論文の概要: How English Print Media Frames Human-Elephant Conflicts in India

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.21496v1
• Date: Thu, 23 Apr 2026 09:56:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-24 14:40:06.430068
• Title: How English Print Media Frames Human-Elephant Conflicts in India
• Title（参考訳）: イングリッシュ・メディアがインドで人間とエレファント紛争を巻き起こす方法
• Abstract要約: ヒト・エレファント紛争(Human-elephant conflict、HEC)は、生息地の喪失と人間の居住地の拡大により、ゾウと人間との密接な接触を迫られるため、インド全土で増加している。 本研究は,インドにおけるメディアフレーミングの大規模解析を行った最初の事例である。 我々は感情を定量化し、合理的な文章を抽出し、象の否定的な描写に寄与する言語パターンを同定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2029554523749288
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Human-elephant conflict (HEC) is rising across India as habitat loss and expanding human settlements force elephants into closer contact with people. While the ecological drivers of conflict are well-studied, how the news media portrays them remains largely unexplored. This work presents the first large-scale computational analysis of media framing of HEC in India, examining 1,968 full-length news articles consisting of 28,986 sentences, from a major English-language outlet published between January 2022 and September 2025. Using a multi-model sentiment framework that combines long-context transformers, large language models, and a domain-specific Negative Elephant Portrayal Lexicon, we quantify sentiment, extract rationale sentences, and identify linguistic patterns that contribute to negative portrayals of elephants. Our findings reveal a dominance of fear-inducing and aggression-related language. Since the media framing can shape public attitudes toward wildlife and conservation policy, such narratives risk reinforcing public hostility and undermining coexistence efforts. By providing a transparent, scalable methodology and releasing all resources through an anonymized repository, this study highlights how Web-scale text analysis can support responsible wildlife reporting and promote socially beneficial media practices.
• Abstract（参考訳）: ヒト・エレファント紛争(Human-elephant conflict、HEC)は、生息地の喪失と人間の居住地の拡大により、ゾウと人間との密接な接触を迫られるため、インド全土で増加している。 紛争の生態的要因はよく研究されているが、ニュースメディアがそれらをどう表現するかは未解明のままである。 本研究は2022年1月から2025年9月にかけて、インドにおけるメディアフレーミングに関する大規模な計算分析を行い、28,986文からなる1,968件の完全長ニュース記事を調査した。 長文トランスフォーマー,大規模言語モデル,ドメイン固有の負のエレファント・ポートレイ・レキシコンを組み合わせたマルチモデル感情フレームワークを用いて,感情を定量化し,合理的な文を抽出し,象の否定的な描写に寄与する言語パターンを同定する。 以上の結果から,恐怖と攻撃に関連する言語が支配的であることが判明した。 メディア・フレーミングは野生生物と保全政策に対する大衆の態度を形成できるため、そのような物語は公衆の敵意を強め、共存の努力を損なうリスクがある。 透明でスケーラブルな方法論を提供し、匿名化されたリポジトリを通じてすべてのリソースをリリースすることにより、Webスケールのテキスト分析が野生生物の報告に責任を持ち、社会的に有益なメディアプラクティスを促進する方法について強調する。

関連論文リスト

• Latent Topic Synthesis: Leveraging LLMs for Electoral Ad Analysis [51.95395936342771]
  ラベルなしコーパスから解釈可能なトピック分類を自動生成するエンドツーエンドフレームワークを提案する。 われわれはこの枠組みを、2024年アメリカ合衆国大統領選挙の1ヶ月前のMeta政治広告の大規模なコーパスに適用する。 提案手法は,潜在談話構造を明らかにし,意味的に豊かなトピックラベルを合成し,モラル・フレーミングの次元でトピックを注釈する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-16T20:30:20Z)
• Beyond the Battlefield: Framing Analysis of Media Coverage in Conflict Reporting [5.9506747319048845]
  イスラエル・パレスチナ戦争に関する報道記事のコーパスで、戦争と平和ジャーナリズムの指標を特定します。 我々の分析は、平和に基づくよりも戦争に基づく報告に焦点を当てていることを示している。 また、米国、英国、中東の報道機関で、この紛争の犯人や被害者が誰なのかを調査している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-12T07:20:54Z)
• Propaganda and Information Dissemination in the Russo-Ukrainian War: Natural Language Processing of Russian and Western Twitter Narratives [0.0]
  この記事は、戦争の開始時から収集されたプロパガンダアカウントと信頼できるアカウントからのつぶやきの分析を行う。 我々は、自然言語処理と機械学習アルゴリズムを利用して感情を評価し、主要なテーマを特定する。 以上の結果から,情報生成・拡散・ターゲットの仕方において,両面から異なる視点を対象とする異なる戦略が示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-02T15:52:04Z)
• HP-BERT: A framework for longitudinal study of Hinduphobia on social media via language models [6.261384274136677]
  我々は、新型コロナウイルスの期間に抗ヒンドゥー感情(ヒンドゥー恐怖症)を解析するための計算フレームワークを提案する。 このデータセットを用いてHydphobic BERT (HP-BERT) モデルを構築し,94.72%の精度を実現した。 本研究は、新型コロナウイルス危機におけるソーシャルメディアによる宗教差別の証拠を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-07T23:22:05Z)
• Large language models for newspaper sentiment analysis during COVID-19: The Guardian [0.16777183511743468]
  この研究は、新型コロナウイルスのさまざまな段階におけるガーディアン紙の感情分析を提供する。 パンデミックの初期段階では、公衆の感情が緊急の危機対応を優先し、後に健康と経済への影響に焦点を移した。 結果は、パンデミックの初期段階において、公衆の感情が緊急の危機対応を優先し、後に健康と経済への影響に焦点を移したことを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-20T07:10:52Z)
• Automating the Analysis of Public Saliency and Attitudes towards Biodiversity from Digital Media [0.5175667614430115]
  野生生物に対する公衆の態度を測定することは、自然との関係に重要な洞察を与え、グローバル生物多様性フレームワークの目標に向けた進捗を監視するのに役立ちます。 我々は,現代の自然言語処理(NLP)ツールを活用することで,これらの課題を克服することを目指している。 本稿では,検索語生成の改善のための民生分類法を導入し,用語頻度-逆文書頻度ベクトルのコサイン類似性を利用して,シンジケートされた記事のフィルタリングを行う。 また、教師なし学習を用いて共通のトピックを明らかにする関連フィルタリングパイプラインを導入し、続いてオープンソースのLarge Language Model(LLM)を用いてトピックをニュース記事のタイトルに割り当てる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-02T08:28:25Z)
• The Face of Populism: Examining Differences in Facial Emotional Expressions of Political Leaders Using Machine Learning [50.24983453990065]
  私たちは15カ国の政治指導者の220本のYouTubeビデオのサンプルをディープラーニングで処理しています。 ポピュリスト・レトリックの度合いが異なるリーダー群間での負の感情の平均スコアの統計的に有意な差を観察した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-19T18:32:49Z)
• Bias or Diversity? Unraveling Fine-Grained Thematic Discrepancy in U.S. News Headlines [63.52264764099532]
  われわれは、2014年から2022年までの米国の主要メディアから、180万件のニュース記事の大規模なデータセットを使用している。 我々は、国内政治、経済問題、社会問題、外交の4つの主要なトピックに関連する、きめ細かいテーマの相違を定量化する。 以上の結果から,国内政治や社会問題においては,一定のメディア偏見が原因であることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-28T03:31:37Z)
• When a crisis strikes: Emotion analysis and detection during COVID-19 [96.03869351276478]
  感情をラベル付けした1万ツイートのCovidEmoを紹介します。 事前学習された言語モデルがドメインや危機をまたいでどのように一般化するかを検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-23T04:07:14Z)
• Fragments of the Past: Curating Peer Support with Perpetrators of Domestic Violence [88.37416552778178]
  我々は,過去フラグメントの設計と展開において,6人の支援労働者と18人の加害者とともに働いた10ヶ月の研究を報告した。 私たちは、暴力から脱却した経験をデジタルで強化された成果物、すなわち「フラグメント」を作ることが、メッセージのモチベーションと仲間間のラッピングをいかに翻訳するかを共有します。 これらの知見は、挑戦的な人口を持つ将来のネットワーク設計の実践的考察の基礎となる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-09T22:57:43Z)
• Online Monitoring of Global Attitudes Towards Wildlife [0.6767885381740952]
  野生生物の認識の世界的な傾向を監視するための体系的な取り組みは存在しない。 従来の報道がオンライン化されている今、インターネットは種に対する世界的態度を監視する強力な手段を提供する。 我々は,GDELT(Global Database of Events, Language, and Tone)を用いて,グローバルニュースメディアをスキャンする手法を開発した。 教師付き機械学習技術を適用して、無関係な記事をフィルタリングし、7つの分類群に対して継続的に更新されたグローバルなニュースカバレッジデータセットを作成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-22T15:59:41Z)
• Towards Debiasing Sentence Representations [109.70181221796469]
  Sent-Debiasはバイアスを取り除くのに有効であり、同時に文レベルの下流タスクのパフォーマンスを保っていることを示す。 我々は、より公平なNLPのための広く採用されている文表現から社会的偏見を識別・除去する今後の研究に刺激を与えることを期待している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-16T04:22:30Z)
• Analyzing COVID-19 on Online Social Media: Trends, Sentiments and Emotions [44.92240076313168]
  我々は、2020年1月20日から2020年5月11日までの間に、TwitterとWeiboの投稿に基づいて、アメリカ人と中国人の感情的な軌跡を分析した。 中国と国連の2つの非常に異なる国とは対照的に、異なる文化におけるCOVID-19に対する人々の見解に顕著な違いが浮かび上がっている。 我々の研究は、公共の感情やパンデミックに対する懸念をリアルタイムで明らかにするための計算的アプローチを提供し、政策立案者が人々のニーズをよりよく理解し、それによって最適な政策を立案するのに役立つ可能性がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-29T09:24:38Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。