論文の概要: Reassessing Measures for Press Freedom
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.10427v1
- Date: Sat, 19 Jun 2021 05:27:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-26 06:17:14.605155
- Title: Reassessing Measures for Press Freedom
- Title(参考訳): 報道の自由の再評価
- Authors: Jukka Ruohonen
- Abstract要約: 本稿は,2001年から2020年までの147カ国で,報道の自由に関する8つのクロスカントリー楽器を評価した。
結果によると、楽器の構成(収束性)の妥当性は良好であり、いずれもプレスの自由のために同じ基礎となる半狭い定義を測っている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.7106986689736826
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: There has been a newly refound interest in press freedom in the face of
various global scandals, transformation of media, technological change,
obstacles to deliberative democracy, and other factors. Press freedom is
frequently used also as an explanatory factor in comparative empirical
research. However, validations of existing measurement instruments on press
freedom have been far and few between. Given these points, this paper evaluates
eight cross-country instruments on press freedom in 147 countries between 2001
and 2020, replicating an earlier study with a comparable research setup. The
methodology is based on principal component analysis and multi-level regression
modeling. According to the results, the construct (convergence) validity of the
instruments is good; they all measure the same underlying semi-narrow
definition for press freedom elaborated in the paper. In addition, any of the
indices seems suitable to be used interchangeability in empirical research.
Limitations and future research directions are further discussed.
- Abstract(参考訳): 様々な世界的なスキャンダル、メディアの変革、技術変革、熟考民主主義への障害、その他の要因に直面して、報道の自由に対する新たな関心が高まっている。
プレスの自由はしばしば、比較経験研究における説明的要因としても用いられる。
しかし, 既存の測定機器のプレス自由度に関する検証は, ほとんど行われていない。
そこで本稿では,2001年から2020年までの127か国における報道の自由に関する8つのクロスカントリー・インスツルメンツを評価し,比較研究施設を用いて先行研究を再現した。
この手法は主成分分析と多段階回帰モデリングに基づいている。
その結果, 楽器の構成(コンバージェンス)妥当性は良好であり, 紙に詳述されたプレス自由のための半ナロー定義と同値であることがわかった。
さらに、これらの指標は、実験的な研究で交換性を使用するのに適していると思われる。
限界と今後の研究方向性についてさらに議論する。
関連論文リスト
- Quantifying Media Influence on Covid-19 Mask-Wearing Beliefs [0.8192907805418583]
この研究は、Howard 2020のFace Mask Perception Scaleによると、Covid-19マスク着用に関する声明に注釈を付けた米国のニュースメディアのデータセットに貢献する。
同時期に行われたギャラップ調査から,メディアメッセージングと経験的世論調査データとの微妙な相関関係を示す。
また、このデータは、その期間を通じて、プロマスクとアンチマスクの感情の定量的分析に使用できることを示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-06T13:09:40Z) - Party Prediction for Twitter [4.8975869790078415]
我々は、現在の党予測の実践を包括的に調査し、実証的に比較する。
本稿では,最先端手法と競合する,あるいは性能のよい新しい手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-25T23:02:10Z) - Embedding Democratic Values into Social Media AIs via Societal Objective
Functions [13.903836222333977]
我々は、確立された、審査された社会科学的構成物をAI客観的関数に翻訳する手法を導入する。
我々は、ソーシャルメディア投稿が反民主的態度を促進する程度を推定する民主的な態度モデルを作成する。
本手法は,ソーシャルメディアAIにおける社会的害を軽減するために,社会科学理論と手法に基づく新たな戦略を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-26T02:27:24Z) - Reconciling Predictive and Statistical Parity: A Causal Approach [68.59381759875734]
本稿では,予測パリティに付随する公平度対策のための因果分解式を提案する。
統計的および予測パリティの概念は、実際には互いに排他的ではなく、相補的であり、公正の概念のスペクトルにまたがっていることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-08T09:23:22Z) - 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) - Fair Enough: Standardizing Evaluation and Model Selection for Fairness
Research in NLP [64.45845091719002]
現代のNLPシステムは様々なバイアスを示しており、モデル偏見に関する文献が増えている。
本稿では,その現状を解明し,公正学習における意味ある進歩の道筋を立案することを目的とする。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-11T14:54:00Z) - Local Law 144: A Critical Analysis of Regression Metrics [0.0]
2021年11月、ニューヨーク市議会は自動雇用決定ツールのバイアス監査を義務付ける法案を可決した。
2023年4月15日からは、従業員の雇用や昇進に自動化ツールを使用する企業は、これらのシステムを監査する必要がある。
いずれの指標も領域全体の分布差を捉えることができず、従ってバイアスを確実に検出できない。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-08T15:21:14Z) - Assaying Out-Of-Distribution Generalization in Transfer Learning [103.57862972967273]
私たちは、経験的に対処するメッセージの相違を強調して、以前の作業の統一的なビューを取ります。
私たちは9つの異なるアーキテクチャから、多数の、あるいは少数の設定で31K以上のネットワークを微調整しました。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-19T12:52:33Z) - Square One Bias in NLP: Towards a Multi-Dimensional Exploration of the
Research Manifold [88.83876819883653]
我々は、最近のNLP研究論文のマニュアル分類を通して、これが事実であることを示す。
NLP研究は正方形ではなく、精度だけでなく、公平性や解釈可能性にも焦点をあてる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-20T13:04:23Z) - Measuring Fairness of Text Classifiers via Prediction Sensitivity [63.56554964580627]
加速度予測感度は、入力特徴の摂動に対するモデルの予測感度に基づいて、機械学習モデルの公正度を測定する。
この計量は、群フェアネス(統計パリティ)と個人フェアネスという特定の概念と理論的に関連付けられることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-16T15:00:33Z) - Quantitative Evaluations on Saliency Methods: An Experimental Study [6.290238942982972]
我々は, 忠実性, 局在性, 偽陽性, 感度チェック, 安定性など, 指標の現状を簡単に要約する。
比較したすべての手法の中で、すべての指標において1つの説明法が他を圧倒することはないと結論づける。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-31T14:13:30Z)
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。