Conceptos Básicos
ナラティブマップ抽出アルゴリズムは、データセット全体のフレーミング分布を適切に捉えることができるが、開始イベントと終了イベントを考慮した際の一貫したフレーミングの表現には課題がある。
Resumen
本研究は、ナラティブマップと呼ばれる特定の計算論的ナラティブ抽出・表現アプローチが、ニュースデータからのフレーミング情報を適切に捉えられるかを評価することを目的としている。
具体的には以下の2つの研究課題に取り組んでいる:
ナラティブマップ抽出アルゴリズムは、データセットのフレーミング分布を適切に捉えられるか?
ナラティブマップ抽出アルゴリズムは、一貫したフレーミングを持つ表現を生成できるか?
研究結果は以下の通り:
ナラティブマップ抽出アルゴリズムは、データセット全体のフレーミング分布を適切に捉えることができる。
しかし、開始イベントと終了イベントを考慮した際の一貫したフレーミングの表現には課題がある。アルゴリズムはコンテンツの類似性に基づいて接続しており、フレーミングの一貫性は担保されていない。
これらの結果は、ナラティブマップが潜在的にニュースナラティブ内のフレーミング動態に関する洞察を提供できることを示唆している。一方で、フレーミング情報を計算論的ナラティブ抽出プロセスに直接活用することは、現時点では課題が残されていることが明らかになった。
Estadísticas
ニュース記事データセットの全体では、48.8%の記事がフレーム1(政治的問題)に分類されている。
開始イベントと終了イベントがフレーム1の場合のナラティブマップでは、79.2%の事象がフレーム1に分類されている。
Citas
"ナラティブは、世界理解の根本的な枠組みとして機能し、協調的な意味形成において重要な役割を果たす。"
"フレーミングは、特定の言葉の選択を通じて、報道されたニュースイベントの解釈に影響を及ぼす微妙ながら強力なメカニズムである。"
"ナラティブの抽出と表現に関する多くの研究にもかかわらず、ニュースデータからの計算論的ナラティブ抽出と表現の文脈におけるフレーミングの明示的な考慮は、ほとんど検討されていない。"