論文の概要: Retain or Reframe? A Computational Framework for the Analysis of Framing in News Articles and Reader Comments
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.04612v1
- Date: Mon, 07 Jul 2025 02:05:56 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-08 15:46:35.254355
- Title: Retain or Reframe? A Computational Framework for the Analysis of Framing in News Articles and Reader Comments
- Title（参考訳）: 維持・再編成? ニュース記事と読者コメントにおけるフレーム分析のための計算フレームワーク
- Authors: Matteo Guida, Yulia Otmakhova, Eduard Hovy, Lea Frermann,
- Abstract要約: 我々は、ソースコンテンツ(ニュース記事)とオーディエンス応答(読者コメント)にわたるフレーミングの大規模解析のための、最初の計算フレームワークを提示する。
フレームワークを11のトピックと2つのニュースソースに適用すると、コメントのフレーム再利用はアウトレット間で非常に相関し、トピック固有のパターンは様々である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.976321200958262
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: When a news article describes immigration as an "economic burden" or a "humanitarian crisis," it selectively emphasizes certain aspects of the issue. Although \textit{framing} shapes how the public interprets such issues, audiences do not absorb frames passively but actively reorganize the presented information. While this relationship between source content and audience response is well-documented in the social sciences, NLP approaches often ignore it, detecting frames in articles and responses in isolation. We present the first computational framework for large-scale analysis of framing across source content (news articles) and audience responses (reader comments). Methodologically, we refine frame labels and develop a framework that reconstructs dominant frames in articles and comments from sentence-level predictions, and aligns articles with topically relevant comments. Applying our framework across eleven topics and two news outlets, we find that frame reuse in comments correlates highly across outlets, while topic-specific patterns vary. We release a frame classifier that performs well on both articles and comments, a dataset of article and comment sentences manually labeled for frames, and a large-scale dataset of articles and comments with predicted frame labels.
- Abstract（参考訳）: あるニュース記事が移民を「経済的負担」または「人道的危機」と表現すると、この問題の特定の側面を選択的に強調する。
textit{framing} は、大衆がそのような問題をどう解釈するかを形作るが、観衆は受動的にフレームを吸収せず、提示された情報を積極的に再編成する。
ソースコンテンツとオーディエンス応答の関係は、社会科学ではよく文書化されているが、NLPアプローチはしばしばそれを無視し、記事のフレームとレスポンスを別々に検出する。
本稿では、ソースコンテンツ(ニュース記事)とオーディエンス応答(読者コメント)にわたるフレーミングの大規模解析のための、最初の計算フレームワークを提案する。
提案手法は,文章レベルの予測から記事やコメントにおいて支配的なフレームを再構築し,記事に関連性のあるコメントをアライメントするフレームワークを開発する。
フレームワークを11のトピックと2つのニュースソースに適用すると、コメントのフレーム再利用はアウトレット間で非常に相関し、トピック固有のパターンは様々である。
我々は、記事とコメントの両方でうまく機能するフレーム分類器、フレーム用に手動でラベル付けされた記事とコメント文のデータセット、および予測されたフレームラベル付き記事とコメントの大規模データセットをリリースする。
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