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娱乐媒体中的职业表征:通过计算文本分析洞察频率与情感趋势

计算与语言 2022-10-12 v2 计算机与社会 机器学习

摘要

社会观念与趋势决定了媒体叙事和影视刻画,进而反过来影响人们对现实世界的信念与认知。媒体对文化、教育、政府、宗教和家庭的描绘,会影响这些社会结构的功能与演变,因为人们会解读并感知这些表征,并将其纳入自身的信念与行为中。研究媒体对这些社会结构的描绘十分重要,以免其传播或强化负面刻板印象,或歧视任何人口群体。在这项工作中,我们考察媒体对职业的表征,并通过计算提供其在娱乐媒体内容中出现频次与所表达情感的趋势洞察。我们创建了一个可检索的职业群体与职位分类法,以便从与说话人无关的文本段落(如电影和电视(TV)节目字幕)中检索它们。我们利用该分类法及相关的自然语言处理(NLP)模型,构建了一个媒体内容中职业提及的语料库,涵盖七十年间(1950-2017)超过 136,000 个 IMDb 标题。我们分析了不同职业的频次与情感趋势,研究了类型、制作国家和标题类型等媒体属性对这些趋势的影响,并探究媒体字幕中职业的出现是否与其现实世界就业统计相关。我们观察到在所分析字幕中,STEM、艺术、体育和娱乐职业的媒体提及增加,而体力劳动工作和军事职业的频次下降。对律师、警察和医生表达的情感随时间变得负面,而宇航员、音乐家、歌手和工程师则被正面提及。雇佣更多人的职业具有更高的媒体频次,支持了我们的假设,即媒体充当了社会的镜子。

关键词

引用

@article{arxiv.2110.03873,
  title  = {Representation of professions in entertainment media: Insights into frequency and sentiment trends through computational text analysis},
  author = {Sabyasachee Baruah and Krishna Somandepalli and Shrikanth Narayanan},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2110.03873},
  year   = {2022}
}

备注

27 pages, 15 figures