from-the-quran/
9. https://www.clearquran.com/
10. https://www.iium.edu.my/deed/articles/thelastsermon.html
11. https://avalon.law.yale.edu/ancient/hamframe.asp
12. https://scikit-learn.org/stable/about.html#citing-scikit-learn
13. https://www.youtube.com/@statquest
14. https://www.youtube.com/watch?v=QWKF5EU1CIG
15. https://www.youtube.com/watch?v=1ophwshr798

Дополнительные результаты

Проверка количества кластеров

Scikit-learnk-means модель принимает количество кластеров,k, как параметр. Я проверил 2-7 кластеров и выбрал оптимальное число на основе метода локтя и показателя V-меры.

Дополнительный рисунок 1

Метод локтя визуализирует инерцию на данномkПолем Инерция, одним из наиболее простых метрик, является сумма квадратных расстояний между каждой точкой данных и центроидом кластера, которой назначается точка данных. Меньшее, относительное значение инерции означает, что точки данных хорошо сгруппированы вокруг их соответствующих центроидов. Важно отметить, что добавление большего количества кластеров приводит к снижению инерции, но кластеры становятся бесполезными, если их слишком много, поскольку цель состоит в том, чтобы объединить аналогичные точки данных вместе. С помощью метода локтя мы хотим визуализировать, чтоkСнижение инерции замедляет значительное количество, то есть найти «локоть». Для этого набора данных,k= 4 оптимально. Метод локтя субъективен, поэтому необходимо также использовать другие метрики.

Дополнительная таблица 1

Метрика V-меши также определилаk= 4 как оптимальный. Я призываю читателя обратиться к странице метрик Scikit-Learn <https://scikit-learn.org/stable/api/sklearn.metrics.html> Для получения дополнительной информации о математических деталях. V-мера является гармоническим средним значением однородности и полноты, где более высокая оценка однородности означает, что кластеры в основном содержат точки данных из одного источника данных, а более высокая оценка полноты означает точки данных из данного источника данных являются частью того же кластера.