論文の概要: When no news is bad news -- Detection of negative events from news media
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- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.06505v1
- Date: Fri, 12 Feb 2021 13:14:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-11 08:07:32.836985
- Title: When no news is bad news -- Detection of negative events from news media
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- Title（参考訳）: ニュースが悪いニュースでない場合 -- ニュースメディアコンテンツからネガティブな出来事を検出する
- Authors: Kristoffer L. Nielbo, Frida Haestrup, Kenneth C. Enevoldsen, Peter B.
Vahlstrup, Rebekah B. Baglini, Andreas Roepstorff
- Abstract要約: コビッド19号の最初の波の間、ニュースメディアのコンテンツの流れの中で情報の切り離しが観測された。
具体的には、メディアの新たな情報分離行動が、ネガティブな出来事に起因するニュースメディアコンテンツの変化を確実に検出できるという主張を具体的に検証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: During the first wave of Covid-19 information decoupling could be observed in
the flow of news media content. The corollary of the content alignment within
and between news sources experienced by readers (i.e., all news transformed
into Corona-news), was that the novelty of news content went down as media
focused monotonically on the pandemic event. This all-important Covid-19 news
theme turned out to be quite persistent as the pandemic continued, resulting in
the, from a news media's perspective, paradoxical situation where the same news
was repeated over and over. This information phenomenon, where novelty
decreases and persistence increases, has previously been used to track change
in news media, but in this study we specifically test the claim that new
information decoupling behavior of media can be used to reliably detect change
in news media content originating in a negative event, using a Bayesian
approach to change point detection.
- Abstract（参考訳）: コビッド19号の最初の波の間、ニュースメディアのコンテンツの流れの中で情報の切り離しが観測された。
読者が経験したニュースソース(すなわち、すべてのニュースがコロナニュースに変換された)間のコンテンツアライメントの系譜は、メディアがパンデミックイベントに単調に集中するにつれ、ニュースコンテンツの新規性は低下した。
新型コロナウイルスのパンデミックが続く中、このニューステーマは極めて持続的であることが判明し、ニュースメディアの視点では、同じニュースが何度も繰り返されるパラドックス的な状況となった。
この現象は, ニュースメディアの変化の追跡に利用されてきたが, 本研究では, メディアの新たな情報分離行動が, ネガティブな事象に起因するニュースメディアコンテンツの変化を確実に検出するために, ベイズ的アプローチを用いて, 変化点検出を確実に行うことができるという主張を実験的に検証した。
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