自动化政治偏见预测
社会与信息网络
2016-08-09 v1 计算与语言
摘要
每天媒体产生大量文本。对媒体报告的无偏视图要求理解媒体内容的政治偏见。估计文本政治偏见的辅助技术在此背景下有帮助。本研究提出一种简单统计学习方法来从文本预测政治偏见。从政党演讲和宣言提取的标准文本特征被用于预测政党归属和政治观点的政治偏见。结果表明政治偏见可以高于随机准确率预测。模型的错误可依据政治行动者政策变化解释。提出两种方法使结果更可解释：a) 判别性文本特征与政党政治取向相关，b) 文本情感特征与政治力量度量相关。政治力量似乎与文本正向情感强相关。为突出一些潜在用例，一个 web 应用展示了模型如何用于政治偏见不明的文本如新闻文章。
引用
@article{arxiv.1608.02195,
title = {Automating Political Bias Prediction},
author = {Felix Biessmann},
journal= {arXiv preprint arXiv:1608.02195},
year = {2016}
}