Fugu-MT 論文翻訳(概要): Navigating News Narratives: A Media Bias Analysis Dataset

論文の概要: Navigating News Narratives: A Media Bias Analysis Dataset

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.00168v2
Date: Thu, 7 Dec 2023 14:53:48 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-12-08 17:46:41.464559
Title: Navigating News Narratives: A Media Bias Analysis Dataset
Title（参考訳）: ニュースナラティブをナビゲートする:メディアバイアス分析データセット
Authors: Shaina Raza
Abstract要約: ニュースナラティブをナビゲートする:メディアバイアス分析データセット"は、メディアバイアスを検出し分析するツールの緊急ニーズに対処する包括的なデータセットである。このデータセットは幅広いバイアスの範囲を含み、メディア研究と人工知能の分野でユニークな価値ある資産となっている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0821115746307672
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: The proliferation of biased news narratives across various media platforms has become a prominent challenge, influencing public opinion on critical topics like politics, health, and climate change. This paper introduces the "Navigating News Narratives: A Media Bias Analysis Dataset", a comprehensive dataset to address the urgent need for tools to detect and analyze media bias. This dataset encompasses a broad spectrum of biases, making it a unique and valuable asset in the field of media studies and artificial intelligence. The dataset is available at https://huggingface.co/datasets/newsmediabias/news-bias-full-data.
Abstract（参考訳）: 様々なメディアプラットフォームにわたる偏りのあるニュース記事の拡散は、政治、健康、気候変動といった重要な話題に対する世論に影響を与える重要な課題となっている。本稿では,メディアバイアスを検知・解析するツールの緊急的ニーズに対処する包括的データセットである“Navigating News Narratives: A Media Bias Analysis Dataset”を紹介する。このデータセットは幅広いバイアスを包含しており、メディア研究や人工知能の分野でユニークで価値のある資産となっている。データセットはhttps://huggingface.co/datasets/newsmediabias/news-bias-full-dataで利用可能である。

関連論文リスト

Mapping the Media Landscape: Predicting Factual Reporting and Political Bias Through Web Interactions [0.7249731529275342]
本稿では,最近発表されたニュースメディアの信頼性評価手法の拡張を提案する。大規模ニュースメディアハイパーリンクグラフ上での4つの強化学習戦略の分類性能を評価する。本実験は,2つの難解なバイアス記述子,事実報告と政治的偏見を対象とし,情報源メディアレベルでの大幅な性能向上を示した。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-23T08:18:26Z)
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)
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)
Bias or Diversity? Unraveling Fine-Grained Thematic Discrepancy in U.S. News Headlines [63.52264764099532]
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。
論文参考訳（メタデータ） (2023-03-28T03:31:37Z)
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)
Neural Media Bias Detection Using Distant Supervision With BABE -- Bias Annotations By Experts [24.51774048437496]
本稿ではメディアバイアス研究のための頑健で多様なデータセットであるBABEについて述べる。トピックとアウトレットの間でバランスが取れた3,700の文で構成されており、単語と文のレベルにメディアバイアスラベルが含まれている。また,本データに基づいて,ニュース記事中のバイアス文を自動的に検出する手法も導入した。
論文参考訳（メタデータ） (2022-09-29T05:32:55Z)
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)
MBIC -- A Media Bias Annotation Dataset Including Annotator Characteristics [0.0]
メディア偏見、あるいはスライスされたニュース報道は、出来事に対する大衆の認識に重大な影響を与える可能性がある。本稿では,自己開発アノテーションプラットフォームを用いて,そのようなデータをクラウドソーシングするための行列ベースの方法論を提案する。メディアバイアスの事例を表す1,700のステートメントの最初のサンプルであるMBICも提示する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-05-20T15:05:17Z)
Newsalyze: Enabling News Consumers to Understand Media Bias [7.652448987187803]
フェイクニュース」の時代には、ニュース記事のスラントと信頼性を知ることが極めて重要である。我々はNewsalyzeを紹介します。Newsalyzeは、言葉の選択とラベル付け(WCL)という、微妙で強力なメディアバイアスに焦点をあてたバイアス対応ニュースリーダーです。 WCLバイアスは、ニュースで報告された「フリーダム・ファイター」対「テロリスト」の評価を変えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (2021-05-20T11:20:37Z)
Political audience diversity and news reliability in algorithmic ranking [54.23273310155137]
本稿では,ウェブサイトのオーディエンスの政治的多様性を質の指標として活用することを提案する。ドメインの専門家によるニュースソースの信頼性評価と6,890人の米国市民の多様なサンプルによるWebブラウジングデータを用いて、より極端な、政治的に多様性の低いWebサイトが、ジャーナリストの基準を低くしていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2020-07-16T02:13:55Z)

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。