論文の概要: Framing in the Presence of Supporting Data: A Case Study in U.S. Economic News

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.14224v3
• Date: Thu, 17 Oct 2024 18:09:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-21 14:22:38.801268
• Title: Framing in the Presence of Supporting Data: A Case Study in U.S. Economic News
• Title（参考訳）: 支援データの存在下でのフレーム--米国経済ニュースを事例として
• Authors: Alexandria Leto, Elliot Pickens, Coen D. Needell, David Rothschild, Maria Leonor Pacheco,
• Abstract要約: 我々は、客観的な測度がデータをサポートする形で存在する、ニュースに値するトピックが存在すると論じる。 本稿では,この設定における編集選択を分析するための計算フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.51164834482535
• License:
• Abstract: The mainstream media has much leeway in what it chooses to cover and how it covers it. These choices have real-world consequences on what people know and their subsequent behaviors. However, the lack of objective measures to evaluate editorial choices makes research in this area particularly difficult. In this paper, we argue that there are newsworthy topics where objective measures exist in the form of supporting data and propose a computational framework to analyze editorial choices in this setup. We focus on the economy because the reporting of economic indicators presents us with a relatively easy way to determine both the selection and framing of various publications. Their values provide a ground truth of how the economy is doing relative to how the publications choose to cover it. To do this, we define frame prediction as a set of interdependent tasks. At the article level, we learn to identify the reported stance towards the general state of the economy. Then, for every numerical quantity reported in the article, we learn to identify whether it corresponds to an economic indicator and whether it is being reported in a positive or negative way. To perform our analysis, we track six American publishers and each article that appeared in the top 10 slots of their landing page between 2015 and 2023.
• Abstract（参考訳）: メインストリームメディアは、そのカバー方法とカバー方法に多くの自由がある。 これらの選択は、人々が知っていることとその後の行動に現実的な結果をもたらす。 しかし、編集選択を評価する客観的尺度の欠如は、この分野の研究を特に困難にしている。 本稿では,データ支援という形で客観的な尺度が存在するという話題が注目されていることを論じ,この設定における編集選択を分析するための計算フレームワークを提案する。 経済指標の報告は、様々な出版物の選択とフレーミングの両方を決定する比較的簡単な方法をもたらすので、経済に焦点を当てます。 彼らの価値観は、出版物がそれをどうカバーするかに関して、経済がどのように行っているかという基礎的な真実を提供する。 そこで本研究では,フレーム予測を相互依存タスクの集合として定義する。 この記事のレベルでは、経済全般に対する報告されたスタンスを特定することを学ぶ。 そして,本論文で報告されている数値について,その数値が経済指標と一致するか,あるいは正あるいは負の形で報告されているかを知る。 分析を行うために、2015年から2023年にかけて、アメリカの出版社6社と、ランディングページのトップ10に登場した各記事を追跡しました。

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