[論文レビュー] Exploring the Ideological Nature of Journalists' Social Networks on Twitter and Associations with News Story Content

John Wihbey, Thalita Dias Coleman+2 more|arXiv (Cornell University)|Aug 22, 2017

Social Media and Politics参考文献 35被引用数 10

ひとこと要約

本研究は、1,000名のジャーナリストと50万件の記事からなるデータセットを用いて、ジャーナリストのTwitterにおける思想的傾向とその生み出すコンテンツの関連を調査している。制御変数としてメディア機関の思想的傾向を加味しても、ジャーナリストのTwitterネットワークが2標準偏差分右寄りである場合、そのジャーナリストのコンテンツは0.35標準偏差分保守的になるという、わずかだが有意な相関関係が見られた。

ABSTRACT

The present work proposes the use of social media as a tool for better understanding the relationship between a journalists' social network and the content they produce. Specifically, we ask: what is the relationship between the ideological leaning of a journalist's social network on Twitter and the news content he or she produces? Using a novel dataset linking over 500,000 news articles produced by 1,000 journalists at 25 different news outlets, we show a modest correlation between the ideologies of who a journalist follows on Twitter and the content he or she produces. This research can provide the basis for greater self-reflection among media members about how they source their stories and how their own practice may be colored by their online networks. For researchers, the findings furnish a novel and important step in better understanding the construction of media stories and the mechanics of how ideology can play a role in shaping public information.

研究の動機と目的

• ジャーナリストのTwitterネットワークの思想的傾向と、そのジャーナリストが作成する報道記事の思想的コンテンツとの関係を調査すること。
• ジャーナリストのオンラインにおけるソーシャルネットワークが、メディア機関の立場とは独立して、報道のフレーミングやバイアスに影響を与えるかどうかを評価すること。
• ソーシャルメディア行動とジャーナリズム的出力の両者を結びつける、新規で大規模な手法を提供すること。
• ジャーナリスト自身がデジタルな情報源選びの実践が、報告に無意識に影響を与える可能性について自らを省みるよう促すこと。
• 計算的社会科学的手法を用いて、報道生産における思想的バイアスを今後研究する基盤を提供すること。

提案手法

• 25のメディア機関から得た1,000名のジャーナリストと50万件のニュース記事を結びつけるデータセットを構築した。
• 政治的活動が顕著なTwitterユーザーを対象に事前学習済みモデルを用いて、ジャーナリストがフォローしているアカウントの思想的スコアを集計し、各ジャーナリストのTwitterネットワークの思想的傾向を測定した。
• 自然言語処理（NLP）技術を用いて語の使用法やフレーミングパターンを分析し、各ジャーナリストの記事の思想的コンテンツを推定した。
• 線形回帰モデルを適用し、ネットワークの思想的傾向と記事の思想的傾向との相関関係を検証した。この際、メディア機関の影響を制御した。
• zスコアと標準偏差変換を用いて、標準化された単位（例：ネットワークの思想的傾向が2標準偏差分右寄りである場合、コンテンツの思想的傾向が0.35標準偏差分変化する）で効果の大きさを解釈した。
• 代表的な事例（例：ニューヨーク・タイムズのデイビッド・サンガー）や外れ値の定性的な検証を通じて、測定値の妥当性を事前に確認した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ジャーナリストのTwitterネットワークの思想的傾向と、そのジャーナリストが作成する報道記事の思想的コンテンツとの関係は何か？
• RQ2 ジャーナリストのソーシャルメディアネットワークは、メディア機関の立場とは独立して、そのメディア出力の思想的傾向をどの程度予測できるか？
• RQ3 左寄りのネットワークを持つジャーナリストが右寄りのコンテンツを生み出すような極端な事例（例：左寄りネットワークだが右寄りのコンテンツ）は、一般的な相関関係にどのような挑戦をもたらすか？
• RQ4 中立性を重んじる職業的規範は、ソーシャルメディアネットワークがジャーナリズム的出力に与える影響をどの程度緩和するか？
• RQ5 ソーシャルメディアデータは、大規模に報道コンテンツに影響を与える思想的要因を理解するための代理指標として機能できるか？

主な発見

• ジャーナリストのTwitterネットワークの思想的傾向と、そのジャーナリストが作成する報道記事の思想的コンテンツとの間に、統計的に有意ではあるがわずかな相関関係が存在する。
• ジャーナリストのTwitterネットワークの思想的傾向が右寄りに2標準偏差分進むと、そのジャーナリストの発表記事の保守的傾向が0.35標準偏差分上昇する。
• この相関関係は、ジャーナリストのメディア機関の思想的傾向を制御しても依然として成立する。
• デイビッド・サンガー（ニューヨーク・タイムズ）のような外れ値は、国家安保分野に特化した個人の専門的関心が、ネットワークの思想的傾向を上回ってコンテンツに影響を与える可能性を示している。
• 研究結果は、ジャーナリストのソーシャルネットワークがその出力に影響を与える一方で、中立性を重んじる職業的規範が実際の報道における思想的バイアスを抑える要因となり得ることを示唆している。
• 本研究は、ジャーナリストが自身のオンラインでの情報源選びの習慣が、無自覚に報道に影響を与えている可能性について、熟考する必要があることを強調している。