論文の概要: Does Welsh media need a review? Detecting bias in Nation.Cymru's political reporting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.17628v1
- Date: Sun, 19 Apr 2026 21:52:59 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-21 21:52:52.611038
- Title: Does Welsh media need a review? Detecting bias in Nation.Cymru's political reporting
- Title（参考訳）: ウェールズのメディアはレビューを必要とするか? -Cymruの政治報道における偏見を検出する-
- Authors: Cai Parry-Jones,
- Abstract要約: 本稿では,Nation.Cymru を検証し,ウェールズのメディアにおける偏見の主張を検証するための最初の計算ステップを採る。
15,583人の党員の一次分析では、英国改革派はプラド・シムルの2倍の率で偏見を惹きつけている。
二次分析では、プラド・シムルが、他のどの政党よりも圧倒的に有利なフレーミングを受けていることが示されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Wales' political landscape has been marked by growing accusations of bias in Welsh media. This paper takes the first computational step toward testing those claims by examining Nation.Cymru, a prominent Welsh political news outlet. I use a two-stage natural language processing (NLP) pipeline: (1) a robustly optimized BERT approach (RoBERTa) bias detector for efficient bias discovery and (2) a large language model (LLM) for target-attributed sentiment classification of bias labels from (1). A primary analysis of 15,583 party mentions across 2022-2026 news articles finds that Reform UK attracts biased framing at twice the rate of Plaid Cymru and over three times as negative in mean sentiment (p<0.001). A secondary analysis across four parties across both news and opinion articles shows that Plaid Cymru is the outlier, receiving markedly more favourable framing than any other party. These findings provide evidence of measurable differential framing in a single Welsh political media outlet, supporting calls for a broader review of Welsh media coverage. Furthermore, the two-stage pipeline offers a low-cost, replicable framework for extending this analysis to other Welsh outlets, as well as media ecosystems outside of Wales.
- Abstract（参考訳）: ウェールズの政治情勢は、ウェールズのメディアにおける偏見の高まりを特徴としている。
本稿は、ウェールズの著名な政治ニュースメディアであるNation.Cymruを調べることによって、これらの主張をテストするための最初の計算的な一歩を踏み出した。
2段階の自然言語処理(NLP)パイプラインを使用する: 1) 効率的なバイアス発見のための堅牢に最適化されたBERTアプローチ(RoBERTa) バイアス検出器、(2) バイアスラベルのターゲット属性分類のための大規模言語モデル(LLM)。
15,583人の党員の一次分析によると、2022-2026年のニュース記事では、英国改革派は偏りのあるフレーミングをプラド・シムルの2倍、平均的な感情の3倍以上に惹きつけている(p<0.001)。
ニュース記事と世論記事の両方で4つの政党にまたがる二次的な分析は、プラド・シムルが他のどの政党よりも圧倒的に有利なフレーミングを受けていることを示している。
これらの発見は、ウェールズの1つの政治メディアで測定可能な微分フレーミングの証拠を提供し、ウェールズのメディア報道の広範なレビューの要求を支持している。
さらに、この2段階パイプラインは、ウェールズ外のメディアエコシステムだけでなく、ウェールズの他のアウトレットにもこの分析を拡張するための、低コストで複製可能なフレームワークを提供する。
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