MediaGraph：分析印度新媒体报道偏好的网络理论框架
社会与信息网络
2026-04-24 v1 计算机与社会
摘要
我们提出MediaGraph，一个基于网络理论的框架，用于通过实体共现网络分析新闻媒体的报道偏好。我们使用来自四家印度新闻来源（其中两家主流媒体为《印度时报》和《印度新闻快报》，另外两家边缘媒体为dna和firstpost）构建了源特定的共现网络，聚焦2020-21年和2024年的农民抗议事件。我们沿着网络理论的三个维度分析这些网络：中心性、社区结构和共现链接可预测性。链接可预测性指标是一种新提出的度量标准，通过基于GraphSAGE的模型量化实体关联随时间的一致性。我们的结果揭示了针对同一事件，不同新闻来源之间的报道偏好存在显著差异，且农民领袖持续被低估。通过将注意力从文本信号转向关系结构，我们的方法提供了一种可扩展、无标签依赖的媒体分析视角，并引入链接可预测性作为报道行为的补充度量。
引用
@article{arxiv.2604.20982,
title = {MediaGraph: A Network Theoretic Framework to Analyze Reporting Preferences in Indian News Media},
author = {Aditya Bali and Rupsha and Vidur Kaushik and Anirban Sen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.20982},
year = {2026}
}