論文の概要: Newsalyze: Effective Communication of Person-Targeting Biases in News
Articles
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.09158v1
- Date: Mon, 18 Oct 2021 10:23:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-10-20 01:49:45.608085
- Title: Newsalyze: Effective Communication of Person-Targeting Biases in News
Articles
- Title（参考訳）: newsalyze: ニュース記事における個人指向バイアスの効果的なコミュニケーション
- Authors: Felix Hamborg and Kim Heinser and Anastasia Zhukova and Karsten Donnay
and Bela Gipp
- Abstract要約: 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。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.586057042714698
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Media bias and its extreme form, fake news, can decisively affect public
opinion. Especially when reporting on policy issues, slanted news coverage may
strongly influence societal decisions, e.g., in democratic elections. Our paper
makes three contributions to address this issue. First, we present a system for
bias identification, which combines state-of-the-art methods from natural
language understanding. Second, we devise bias-sensitive visualizations to
communicate bias in news articles to non-expert news consumers. Third, our main
contribution is a large-scale user study that measures bias-awareness in a
setting that approximates daily news consumption, e.g., we present respondents
with a news overview and individual articles. We not only measure the
visualizations' effect on respondents' bias-awareness, but we can also pinpoint
the effects on individual components of the visualizations by employing a
conjoint design. Our bias-sensitive overviews strongly and significantly
increase bias-awareness in respondents. Our study further suggests that our
content-driven identification method detects groups of similarly slanted news
articles due to substantial biases present in individual news articles. In
contrast, the reviewed prior work rather only facilitates the visibility of
biases, e.g., by distinguishing left- and right-wing outlets.
- Abstract（参考訳）: メディアバイアスとその極端な形態、フェイクニュースは、世論に決定的に影響を及ぼす可能性がある。
特に政策問題について報告する場合、スランドニュースの報道は民主的な選挙など社会的な決定に強く影響を及ぼす可能性がある。
私たちの論文はこの問題に3つの貢献をしています。
まず,自然言語理解から最先端の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,毎日のニュースの消費を近似する設定におけるバイアス認識を測定する大規模ユーザ調査です。
我々は, 可視化がバイアス認識に与える影響を計測するだけでなく, コンジョイントデザインを用いることで, 可視化の個々の構成要素に与える影響を特定できる。
バイアスに敏感な概観は、回答者のバイアス意識を強力かつ著しく高めます。
さらに,本手法は,個々のニュース記事に有意な偏りがあるため,同様に傾斜したニュース記事のグループを検出することを示唆する。
対照的に、レビューされた事前の作業は、例えば左と右のアウトレットを区別することによってバイアスの可視性を促進するだけである。
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