論文の概要: Visual Polarization Measurement Using Counterfactual Image Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.10738v1
- Date: Thu, 13 Mar 2025 16:32:07 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-17 13:08:36.981136
- Title: Visual Polarization Measurement Using Counterfactual Image Generation
- Title（参考訳）: 対実画像生成を用いた視覚偏光計測
- Authors: Mohammad Mosaffa, Omid Rafieian, Hema Yoganarasimhan,
- Abstract要約: 本稿では,PMCIG法による偏光計測について紹介する。
我々は、メディアや政治家の間で顕著な違いがある、視覚的コンテンツの顕著な分極を識別する。
政治家のレベルでは、我々の結果は偏極化報道のかなりのバリエーションを示しており、ドナルド・トランプとバラク・オバマが最も偏極化している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License:
- Abstract: Political polarization is a significant issue in American politics, influencing public discourse, policy, and consumer behavior. While studies on polarization in news media have extensively focused on verbal content, non-verbal elements, particularly visual content, have received less attention due to the complexity and high dimensionality of image data. Traditional descriptive approaches often rely on feature extraction from images, leading to biased polarization estimates due to information loss. In this paper, we introduce the Polarization Measurement using Counterfactual Image Generation (PMCIG) method, which combines economic theory with generative models and multi-modal deep learning to fully utilize the richness of image data and provide a theoretically grounded measure of polarization in visual content. Applying this framework to a decade-long dataset featuring 30 prominent politicians across 20 major news outlets, we identify significant polarization in visual content, with notable variations across outlets and politicians. At the news outlet level, we observe significant heterogeneity in visual slant. Outlets such as Daily Mail, Fox News, and Newsmax tend to favor Republican politicians in their visual content, while The Washington Post, USA Today, and The New York Times exhibit a slant in favor of Democratic politicians. At the politician level, our results reveal substantial variation in polarized coverage, with Donald Trump and Barack Obama among the most polarizing figures, while Joe Manchin and Susan Collins are among the least. Finally, we conduct a series of validation tests demonstrating the consistency of our proposed measures with external measures of media slant that rely on non-image-based sources.
- Abstract（参考訳）: 政治分極はアメリカの政治において重要な問題であり、大衆の言論、政策、消費者行動に影響を与える。
ニュースメディアにおける分極の研究は、言葉の内容に大きく焦点を合わせてきたが、画像データの複雑さと高次元性により、非言語的要素、特に視覚的内容にはあまり関心が寄せられていない。
従来の記述的アプローチは、しばしば画像からの特徴抽出に依存しており、情報損失による偏光推定に偏りが生じる。
本稿では,経済理論と生成モデルと多モード深層学習を組み合わせたPMCIG法を用いて,画像データの豊かさをフル活用する偏光計測手法を提案する。
このフレームワークを、20の大手ニュースメディアに30人の著名な政治家が参加する10年にわたるデータセットに適用することで、視覚的コンテンツの顕著な分極を特定できる。
ニュースメディアのレベルでは、視覚的スラントにおける顕著な異質性を観察する。
デイリー・メール、フォックス・ニュース、ニューズマックスなどのアウトレットは、その視覚的コンテンツで共和党の政治家を好んでいる傾向があり、ワシントン・ポスト、USAトゥデイ、ニューヨーク・タイムズは民主党の政治家を好んでいる。
ドナルド・トランプ、バラク・オバマ、ジョー・マンチン、スーザン・コリンズが最多。
最後に,提案手法の整合性を示す一連の検証試験を行った。
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