[论文解读] 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 10

一句话总结

本研究探讨了记者Twitter网络的意识形态倾向与其所撰写内容之间的关联，基于1,000名记者和50万篇新闻文章的数据集。研究发现存在适度但显著的相关性：即使控制了媒体机构的意识形态倾向，若记者的Twitter网络比平均值右倾两个标准差，其内容的保守程度也会上升0.35个标准差。

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.

研究动机与目标

• 探究记者Twitter网络的意识形态取向与其新闻报道内容意识形态之间的关系。
• 评估记者的在线社交网络是否在独立于其新闻机构的前提下，影响其报道的框架或倾向性。
• 通过将社交媒体行为与新闻产出相联系，提出一种新颖的大规模研究媒体偏见的方法。
• 促使记者反思其数字来源实践可能如何无形中影响其报道内容。
• 为未来利用计算社会科学方法研究媒体生产中的意识形态偏见奠定基础。

提出的方法

• 构建了一个将1,000名记者与25家媒体机构的50万篇新闻文章关联的数据集。
• 通过聚合记者关注账户的意识形态得分（基于在政治活跃Twitter用户上微调的预训练模型），衡量每位记者Twitter网络的意识形态倾向。
• 利用自然语言处理技术分析用词模式与框架特征，估算每位记者新闻文章的意识形态内容。
• 应用线性回归模型检验网络意识形态与文章意识形态之间的相关性，同时控制媒体机构的影响。
• 使用z分数和标准差转换，以标准化单位解释效应大小（例如，网络意识形态右倾两个标准差，对应内容意识形态上升0.35个标准差）。
• 通过非正式的定性检查（如异常值和典型个案）验证测量结果，例如《纽约时报》的戴维·桑格。

实验结果

研究问题

• RQ1 记者Twitter网络的意识形态倾向与其所撰写新闻文章的意识形态内容之间存在何种关系？
• RQ2 在独立于其新闻机构的前提下，记者的社交媒体网络在多大程度上可预测其媒体内容的意识形态取向？
• RQ3 极端个案（如Twitter网络偏左但内容偏右的记者）如何挑战普遍的相关性？
• RQ4 专业上对客观性的规范在多大程度上缓和了社交媒体网络对新闻产出的影响？
• RQ5 社交媒体数据在多大程度上可作为理解大规模新闻内容意识形态影响的代理指标？

主要发现

• 记者Twitter网络的意识形态倾向与其新闻文章的意识形态内容之间存在统计上显著但较为微弱的相关性。
• 记者Twitter网络的意识形态右倾两个标准差，与报道内容保守程度上升0.35个标准差显著相关。
• 即使在控制了记者所在媒体机构的意识形态取向后，该相关性依然存在。
• 戴维·桑格等异常个案表明，个人专业专注领域（如国家安全）可能在内容塑造中超越网络意识形态的影响。
• 研究结果表明，尽管记者的社交网络会影响其产出，但专业上对客观性的规范可能在实践中仍对意识形态倾向形成制约。
• 本研究强调，记者需对其在线来源习惯可能无意识地影响报道内容保持批判性反思。