論文の概要: Newsalyze: Enabling News Consumers to Understand Media Bias
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.09672v1
- Date: Thu, 20 May 2021 11:20:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-30 07:29:01.762319
- Title: Newsalyze: Enabling News Consumers to Understand Media Bias
- Title（参考訳）: Newsalyze:ニュース消費者にメディアバイアスの理解を促す
- Authors: Felix Hamborg and Anastasia Zhukova and Karsten Donnay and Bela Gipp
- Abstract要約: フェイクニュース」の時代には、ニュース記事のスラントと信頼性を知ることが極めて重要である。
我々はNewsalyzeを紹介します。Newsalyzeは、言葉の選択とラベル付け(WCL)という、微妙で強力なメディアバイアスに焦点をあてたバイアス対応ニュースリーダーです。
WCLバイアスは、ニュースで報告された「フリーダム・ファイター」対「テロリスト」の評価を変えることができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.652448987187803
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: News is a central source of information for individuals to inform themselves
on current topics. Knowing a news article's slant and authenticity is of
crucial importance in times of "fake news," news bots, and centralization of
media ownership. We introduce Newsalyze, a bias-aware news reader focusing on a
subtle, yet powerful form of media bias, named bias by word choice and labeling
(WCL). WCL bias can alter the assessment of entities reported in the news,
e.g., "freedom fighters" vs. "terrorists." At the core of the analysis is a
neural model that uses a news-adapted BERT language model to determine
target-dependent sentiment, a high-level effect of WCL bias. While the analysis
currently focuses on only this form of bias, the visualizations already reveal
patterns of bias when contrasting articles (overview) and in-text instances of
bias (article view).
- Abstract（参考訳）: ニュースは、個人が現在の話題を自身に伝えるための中心的な情報源である。
ニュース記事のスラントや信頼性を知ることは、フェイクニュース、ニュースボット、メディア所有の中央集権化などにおいて非常に重要である。
我々はNewsalyzeを紹介した。Newsalyzeは、言葉の選択とラベル付け(WCL)という、微妙だが強力なメディアバイアスに焦点を当てたバイアス対応ニュースリーダーである。
wclバイアスは、例えば「フリーダムファイター」対「テロリスト」といったニュースで報告された実体の評価を変えることができる。
分析のコアとなるのは、ニュース適応BERT言語モデルを使用して、ターゲット依存感情(WCLバイアスの高レベルな影響)を決定するニューラルネットワークモデルである。
分析は現在、この形式のバイアスのみに焦点を当てているが、可視化では、記事(オーバービュー)とテキスト内のバイアスのインスタンス(記事ビュー)を対比する際に、バイアスのパターンが明らかにされている。
関連論文リスト
- Mapping the Media Landscape: Predicting Factual Reporting and Political Bias Through Web Interactions [0.7249731529275342]
本稿では,最近発表されたニュースメディアの信頼性評価手法の拡張を提案する。
大規模ニュースメディアハイパーリンクグラフ上での4つの強化学習戦略の分類性能を評価する。
本実験は,2つの難解なバイアス記述子,事実報告と政治的偏見を対象とし,情報源メディアレベルでの大幅な性能向上を示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-23T08:18:26Z) - Towards Corpus-Scale Discovery of Selection Biases in News Coverage:
Comparing What Sources Say About Entities as a Start [65.28355014154549]
本稿では,大規模ニュースコーパスにおけるニュースコンテンツから直接メディア選択バイアスのパターンを発見するために,スケーラブルなNLPシステムを構築する上での課題について検討する。
我々は,世界519のニュースソースから180万件のニュース記事のコーパスであるNELA-2020のケーススタディを通じて,フレームワークの能力を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-06T23:36:45Z) - Bias or Diversity? Unraveling Fine-Grained Thematic Discrepancy in U.S.
News Headlines [63.52264764099532]
われわれは、2014年から2022年までの米国の主要メディアから、180万件のニュース記事の大規模なデータセットを使用している。
我々は、国内政治、経済問題、社会問題、外交の4つの主要なトピックに関連する、きめ細かいテーマの相違を定量化する。
以上の結果から,国内政治や社会問題においては,一定のメディア偏見が原因であることが示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-28T03:31:37Z) - Computational Assessment of Hyperpartisanship in News Titles [55.92100606666497]
われわれはまず、超党派ニュースタイトル検出のための新しいデータセットを開発するために、人間の誘導する機械学習フレームワークを採用する。
全体的に右派メディアは比例的に超党派的なタイトルを使う傾向にある。
我々は、外国問題、政治システム、ニュースタイトルにおける過党主義を示唆する社会問題を含む3つの主要なトピックを識別する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-16T05:56:58Z) - Unveiling the Hidden Agenda: Biases in News Reporting and Consumption [59.55900146668931]
イタリアのワクチン論争に関する6年間のデータセットを構築し、物語と選択バイアスを特定するためにベイジアン潜在空間モデルを採用する。
バイアスとエンゲージメントの間に非線形な関係が見られ、極端な位置へのエンゲージメントが高くなった。
Twitter上でのニュース消費の分析は、同様のイデオロギー的な立場のニュースメディアの間で、一般的なオーディエンスを明らかにしている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-14T18:58:42Z) - NeuS: Neutral Multi-News Summarization for Mitigating Framing Bias [54.89737992911079]
様々な政治スペクトルの複数のニュース見出しから中立的な要約を生成する新しい課題を提案する。
最も興味深い観察の1つは、生成モデルは、事実的に不正確なコンテンツや検証不可能なコンテンツだけでなく、政治的に偏ったコンテンツにも幻覚を与えることができることである。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-11T07:06:01Z) - Newsalyze: Effective Communication of Person-Targeting Biases in News
Articles [8.586057042714698]
本稿では,自然言語理解の最先端手法を組み合わせたバイアス識別システムを提案する。
第2に,非専門家のニュース消費者にニュース記事のバイアスを伝えるために,バイアスに敏感な可視化を考案する。
第3に、私たちの主な貢献は、日々のニュース消費を近似した設定においてバイアス認識を測定する大規模なユーザスタディです。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-18T10:23:19Z) - Enabling News Consumers to View and Understand Biased News Coverage: A
Study on the Perception and Visualization of Media Bias [7.092487352312782]
手動で3つのアノテートデータセットを作成し、さまざまな視覚化戦略をテストする。
その結果, 対照群と比較して, 治療群の偏見に気付く効果は認められなかった。
多段階モデルを用いて、ジャーナリストの偏見は、記事の政治的極性や公平性に大きく関係していることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-05-20T10:16:54Z) - Analyzing Political Bias and Unfairness in News Articles at Different
Levels of Granularity [35.19976910093135]
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。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-20T22:25:00Z) - Viable Threat on News Reading: Generating Biased News Using Natural
Language Models [49.90665530780664]
公開されている言語モデルは、入力されたオリジナルニュースに基づいてバイアスのあるニュースコンテンツを確実に生成できることを示す。
また、制御可能なテキスト生成を用いて、多数の高品質な偏りのあるニュース記事を生成することができることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-05T16:55:39Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。