論文の概要: Measuring Variety, Balance, and Disparity: An Analysis of Media Coverage
of the 2021 German Federal Election
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.03531v1
- Date: Mon, 7 Aug 2023 12:30:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-08 13:54:38.759941
- Title: Measuring Variety, Balance, and Disparity: An Analysis of Media Coverage
of the 2021 German Federal Election
- Title（参考訳）: 多様性・均衡・格差の測定:2021年ドイツ連邦選挙におけるメディア報道の分析
- Authors: Michael F\"arber, Jannik Schwade, Adam Jatowt
- Abstract要約: これらの次元に応じて,ニュース記事の多様性を決定するための枠組みを提案する。
Google Top Storiesのデータセットを提供し、900以上のニュースメディアから26,000以上のユニークな見出しを収集しています。
より一般的な検索用語に対して高い多様性を観察する一方で、検索用語の幅は3次元のうち2次元において、高い多様性を持つニュース記事を生み出した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.332692582748408
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Determining and measuring diversity in news articles is important for a
number of reasons, including preventing filter bubbles and fueling public
discourse, especially before elections. So far, the identification and analysis
of diversity have been illuminated in a variety of ways, such as measuring the
overlap of words or topics between news articles related to US elections.
However, the question of how diversity in news articles can be measured
holistically, i.e., with respect to (1) variety, (2) balance, and (3)
disparity, considering individuals, parties, and topics, has not been
addressed. In this paper, we present a framework for determining diversity in
news articles according to these dimensions. Furthermore, we create and provide
a dataset of Google Top Stories, encompassing more than 26,000 unique headlines
from more than 900 news outlets collected within two weeks before and after the
2021 German federal election. While we observe high diversity for more general
search terms (e.g., "election"), a range of search terms ("education,"
"Europe," "climate protection," "government") resulted in news articles with
high diversity in two out of three dimensions. This reflects a more subjective,
dedicated discussion on rather future-oriented topics.
- Abstract（参考訳）: ニュース記事における多様性の決定と測定は、フィルターバブルの防止や、特に選挙前における公論の促進など、様々な理由から重要である。
これまでのところ、多様性の識別と分析は、米国の選挙に関連するニュース記事間の単語や話題の重なりを測定するなど、様々な方法で照らされてきた。
しかし,(1)多様性,(2)バランス,(3)格差,(3)個人,当事者,話題を考慮し,ニュース記事の多様性を一体的に測定できるのかという問題は解決されていない。
本稿では,これらの次元に応じて,ニュース記事の多様性を決定する枠組みを提案する。
さらに、Google Top Storiesのデータセットを作成し提供し、2021年のドイツ連邦選挙の2週間前に900以上のニュースメディアから26,000以上のユニークな見出しを収集しました。
より一般的な検索語(例えば「選択」)に対して高い多様性を観察する一方で、様々な検索語(「教育」、「ユーロペ」、「気候保護」、「政府」)が3次元の2つに高い多様性を持つニュース記事を生み出した。
これは、むしろ未来志向のトピックに関するより主観的で専用の議論を反映している。
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