論文の概要: Beyond Discrete Genres: Mapping News Items onto a Multidimensional
Framework of Genre Cues
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.04185v1
- Date: Thu, 8 Dec 2022 10:54:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-09 15:25:03.682885
- Title: Beyond Discrete Genres: Mapping News Items onto a Multidimensional
Framework of Genre Cues
- Title（参考訳）: 離散ジャンルを超えて:ニュースアイテムをジャンルキューの多次元フレームワークにマッピングする
- Authors: Zilin Lin, Kasper Welbers, Susan Vermeer, Damian Trilling
- Abstract要約: ジャンル的手がかりの観点でニュース項目をマッピングするための非離散的フレームワークを提案する。
大量のニュース記事を自動的に分析するために,ニュース文を予測するための2つの計算モデルを提供する。
このアプローチは、ニュースジャンルの進化する性質についての洞察を深めるのに役立ちます。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In the contemporary media landscape, with the vast and diverse supply of
news, it is increasingly challenging to study such an enormous amount of items
without a standardized framework. Although attempts have been made to organize
and compare news items on the basis of news values, news genres receive little
attention, especially the genres in a news consumer's perception. Yet,
perceived news genres serve as an essential component in exploring how news has
developed, as well as a precondition for understanding media effects. We
approach this concept by conceptualizing and operationalizing a non-discrete
framework for mapping news items in terms of genre cues. As a starting point,
we propose a preliminary set of dimensions consisting of "factuality" and
"formality". To automatically analyze a large amount of news items, we deliver
two computational models for predicting news sentences in terms of the said two
dimensions. Such predictions could then be used for locating news items within
our framework. This proposed approach that positions news items upon a
multidimensional grid helps in deepening our insight into the evolving nature
of news genres.
- Abstract（参考訳）: 現代メディアの世界では、ニュースの多様で多様な供給により、このような膨大な量のアイテムを標準化された枠組みなしで研究することはますます困難になっている。
ニュース項目をニュース価値に基づいて整理・比較する試みがなされているが、ニュースジャンルは特にニュース消費者の認識においてあまり注目されていない。
しかし、認識されるニュースジャンルは、ニュースがどのように発展したかを探求する上で不可欠な要素であり、メディア効果を理解するための前提条件となっている。
我々は、ニュースアイテムをジャンルの手がかりでマッピングするための非離散的なフレームワークを概念化し、運用することで、この概念にアプローチする。
出発点として,「事実性」と「形式性」からなる次元の予備集合を提案する。
大量のニュース記事を自動的に分析するために,その2次元からニュース文を予測するための2つの計算モデルを提供する。
このような予測は、フレームワーク内のニュース項目の特定に使用できる。
多次元グリッド上にニュース項目を配置するこのアプローチは、ニュースジャンルの進化的性質に対する洞察を深める助けとなる。
関連論文リスト
- A Multilingual Similarity Dataset for News Article Frame [14.977682986280998]
16,687の新しいラベル付きペアを用いた大規模ラベル付きニュース記事データセットの拡張版を導入する。
本手法は,従来のニュースフレーム分析研究において,フレームクラスを手動で識別する作業を自由化する。
全体としては10言語にまたがって26,555のラベル付きニュース記事ペアで利用可能な、最も広範な言語間ニュース記事類似性データセットを紹介します。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-22T01:01:04Z) - An Interactive Framework for Profiling News Media Sources [26.386860411085053]
本稿では,ニュースメディアのプロファイリングのためのインタラクティブなフレームワークを提案する。
グラフベースのニュースメディアプロファイリングモデル、事前訓練された大規模言語モデル、人間の洞察の強みを組み合わせる。
人間のインタラクションが5つにも満たないので、我々のフレームワークはフェイクや偏見のあるニュースメディアを素早く検出できる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-14T02:03:45Z) - It's All in the Embedding! Fake News Detection Using Document Embeddings [0.6091702876917281]
本稿では,文書埋め込みを用いて,ニュース記事を信頼性やニセモノと正確にラベル付けする複数のモデルを構築する手法を提案する。
また、バイナリや複数ラベルの分類を用いて偽ニュースを検出する異なるアーキテクチャのベンチマークを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-16T13:30:06Z) - Classification of news spreading barriers [3.0036519884678894]
新聞記事のセマンティクスをウィキペディアの概念で推測するバリア分類手法を提案する。
我々はニュース記事を収集し、ニュース出版社のメタデータを使って様々な種類の障壁に注釈を付けた。
われわれは、ウィキペディアの概念とニュース記事のボディーテキストを、ニュース拡散障壁を推測する機能として利用している。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-10T20:13:54Z) - Towards Corpus-Scale Discovery of Selection Biases in News Coverage:
Comparing What Sources Say About Entities as a Start [65.28355014154549]
本稿では,大規模ニュースコーパスにおけるニュースコンテンツから直接メディア選択バイアスのパターンを発見するために,スケーラブルなNLPシステムを構築する上での課題について検討する。
我々は,世界519のニュースソースから180万件のニュース記事のコーパスであるNELA-2020のケーススタディを通じて,フレームワークの能力を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-06T23:36:45Z) - Designing and Evaluating Interfaces that Highlight News Coverage
Diversity Using Discord Questions [84.55145223950427]
本稿は,ニュース記事のための大規模なソースコレクションをナビゲートすることは,それ以上のガイダンスなしでは困難であることを示す。
本稿では,ニュース読者が読みながら範囲の多様性を発見することを目的とした,注釈記事,要約記事,質問表の3つのインタフェースを設計する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-17T16:59:31Z) - Unveiling the Hidden Agenda: Biases in News Reporting and Consumption [59.55900146668931]
イタリアのワクチン論争に関する6年間のデータセットを構築し、物語と選択バイアスを特定するためにベイジアン潜在空間モデルを採用する。
バイアスとエンゲージメントの間に非線形な関係が見られ、極端な位置へのエンゲージメントが高くなった。
Twitter上でのニュース消費の分析は、同様のイデオロギー的な立場のニュースメディアの間で、一般的なオーディエンスを明らかにしている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-14T18:58:42Z) - Multiverse: Multilingual Evidence for Fake News Detection [71.51905606492376]
Multiverseは、偽ニュースの検出に使用できる多言語エビデンスに基づく新機能である。
偽ニュース検出機能としての言語間証拠の使用仮説を確認した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-25T18:24:17Z) - Why Do We Click: Visual Impression-aware News Recommendation [108.73539346064386]
この作品は、ユーザーがニュースを閲覧する際に感じる視覚的印象に基づいてクリック決定を行うという事実にインスパイアされている。
本稿では,ニュースレコメンデーションのためのビジュアル・セマンティック・モデリングを用いて,このような視覚印象情報を捉えることを提案する。
さらに、グローバルな視点から印象を検査し、異なるフィールドの配置や印象に対する異なる単語の空間的位置などの構造情報を抽出する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-09-26T16:58:14Z) - Content-based Analysis of the Cultural Differences between TikTok and
Douyin [95.32409577885645]
ショートフォームのソーシャルメディアは、聴衆にダイナミックなストーリーを伝え、彼らの注意を引き付けることによって、伝統的なメディアパラダイムから遠ざかる。
特に、興味深く、理解しやすいユニークなシーンを表現するために、日常的なオブジェクトの異なる組み合わせを用いることができる。
同じ会社によって提供されたTikTokとDouyinは、近年人気になった新しいメディアの好例だ。
メディアファッションや社会的慣用性とともに文化的な違いを表現しているという仮説が,本研究の主目的である。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-03T01:47:49Z)
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。