Abmilderung des Framing Bias durch Polarity Minimization Loss: Verwandte Arbeiten

Linktabelle

• Zusammenfassung und Einleitung
• Ähnliche Projekte
• Ansatz
• Experimente
• Abschluss
• Einschränkungen, Ethikerklärung und Referenzen
• A. Experimentelle Einzelheiten
• B. Ergebnisse der Generation

2. Verwandte Arbeiten

Framing-Bias Framing-Bias ist ein gut dokumentiertes Phänomen in den Medienwissenschaften (Wright und Goodwin, 2002; Entman, 2002, 2010, 2007; Gentzkow und Shapiro, 2006; Gentzkow et al., 2015; Beratšová et al., 2016). Laut Gentzkow und Shapiro (2006) liegt Framing-Bias vor, wenn Journalisten und Medien durch voreingenommene Verwendung von Sprache (lexikalisch) bestimmte Aspekte einer Geschichte selektiv betonen und andere (informativ) herunterspielen oder ignorieren. Dies kann zu einer verzerrten Wahrnehmung von Ereignissen in der Öffentlichkeit führen, insbesondere in Fällen, in denen das Framing einer bestimmten Agenda oder Ideologie dient (Kahneman und Tversky, 2013; Goffman, 1974). Die Auswirkungen des Framing Bias zeigen sich besonders deutlich im politischen Bereich, wo Medien und politische Parteien häufig einen polarisierenden Diskurs führen, der darauf abzielt, ihre jeweiligen Wählerschichten anzusprechen (Scheufele, 2000; Chong und Druckman, 2007).

Automatische Minderungsbemühungen Um dies zu mildern, gab es verschiedene Bemühungen zur automatischen Minderung von Medienvoreingenommenheiten (Fan et al., 2019; Hamborg et al., 2019; Morstatter et al., 2018; Laban und Hearst, 2017; Hamborg et al., 2017; Zhang et al., 2019b; van den Berg und Markert, 2020; Lee et al., 2022). Ein ähnliches Arbeitsgebiet ist die Vorhersage von Ideologien (Liu et al., 2022) (ob sie links-, rechts- oder zentristisch sind) oder Haltungen (Baly et al., 2020) – was eine Polaritätserkennung ist. Unsere Arbeit hingegen konzentriert sich auf die Generierung eines neuronalen Artikels aus polarisierten Artikeln. Angesichts der Tatsache, dass Framing-Bias oft sehr subtil auftritt, haben Morstatter et al. (2018) lernt das Muster des Framing Bias in einem Satz und versucht, es automatisch zu erkennen. Ein weiterer gängiger Minderungsversuch besteht darin, mehrere Standpunkte automatisch anzuzeigen (Hamborg et al., 2017; Park et al., 2009). Lee et al. (2022) gingen einen Schritt weiter und erstellten eine Zusammenfassung der polarisierten Artikel, um mehrere Perspektiven automatisch in einer einzigen Zusammenfassung bereitzustellen. Unsere Arbeit stimmt mit der Vision früherer Arbeiten überein, aber wir konzentrieren uns auf die allgemeinere Methode zur Minderung des Framing Bias, indem wir den Verlust durch Polaritätsminimierung untersuchen.