論文の概要: Analyzing Political Bias and Unfairness in News Articles at Different Levels of Granularity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.10652v1
• Date: Tue, 20 Oct 2020 22:25:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-05 07:04:39.656699
• Title: Analyzing Political Bias and Unfairness in News Articles at Different Levels of Granularity
• Title（参考訳）: 粒度の異なるニュース記事における政治的バイアスと不公平の分析
• Authors: Wei-Fan Chen, Khalid Al-Khatib, Henning Wachsmuth and Benno Stein
• Abstract要約: 本論文では, 偏見の自動検出だけでなく, 政治的偏見や不公平さが言語的にどのように表現されるかについても検討する。 我々は,adfontesmedia.comから派生したラベル付き6964ニュース記事の新しいコーパスを活用し,バイアス評価のためのニューラルモデルを開発した。
• 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 organizations bear great reponsibility because of their considerable influence on shaping beliefs and positions of our society. Any form of media can contain overly biased content, e.g., by reporting on political events in a selective or incomplete manner. A relevant question hence is whether and how such form of imbalanced news coverage can be exposed. The research presented in this paper addresses not only the automatic detection of bias but goes one step further in that it explores how political bias and unfairness are manifested linguistically. In this regard we utilize a new corpus of 6964 news articles with labels derived from adfontesmedia.com and develop a neural model for bias assessment. By analyzing this model on article excerpts, we find insightful bias patterns at different levels of text granularity, from single words to the whole article discourse.
• Abstract（参考訳）: メディア組織は、社会の信念や地位の形成に大きな影響を与えるため、大きな責任を負う。 例えば、政治的出来事を選択的または不完全な方法で報告することで、あらゆる形態のメディアは過度に偏ったコンテンツを含むことができる。 それゆえ、適切な質問は、そのような不均衡なニュース報道が露出できるかどうかと方法である。 本論文では, 偏見の自動検出だけでなく, 政治的偏見や不公平さが言語的にどのように表現されるかについても検討する。 本稿では,adfontesmedia.com由来のラベル付き6964ニュース記事の新しいコーパスを用いて,バイアス評価のためのニューラルモデルを開発した。 このモデルを記事抜粋で分析することにより、単語から記事全体まで、テキストの粒度の異なるレベルの洞察に富んだバイアスパターンが見つかる。

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