論文の概要: Landscape of Generative AI in Global News: Topics, Sentiments, and Spatiotemporal Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.08899v1
• Date: Wed, 17 Jan 2024 00:53:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-18 17:26:07.433410
• Title: Landscape of Generative AI in Global News: Topics, Sentiments, and Spatiotemporal Analysis
• Title（参考訳）: グローバルニュースにおける生成AIのランドスケープ:トピック、センチメント、時空間分析
• Authors: Lu Xian, Lingyao Li, Yiwei Xu, Ben Zefeng Zhang, Libby Hemphill
• Abstract要約: ジェネレーティブAIは、様々な産業や公共生活を変革する大きな可能性を秘めている。 生成的AIに関するニュースメディアの報道の役割は、この重要な技術革新に対する大衆の認識と判断を形作る上で重要である。 本稿では,生成型AIに着目したグローバルニュースの話題,感情,実体的テーマの時間的および空間的分布に関する詳細な分析と豊富な洞察を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5249435285717095
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Generative AI has exhibited considerable potential to transform various industries and public life. The role of news media coverage of generative AI is pivotal in shaping public perceptions and judgments about this significant technological innovation. This paper provides in-depth analysis and rich insights into the temporal and spatial distribution of topics, sentiment, and substantive themes within global news coverage focusing on the latest emerging technology --generative AI. We collected a comprehensive dataset of news articles (January 2018 to November 2023, N = 24,827). For topic modeling, we employed the BERTopic technique and combined it with qualitative coding to identify semantic themes. Subsequently, sentiment analysis was conducted using the RoBERTa-base model. Analysis of temporal patterns in the data reveals notable variability in coverage across key topics--business, corporate technological development, regulation and security, and education--with spikes in articles coinciding with major AI developments and policy discussions. Sentiment analysis shows a predominantly neutral to positive media stance, with the business-related articles exhibiting more positive sentiment, while regulation and security articles receive a reserved, neutral to negative sentiment. Our study offers a valuable framework to investigate global news discourse and evaluate news attitudes and themes related to emerging technologies.
• Abstract（参考訳）: ジェネレーティブAIは、様々な産業や公共生活を変革する大きな可能性を秘めている。 生成的AIに関するニュースメディアの報道の役割は、この重要な技術革新に対する大衆の認識と判断を形作る上で重要である。 本稿では、最新の新興技術である世代AIに焦点を当てたグローバルニュースの話題、感情、実体的テーマの時間的および空間的分布に関する詳細な分析と豊富な洞察を提供する。 私たちはニュース記事の包括的なデータセット(2018年1月から2023年11月、N = 24,827)を収集しました。 トピックモデリングでは,BERTopic手法と定性的な符号化を組み合わせてセマンティックテーマを同定した。 その後,RoBERTaベースモデルを用いて感情分析を行った。 データにおける時間的パターンの分析は、ビジネス、企業技術開発、規制とセキュリティ、教育など、主要なトピックのカバー範囲における顕著な多様性を明らかにし、主要なAI開発や政策に関する議論と一致する記事が急増している。 センチメント分析は、主にポジティブなメディアスタンスに中立であり、ビジネス関連の記事はよりポジティブな感情を示し、規制やセキュリティの記事は、ネガティブな感情に中立である。 本研究は,グローバルニュースの話題を調査し,新興技術に関連するニュース態度やテーマを評価するための貴重な枠組みを提供する。

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