論文の概要: How to Effectively Identify and Communicate Person-Targeting Media Bias
in Daily News Consumption?
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.09151v1
- Date: Mon, 18 Oct 2021 10:13:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-10-20 02:32:31.875134
- Title: How to Effectively Identify and Communicate Person-Targeting Media Bias
in Daily News Consumption?
- Title（参考訳）: 日々のニュース消費におけるメディアバイアスを効果的に識別・伝達する方法
- Authors: Felix Hamborg and Timo Spinde and Kim Heinser and Karsten Donnay and
Bela Gipp
- Abstract要約: 本稿では,コンテンツ分析のマニュアル処理を初めて自動化した,ニュースレコメンデーションのためのインプログレスシステムを提案する。
我々の推薦者は、個々のニュース記事に実際に存在している重要なフレームを検出し、明らかにする。
本研究は,イベントの異なる設定のニュース記事の推薦が,バイアスに対する意識を著しく向上させることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.586057042714698
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Slanted news coverage strongly affects public opinion. This is especially
true for coverage on politics and related issues, where studies have shown that
bias in the news may influence elections and other collective decisions. Due to
its viable importance, news coverage has long been studied in the social
sciences, resulting in comprehensive models to describe it and effective yet
costly methods to analyze it, such as content analysis. We present an
in-progress system for news recommendation that is the first to automate the
manual procedure of content analysis to reveal person-targeting biases in news
articles reporting on policy issues. In a large-scale user study, we find very
promising results regarding this interdisciplinary research direction. Our
recommender detects and reveals substantial frames that are actually present in
individual news articles. In contrast, prior work rather only facilitates the
visibility of biases, e.g., by distinguishing left- and right-wing outlets.
Further, our study shows that recommending news articles that differently frame
an event significantly improves respondents' awareness of bias.
- Abstract（参考訳）: スラムニュースは世論に強く影響を及ぼす。
これは政治や関連する問題についての報道に特に当てはまり、ニュースのバイアスが選挙やその他の集団的な決定に影響を及ぼす可能性があることが研究で示されている。
その重要性から、ニュース報道は長い間社会科学で研究され、それを説明するための包括的なモデルと、コンテンツ分析のような効果的かつ費用のかかる分析方法を生み出してきた。
本稿では,政策問題を報告したニュース記事において,個人を対象とする偏見を明らかにするために,コンテンツ分析のマニュアル手順を自動化したニュースレコメンデーションシステムを提案する。
大規模ユーザスタディでは,この学際研究の方向性について非常に有望な結果が得られた。
我々の推薦者は、個々のニュース記事に実際に存在している重要なフレームを検出し、明らかにする。
対照的に、先行作業はバイアスの視認性を高めるだけであり、例えば、左右のアウトレットを区別するなどである。
さらに,イベントの異なる設定のニュース記事の推薦が,バイアスに対する意識を著しく向上させることを示す。
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