論文の概要: Media Bias Detector: Designing and Implementing a Tool for Real-Time Selection and Framing Bias Analysis in News Coverage
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.06009v1
- Date: Sun, 09 Feb 2025 19:54:31 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-11 14:33:09.599992
- Title: Media Bias Detector: Designing and Implementing a Tool for Real-Time Selection and Framing Bias Analysis in News Coverage
- Title（参考訳）: メディアバイアス検知器:ニュースカバーにおけるリアルタイム選択・分別バイアス分析ツールの設計と実装
- Authors: Jenny S Wang, Samar Haider, Amir Tohidi, Anushkaa Gupta, Yuxuan Zhang, Chris Callison-Burch, David Rothschild, Duncan J Watts,
- Abstract要約: 私たちは、研究者、ジャーナリスト、ニュース消費者のためのツールであるMedia Bias Detectorを紹介します。
大規模な言語モデルを統合することで、出版者レベルに集約されたニュース記事の話題、トーン、政治的傾向、事実について、ほぼリアルタイムに詳細な洞察を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.438946779179346
- License:
- Abstract: Mainstream media, through their decisions on what to cover and how to frame the stories they cover, can mislead readers without using outright falsehoods. Therefore, it is crucial to have tools that expose these editorial choices underlying media bias. In this paper, we introduce the Media Bias Detector, a tool for researchers, journalists, and news consumers. By integrating large language models, we provide near real-time granular insights into the topics, tone, political lean, and facts of news articles aggregated to the publisher level. We assessed the tool's impact by interviewing 13 experts from journalism, communications, and political science, revealing key insights into usability and functionality, practical applications, and AI's role in powering media bias tools. We explored this in more depth with a follow-up survey of 150 news consumers. This work highlights opportunities for AI-driven tools that empower users to critically engage with media content, particularly in politically charged environments.
- Abstract（参考訳）: メインストリームメディアは、何をカバーするか、どのようにストーリーをフレーム化するかという決定を通じて、全くの虚偽を使わずに読者を誤解させる可能性がある。
したがって、メディアバイアスの根底にあるこれらの編集選択を公開するツールを持つことが不可欠である。
本稿では,研究者,ジャーナリスト,ニュース消費者のためのツールであるMedia Bias Detectorを紹介する。
大規模な言語モデルを統合することで、出版者レベルに集約されたニュース記事の話題、トーン、政治的傾向、事実について、ほぼリアルタイムに詳細な洞察を提供する。
私たちは、ジャーナリズム、コミュニケーション、政治科学から13人の専門家にインタビューし、ユーザビリティと機能、実践的応用、メディアバイアスツールのパワーアップにおけるAIの役割に関する重要な洞察を明らかにすることで、ツールの影響を評価した。
我々は150のニュース消費者のフォローアップ調査を行い、さらに深く調査した。
この研究は、特に政治的に課金された環境で、ユーザーがメディアコンテンツに批判的に関わることを可能にするAI駆動ツールの機会を強調している。
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