本研究では、大規模なニュース記事コーパスからメディアストームを自動的に検出する手法を提案している。メディアストームとは、特定の出来事や問題に対する短期的な集中的な報道のことを指す。
手法の概要は以下の通り:
2つの実験設定を行い、1996年から2016年の期間について、合計221件のメディアストームを検出した。検出されたストームには、ハリケーンカトリーナ、ニュートンスクール銃乱射事件、スノーデンのNSA暴露など、重要なニュースイベントが含まれていた。
本手法は、大規模なニュースコーパスからメディアストームを自動的に検出する効果的な方法を示している。検出されたストームのデータセットは、メディア動態の理解や予測に役立つと考えられる。
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