媒体框架揭示立场：关于气候变化话语中表情包的数据集与研究

媒体框架指的是对 perceived reality 特定方面进行强调，以塑造如何定义和理解问题的方式。其主要目的是倾向于作者意见和立场。然而，立场与媒体框架之间的相互作用仍在很大程度上未被探索。本文采用跨学科方法来概念化并计算性地探索这种互动，聚焦气候变化话语中的网络表情包。我们策划了CLIMATEMEMES数据集，这是首个标注了立场和媒体框架的气候变化表情包数据集，灵感来自传播科学研究。CLIMATEMEMES包含1184个来自47个子reddit的表情包，使我们能够分析帧随时间和社区的显现情况，揭示不同立场持有者的框架偏好。我们提出两种表情包理解任务：立场检测和媒体框架检测。我们对LLaVA-NeXT和Molmo在各种设置下进行评估，并报告其LLM backbone上的相应结果。人类描述始终提高了性能。合成描述和人类纠正的OCR也偶尔有帮助。我们的发现表明，视觉语言模型在立场检测方面表现良好，但在框架检测方面表现较差，LLMs在此方面优于视觉语言模型。最后，我们分析了视觉语言模型在处理气候变化网络表情包中细腻框架和立场表达方面的局限性。