論文の概要: Detecting Media Bias in News Articles using Gaussian Bias Distributions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.10649v1
• Date: Tue, 20 Oct 2020 22:20:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-05 07:04:58.502598
• Title: Detecting Media Bias in News Articles using Gaussian Bias Distributions
• Title（参考訳）: ガウスバイアス分布を用いたニュース記事中のメディアバイアスの検出
• Authors: Wei-Fan Chen, Khalid Al-Khatib, Benno Stein and Henning Wachsmuth
• Abstract要約: 本稿では,記事中の偏りのある文の2次情報がどのように検出効率を向上させるかを検討する。 既存のメディアバイアスデータセットでは、偏りのある文の頻度と位置が記事レベルの偏りに強く影響していることが分かる。 文レベルの偏差検出の標準モデルを用いて,2次情報を用いた記事レベルの偏差検出器が,それ無しで明らかに優れていることを示す実証的証拠を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.19976910093135
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Media plays an important role in shaping public opinion. Biased media can influence people in undesirable directions and hence should be unmasked as such. We observe that featurebased and neural text classification approaches which rely only on the distribution of low-level lexical information fail to detect media bias. This weakness becomes most noticeable for articles on new events, where words appear in new contexts and hence their "bias predictiveness" is unclear. In this paper, we therefore study how second-order information about biased statements in an article helps to improve detection effectiveness. In particular, we utilize the probability distributions of the frequency, positions, and sequential order of lexical and informational sentence-level bias in a Gaussian Mixture Model. On an existing media bias dataset, we find that the frequency and positions of biased statements strongly impact article-level bias, whereas their exact sequential order is secondary. Using a standard model for sentence-level bias detection, we provide empirical evidence that article-level bias detectors that use second-order information clearly outperform those without.
• Abstract（参考訳）: メディアは世論の形成に重要な役割を果たしている。 バイアスメディアは、望ましくない方向の人々に影響を及ぼす可能性がある。 低レベルの語彙情報の分布のみに依存する機能ベースおよびニューラルテキスト分類アプローチは,メディアバイアスの検出に失敗している。 この弱点は、単語が新しい文脈に現れ、その「バイアス予測性」が不明確である新しい出来事に関する記事で最も注目される。 そこで本研究では,論文中のバイアス文に関する2次情報がどのように検出効率を向上させるかを検討する。 特に、ガウス混合モデルにおいて、語彙的および情報的文レベルのバイアスの頻度、位置、逐次順序の確率分布を利用する。 既存のメディアバイアスデータセットでは、バイアス文の頻度と位置が記事レベルのバイアスに強く影響するのに対し、それらの正確な順序は二次的である。 文レベルのバイアス検出の標準モデルを用いて, 2次情報を用いた記事レベルのバイアス検出が, 文なしのバイアス検出よりも明らかに優れていることを示す。

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