論文の概要: An Interdisciplinary Approach for the Automated Detection and
Visualization of Media Bias in News Articles
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.13352v1
- Date: Sun, 26 Dec 2021 10:46:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-12-29 05:21:31.276374
- Title: An Interdisciplinary Approach for the Automated Detection and
Visualization of Media Bias in News Articles
- Title（参考訳）: ニュース記事におけるメディアバイアスの自動検出と可視化のための学際的アプローチ
- Authors: Timo Spinde
- Abstract要約: メディアバイアスを識別するためのデータセットや手法を考案することを目指しています。
私のビジョンは、ニュース読者が偏見によるメディアカバレッジの違いを認識できるようにするシステムを開発することです。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Media coverage has a substantial effect on the public perception of events.
Nevertheless, media outlets are often biased. One way to bias news articles is
by altering the word choice. The automatic identification of bias by word
choice is challenging, primarily due to the lack of gold-standard data sets and
high context dependencies. In this research project, I aim to devise data sets
and methods to identify media bias. To achieve this, I plan to research methods
using natural language processing and deep learning while employing models and
using analysis concepts from psychology and linguistics. The first results
indicate the effectiveness of an interdisciplinary research approach. My vision
is to devise a system that helps news readers become aware of media coverage
differences caused by bias. So far, my best performing BERT-based model is
pre-trained on a larger corpus consisting of distant labels, indicating that
distant supervision has the potential to become a solution for the difficult
task of bias detection.
- Abstract（参考訳）: メディアの報道は、イベントに対する大衆の認識に大きな影響を与えている。
しかし、メディアはしばしば偏見を抱いている。
ニュース記事に偏る一つの方法は、単語の選択を変更することである。
単語選択によるバイアスの自動識別は、主に金の標準データセットの欠如と高いコンテキスト依存のため、難しい。
本研究は,メディアバイアスを識別するためのデータセットと手法を考案することを目的とする。
これを実現するために,自然言語処理と深層学習を用いて,モデルと心理学と言語学の分析概念を用いた手法の研究を行う。
最初の結果は学際的な研究手法の有効性を示している。
私のビジョンは、ニュース読者が偏見によるメディアカバレッジの違いを認識できるようにするシステムを開発することです。
これまでのところ、私の最高のBERTベースのモデルは、遠くのラベルからなるより大きなコーパスで事前訓練されており、遠方の監督がバイアス検出の難しいタスクの解決策になる可能性を示唆している。
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