論文の概要: Connecting the Dots in News Analysis: Bridging the Cross-Disciplinary Disparities in Media Bias and Framing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.08069v2
• Date: Wed, 19 Jun 2024 06:35:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-22 06:47:03.131150
• Title: Connecting the Dots in News Analysis: Bridging the Cross-Disciplinary Disparities in Media Bias and Framing
• Title（参考訳）: ニュース分析におけるドットの接続:メディアバイアスとフレームにおける学際格差を橋渡しする
• Authors: Gisela Vallejo, Timothy Baldwin, Lea Frermann,
• Abstract要約: 我々は、現在支配的な方法論は、理論的メディア研究において対処される複雑な問題や効果に対処するに足りていないと論じる。 我々はオープンな質問を議論し、理論と予測モデルの間の特定されたギャップを埋めるための可能な方向を提案し、その評価を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.41723666603066
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The manifestation and effect of bias in news reporting have been central topics in the social sciences for decades, and have received increasing attention in the NLP community recently. While NLP can help to scale up analyses or contribute automatic procedures to investigate the impact of biased news in society, we argue that methodologies that are currently dominant fall short of addressing the complex questions and effects addressed in theoretical media studies. In this survey paper, we review social science approaches and draw a comparison with typical task formulations, methods, and evaluation metrics used in the analysis of media bias in NLP. We discuss open questions and suggest possible directions to close identified gaps between theory and predictive models, and their evaluation. These include model transparency, considering document-external information, and cross-document reasoning rather than single-label assignment.
• Abstract（参考訳）: ニュース報道における偏見の顕在化と効果は、社会科学の中心的な話題であり、近年NLPコミュニティで注目を集めている。 NLPは、社会における偏りのあるニュースの影響を調べるための分析のスケールアップや自動手順の貢献に役立てることができるが、理論メディア研究において、現在支配的な方法論は、複雑な問題や影響に対処できないと論じている。 本稿では,社会科学のアプローチを概観し,NLPにおけるメディアバイアスの分析に使用される典型的なタスクの定式化,方法,評価指標と比較する。 我々はオープンな質問を議論し、理論と予測モデルの間の特定されたギャップを埋めるための可能な方向を提案し、その評価を行う。 これには、文書外情報を考慮したモデル透過性、単一ラベル代入よりも文書間推論などが含まれる。

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