[論文レビュー] Analyzing Who and What Appears in a Decade of US Cable TV News

James Won‐Ki Hong, Will Crichton+10 more|arXiv (Cornell University)|Aug 13, 2020

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ひとこと要約

この論文は、2010年から2019年までの米国ケーブルテレビニュース（CNN、FOX、MSNBC）の10年間分のデータを機械学習を用いて分析し、顔の検出、性別表現のラベル付け、字幕と音声の同期を実施した。その結果、2019年時点で男性としての外見を示す人物のスクリーンタイムは女性としての外見を示す人物の1.9倍にのぼり、依然として顕著なジェンダー格差が存在することが明らかになった。また、本研究では、このデータセットを公開し、一般のユーザーが自由に探索可能なインタラクティブなウェブツールも提供している。

ABSTRACT

Cable TV news reaches millions of U.S. households each day, meaning that decisions about who appears on the news and what stories get covered can profoundly influence public opinion and discourse. We analyze a data set of nearly 24/7 video, audio, and text captions from three U.S. cable TV networks (CNN, FOX, and MSNBC) from January 2010 to July 2019. Using machine learning tools, we detect faces in 244,038 hours of video, label each face's presented gender, identify prominent public figures, and align text captions to audio. We use these labels to perform screen time and word frequency analyses. For example, we find that overall, much more screen time is given to male-presenting individuals than to female-presenting individuals (2.4x in 2010 and 1.9x in 2019). We present an interactive web-based tool, accessible at https://tvnews.stanford.edu, that allows the general public to perform their own analyses on the full cable TV news data set.

研究の動機と目的

• 米国ケーブルテレビニュースに登場する人物と、その代表性が時間経過とともにどのように変化したかを理解すること。
• スクリーンタイムにおけるジェンダー格差を定量的に評価し、有名人の可視性に関するパターンを同定すること。
• 大規模な放送映像において顔のラベル付け、性別表現、字幕を自動で行うスケーラブルなパイプラインの開発。
• 一般およびジャーナリストがケーブルニュースのメディアトレンドを探索できる、アクセスしやすいインタラクティブなウェブプラットフォームの構築。
• 米国ニュースにおけるメディア表現と議論の縦断的でデータドリブンな分析の基盤を提供すること。

提案手法

• 244,038時間の放送映像から、3秒ごとのフレームをサンプリングし、MTCNNを用いて顔を検出。
• 機械学習モデルを用いて検出された顔の性別表現を分類し、顔認識による顔認識を用いて著名な有名人を同定。
• 自動音声認識と時間的同期技術を用いて、テキストの字幕と音声トランスクリプトを同期。
• コンテンツと代表性の分析のため、広告を除くニュース番組（全映像の72.1％）に絞ってデータをフィルタリング。
• ユーザーが時間経過に伴うスクリーンタイムや語句頻度のトレンドを照会できるウェブベースのインタラクティブ可視化ツールを構築。
• 手動によるラベル精度の検証と、時系列分析を用いたメディア報道における縦断的トレンドの同定。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 2010年から2019年の米国ケーブルニュースネットワークにおいて、男性としての外見を示す人物と女性としての外見を示す人物のスクリーンタイムはどのように変化したか？
• RQ2 どの有名人や政治家がケーブルニュースで最もスクリーン上に可視化されているか？
• RQ3 過去10年間で、複数の顔が同時に映っている時間の割合はどのように変化したか？
• RQ4 どのトピックが最も頻繁に取り上げられており、それがスクリーン上での可視性とどのように相関しているか？
• RQ5 報道における被害者と加害者の可視性は、性別や文脈によってどのように異なるか？

主な発見

• 2010年の女性対男性のスクリーンタイム比が0.41:1から、2019年には0.54:1に改善したが、依然として顕著なジェンダー格差が存在する。
• 2019年時点で、男性としての外見を示す人物のスクリーンタイムは女性としての外見を示す人物の1.9倍にのぼり、2010年の2.4倍から減少した。
• スクリーン上に少なくとも1人の顔が映っている時間の割合は、2010年の72.9％から2019年の81.5％に上昇し、人間の存在がますます重視されていることを示している。
• CNNとFOXでは、1人の顔しか映っていない時間の割合が低下したが、MSNBCでは安定したままであった。
• スクリーンタイム上位100名のうち、18名が米国の政治家、85名がニュース司会者であり、そのうち3名は両方の役割を兼ねていた。
• 検出された顔は合計2億6300万個に上り、全放送時間の75.3％で少なくとも1人の顔がスクリーン上に表示されていた。