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。
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