新闻媒体中的自我审查能否通过算法检测？以拉丁美洲为例
社会与信息网络
2017-03-20 v2
摘要
社交媒体中的审查已被充分研究，并为政府如何压制网络言论自由提供了深刻见解。相比之下，利用社交媒体作为风向标来检测传统媒体（例如新闻）中的（自我）审查，受到的关注较少（或没有关注）。我们提出了一种新颖的无监督方法，将社交媒体视为检测新闻媒体审查的传感器，其中新闻媒体中发布的信息与社交媒体中发布的相关信息之间在统计学上的显著差异被自动识别为候选审查事件。我们开发了一个假设检验框架来识别和评估被审查的关键词簇，以及一种新的近线性时间算法（称为 GraphDPD）来识别得分最高的簇作为审查的指标。我们概述了在半合成数据以及来自墨西哥和委内瑞拉的真实数据集（包含 Twitter 和当地新闻媒体）上的广泛实验，突出了准确检测现实世界自我审查事件的能力。
引用
@article{arxiv.1611.06947,
title = {Can Self-Censorship in News Media be Detected Algorithmically? A Case Study in Latin America},
author = {Rongrong Tao and Baojian Zhou and Feng Chen and Naifeng Liu and David Mares and Patrick Butler and Naren Ramakrishnan},
journal= {arXiv preprint arXiv:1611.06947},
year = {2017}
}