論文の概要: Computational Assessment of Hyperpartisanship in News Titles
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.06270v1
- Date: Mon, 16 Jan 2023 05:56:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-18 16:25:05.807658
- Title: Computational Assessment of Hyperpartisanship in News Titles
- Title(参考訳): ニュースタイトルにおける超党派の計算的評価
- Authors: Hanjia Lyu, Jinsheng Pan, Zichen Wang, Jiebo Luo
- Abstract要約: 我々は,2200個の手動ラベル付き,1.8万個の機械ラベル付きタイトルを用いた超党派ニュースタイトル検出のための新しいデータセットを開発した。
我々は、ニュースタイトルにおけるパルチザンの程度と動態を定量化するために、計算分析を行う。
全体的に右派メディアは比例して超党派的なタイトルを使う傾向にある。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 69.3939291118954
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We first adopt a human-guided machine learning framework to develop a new
dataset for hyperpartisan news title detection with 2,200 manually labeled and
1.8 million machine-labeled titles that were posted from 2014 to the present by
nine representative media organizations across three media bias groups - Left,
Central, and Right in an active learning manner. The fine-tuned
transformer-based language model achieves an overall accuracy of 0.84 and an F1
score of 0.78 on an external validation set. Next, we conduct a computational
analysis to quantify the extent and dynamics of partisanship in news titles.
While some aspects are as expected, our study reveals new or nuanced
differences between the three media groups. We find that overall the Right
media tends to use proportionally more hyperpartisan titles. Roughly around the
2016 Presidential Election, the proportions of hyperpartisan titles increased
in all media bias groups where the relative increase in the proportion of
hyperpartisan titles of the Left media was the most. We identify three major
topics including foreign issues, political systems, and societal issues that
are suggestive of hyperpartisanship in news titles using logistic regression
models and the Shapley values. Through an analysis of the topic distribution,
we find that societal issues gradually receive more attention from all media
groups. We further apply a lexicon-based language analysis tool to the titles
of each topic and quantify the linguistic distance between any pairs of the
three media groups. Three distinct patterns are discovered. The Left media is
linguistically more different from Central and Right in terms of foreign
issues. The linguistic distance between the three media groups becomes smaller
over recent years. In addition, a seasonal pattern where linguistic difference
is associated with elections is observed for societal issues.
- Abstract(参考訳): 私たちはまず,2014年から現在まで,メディアバイアスグループである左,中央,右の3つの代表的なメディア組織によって,2014年から現在まで投稿された2200の手動ラベル付きおよび180万のマシンラベル付きタイトルを含む,超党派ニュースタイトル検出のための新たなデータセットを開発するために,ヒューマンガイド付き機械学習フレームワークを採用しました。
微調整変換器ベース言語モデルでは、全体的な精度は0.84、F1スコアは0.78となる。
次に、ニュースタイトルにおけるパルチザンシップの程度とダイナミクスを定量化する計算分析を行う。
期待したとおりの側面もあるが、本研究では3つのメディアグループ間の新しい、あるいは微妙な違いを明らかにする。
全体的に右派メディアは比例して超党派的なタイトルを使う傾向にある。
ほぼ2016年の大統領選挙前後で、左派メディアの超党派的タイトルの割合が相対的に増加したすべてのメディアバイアスグループにおいて、超党派的タイトルの割合が増加した。
我々は、対外問題、政治システム、社会問題を含む3つの主要なトピックを特定し、ロジスティック回帰モデルとシャプリー値を用いて、ニュースタイトルの超党派性を示唆する。
話題分布の分析を通じて,社会的な課題が徐々にすべてのメディアグループから注目されるようになっていった。
さらに,各話題の題名に語彙に基づく言語分析ツールを適用し,これら3つのメディアグループの任意の対間の言語距離を定量化する。
3つの異なるパターンが発見されている。
左派メディアは、外国問題の観点から、中央派と右派とが言語的に異なる。
3つのメディアグループ間の言語的距離は近年小さくなっている。
また,社会問題においては,言語的差異が選挙と関連する季節パターンが観察される。
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