Abordando el sesgo político en los artículos de noticias
Un nuevo modelo busca evaluar de manera justa el sesgo político en los informes de noticias.
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Tabla de contenidos
La forma en que los Artículos de Noticias presentan temas políticos puede moldear la opinión pública e influir en cómo los grupos ven diferentes tópicos. Comprender el Sesgo Político en los artículos de noticias es importante para reducir el efecto de este sesgo en la sociedad. Sin embargo, averiguar la inclinación política de un artículo de noticias es complicado para las máquinas porque depende de muchos factores.
Los métodos actuales de Aprendizaje automático tienen problemas con esto porque también pueden captar sesgos de las propias fuentes de noticias. Esto significa que los modelos entrenados con noticias sesgadas pueden no funcionar bien al intentar predecir el sesgo de artículos de nuevas fuentes de noticias no vistas. Aunque existen algunos métodos para detectar sesgos, a menudo ignoran las inclinaciones políticas de los editores, lo que afecta cómo estos modelos pueden hacer predicciones.
Este artículo habla de un nuevo enfoque que combina aprendizaje automático con datos externos, con el objetivo de crear un sistema justo para predecir la inclinación política de los artículos de noticias. Este nuevo modelo utiliza información de fuentes externas confiables para crear una mejor comprensión de los artículos en diferentes contextos.
El Papel de los Medios de Noticias
Los medios de noticias siempre han jugado un papel crucial en compartir noticias políticas y en cómo el público ve varios problemas, como elecciones y crisis de salud. Eventos como la pandemia de COVID-19 resaltan que los informes sesgados pueden profundizar las divisiones en cómo la gente piensa sobre asuntos políticos. Con el auge de Internet y las redes sociales, los medios pueden difundir información rápidamente, pero esto también puede aumentar la propagación de contenido sesgado.
En los últimos diez años, han surgido muchos medios de noticias en línea más pequeños, utilizando Internet para compartir noticias con el público. Estos artículos a menudo reflejan las opiniones de sus fuentes sobre políticos y políticas. Por ejemplo, las noticias de tendencia derecha pueden enfocarse en temas relacionados con la inmigración, mientras que las fuentes de izquierda pueden criticar opiniones opuestas.
Este sesgo político en los artículos de noticias puede contribuir a crear "burbujas de filtro" y "cámaras de eco", lo que dificulta que las personas vean diferentes puntos de vista. Por ejemplo, alguien con creencias conservadoras puede leer solo artículos de fuentes de derecha, mientras que alguien con creencias liberales probablemente leerá artículos de izquierda.
Comprendiendo el Sesgo Algorítmico
El sesgo algorítmico en los sistemas de IA es una gran preocupación. Los modelos de aprendizaje automático pueden aprender sesgos sin querer basándose en los datos con los que se entrenan, que a menudo reflejan sesgos sociales relacionados con la raza, el género y otros factores. Esto puede llevar a predicciones y resultados injustos.
En el contexto de los artículos de noticias, si un modelo se entrena solo con fuentes de noticias sesgadas, puede reforzar estos sesgos al predecir la inclinación política de nuevos artículos. Por lo tanto, se vuelve esencial usar un conjunto de datos más diverso para el entrenamiento y mitigar el sesgo al tratar con artículos de noticias.
La Necesidad de Predicciones Justas
Es importante identificar el sesgo político de los artículos de noticias no solo para abordar los sesgos en los modelos existentes, sino también para ayudar a plataformas como redes sociales y motores de búsqueda a ofrecer una visión equilibrada de las noticias. Al mapear estos sesgos con precisión, los usuarios pueden recibir contenido noticioso más diverso que refleje diferentes puntos de vista.
Para crear un sistema justo, necesitamos métodos que puedan manejar el sesgo político, incluso con artículos de noticias que no se vieron durante el entrenamiento del modelo. Esto significa que usar datos externos para mejorar la comprensión de los artículos de noticias y sus contextos será crítico.
Un Nuevo Enfoque
El nuevo modelo que proponemos se centra en reducir el sesgo político utilizando fuentes de conocimiento externas. Este conocimiento puede provenir de recursos respetados como Wikipedia o discursos de debates políticos. El modelo utiliza esta información para crear una comprensión más equilibrada de los artículos de noticias.
Nuestro enfoque es distinto de los métodos anteriores porque enfatiza la inclusión de Conocimiento Externo en el proceso de entrenamiento. Al utilizar contextos globales y locales de artículos de noticias de diversas fuentes, podemos ayudar a reducir los sesgos y mejorar la precisión de las predicciones.
El Experimento y Sus Resultados
Para validar este enfoque, realizamos experimentos utilizando varios conjuntos de datos y modelos de aprendizaje automático. Configuramos las pruebas de manera que los dominios de noticias utilizados durante las pruebas no se incluyeron en la fase de entrenamiento. Al hacer esto, pudimos entender mejor qué tan bien funciona el nuevo modelo al predecir inclinaciones políticas de fuentes de noticias no familiares.
Los resultados mostraron que el nuevo modelo funciona mejor que los métodos tradicionales al predecir la inclinación política de los artículos de noticias. Alcanzó altas tasas de precisión, demostrando que incorporar conocimiento externo puede mitigar sesgos políticos.
Conclusión y Direcciones Futuras
En conclusión, necesitamos prestar atención al sesgo político encontrado en los artículos de noticias. Nuestro nuevo modelo ofrece una forma de crear un sistema más justo para predecir las inclinaciones de estos artículos utilizando conocimiento externo. A medida que evoluciona el panorama mediático, también debería hacerlo nuestra comprensión y manejo de estos sesgos.
La investigación futura podría centrarse en medir mejor las inclinaciones políticas de diferentes temas, abordar el efecto de la cámara de eco en redes sociales y analizar cómo cambia el sesgo con el tiempo. Al abordar estas áreas, podemos trabajar hacia la creación de una visión más equilibrada de las noticias que sirva mejor al interés público.
Título: Learning Unbiased News Article Representations: A Knowledge-Infused Approach
Resumen: Quantification of the political leaning of online news articles can aid in understanding the dynamics of political ideology in social groups and measures to mitigating them. However, predicting the accurate political leaning of a news article with machine learning models is a challenging task. This is due to (i) the political ideology of a news article is defined by several factors, and (ii) the innate nature of existing learning models to be biased with the political bias of the news publisher during the model training. There is only a limited number of methods to study the political leaning of news articles which also do not consider the algorithmic political bias which lowers the generalization of machine learning models to predict the political leaning of news articles published by any new news publishers. In this work, we propose a knowledge-infused deep learning model that utilizes relatively reliable external data resources to learn unbiased representations of news articles using their global and local contexts. We evaluate the proposed model by setting the data in such a way that news domains or news publishers in the test set are completely unseen during the training phase. With this setup we show that the proposed model mitigates algorithmic political bias and outperforms baseline methods to predict the political leaning of news articles with up to 73% accuracy.
Autores: Sadia Kamal, Jimmy Hartford, Jeremy Willis, Arunkumar Bagavathi
Última actualización: 2023-09-12 00:00:00
Idioma: English
Fuente URL: https://arxiv.org/abs/2309.05981
Fuente PDF: https://arxiv.org/pdf/2309.05981
Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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