メディアのフレーミングと気候変動のナラティブ
この記事では、メディアが気候変動に対する一般の見方をどう形成するかを探ります。
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目次
メディアフレーミングって、ニュースのストーリーの伝え方のことで、読者がある問題をどう理解するかに影響を与えるんだ。特に気候変動みたいな物議を醸すトピックではめっちゃ大事。ニュース媒体ごとに見解やバイアスがあって、それが報道の仕方に影響を及ぼす。この記事では、メディアの物語が公の認識や反応をどう形作るかについて探ってる。
メディアフレーミングの挑戦
最近、技術を使ってメディアフレームを自動的に検出することに興味が高まってきた。研究の大半は単純な分類に焦点を当ててて、フレームをトピックだけを表してると見なしてる。この狭い視点じゃ、記事全体を通じての深い物語を見逃しちゃう。これを解決するために、コミュニケーション研究がフレーミングをどう定義してるかを見てみよう。それには、対立や解決といった要素が含まれてる。
物語を理解する
物語は感情や出来事、いろんな人の役割を伝えるストーリーだ。メディアでは、物語の主要な登場人物がヒーロー、被害者、または悪役として描かれることがある。これらの役割を特定することで、広い文脈が理解できる。私たちは、これらの物語要素を考慮したニュース記事の分析方法を提案するよ。
方法論
メディアフレーミングをよりよく評価するために、複雑なタスクを簡単なイエス・ノー質問に分解する方法を開発した。また、気候変動に焦点を当てたラベル付きのニュース記事セットも作成した。異なる政治的見解の記事を見て、フレーミングがどう変わるかを学べるんだ。
マルチラベル分類の重要性
今のところ、メディアフレーミングを分析するためのほとんどの方法はシングルラベルに焦点を当ててる。これは、問題が複数の重なり合うフレームを持つことが多いから制限されるんだ。私たちのアプローチは、物語の複雑さを反映するマルチラベル分類を可能にする。たとえば、記事は対立について扱いつつ、解決策も話し合うことができるんだ。
気候変動への適用
気候変動は重要なグローバルな問題だけど、政治的に議論されることが多い。異なるメディアは対照的な見解を強調することがある。研究によると、主流メディアでは気候懐疑論者が気候行動を支持する人々よりも頻繁に引用されるんだ。これが、メディアフレーミングが気候変動に対する公の意見にどう影響するかを分析する必要性を強調してる。
物語のメディアフレーミング
コミュニケーション研究からの洞察と現代の言語処理技術を組み合わせることで、気候変動の議論で物語がどうフレーミングされるかをよりよく理解できる。私たちは5つの主要なフレームに焦点を当ててる:
- 問題の解決または軽減
- 人間の興味、感情、出来事のドラマ化
- 側面間の対立または不一致
- 道徳的または宗教的な側面
- 経済的影響
これらのフレームは、単一の記事内で相互作用したり共存したりすることがある。この包括的な視点で、ニュース報道をより効果的に分析できる。
物語フレームコーパスの構築
2017年から2019年に発表された気候変動に関する428件の英語のニュース記事セットを集めた。これらの記事は特定のキーワードに基づいて大きなデータセットから選ばれた。それぞれの記事は、私たちが特定したフレームの存在と主要なエンティティの役割を捉えるために系統的に注釈を付けた。
注釈プロセス
4人の訓練を受けた注釈者がこれらの記事を分類して、一貫したフレーミングアプローチを確保した。それぞれの記事は、私たちの5つのフレームの存在に関連する一連のバイナリー質問に基づいて評価された。これにより、データの正確性が確保された。
エンティティの役割の特定
記事内で政府や活動家、業界などのエンティティを特定し、物語内の役割を割り当てた。たとえば、政治家は解決策を提案すればヒーローとして見られ、変化を妨げると悪役として見られるかもしれない。
物語の役割とフレームに関する発見
これらの役割が記事にどう現れたかを分析すると、政府はメディアの政治的傾向によって悪役やヒーローとしてしばしば描かれていることがわかった。環境活動家は左寄りのメディアでポジティブに描かれることが多いけど、右寄りのメディアではあまり目立たない。
政治的バイアスの影響を観察する
異なるメディアが気候変動を物語のフレーミングの観点からどう報道しているかを研究することで、重要なトレンドを観察できる。例えば、左寄りの記事は問題の解決に焦点を当てることが多く、右寄りの記事は個人的なストーリーを強調する傾向がある。これは、ニュースのフレーミングが事実だけでなく、その表現の仕方にも関係してることを示している。
物語フレーム予測
さらなる理解を進めるために、物語フレームを自動的に特定する予測モデルを開発した。目標は、私たちの方法が信頼性が高く、解釈可能であることを確保し、予測と記事内の証拠との明確な関連を提供すること。
検索ベースのフレーム予測(RBF)
検索ベースのフレーム予測(RBF)という新しい方法を提案した。これは、記事内の文からの情報と私たちのフレームの説明を組み合わせて、より包括的な予測モデルを作る。特定のフレームに関連した文を特定することで、私たちの発見の解釈可能性を高める。
フレーム予測モデルの結果
予測モデルをテストしたところ、RBFが他の方法に比べて記事に存在するフレームを正確に特定するのに優れていることがわかった。特に、取得された文が予測されたフレームを強く支持してることが観察され、私たちの理解に貢献する重要な要素が強調された。
結論
この研究は、メディアフレーミングの複雑さと、それが気候変動のような重要な問題に関する公の議論を形作る役割に光を当てる。物語駆動のアプローチを用いることで、フレームと役割がどのように相互作用して認識に影響を与えるかを解明できる。この研究は、メディア研究における厳密な分析の必要性を強調するだけでなく、異なる文脈や言語で物語がどのように進化するかに関する将来の研究の道も開く。
将来の方向性
この分野にはさらなる探求のための多くの可能性がある。たとえば、これらの物語フレームが時間とともにどう変化するか、さまざまな文化や言語でどう異なるかを調べることができる。また、注釈プロセスの効率を向上させることで、より大規模な研究が可能になり、多様なメディアの風景でのフレーミングの理解を広げることができる。
倫理とデータ共有
私たちの研究は、すべての実践が適切な基準を満たすかを確認するために倫理審査を受けた。注釈付きの記事や注釈に使用した方法を含むデータセットを一般公開する予定だ。このデータを共有することで、他の研究者が私たちの研究を基にさらにメディアフレーミングの複雑性を探求できるようになる。
謝辞
この研究に関わった注釈者たちに感謝の意を表したい。彼らの勤勉さと細部への注意は、メディアフレーミングとその社会への影響をよりよく理解するために貢献する、徹底的で信頼できるデータセットを作成するのに不可欠だった。
最後の思い
メディアが進化し続ける中で、物語が公の認識をどう形作るかを理解することは重要であり続ける。コミュニケーション研究からの洞察と現代技術を組み合わせることで、気候変動のような重要な問題のフレーミングにおけるメディアの役割の明確な像を描くことができる。私たちが話した研究は、メディアと物語分析に関する将来の探求の基盤として機能する。
タイトル: Conflicts, Villains, Resolutions: Towards models of Narrative Media Framing
概要: Despite increasing interest in the automatic detection of media frames in NLP, the problem is typically simplified as single-label classification and adopts a topic-like view on frames, evading modelling the broader document-level narrative. In this work, we revisit a widely used conceptualization of framing from the communication sciences which explicitly captures elements of narratives, including conflict and its resolution, and integrate it with the narrative framing of key entities in the story as heroes, victims or villains. We adapt an effective annotation paradigm that breaks a complex annotation task into a series of simpler binary questions, and present an annotated data set of English news articles, and a case study on the framing of climate change in articles from news outlets across the political spectrum. Finally, we explore automatic multi-label prediction of our frames with supervised and semi-supervised approaches, and present a novel retrieval-based method which is both effective and transparent in its predictions. We conclude with a discussion of opportunities and challenges for future work on document-level models of narrative framing.
著者: Lea Frermann, Jiatong Li, Shima Khanehzar, Gosia Mikolajczak
最終更新: 2024-01-02 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://arxiv.org/abs/2306.02052
ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2306.02052
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
オープンアクセスの相互運用性を利用させていただいた arxiv に感謝します。
参照リンク
- https://mediabiasfactcheck.com/
- https://en.wikipedia.org/wiki/Glossary
- https://www.latex-project.org/help/documentation/encguide.pdf
- https://github.com/phenixace/narrative-framing
- https://doi.org/10.7910/DVN/ZCXSKG
- https://doi.org/10.7910/DVN/ULHLCB
- https://doi.org/10.7910/DVN/O7FWPO
- https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier.html