論文の概要: Predicting Sentence-Level Factuality of News and Bias of Media Outlets
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.11850v3
- Date: Wed, 28 Jun 2023 21:11:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-30 16:53:42.902422
- Title: Predicting Sentence-Level Factuality of News and Bias of Media Outlets
- Title（参考訳）: ニュースの文レベルの事実性とメディアメディアのバイアスの予測
- Authors: Francielle Vargas, Kokil Jaidka, Thiago A. S. Pardo, Fabr\'icio
Benevenuto
- Abstract要約: 本稿では,AllSides が提案する事実とメディアバイアスの定義に基づいて,6,191 の注釈付き文からなる「FactNews」という文レベルの大規模データセットを提案する。
我々はFactNewsを用いて、ニュースメディアの文章レベルの事実性を予測するための2つのテキスト分類問題を定式化し、ニュースソースの全体的な信頼性を評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.871907711675696
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Automated news credibility and fact-checking at scale require accurately
predicting news factuality and media bias. This paper introduces a large
sentence-level dataset, titled "FactNews", composed of 6,191 sentences expertly
annotated according to factuality and media bias definitions proposed by
AllSides. We use FactNews to assess the overall reliability of news sources, by
formulating two text classification problems for predicting sentence-level
factuality of news reporting and bias of media outlets. Our experiments
demonstrate that biased sentences present a higher number of words compared to
factual sentences, besides having a predominance of emotions. Hence, the
fine-grained analysis of subjectivity and impartiality of news articles
provided promising results for predicting the reliability of media outlets.
Finally, due to the severity of fake news and political polarization in Brazil,
and the lack of research for Portuguese, both dataset and baseline were
proposed for Brazilian Portuguese.
- Abstract（参考訳）: ニュースの信頼性と事実チェックを大規模に自動化するには、ニュースの事実とメディアバイアスを正確に予測する必要がある。
本稿では,AllSides が提案する事実とメディアバイアスの定義に基づいて,6,191 の注釈付き文からなる「FactNews」という文レベルデータセットを提案する。
我々はFactNewsを用いて、ニュースメディアの文章レベルの事実性を予測するための2つのテキスト分類問題を定式化し、ニュースソース全体の信頼性を評価する。
本実験では,バイアス文は感情の優位に加えて,実文よりも単語数が多いことを実証する。
そこで,ニュース記事の主観性と公平性の微粒化分析により,メディアの信頼性を予測できる有望な結果が得られた。
最後に、ブラジルにおける偽ニュースの深刻さと政治的偏見、そしてポルトガル語の研究の欠如により、データセットとベースラインの両方がブラジルポルトガル語向けに提案された。
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