論文の概要: Visual Framing for News Stance Detection via Image Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.00685v1
- Date: Tue, 01 Sep 2026 04:06:27 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-02 16:31:36.278247
- Title: Visual Framing for News Stance Detection via Image Generation
- Title（参考訳）: 画像生成によるニューススタンス検出のためのビジュアルフラーミング
- Authors: Dahyun Lee, Jiyoung Han, Kunwoo Park,
- Abstract要約: 記事レベルのニューススタンス検出は、社会問題に対するニュース記事の視点を特定することを目的としている。
スタンス検出の進歩にもかかわらず、ニュース記事は、そのスタンスはしばしば暗黙的であり、ジャーナリストのフレーミングを通じて微妙に伝えられ、長く、構造的に複雑なテキストに埋め込まれているため、異なる課題を提起している。
VFStanceを導入し、視覚的フレーミングを利用して、画像生成により暗黙の姿勢をより明確にする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.354621530888926
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Article-level news stance detection aims to identify the perspective of news articles toward social issues. Despite advances in stance detection and its importance for trustworthy media environments, news articles pose distinct challenges because their stances are often implicit, subtly conveyed through journalistic framing, and embedded in long, structurally complex texts. To address these challenges, we introduce VFStance, which leverages visual framing to make implicit stance cues more explicit via image generation. In evaluation experiments, we demonstrate the effectiveness of VFStance over existing methods and the contribution of visual framing to its performance. Finally, a controlled user study (N=200) in a snippet-based news consumption setting further demonstrates that VFStance can make stance signals visually salient and highlights its potential use beyond automated stance detection.
- Abstract（参考訳）: 記事レベルのニューススタンス検出は、社会問題に対するニュース記事の視点を特定することを目的としている。
スタンス検出の進歩と、信頼できるメディア環境にとっての重要性にもかかわらず、ニュース記事は、そのスタンスはしばしば暗黙的であり、ジャーナリストのフレーミングを通じて微妙に伝えられ、長く、構造的に複雑なテキストに埋め込まれているため、異なる課題を提起している。
これらの課題に対処するために,視覚フレーミングを利用したVFStanceを導入し,画像生成による暗黙の姿勢の明確化を図る。
評価実験では、既存の手法に対するVFStanceの有効性と、その性能に対する視覚的フレーミングの効果を示す。
最後に、スニペットベースのニュース消費設定における制御されたユーザスタディ(N=200)により、VFStanceが姿勢信号を視覚的に正常にし、自動姿勢検出以上の潜在的な使用を強調できることを示す。
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