論文の概要: Same Words, Different Meanings: Interpretable Predictions of Polarization Trends in Broadcast Media Language and Granger Causal Effects on Public Discourse

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.08832v1
• Date: Fri, 20 Jan 2023 23:59:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-24 16:16:39.737534
• Title: Same Words, Different Meanings: Interpretable Predictions of Polarization Trends in Broadcast Media Language and Granger Causal Effects on Public Discourse
• Title（参考訳）: 同じ言葉と異なる意味:放送メディア言語における分極傾向の解釈予測と公開談話に対するグランガー因果関係の影響
• Authors: Xiaohan Ding, Mike Horning and Eugenia H. Rho
• Abstract要約: 本稿では,放送メディア言語とソーシャルメディアの談話の関係について検討する。 CNNとFox Newsの10年分のクローズドキャプションとTwitterの話題を分析して、これらのアウトレット間のセマンティックポラリゼーションがどのように進化したかを示します。 以上の結果から,2つのチャネル間において,特に2016年以降において重要なキーワードが議論され,2020年にピークが全盛期を迎えたことが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.0525662747824365
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: With the growth of online news over the past decade, empirical studies on political discourse and news consumption have focused on the phenomenon of filter bubbles and echo chambers. Yet recently, scholars have revealed limited evidence around the impact of such phenomenon, leading some to argue that partisan segregation across news audiences cannot be fully explained by online news consumption alone and that the role of traditional legacy media may be as salient in polarizing public discourse around current events. In this work, we expand the scope of analysis to include both online and more traditional media by investigating the relationship between broadcast news media language and social media discourse. By analyzing a decade's worth of closed captions (2 million speaker turns) from CNN and Fox News along with topically corresponding discourse from Twitter, we provide a novel framework for measuring semantic polarization between America's two major broadcast networks to demonstrate how semantic polarization between these outlets has evolved (Study 1), peaked (Study 2) and influenced partisan discussions on Twitter (Study 3) across the last decade. Our results demonstrate a sharp increase in polarization in how topically important keywords are discussed between the two channels, especially after 2016, with overall highest peaks occurring in 2020. The two stations discuss identical topics in drastically distinct contexts in 2020, to the extent that there is barely any linguistic overlap in how identical keywords are contextually discussed. Further, we demonstrate at scale, how such partisan division in broadcast media language significantly shapes semantic polarity trends on Twitter (and vice-versa), empirically linking for the first time, how online discussions are influenced by televised media.
• Abstract（参考訳）: 過去10年間のオンラインニュースの成長に伴い、政治談話やニュース消費に関する実証的研究は、フィルターバブルやエコーチャンバーの現象に焦点を当てている。 しかし、近年、研究者はそのような現象の影響に関する限られた証拠を明らかにしており、ニュース視聴者間のパルチザン分離は、オンラインニュースの消費だけでは完全には説明できないし、伝統的なレガシメディアの役割は、現在の出来事に関する公的な言説を二極化させるのにも有益であると主張する者もいる。 本研究では,放送メディア言語とソーシャルメディアの談話の関係を調査することで,オンラインメディアと従来メディアの両方を対象とする分析範囲を広げる。 CNNとFox Newsの10年分のクローズドキャプション(200万の話者ターン)とTwitterのトポロジカル対応の談話を分析して、アメリカの2大放送ネットワーク間のセマンティックポラリゼーションを測定する新しいフレームワークを提供し、これらのアウトレット間のセマンティックポラリゼーションがどのように進化したかを実証する(Study 1)。 2)twitterにおける党派的議論(スタディ) 3)過去10年間にわたって。 以上の結果から,この2つのチャネル間において,特に2016年以降に重要なキーワードが議論され,2020年にはピークが最高となった。 2つの局は、2020年に異なる文脈で同一の話題について議論し、同一のキーワードが文脈的に議論される方法に言語的な重複がほとんどない範囲で議論した。 さらに,このようなメディア言語における党派分断がtwitterにおける意味的極性トレンド(およびその逆)を著しく形成する様子を初めて実証的に示し,オンライン議論がテレビ放送メディアにどのように影響されているかを示す。

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