論文の概要: Decoding News Bias: Multi Bias Detection in News Articles
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.02482v1
- Date: Sun, 05 Jan 2025 09:09:53 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-07 17:07:40.403680
- Title: Decoding News Bias: Multi Bias Detection in News Articles
- Title（参考訳）: ニュースバイアスの復号:ニュース記事におけるマルチバイアス検出
- Authors: Bhushan Santosh Shah, Deven Santosh Shah, Vahida Attar,
- Abstract要約: 我々は、ニュース記事に存在する様々なバイアスを調査し、大きな言語モデル(LLM)を用いたデータセットを構築した。
提案手法は広スペクトルバイアス検出の重要性を強調し,ニュース記事の完全性向上のための新たな洞察を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.433758865948252
- License:
- Abstract: News Articles provides crucial information about various events happening in the society but they unfortunately come with different kind of biases. These biases can significantly distort public opinion and trust in the media, making it essential to develop techniques to detect and address them. Previous works have majorly worked towards identifying biases in particular domains e.g., Political, gender biases. However, more comprehensive studies are needed to detect biases across diverse domains. Large language models (LLMs) offer a powerful way to analyze and understand natural language, making them ideal for constructing datasets and detecting these biases. In this work, we have explored various biases present in the news articles, built a dataset using LLMs and present results obtained using multiple detection techniques. Our approach highlights the importance of broad-spectrum bias detection and offers new insights for improving the integrity of news articles.
- Abstract（参考訳）: ニュース記事は、社会で起きている様々な出来事について重要な情報を提供しているが、残念ながらそれらは異なる種類の偏見を持っている。
これらのバイアスは、世論やメディアに対する信頼を著しく歪め、それらを検出し、対処する技術を開発することが不可欠である。
これまでの研究は、たとえば政治、ジェンダーの偏見など、特定の分野における偏見の特定に主に取り組んできた。
しかし、様々な領域にまたがる偏見を検出するには、より包括的な研究が必要である。
大規模言語モデル(LLM)は、自然言語を分析し、理解するための強力な方法を提供する。
本研究では,ニュース記事に現れる様々なバイアスを探索し,LLMを用いてデータセットを構築し,複数の検出手法を用いて得られた結果について述べる。
提案手法は広スペクトルバイアス検出の重要性を強調し,ニュース記事の完全性向上のための新たな洞察を提供する。
関連論文リスト
- Distance between Relevant Information Pieces Causes Bias in Long-Context LLMs [50.40165119718928]
LongPiBenchは、複数の関連する情報を含む位置バイアスを評価するために設計されたベンチマークである。
これらの実験によると、現在のほとんどのモデルは「中間の失われた」問題に対して堅牢であるが、関連する情報片の間隔に関する重大なバイアスが存在する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-18T17:41:19Z) - Target-Aware Contextual Political Bias Detection in News [22.396285428304083]
ニュースにおける文レベルの政治的偏見検出は、文脈を考慮した偏見の理解を必要とする課題である。
メディアバイアス検出におけるこれまでの研究は、この事実を利用するための拡張技術を提案した。
本稿では、バイアスに敏感なターゲット認識アプローチを用いて、より注意深くコンテキストを探索する手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-02T12:25:05Z) - Towards Corpus-Scale Discovery of Selection Biases in News Coverage:
Comparing What Sources Say About Entities as a Start [65.28355014154549]
本稿では,大規模ニュースコーパスにおけるニュースコンテンツから直接メディア選択バイアスのパターンを発見するために,スケーラブルなNLPシステムを構築する上での課題について検討する。
我々は,世界519のニュースソースから180万件のニュース記事のコーパスであるNELA-2020のケーススタディを通じて,フレームワークの能力を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-06T23:36:45Z) - Unveiling the Hidden Agenda: Biases in News Reporting and Consumption [59.55900146668931]
イタリアのワクチン論争に関する6年間のデータセットを構築し、物語と選択バイアスを特定するためにベイジアン潜在空間モデルを採用する。
バイアスとエンゲージメントの間に非線形な関係が見られ、極端な位置へのエンゲージメントが高くなった。
Twitter上でのニュース消費の分析は、同様のイデオロギー的な立場のニュースメディアの間で、一般的なオーディエンスを明らかにしている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-14T18:58:42Z) - Multiverse: Multilingual Evidence for Fake News Detection [71.51905606492376]
Multiverseは、偽ニュースの検出に使用できる多言語エビデンスに基づく新機能である。
偽ニュース検出機能としての言語間証拠の使用仮説を確認した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-25T18:24:17Z) - NeuS: Neutral Multi-News Summarization for Mitigating Framing Bias [54.89737992911079]
様々な政治スペクトルの複数のニュース見出しから中立的な要約を生成する新しい課題を提案する。
最も興味深い観察の1つは、生成モデルは、事実的に不正確なコンテンツや検証不可能なコンテンツだけでなく、政治的に偏ったコンテンツにも幻覚を与えることができることである。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-11T07:06:01Z) - An Interdisciplinary Approach for the Automated Detection and
Visualization of Media Bias in News Articles [0.0]
メディアバイアスを識別するためのデータセットや手法を考案することを目指しています。
私のビジョンは、ニュース読者が偏見によるメディアカバレッジの違いを認識できるようにするシステムを開発することです。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-12-26T10:46:32Z) - Newsalyze: Effective Communication of Person-Targeting Biases in News
Articles [8.586057042714698]
本稿では,自然言語理解の最先端手法を組み合わせたバイアス識別システムを提案する。
第2に,非専門家のニュース消費者にニュース記事のバイアスを伝えるために,バイアスに敏感な可視化を考案する。
第3に、私たちの主な貢献は、日々のニュース消費を近似した設定においてバイアス認識を測定する大規模なユーザスタディです。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-18T10:23:19Z) - How to Effectively Identify and Communicate Person-Targeting Media Bias
in Daily News Consumption? [8.586057042714698]
本稿では,コンテンツ分析のマニュアル処理を初めて自動化した,ニュースレコメンデーションのためのインプログレスシステムを提案する。
我々の推薦者は、個々のニュース記事に実際に存在している重要なフレームを検出し、明らかにする。
本研究は,イベントの異なる設定のニュース記事の推薦が,バイアスに対する意識を著しく向上させることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-18T10:13:23Z) - Viable Threat on News Reading: Generating Biased News Using Natural
Language Models [49.90665530780664]
公開されている言語モデルは、入力されたオリジナルニュースに基づいてバイアスのあるニュースコンテンツを確実に生成できることを示す。
また、制御可能なテキスト生成を用いて、多数の高品質な偏りのあるニュース記事を生成することができることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-05T16:55:39Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。