综合考量：基于跨文章比较从新闻媒体检出党派事件
计算与语言
2023-10-31 v1 人工智能
摘要
公众舆论由新闻媒提供的信息塑造，而该信息反过来可能受媒体 outlet 的意识形态偏好影响。尽管大量关注集中于通过露骨的意识形态语言或话题选择产生的媒体偏见，但媒体塑造舆论的一种更不易察觉的方式是通过策略性地纳入或省略可能支持某一方的党派事件。我们开发了一个基于潜变量的框架，通过比较同一事件的多篇报道并识别其纳入或省略会暴露意识形态的党派事件，来预测新闻文章的意识形态。我们的实验首先验证了党派事件选择的存在，然后表明文章对齐与跨文档比较比竞争基线更能检出党派事件和文章意识形态。我们的结果揭示了高级别的媒体偏见形式，其甚至存在于具有强烈客观与非党派规范的主流媒体中。我们的代码库与数据集可在 https://github.com/launchnlp/ATC 获取。
引用
@article{arxiv.2310.18827,
title = {All Things Considered: Detecting Partisan Events from News Media with Cross-Article Comparison},
author = {Yujian Liu and Xinliang Frederick Zhang and Kaijian Zou and Ruihong Huang and Nick Beauchamp and Lu Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.18827},
year = {2023}
}
备注
EMNLP'23 Main Conference