論文の概要: Framing Analysis of Health-Related Narratives: Conspiracy versus Mainstream Media

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.10030v1
• Date: Thu, 18 Jan 2024 14:56:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-19 16:09:02.874696
• Title: Framing Analysis of Health-Related Narratives: Conspiracy versus Mainstream Media
• Title（参考訳）: 健康関連物語のフレーミング分析:共謀と主流メディア
• Authors: Markus Reiter-Haas, Beate Kl\"osch, Markus Hadler, Elisabeth Lex
• Abstract要約: 我々は、新型コロナウイルスやその他の疾患などの健康関連トピックのフレーミングが、陰謀と主流のウェブサイトの間でどのように異なるかを検討する。 共謀メディアの健康に関する物語は、主に信念の枠組みで表現されているのに対し、主流メディアは科学の観点で表現する傾向にある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3181276611945263
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Understanding how online media frame issues is crucial due to their impact on public opinion. Research on framing using natural language processing techniques mainly focuses on specific content features in messages and neglects their narrative elements. Also, the distinction between framing in different sources remains an understudied problem. We address those issues and investigate how the framing of health-related topics, such as COVID-19 and other diseases, differs between conspiracy and mainstream websites. We incorporate narrative information into the framing analysis by introducing a novel frame extraction approach based on semantic graphs. We find that health-related narratives in conspiracy media are predominantly framed in terms of beliefs, while mainstream media tend to present them in terms of science. We hope our work offers new ways for a more nuanced frame analysis.
• Abstract（参考訳）: オンラインメディアのフレーム化の問題を理解することは、世論に影響を与えるため重要である。 自然言語処理技術を用いたフレーミングの研究は、主にメッセージの特定のコンテンツの特徴に注目し、そのナラティブ要素を無視する。 また、異なるソースにおけるフレーミングの区別は未検討の問題である。 これらの問題に対処し、新型コロナウイルスやその他の疾患などの健康関連トピックのフレーミングが、陰謀と主流のウェブサイトの間でどのように異なるかを調べる。 セマンティックグラフに基づく新しいフレーム抽出手法を導入することにより、物語情報をフレーミング分析に組み込む。 共謀メディアの健康に関する物語は、主に信念の枠組みで表現されているのに対し、主流メディアは科学の観点で表現する傾向にある。 私たちは、より微妙なフレーム分析のための新しい方法を提供することを願っています。

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