論文の概要: Computational frame analysis revisited: On LLMs for studying news coverage

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.17746v1
• Date: Fri, 21 Nov 2025 19:52:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-25 18:34:24.393292
• Title: Computational frame analysis revisited: On LLMs for studying news coverage
• Title（参考訳）: 計算フレーム分析の再考:ニュース報道研究のためのLLMについて
• Authors: Sharaj Kunjar, Alyssa Hasegawa Smith, Tyler R Mckenzie, Rushali Mohbe, Samuel V Scarpino, Brooke Foucault Welles,
• Abstract要約: GPTやClaudeといったジェネレーティブなLLMは、コンテンツ分析ツールとしてますます使われています。 我々はそれらを計算前のものと体系的に評価した。 我々は,方法論的多元的アプローチを支持し,今後の研究者のための計算フレーム分析のロードマップを作成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4528491369411618
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Computational approaches have previously shown various promises and pitfalls when it comes to the reliable identification of media frames. Generative LLMs like GPT and Claude are increasingly being used as content analytical tools, but how effective are they for frame analysis? We address this question by systematically evaluating them against their computational predecessors: bag-of-words models and encoder-only transformers; and traditional manual coding procedures. Our analysis rests on a novel gold standard dataset that we inductively and iteratively developed through the study, investigating six months of news coverage of the US Mpox epidemic of 2022. While we discover some potential applications for generative LLMs, we demonstrate that they were consistently outperformed by manual coders, and in some instances, by smaller language models. Some form of human validation was always necessary to determine appropriate model choice. Additionally, by examining how the suitability of various approaches depended on the nature of different tasks that were part of our frame analytical workflow, we provide insights as to how researchers may leverage the complementarity of these approaches to use them in tandem. We conclude by endorsing a methodologically pluralistic approach and put forth a roadmap for computational frame analysis for researchers going forward.
• Abstract（参考訳）: 計算的アプローチは、メディアフレームの信頼性の確認に関して、これまで様々な約束と落とし穴を示してきた。 GPTやClaudeといったジェネレーティブなLLMは、コンテンツ分析ツールとしてますます使われていますが、フレーム分析にはどの程度有効でしょうか? 本稿では,従来の計算手法であるbaba-of-wordsモデルやエンコーダのみの変換器,手作業による手作業による手作業による手作業による手作業による手作業による手作業による手作業による手作業による手作業による手作業による手作業による手作業による手作業による手作業の処理について述べる。 我々の分析は、2022年の米Mpox流行の6ヶ月にわたる報道を調査し、本研究を通じて誘導的かつ反復的に発展させた、新しい金標準データセットに基づいている。 生成LDMの潜在的な応用はいくつか見いだされているが、手動コーダや、場合によってはより小さな言語モデルによって一貫して性能が向上していることが証明されている。 適切なモデル選択を決定するためには、常にある種の人間の検証が必要だった。 さらに、様々な手法の適合性が、我々のフレーム分析ワークフローの一部であった様々なタスクの性質にどのように依存しているかを調べることで、研究者がこれらの手法の相補性を活用してそれらをタンデムで利用する方法についての洞察を提供する。 我々は,方法論的多元的アプローチを支持し,今後の研究者のための計算フレーム分析のロードマップを作成した。

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