論文の概要: Mapping the Media Landscape: Predicting Factual Reporting and Political Bias Through Web Interactions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.17655v1
• Date: Wed, 23 Oct 2024 08:18:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-24 13:57:36.491944
• Title: Mapping the Media Landscape: Predicting Factual Reporting and Political Bias Through Web Interactions
• Title（参考訳）: メディアランドスケープのマッピング:Webインタラクションによる実況報告と政治バイアスの予測
• Authors: Dairazalia Sánchez-Cortés, Sergio Burdisso, Esaú Villatoro-Tello, Petr Motlicek,
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7249731529275342
• License:
• Abstract: Bias assessment of news sources is paramount for professionals, organizations, and researchers who rely on truthful evidence for information gathering and reporting. While certain bias indicators are discernible from content analysis, descriptors like political bias and fake news pose greater challenges. In this paper, we propose an extension to a recently presented news media reliability estimation method that focuses on modeling outlets and their longitudinal web interactions. Concretely, we assess the classification performance of four reinforcement learning strategies on a large news media hyperlink graph. Our experiments, targeting two challenging bias descriptors, factual reporting and political bias, showed a significant performance improvement at the source media level. Additionally, we validate our methods on the CLEF 2023 CheckThat! Lab challenge, outperforming the reported results in both, F1-score and the official MAE metric. Furthermore, we contribute by releasing the largest annotated dataset of news source media, categorized with factual reporting and political bias labels. Our findings suggest that profiling news media sources based on their hyperlink interactions over time is feasible, offering a bird's-eye view of evolving media landscapes.
• Abstract（参考訳）: ニュースソースのバイアス評価は、情報収集と報告に真実の証拠に依存する専門家、組織、研究者にとって最重要である。 特定のバイアス指標はコンテンツ分析と区別できるが、政治的バイアスやフェイクニュースのような記述子はより大きな課題をもたらす。 本稿では,最近発表されたメディアの信頼性評価手法の拡張について提案する。 具体的には,大規模メディアハイパーリンクグラフを用いた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。 さらに、CLEF 2023 CheckThat! F1スコアと公式のMAE測定値の両方で報告された結果を上回っている。 さらに、我々は、事実報告や政治的偏見ラベルに分類された、最大のアノテートされたニュースソースメディアデータセットを公表することで貢献する。 以上の結果から,時間とともにハイパーリンクの相互作用に基づいてニュースメディアソースをプロファイリングすることは可能であり,進化するメディアランドスケープを鳥眼で見ることが可能であることが示唆された。

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