[論文レビュー] Partisan US News Media Representations of Syrian Refugees

Keyu Chen, Marzieh Babaeianjelodar+14 more|arXiv (Cornell University)|Jun 17, 2022

Hate Speech and Cyberbullying Detection被引用数 6

ひとこと要約

本研究では、2011年から2021年までの47,388件の米国ニュース記事を自然言語処理（NLP）技術を用いて分析し、政党寄りメディアの報道姿勢の違いを比較した。左派寄りのメディアは、避難を必要としている子供の被害者としての側面を強調したが、右派寄りのメディアは、次第にムスリムのテロリストとしての描写を強調する傾向にあった。感情分析と攻撃的発言分析により、保守的メディアにおける否定的描写が裏付けられた。

ABSTRACT

We investigate how representations of Syrian refugees (2011-2021) differ across US partisan news outlets. We analyze 47,388 articles from the online US media about Syrian refugees to detail differences in reporting between left- and right-leaning media. We use various NLP techniques to understand these differences. Our polarization and question answering results indicated that left-leaning media tended to represent refugees as child victims, welcome in the US, and right-leaning media cast refugees as Islamic terrorists. We noted similar results with our sentiment and offensive speech scores over time, which detail possibly unfavorable representations of refugees in right-leaning media. A strength of our work is how the different techniques we have applied validate each other. Based on our results, we provide several recommendations. Stakeholders may utilize our findings to intervene around refugee representations, and design communications campaigns that improve the way society sees refugees and possibly aid refugee outcomes.

研究の動機と目的

• 政党寄り米国メディアが、時間の経過とともにシリア難民をどのように異なる形でフレーミングしているかを調査すること。
• 左派・右派寄りのメディア間での報道における言語的・感情的差異を特定し、定量的に測定すること。
• シリア難民報道における攻撃的言語と分極化の変化の推移を評価すること。
• 複数のNLP手法を用いて結果の整合性と信頼性を検証し、表現分析の妥当性を高めること。
• 一般の認識や難民の結果を改善するためのコミュニケーション戦略を支援すること。

提案手法

• 2011年から2021年までの米国メディアの多様な出先から、シリア難民に関する47,388件のオンラインニュース記事を収集した。
• 既存のメディアバイアス指標を用いて、メディア出先を左派寄り・右派寄りに分類した。
• ゼロショット分類、感情分析、攻撃的言語検出などのNLP技術を適用した。
• フレーミングを評価するために質疑応答モデルを用い、たとえば「難民は被害者ですか？」「難民はテロリストですか？」といった質問を処理した。
• 時間的推移を分析し、フレーミングと感情の変化を追跡した。
• 複数のNLP手法を用いて結果を検証し、発見の一貫性と信頼性を確保した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 左派寄りおよび右派寄りの米国ニュースメディアは、シリア難民の報道においてどのように異なるか？
• RQ2 政党寄りメディアの報道におけるシリア難民報道に、どのような言語的・感情的パターンが現れるか？
• RQ3 2011年から2021年までの米国メディアにおけるシリア難民のフレーミングは、どのように変化したか？
• RQ4 攻撃的言語と分極化指標は、政党寄りメディアバイアスとどの程度相関しているか？
• RQ5 複数のNLP手法は、メディアのフレーミングパターンをどのように一致して特定しているか？

主な発見

• 左派寄りメディアは、主にシリア難民を子供の被害者としてフレーミングし、人道的支援と米国への歓迎を強調した。
• 右派寄りメディアは、次第に難民をムスリムのテロリストとして描写する傾向が強まり、時間の経過とともに顕著になった。
• 感情分析により、右派寄りメディアの報道は左派寄りメディアと比較して、一貫して否定的な感情を示した。
• 攻撃的発言検出スコアは、右派寄りメディアで顕著に高く、敵対的または人間性を否定する表現が多かった。
• 質疑応答モデルの結果、左派メディアは難民を「被害者」と結びつける確率が高く、右派メディアは「テロリスト」と結びつける傾向が強かった。
• 複数のNLP手法が一貫した結果を示し、観察された政党寄りのフレーミングの違いの妥当性が強化された。