論文の概要: A Longitudinal Analysis of Racial and Gender Bias in New York Times and Fox News Images and Articles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.21898v1
• Date: Tue, 29 Oct 2024 09:42:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-30 13:43:13.836634
• Title: A Longitudinal Analysis of Racial and Gender Bias in New York Times and Fox News Images and Articles
• Title（参考訳）: New York Times と Fox News 画像と記事における人種・ジェンダーバイアスの経時的分析
• Authors: Hazem Ibrahim, Nouar AlDahoul, Syed Mustafa Ali Abbasi, Fareed Zaffar, Talal Rahwan, Yasir Zaki,
• Abstract要約: New York Times(NYT)とFox News(Fox)の123,337枚の画像と441,321個のオンラインニュース記事のデータセットを使用します。 ニュース記事に埋め込まれた画像における人種・性別集団の出現頻度と優位性について検討する。 NYTはFoxに比べて、人種的少数派のイメージが圧倒的に多いことがわかりました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.482116411483087
• License:
• Abstract: The manner in which different racial and gender groups are portrayed in news coverage plays a large role in shaping public opinion. As such, understanding how such groups are portrayed in news media is of notable societal value, and has thus been a significant endeavour in both the computer and social sciences. Yet, the literature still lacks a longitudinal study examining both the frequency of appearance of different racial and gender groups in online news articles, as well as the context in which such groups are discussed. To fill this gap, we propose two machine learning classifiers to detect the race and age of a given subject. Next, we compile a dataset of 123,337 images and 441,321 online news articles from New York Times (NYT) and Fox News (Fox), and examine representation through two computational approaches. Firstly, we examine the frequency and prominence of appearance of racial and gender groups in images embedded in news articles, revealing that racial and gender minorities are largely under-represented, and when they do appear, they are featured less prominently compared to majority groups. Furthermore, we find that NYT largely features more images of racial minority groups compared to Fox. Secondly, we examine both the frequency and context with which racial minority groups are presented in article text. This reveals the narrow scope in which certain racial groups are covered and the frequency with which different groups are presented as victims and/or perpetrators in a given conflict. Taken together, our analysis contributes to the literature by providing two novel open-source classifiers to detect race and age from images, and shedding light on the racial and gender biases in news articles from venues on opposite ends of the American political spectrum.
• Abstract（参考訳）: 人種や性別の異なる集団がニュース報道で描かれるやり方は、世論の形成に大きな役割を果たしている。 このように、そのようなグループがいかにニュースメディアで描写されるかを理解することは、社会的な価値が顕著であり、コンピュータ科学と社会科学の両方において重要な取り組みとなっている。 しかし、オンラインニュース記事において、人種・性別の異なる集団の出現頻度と、そのような集団が議論される状況の両方を調査する縦断的な研究は依然として欠落している。 このギャップを埋めるために、与えられた被験者の人種と年齢を検出する2つの機械学習分類器を提案する。 次に、New York Times(NYT)とFox News(Fox)から123,337の画像と41,321のオンラインニュース記事のデータセットをコンパイルし、2つの計算手法による表現の検証を行う。 まず、ニュース記事に埋め込まれた画像において、人種的・性別的集団の出現頻度と卓越度を調べ、人種的・性別的マイノリティがほとんど表現されていないことを明らかにする。 さらに、ニューヨーク・タイムズはFoxに比べて人種的少数派のイメージが圧倒的に多いことがわかりました。 第2に、人種的少数派が提示される頻度と文脈を記事テキストで検討する。 これは、特定の人種集団がカバーされる狭い範囲と、特定の紛争において、異なる集団が被害者または/または加害者として提示される頻度を明らかにする。 この分析は、画像から人種と年齢を検出するための2つの新しいオープンソース分類器を提供し、アメリカの政治スペクトルの反対端にある会場からのニュース記事の人種と性別の偏見に光を当てることで、文献に寄与する。

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