論文の概要: Quantifying Media Influence on Covid-19 Mask-Wearing Beliefs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.03684v1
- Date: Wed, 6 Mar 2024 13:09:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-07 15:06:07.904975
- Title: Quantifying Media Influence on Covid-19 Mask-Wearing Beliefs
- Title（参考訳）: コービッド・マスクに影響を及ぼすメディアの定量化
- Authors: Nicholas Rabb, Nitya Nadgir, Jan P. de Ruiter, Lenore Cowen
- Abstract要約: この研究は、Howard 2020のFace Mask Perception Scaleによると、Covid-19マスク着用に関する声明に注釈を付けた米国のニュースメディアのデータセットに貢献する。
同時期に行われたギャラップ調査から,メディアメッセージングと経験的世論調査データとの微妙な相関関係を示す。
また、このデータは、その期間を通じて、プロマスクとアンチマスクの感情の定量的分析に使用できることを示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8192907805418583
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: How political beliefs change in accordance with media exposure is a
complicated matter. Some studies have been able to demonstrate that groups with
different media diets in the aggregate (e.g., U.S. media consumers ingesting
partisan news) arrive at different beliefs about policy issues, but proving
this from data at a granular level -- at the level of attitudes expressed in
news stories -- remains difficult. In contrast to existing opinion formation
models that describe granular detail but are not data-driven, or data-driven
studies that rely on simple keyword detection and miss linguistic nuances,
being able to identify complicated attitudes in news text and use this data to
drive models would enable more nuanced empirical study of opinion formation
from media messaging. This study contributes a dataset as well as an analysis
that allows the mapping of attitudes from individual news stories to aggregate
changes of opinion over time for an important public health topic where opinion
differed in the U.S. by partisan media diet: Covid mask-wearing beliefs. By
gathering a dataset of U.S. news media stories, from April 6 to June 8, 2020,
annotated according to Howard 2020's Face Mask Perception Scale for their
statements regarding Covid-19 mask-wearing, we demonstrate fine-grained
correlations between media messaging and empirical opinion polling data from a
Gallup survey conducted during the same period. We also demonstrate that the
data can be used for quantitative analysis of pro- and anti-mask sentiment
throughout the period, identifying major events that drove opinion changes.
This dataset is made publicly available and can be used by other researchers
seeking to evaluate how mask-wearing attitudes were driven by news media
content. Additionally, we hope that its general method can be used to enable
other media researchers to conduct more detailed analyses of media effects on
opinion.
- Abstract（参考訳）: メディアの露出に応じて政治的信念がどう変化するかは複雑な問題である。
異なるメディアダイエットを持つグループ(例えば、パルチザンニュースを摂取している米国のメディア消費者)が、政策問題に関する異なる信念にたどり着くことを実証できた研究もあるが、これは、ニュース記事に表される態度のレベルである、粒度の細かいレベルでのデータから証明することは、依然として困難である。
詳細な詳細を記述しているがデータ駆動型ではない既存の世論形成モデルと対照的に、単純なキーワード検出と言語ニュアンスを欠くデータ駆動型研究では、ニューステキストで複雑な態度を識別し、このデータを使ってモデルを動かすことで、メディアメッセージングによる世論形成に関するよりニュアンスな実証的研究が可能になる。
本研究は、個別のニュース記事からの態度のマッピングと、パルチザンのメディアダイエットによって米国内で意見が異なる重要な公衆衛生トピックに対する意見の変化を、時間とともに集約する分析に貢献する。
2020年4月6日から6月8日にかけて、Howard 2020 の Face Mask Perception Scale による Covid-19 マスク着用に関する声明により、米国のニュースメディアのデータセットを収集し、同時期に行われたギャラップ調査によるメディアメッセージングと経験的世論調査データとの微妙な相関関係を示す。
また,このデータは,反マスク感情や反マスク感情の定量的分析に利用し,意見の変化を誘発する主要な事象を識別できることを実証した。
このデータセットは公開されており、マスク着用の態度がニュースメディアコンテンツによってどのように駆動されたかを評価するために、他の研究者が利用できる。
さらに,その汎用的手法により,他のメディア研究者が意見に対するメディア効果をより詳細に分析できることを期待している。
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