論文の概要: NewsLens: A Multi-Agent Framework for Adversarial News Bias Navigation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.17364v1
- Date: Sun, 17 May 2026 10:14:48 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-19 17:57:47.923852
- Title: NewsLens: A Multi-Agent Framework for Adversarial News Bias Navigation
- Title（参考訳）: NewsLens: 逆ニュースバイアスナビゲーションのためのマルチエージェントフレームワーク
- Authors: Joy Bose,
- Abstract要約: NewsLensは構造化ニュースバイアスナビゲーションのための5エージェントの逆パイプラインである。
A Fact Verifier, Progressive Framing Analyst, conservative Framing Analyst, Propaganda Detector, Neutral Summarizerは、記事の分解に協力している。
システムは4つの地政学的イベントクラスタにまたがる15の項目で評価される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Media bias detection has predominantly been framed as a classification task: assign a political label to an article or outlet. We argue this framing is too shallow: it identifies that bias exists but not where, how, or crucially, what is structurally omitted. We present NewsLens, a five-agent adversarial pipeline for structured news bias navigation. A Fact Verifier, Progressive Framing Analyst, Conservative Framing Analyst, Propaganda Detector, and Neutral Summarizer collaborate to deconstruct articles into interpretable framing maps, exposing ideological omissions, rhetorical manipulation, and framing boundaries. The system is evaluated on 15 articles across four geopolitical event clusters (India-Pakistan Kashmir, Gaza, Climate Policy, Ukraine) using Qwen2.5-3B-Instruct (4-bit quantised, Google Colab T4), with cross-model validation using Mistral 7B on the Kashmir cluster. Center outlets show the highest mean Perspective Divergence Score (PDS: Qwen 0.907, Mistral 0.729 on Kashmir subset); conservative-framing outlets show the highest mean Manipulation Index (MI: 0.600 across both models). Cross-model comparison shows high consistency for high-propaganda content (Republic World delta-PDS=0.125, MI=0.8 both models) and greater variance for nuanced reporting. Mann-Whitney U tests find no statistically significant between-group differences at n=15, reported honestly as a sample-size limitation confirmed by post-hoc power analysis. A partial ablation removing the Propaganda Detector shows degraded omission precision in the Neutral Summarizer output. The architecture extends prior lexical-geometric bias work to agentic LLM reasoning, and is fully reproducible using open-weight models without API keys.
- Abstract（参考訳）: メディアバイアス検出は、主に分類タスクとして、記事やアウトレットに政治的ラベルを割り当てる。
このフレーミングは浅すぎ、偏見は存在するが、構造的に省略されているものをどこで、どのように、または、決定的に、どこに存在しないかを特定する。
本稿では,構造化ニュースバイアスナビゲーションのための5エージェント対向パイプラインであるNewsLensを紹介する。
Fact Verifier, Progressive Framing Analyst, conservative Framing Analyst, Propaganda Detector, and Neutral Summarizer は、論文を解釈可能なフレーミングマップに分解し、イデオロギー的省略、修辞的操作、フレーミング境界を露呈する。
このシステムは、Qwen2.5-3B-Instruct(4ビット量子化、Google Colab T4)を用いて、4つの地政学的イベントクラスタ(インド・パキスタン・カシミール、ガザ、気候政策、ウクライナ)にまたがる15の項目で評価され、Kashmirクラスタ上でMistral 7Bを用いたクロスモデル検証が行われた。
センター・アウトレットはパースペクティブ・ディバージェンス・スコア(PDS: Qwen 0.907、Mistral 0.729、カシミール・サブセット)、保守的なフレーミング・アウトレットはマニピュレーション・インデックス(MI: 0.600)が最も高い。
クロスモデル比較は、高プロパガンダコンテンツ(Republic World delta-PDS=0.125、MI=0.8両モデル)に対する高い一貫性を示し、ニュアンスドレポートに対する大きなばらつきを示している。
マン・ホイットニーU試験では,n=15の群間差は統計的に有意に認められなかった。
プロパガンダ検出器を除去する部分アブレーションは、中性サムマリザー出力の劣化した省略精度を示す。
このアーキテクチャは、以前の語彙幾何学的バイアス処理をエージェントLLM推論に拡張し、APIキーのないオープンウェイトモデルで完全に再現可能である。
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