論文の概要: Tracing Partisan Bias to Its Emotional Fingerprints: A Computational Approach to Mitigation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.01284v2
• Date: Mon, 20 Oct 2025 08:15:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-25 03:08:03.122797
• Title: Tracing Partisan Bias to Its Emotional Fingerprints: A Computational Approach to Mitigation
• Title（参考訳）: パルチザンバイアスの感情的フィンガープリントの追跡--緩和への計算的アプローチ
• Authors: Junjie Liu, Xi Luo, Sirong Wu, Gengchen Sun, Yuhui Deng,
• Abstract要約: 本研究では,感情言語における言語的ルーツに党派的スタンスを追従することで,メディアバイアスの分析と緩和を行う新しい枠組みを提案する。 我々は、パルチザンバイアスは単なる抽象的なスタンスではなく、ニューステキストの「感情的指紋」として定量化されていると仮定する。 Allsidesデータセットの分析により、この仮説が裏付けられ、左、中央、右利きのメディアに対して、明瞭で統計的に有意な感情的な指紋が明らかになった。 そこで我々は,これらの感情パターンを中和するモデルであるNetraSumによる緩和の計算手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.247769531485426
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This study introduces a novel framework for analysing and mitigating media bias by tracing partisan stances to their linguistic roots in emotional language. We posit that partisan bias is not merely an abstract stance but materialises as quantifiable 'emotional fingerprints' within news texts. These fingerprints are systematically measured using the Valence-Arousal-Dominance (VAD) framework, allowing us to decode the affective strategies behind partisan framing. Our analysis of the Allsides dataset confirms this hypothesis, revealing distinct and statistically significant emotional fingerprints for left, centre, and right-leaning media. Based on this evidence-driven approach, we then propose a computational approach to mitigation through NeutraSum, a model designed to neutralise these identified emotional patterns. By explicitly targeting the VAD characteristics of biased language, NeutraSum generates summaries that are not only coherent but also demonstrably closer to an emotionally neutral baseline. Experimental results validate our framework: NeutraSum successfully erases the partisan emotional fingerprints from its summaries, achieving a demonstrably lower emotional bias score than other models. This work pioneers a new path for bias mitigation, shifting the focus from treating symptoms (political labels) to addressing the cause: the emotional encoding of partisan bias in language.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,感情言語における言語的ルーツに党派的スタンスを追従することで,メディアバイアスの分析と緩和を行う新しい枠組みを提案する。 我々は、パルチザンバイアスは単なる抽象的なスタンスではなく、ニューステキストの「感情的指紋」として定量化されていると仮定する。 これらの指紋は、Valence-Arousal-Dominance (VAD) フレームワークを用いて体系的に測定され、パルチザンフレーミングの背後にある感情的戦略をデコードすることができる。 Allsidesデータセットの分析により、この仮説が裏付けられ、左、中央、右利きのメディアに対して、明瞭で統計的に有意な感情的な指紋が明らかになった。 このエビデンス駆動のアプローチに基づいて、これらの識別された感情パターンを中和するモデルであるNeutraSumによる緩和の計算手法を提案する。 バイアス言語の特徴を明示的にターゲットすることで、NeutraSumはコヒーレントであるだけでなく、感情的に中立なベースラインに明らかに近い要約を生成する。 NeutraSumは、その要約からパルチザンの感情指紋を消去し、他のモデルよりも明らかに低い感情バイアススコアを達成する。 この研究は、バイアス軽減のための新たな道のりを開拓し、症状(政治的ラベル)の治療から、言語におけるパルチザンバイアスの感情的なエンコーディングへと焦点を移した。

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