[論文レビュー] Large-scale Quantitative Evidence of Media Impact on Public Opinion toward China

Junming Huang, Gavin G. Cook+1 more|arXiv (Cornell University)|Dec 8, 2020

Media Influence and Politics参考文献 17被引用数 4

ひとこと要約

本研究では、BERTを用いたNLPを用いて1970年から2019年までの中国関連のニューヨーク・タイムズ記事267,907件を分析し、マスコミの感情と世論の関連を検証した。その結果、1年目の中国の文化や民主主義に関する報道が、翌年の米国民の中国に対する世論の変動の53.9％を説明していることが判明した。

ABSTRACT

Do mass media influence people's opinion of other countries? Using BERT, a deep neural network-based natural language processing model, we analyze a large corpus of 267,907 China-related articles published by The New York Times since 1970. We then compare our output from The New York Times to a longitudinal data set constructed from 101 cross-sectional surveys of the American public's views on China. We find that the reporting of The New York Times on China in one year explains 54% of the variance in American public opinion on China in the next. Our result confirms hypothesized links between media and public opinion and helps shed light on how mass media can influence public opinion of foreign countries.

研究の動機と目的

• エリートマスコミ、特にニューヨーク・タイムズの報道が米国民の中国に対する世論に影響を与えるかどうかを調査すること。
• 最先端のNLP技術を用いて、中国に関する複数のテーマ的分野におけるマスコミ感情を定量的に測定すること。
• 縦断的アンケートデータを用いて、マスコミ感情と世論の間に時間的関連性があるかどうかを確立すること。
• 異なるマスコミ感情のトピックが、世論動向に与える相対的な説明力の大きさを評価すること。
• 因果関係の確立には限界があるものの、外国政策態度へのマスコミ影響について、大規模な実証的証拠を提供すること。

提案手法

• 1970年から2019年までの中国関連のニューヨーク・タイムズ記事267,907件について、BERT（深層ニューラルネットワークベースのNLPモデル）を用いて感情を抽出した。
• 文化、民主主義、経済、人権、軍事、政治、社会、貿易の8つのテーマ的分野に感情を分類し、それぞれに肯定的、否定的、中立的の感情スコアを設定した。
• 各テーマについて、年次単位の肯定的および否定的感情の割合を計算し、時系列予測変数を作成した。
• 線形回帰を用いて、前年までのマスコミ感情を説明変数として、世論を予測するモデルを構築した。最終的なモデルでは、文化（肯定的）と民主主義（否定的）の感情が含まれた。
• 予測能を最大化するためのグリーディーなモデル選択戦略を採用し、8つのトピックで最大R²を達成した。
• 1993年から1994年の事例を用いて、モデルの予測値と実際のアンケートデータを比較し、高い予測精度を確認した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ニューヨーク・タイムズの中国に関するマスコミ感情が、米国民の中国に対する世論の変化をどの程度予測できるか。
• RQ2 文化的、民主主義的、経済的など、特定のテーマ的分野の報道（例：文化、民主主義、経済）の中で、世論に最も強い影響を与えるのはどれか。
• RQ3 マスコミ感情をトピックごとに分類した場合、その説明力はどのように変化するか。さらに多くのトピックを追加しても、その効果が逓減するポイントはいつか。
• RQ4 ニューヨーク・タイムズのようなエリートマスコミの感情は、外国に対する世論の変化を示す先行指標として機能できるか。
• RQ5 マスコミ報道と世論の間に存在する時間的ラグは、どのように現れるのか。また、これはマスコミの影響力にどのような含みを持つのか。

主な発見

• 1年目のニューヨーク・タイムズの中国に関するマスコミ感情が、翌年の米国民の中国に対する世論の変動の53.9％を説明している。
• 中国の文化に関する感情、特に肯定的報道が、世論変動の説明力において最も高く、全体の31.2％を占めている。
• 中国の民主主義に関する否定的報道の組み込みにより、モデルの説明力がさらに向上し、文化（肯定的）と民主主義（否定的）の感情を組み合わせたモデルが最大のR²を達成した。
• 1993年から1994年のデータを用いた予測精度の検証では、予測された世論スコア（0.236）が実際の値（0.218）と非常に近かった。
• 追加のトピックを加えるごとに説明力は単調に向上したが、2つのトピックを越えたあたりから逓減効果が顕著に現れ、予測的増益の飽和が見られた。
• 最終的な線形予測モデルは μₜ = -0.791 + 3.112×F_{culture,t-1,positive} + 1.452×F_{democracy,t-1,negative} であり、マスコミ感情と世論の間に強く有意な関係があることを示している。