开发自然语言理解模型以刻画有线电视新闻偏见
计算与语言
2023-10-19 v2
摘要
媒体偏见已被社会科学与计算科学广泛研究。然而，当前工作仍高度依赖人工输入与主观评估来标注偏见。有线电视新闻研究尤其如此。为解决这些问题，我们开发了一种无监督机器学习方法，无需任何人工输入即可刻画有线电视新闻节目的偏见。该方法依赖于通过命名实体识别分析提及了哪些话题，以及通过立场分析探讨这些话题如何被讨论，从而将具有相似偏见的节目聚类在一起。将我们的方法应用于 2020 年有线电视新闻转录文本，我们发现节目聚类随时间保持一致，并且大致对应于节目的有线电视新闻网络。该方法揭示了未来工具客观评估媒体偏见与刻画陌生媒体环境的潜力。
引用
@article{arxiv.2310.09166,
title = {Developing a Natural Language Understanding Model to Characterize Cable News Bias},
author = {Seth P. Benson and Iain J. Cruickshank},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.09166},
year = {2023}
}