論文の概要: The Newsworthiness of Brazilian Distress: A Peak Analysis on Time Series of International Media Attention to Disasters in Brazil
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.04552v1
- Date: Wed, 06 May 2026 06:57:18 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-07 18:41:07.68276
- Title: The Newsworthiness of Brazilian Distress: A Peak Analysis on Time Series of International Media Attention to Disasters in Brazil
- Title（参考訳）: ブラジルの災害に対する国際メディアの注意の時系列分析
- Abstract要約: 本稿は2000年から2024年までのドイツの新聞社におけるブラジルの火災と地すべりに関する2kニュースのピーク分析である。
時系列セグメンテーションを用いてニュースイベントのピークを検出することにより,全国的,世界規模の災害データベースにおける観測と時間的整合性について検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.607829363710452
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Media coverage influences disaster response, yet the drivers of international media attention to local events remain unevenly understood. Brazil offers a compelling case: some of its natural and technological disasters occasionally hit the international headlines. However, systematic analyses of what makes these events be discussed abroad are still missing. Addressing this gap requires representative, validated and country-specific news datasets. This paper presents a peak analysis of 2k news about Brazilian fires and landslides in German newspapers from 2000 to 2024. Using time series segmentation to detect news event peaks, we examine the extent to which they can be temporally aligned with observations in national and global disaster databases.
- Abstract（参考訳）: メディアの報道は災害対応に影響を及ぼすが、国際メディアの地元イベントへの関心の高まりは相変わらず理解されていない。
ブラジルでは、自然災害や技術的災害のいくつかが国際的話題となっている。
しかし、これらの出来事が海外で議論される理由に関する体系的な分析はいまだに欠落している。
このギャップに対処するには、代表的、検証された、そして国固有のニュースデータセットが必要である。
本稿は2000年から2024年までのドイツの新聞社におけるブラジルの火災と地すべりに関する2kニュースのピーク分析である。
時系列セグメンテーションを用いてニュースイベントのピークを検出することにより,全国的,世界規模の災害データベースにおける観測と時間的整合性について検討する。
関連論文リスト
- How Loud Rumbles Hit Newsstands: A Data Analysis of Coverage and Spatial Bias in German News about Landslides Around the World [4.607829363710452]
この論文は、ドイツの新聞で世界中の地すべりがいかに報じられているかに焦点を当てている。
25年間に550万件のニュースイベントについて、約60万件のニュース記事を分析した。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-05-18T09:17:05Z) - Identifying and Investigating Global News Coverage of Critical Events Such as Disasters and Terrorist Attacks [7.356090574846918]
イベントFINGERPRINTに基づいて,ニュース記事の識別を行うAI方式を提案する。
この手法は最先端の性能を達成し,数千万のニュース記事からなる大規模データベースにスケールする。
私たちはFAMEを使って、2020年に起きた自然災害やテロ事件をカバーした27,441件の記事を特定しています。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-06-15T17:50:08Z) - When it Rains, it Pours: Modeling Media Storms and the News Ecosystem [26.645261253849117]
私たちは2年近くにわたって、メディア嵐の包括的コーパスを作りました。
嵐の進化と地域分布に関する主張を検証する。
我々は、以前仮説化された嵐の影響パターンがメディアの報道やメディア間のアジェンダ設定に与える影響を実証的に支援する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-04T18:49:06Z) - CrisisMatch: Semi-Supervised Few-Shot Learning for Fine-Grained Disaster
Tweet Classification [51.58605842457186]
半教師付き, 少数ショットの学習環境下で, 微粒な災害ツイート分類モデルを提案する。
私たちのモデルであるCrisisMatchは、ラベルなしデータと大量のラベルなしデータを用いて、ツイートを関心の細かいクラスに効果的に分類する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-23T07:01:09Z) - 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) - Unveiling the Hidden Agenda: Biases in News Reporting and Consumption [59.55900146668931]
イタリアのワクチン論争に関する6年間のデータセットを構築し、物語と選択バイアスを特定するためにベイジアン潜在空間モデルを採用する。
バイアスとエンゲージメントの間に非線形な関係が見られ、極端な位置へのエンゲージメントが高くなった。
Twitter上でのニュース消費の分析は、同様のイデオロギー的な立場のニュースメディアの間で、一般的なオーディエンスを明らかにしている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-14T18:58:42Z) - TriggerCit: Early Flood Alerting using Twitter and Geolocation -- a
comparison with alternative sources [0.2603110718989132]
ソーシャルメディアは、進行中のイベント中に市民や組織が投稿した証拠に基づくコンテンツによる緊急対応を支援することができる。
タイムラインと位置情報に焦点を当てた多言語アプローチによる早期洪水警報ツールであるTriggerCitを提案する。
TriggerCitがTwitterから抽出した位置情報による視覚的証拠は、2021年にタイとネパールの洪水に関する2つのケーススタディで分析された。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-02-24T10:55:49Z) - Misinfo Belief Frames: A Case Study on Covid & Climate News [49.979419711713795]
読者がニュースの信頼性や誤った情報の影響をどのように認識するかを理解するための形式主義を提案する。
23.5kの見出しに66kの推論データセットであるMisinfo Belief Frames (MBF) corpusを紹介する。
大規模言語モデルを用いて誤情報フレームを予測した結果,機械生成推論がニュース見出しに対する読者の信頼に影響を及ぼすことがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-18T09:50:11Z) - Automatic Monitoring Social Dynamics During Big Incidences: A Case Study
of COVID-19 in Bangladesh [0.26651200086513094]
本研究は、co-19パンデミックに関連するバングラデシュの新聞データを分析した。
この分析は、政府や他の組織がこのパンデミックによって社会で発生した課題を理解するのに役立ちます。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-01-24T07:46:17Z) - News Information Decoupling: An Information Signature of Catastrophes in
Legacy News Media [0.0]
2020年前半、レガシメディアは、全国的流行と危機管理のパターンが原因で「コロナニュース」になった。
我々は、文化的に重要な破滅的な出来事の情報シグネチャとして機能する、News Information Decoupling(NID)の原則を実証的に導出するために、レガシー印刷メディアを使用する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-01-08T10:56:30Z) - Event-Related Bias Removal for Real-time Disaster Events [67.2965372987723]
ソーシャルメディアは、自然災害や大量攻撃などの危機事象に関する情報を共有する重要なツールとなっている。
有用な情報を含む実行可能なポストを検出するには、大量のデータをリアルタイムに高速に分析する必要がある。
我々は、潜在事象固有のバイアスを除去し、ツイート重要度分類の性能を向上させるために、敵対的ニューラルモデルを訓練する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-02T02:03:07Z) - Tracking, exploring and analyzing recent developments in German-language
online press in the face of the coronavirus crisis: cOWIDplus Analysis and
cOWIDplus Viewer [62.997667081978825]
新型コロナウイルスのパンデミックは、世界が第二次世界大戦以来直面してきた最大の危機かもしれない。
私たちの主要なコミュニケーションツールとして言語に影響を与えているのも驚きではありません。
ドイツ語のサブセット上でこれらの効果をキャプチャし、説明するために設計された3つの相互接続リソースを提示する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-27T12:21:36Z)
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。