論文の概要: Conflicts, Villains, Resolutions: Towards models of Narrative Media Framing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.02052v2
• Date: Wed, 3 Jan 2024 00:56:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-04 17:11:26.850993
• Title: Conflicts, Villains, Resolutions: Towards models of Narrative Media Framing
• Title（参考訳）: 対立、悪役、解決:物語メディアフレーミングのモデルに向けて
• Authors: Lea Frermann, Jiatong Li, Shima Khanehzar, Gosia Mikolajczak
• Abstract要約: 我々は、物語の要素を明示的に捉えたコミュニケーション科学から、広く使われているフレーミングの概念化を再考する。 我々は、複雑なアノテーションタスクをより単純なバイナリー質問に分解する効果的なアノテーションパラダイムを適用します。 教師付きおよび半教師付きアプローチによるフレームの自動マルチラベル予測について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.589945994234075
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Despite increasing interest in the automatic detection of media frames in NLP, the problem is typically simplified as single-label classification and adopts a topic-like view on frames, evading modelling the broader document-level narrative. In this work, we revisit a widely used conceptualization of framing from the communication sciences which explicitly captures elements of narratives, including conflict and its resolution, and integrate it with the narrative framing of key entities in the story as heroes, victims or villains. We adapt an effective annotation paradigm that breaks a complex annotation task into a series of simpler binary questions, and present an annotated data set of English news articles, and a case study on the framing of climate change in articles from news outlets across the political spectrum. Finally, we explore automatic multi-label prediction of our frames with supervised and semi-supervised approaches, and present a novel retrieval-based method which is both effective and transparent in its predictions. We conclude with a discussion of opportunities and challenges for future work on document-level models of narrative framing.
• Abstract（参考訳）: nlpにおけるメディアフレームの自動検出への関心は高まっているが、問題は典型的にはシングルラベル分類として単純化され、フレームに関するトピックライクな視点を採用し、より広範な文書レベルの物語をモデル化することを避けている。 本研究では,コミュニケーション科学におけるフラーミングの概念化を再考し,対立や解決を含む物語の要素を明示的に捉え,ヒーローや被害者,悪役として物語の重要な実体のフラーミングと統合する。 我々は、複雑なアノテーションタスクを一連の単純な二分問題に分解する効果的なアノテーションパラダイムを適応し、英語ニュース記事の注釈付きデータセットと、政治分野のニュースメディアからの記事における気候変動のフレーミングに関するケーススタディを提示する。 最後に,教師付きおよび半教師付きアプローチによるフレームの自動マルチラベル予測について検討し,その予測において有効かつ透明な検索ベース手法を提案する。 ナラティブフレーミングの文書レベルモデルに関する今後の作業の機会と課題を議論して締めくくった。

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