[論文レビュー] More Voices Than Ever? Quantifying Media Bias in Networks

Yu‐Ru Lin, James P. Bagrow+1 more|arXiv (Cornell University)|Nov 4, 2011

Media Influence and Politics参考文献 18被引用数 31

ひとこと要約

本稿は、111期米国議会議員への言及頻度を分析することで、主流メディアおよびブログネットワークにおけるメディアバイアスを経験的・データ駆動的に測定する手法を提案する。無偏見報道のノンモデルと生成的「富配分」モデルを用い、ブログはニュースメディアよりも強いリッチ・ゲット・リッチ的ダイナミクスを示すが、リーダー候補や地域への注目がより分散されており、全体的な政党スラングは類似している。これは、より多様な声が存在するが、多くの声が支配的ナラティブの繰り返しである可能性を示唆する。

ABSTRACT

Social media, such as blogs, are often seen as democratic entities that allow more voices to be heard than the conventional mass or elite media. Some also feel that social media exhibits a balancing force against the arguably slanted elite media. A systematic comparison between social and mainstream media is necessary but challenging due to the scale and dynamic nature of modern communication. Here we propose empirical measures to quantify the extent and dynamics of social (blog) and mainstream (news) media bias. We focus on a particular form of bias---coverage quantity---as applied to stories about the 111th US Congress. We compare observed coverage of Members of Congress against a null model of unbiased coverage, testing for biases with respect to political party, popular front runners, regions of the country, and more. Our measures suggest distinct characteristics in news and blog media. A simple generative model, in agreement with data, reveals differences in the process of coverage selection between the two media.

研究の動機と目的

• 主観的なコンテンツ分析に依存しない、経験的かつ定量的なメディアバイアスの測定法を開発すること。
• 主流ニュースとブログメディアの111期米国議会議員に関する報道パターンを比較すること。
• ソーシャルメディアが真にメディアの多様化を実現するのか、それとも既存の傾向を強化するのかを理解すること。
• メディア注目度の分配の背後にある生成的プロセスをモデル化し、バイアスダイナミクスに与える影響を評価すること。
• 外部要因（例：選挙）が時間経過に伴うメディアスラングおよび報道ダイナミクスに与える影響を調査すること。

提案手法

• 設定可能なベースライン分布に基づく無偏見報道のノンモデルを定義し、言及頻度の乖離を測定する。
• 議員ごとの観察された言及回数を用いて、政党スラング、地域的代表性、フロントランナーの顕著性に関するバイアス指標を計算する。
• 1パラメータの生成的「富配分」モデルを適用し、メディア機関が時間経過とともに議員に注目を向けるプロセスをシミュレートする。
• モデルを実データに適合させ、観察された言及回数のパワー則的分布との予測値を比較する。
• 汎用ツールを用いてセンチメント分析を実施し、言語的相関要因としての言及頻度を検討する。
• メディアネットワーク内のリンクパターンを分析し、イdeオロギカルクラスタリングやエコーチャンバー効果を評価する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 主流ニュースとブログの間で、議会議員に対するメディア報道の分配はどのように異なるか？
• RQ2 ニュースおよびブログメディアは、特定の政党、地域的選挙区、または顕著なフロントランナーに対してどの程度バイアスを示すか？
• RQ3 選挙などの外部要因は、メディアスラングおよび報道ダイナミクスにどのように影響を与えるか？
• RQ4 観察されたメディア注目度の分配の背後にある生成的メカニズムは何か。また、ニュースとブログの間でそのメカニズムはどのように異なるか？
• RQ5 センチメントやハイパーリンク構造といったコンテンツレベルの特徴は、メディアバイアスの定量的測定とどの程度相関するか？

主な発見

• ブログは、生成的富配分モデルにおけるパラメータ $ q $ がより高いことから、ニュースメディアよりも顕著なリッチ・ゲット・リッチ的ダイナミクスを示しており、ネットワーク駆動の拡大が強いことが示唆される。
• それでも、ブログはリーダー候補や地域への注目がニュース機関ほど集中していないため、より広範だが、的を射た注目ではない。
• 全体的な政党スラングに関して、ブログメディアとニュースメディアの間には有意な差がない。これは、ソーシャルメディアが本質的にバイアスが少ないという仮定に反する。
• ブログメディアは、2010年の中間選挙のような外部ショックに対して、ニュースメディアよりも感受性が高く、より動的かつ反応的なスラング行動を示している。
• ハイパーリンクパターンの分析から、デモクラットスラングのメディア機関同士が互いに引用し合う傾向があることが判明し、ブログネットワーク内でのイデオロギー的クラスタリングの可能性が示された。
• センチメント分析の結果、否定的センチメントと言及頻度の間には弱い相関しかなく、定量的バイアス測定が言語的センチメントとは異なる次元を捉えていることが示唆された。