論文の概要: Bias or Diversity? Unraveling Fine-Grained Thematic Discrepancy in U.S. News Headlines

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.15708v2
• Date: Sat, 6 May 2023 03:57:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-09 20:45:44.790021
• Title: Bias or Diversity? Unraveling Fine-Grained Thematic Discrepancy in U.S. News Headlines
• Title（参考訳）: バイアスか多様性か? 米国のニュース見出しにおける微粒化テーマの相違
• Authors: Jinsheng Pan, Weihong Qi, Zichen Wang, Hanjia Lyu, Jiebo Luo
• Abstract要約: われわれは、2014年から2022年までの米国の主要メディアから、180万件のニュース記事の大規模なデータセットを使用している。 我々は、国内政治、経済問題、社会問題、外交の4つの主要なトピックに関連する、きめ細かいテーマの相違を定量化する。 以上の結果から,国内政治や社会問題においては,一定のメディア偏見が原因であることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.52264764099532
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: There is a broad consensus that news media outlets incorporate ideological biases in their news articles. However, prior studies on measuring the discrepancies among media outlets and further dissecting the origins of thematic differences suffer from small sample sizes and limited scope and granularity. In this study, we use a large dataset of 1.8 million news headlines from major U.S. media outlets spanning from 2014 to 2022 to thoroughly track and dissect the fine-grained thematic discrepancy in U.S. news media. We employ multiple correspondence analysis (MCA) to quantify the fine-grained thematic discrepancy related to four prominent topics - domestic politics, economic issues, social issues, and foreign affairs in order to derive a more holistic analysis. Additionally, we compare the most frequent $n$-grams in media headlines to provide further qualitative insights into our analysis. Our findings indicate that on domestic politics and social issues, the discrepancy can be attributed to a certain degree of media bias. Meanwhile, the discrepancy in reporting foreign affairs is largely attributed to the diversity in individual journalistic styles. Finally, U.S. media outlets show consistency and high similarity in their coverage of economic issues.
• Abstract（参考訳）: ニュースメディアがニュース記事にイデオロギー的偏見を取り入れているという意見は広く一致している。 しかし, メディア間の相違を測る先行研究や, 主題的相違の起源の解明には, サンプルサイズが小さく, 範囲や粒度が限られていた。 本研究では,2014年から2022年までの米国の大手メディアの180万のニュース見出しの大規模なデータセットを用いて,米国のニュースメディアにおけるきめ細かいテーマの相違を徹底的に追跡し,分析する。 我々は,国内政治,経済問題,社会問題,外務という4つの重要な話題に関連するきめ細かなテーマの相違を定量化するために,多重対応分析(mca)を採用している。 さらに、メディア見出しで最も頻繁なn$-gramを比較して、分析にさらなる質的洞察を与えます。 以上の結果から,国内政治や社会問題においては,一定のメディア偏見が原因であることが示唆された。 一方、外交報告の不一致は、個々のジャーナリストのスタイルの多様性によるところが大きい。 最後に、米国のメディアは経済問題に関する報道において一貫性と高い類似性を示している。

関連論文リスト

• Intertwined Biases Across Social Media Spheres: Unpacking Correlations in Media Bias Dimensions [12.588239777597847]
  メディアバイアスは、ステレオタイプを強化し、社会的分裂を悪化させることによって、公共の認知を著しく形作る。 われわれは過去5年間にYouTubeとRedditから収集された新しいデータセットを紹介した。 私たちのデータセットには、幅広いバイアス次元にわたるYouTubeコンテンツの自動アノテーションが含まれています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-27T21:03:42Z)
• All Things Considered: Detecting Partisan Events from News Media with Cross-Article Comparison [19.328425822355378]
  我々は,ニュース記事のイデオロギーを予測するための潜在変数ベースのフレームワークを開発する。 以上の結果から,主観性や非党派的傾向が強い主流メディアにおいても,メディアバイアスのレベルが高いことが明らかとなった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-28T21:53:23Z)
• Understanding Divergent Framing of the Supreme Court Controversies: Social Media vs. News Outlets [56.67097829383139]
  我々は、米国最高裁判所の一連の判決に関して、ソーシャルメディアや伝統的なメディアのフレーミングにおける微妙な区別に焦点を当てている。 メディアが肯定的な行動や中絶の権利を扱い、学生ローンの話題はより深いコンセンサスを示す傾向にある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-18T06:40:21Z)
• 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)
• Computational Assessment of Hyperpartisanship in News Titles [55.92100606666497]
  われわれはまず、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するために、人間の誘導する機械学習フレームワークを採用する。 全体的に右派メディアは比例的に超党派的なタイトルを使う傾向にある。 我々は、外国問題、政治システム、ニュースタイトルにおける過党主義を示唆する社会問題を含む3つの主要なトピックを識別する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-16T05:56:58Z)
• 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)
• NeuS: Neutral Multi-News Summarization for Mitigating Framing Bias [54.89737992911079]
  様々な政治スペクトルの複数のニュース見出しから中立的な要約を生成する新しい課題を提案する。 最も興味深い観察の1つは、生成モデルは、事実的に不正確なコンテンツや検証不可能なコンテンツだけでなく、政治的に偏ったコンテンツにも幻覚を与えることができることである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-11T07:06:01Z)
• (Im)balance in the Representation of News? An Extensive Study on a Decade Long Dataset from India [12.472629584751509]
  私たちは8年以上にわたって、インドから400万以上の政治記事の巨大なデータセットを集めています。 我々は,3つの主要な新聞の現代的影響力のある出来事の文脈において,問題や政党が与える範囲と質を分析した。 3つのニュースソースのうち2つが、バランスの取れない指標でより強くクラスタ化されていることが分かりました。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-27T05:33:09Z)
• Analyzing Political Bias and Unfairness in News Articles at Different Levels of Granularity [35.19976910093135]
  本論文では, 偏見の自動検出だけでなく, 政治的偏見や不公平さが言語的にどのように表現されるかについても検討する。 我々は,adfontesmedia.comから派生したラベル付き6964ニュース記事の新しいコーパスを活用し,バイアス評価のためのニューラルモデルを開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-20T22:25:00Z)

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。