[論文レビュー] Mapping ChatGPT in Mainstream Media to Unravel Jobs and Diversity Challenges: Early Quantitative Insights through Sentiment Analysis and Word Frequency Analysis

Maya Karanouh|arXiv (Cornell University)|May 25, 2023

Ethics and Social Impacts of AI被引用数 5

ひとこと要約

本研究は、2022年11月から2023年3月にかけての主流メディアの10,902件のニュース見出しを、感情分析と語頻度分析を用いて分析し、AIのメディアフレーミングを検証した。全体としてChatGPTは肯定的に描かれていたが、職業、多様性、倫理、ジェンダーといったトピックはわずかに6%にとどまり、顕著に不足していることが明らかになった。これは、大手テック企業のナラティブを優遇するメディアバイアスが、社会的公平性の懸念を軽視していることを示している。

ABSTRACT

The exponential growth in user acquisition and popularity of OpenAIs ChatGPT, an artificial intelligence(AI) powered chatbot, was accompanied by widespread mainstream media coverage. This article presents a quantitative data analysis of the early trends and sentiments revealed by conducting text mining and NLP methods onto a corpus of 10,902 mainstream news headlines related to the subject of ChatGPT and artificial intelligence, from the launch of ChatGPT in November 2022 to March 2023. The findings revealed in sentiment analysis, ChatGPT and artificial intelligence, were perceived more positively than negatively in the mainstream media. In regards to word frequency results, over sixty-five percent of the top frequency words were focused on Big Tech issues and actors while topics such as jobs, diversity, ethics, copyright, gender and women were poorly represented or completely absent and only accounted for six percent of the total corpus. This article is a critical analysis into the power structures and collusions between Big Tech and Big Media in their hegemonic exclusion of diversity and job challenges from mainstream media.

研究の動機と目的

• ChatGPTおよびAIが発表後最初の数か月間にわたり、主流メディアでどのようにフレーミングされたかを調査すること。
• ChatGPTおよびAIに対するメディア報道の感情極性を評価すること。
• 語頻度分析を用いて、メディアディスコースにおける支配的テーマと低頻度テーマを同定すること。
• 多様性、労働、倫理的懸念が主流メディアのAI報道から排除されていることの批判的検証。
• 大手テック企業と大手メディアの間の潜在的共謀が、AIに関する公共の議論をどのように形作っているかを暴露すること。

提案手法

• 2022年11月から2023年3月にかけてのChatGPTおよびAI関連の10,902件のニュース見出しのコーパスに対して、感情分析を実施した。
• メディア報道における最も繰り返し使われた語句とテーマを特定するために、語頻度分析を実施した。
• Big Tech、雇用、多様性、倫理、著作権、ジェンダーなどのテーマ別に語句を分類した。
• 自然言語処理(NLP)技術を用いて、コーパス全体における感情傾向とテーマの優位性を定量化した。
• 社会的課題（例：雇用、多様性）に関連する語句の頻度と、企業関係者や技術的進歩に関連する語句の頻度を比較した。
• 定量的テキストマイニングを適用し、AI報道における公平性および労働問題の系統的低頻度報道を検出した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ChatGPTおよびAIは、発表後1年間を通じて、主流メディアでどのような感情的傾向で描かれていたか？
• RQ2 ChatGPTのメディア報道で支配的だったテーマカテゴリーは何か。また、雇用や多様性といった社会的課題はどの程度報道されていたか？
• RQ3 メディア見出しにおいて、Big Tech関連語句と、倫理、ジェンダー、労働関連語句の相対頻度はどの程度か？
• RQ4 AIに関するメディア報道は、労働力の置換や多様性の懸念をどの程度反映しているか、あるいは無視しているか？
• RQ5 メディアおよびテクノロジー産業におけるパワー構造は、新興AI技術に関する公共の議論をどのように形作っているか？

主な発見

• ChatGPTおよびAIは、主流メディアにおいて否定的よりも肯定的に捉えられ、感情分析により、全体的に好意的なトーンであると示された。
• コーパス内で上位頻度語の65%以上がBig Tech関連の人物や問題と関連しており、企業フレーミングが支配的であることが示された。
• 職業、多様性、倫理、著作権、ジェンダーに関するトピックは低頻度であり、コーパス全体の語頻度の合計でわずか6%にとどまった。
• 『OpenAI』という語句が最も頻出しており、技術の背後にある企業へのメディアの注目が強いことを示している。
• 『AI』、『チャットボット』、『技術』、『イノベーション』といった語句が顕著に多く使われており、技術的進歩に焦点を当てた物語が強化されている。
• 『差別』、『バイアス』、『女性』、『労働』といった語句の欠落または最小限の言及は、メディア報道における交差的および労働関連懸念の系統的省略を示唆している。