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バイアス媒体CAT

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News,Politics,Linguistics Classification

Data Structure ? 72.32M

    Data Structure ?

    *The above analysis is the result extracted and analyzed by the system, and the specific actual data shall prevail.

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    # 私がカタルーニャについて語るときに語ること これは、カタルーニャ[独立][1]危機に役立つ私の砂粒です。イベリア半島のメディアは、カタルーニャとスペインの間の不満を醸し出す重要な要因となっています。例えば、主要な新聞が先月、ボイコットとカタルーニャを[9回][6]ツイートしました。このデータセットでは、以下を分析します。 - [ツイート][6] - [ツイート][8]のトピック - [ニュース][7]の感情差異 ![fig1][4] 背景 [劇的な][5]カタルーニャ独立危機は、この問題に関する意見が非常に二極化しているため、ニュース報道のバイアスを分析する独自の機会を提供しています(Twitterの#catalanReferendumを参照)。このデータセットでは、異なる新聞(ニューヨークタイムズ、ワシントンポスト、ブルームバーグなど)が、この物語の中の一つの特定の出来事、つまり2017年10月11日のM.H.プイグデモント氏の演説に対するスペイン政府の返答をどのように報道したかを比較します。 対象となった30の新聞それぞれについて、このニュースを報道した最も人気のある記事が、データセットの一行として表されます。なぜこのニュースなのか?スペイン政府は、「requerimiento」と呼ばれるPDFを公開し、それをプイグデモント氏にファックスで送りました。この文書では、プイグデモント氏に対し、彼の演説の意味を5日以内に説明するよう要求しています。 この「クリーンな」ニュースは、ニュースが演説や行動(通常はより多くの解釈やバイアスの対象となります)ではなく、書面文書に関するまれな例を提供しています。 内容 - news_...csvの各行には、ニュース記事とその英語への翻訳が含まれています。 - all3.csvには10万件のツイートが含まれています。 謝辞 このデータセットを可能にしたすべてのジャーナリストの皆様に感謝します。ビジュアライゼーションをより良くするのを手伝ってくれた@DataCanaryにも感謝します! インスピレーション 私はいつも、感情分析は役に立たないトピックだと思っていましたが、ここでは客観的な尺度を使って、報道がどれほど二極化しているかを示す機会があります(たとえ感情が偽ニュース、ニュアンス、皮肉を考慮していなくても)。線形回帰分析によると、スペイン語で書かれたニュースは、この出来事に関して世界平均よりもポジティブ度が低いことがわかります。言い換えると、感情は言語によって強くバイアスされているようです。また、新聞の所在地によるバイアスも分析されています。 免責事項 「bing」尺度が使用されていることに注意してください。AFINNなどの他の尺度を使用すると、異なる結果が得られる可能性があります。 [1]: https://en.wikipedia.org/wiki/Catalan_independence#2017_referendum [2]: https://www.kaggle.io/svf/1670183/ed71332d0833236e33cb23ae4f952a1c/__results___files/figure-html/unnamed-chunk-5-1.png [3]: https://www.kaggle.com/harriken/bias-news/output [4]: https://1.bp.blogspot.com/-uADXuUKpRJg/WeT67Sq-PVI/AAAAAAAACow/MN7UNgZsy20MMSod-ZzmR0uUwtJYQpAvwCLcBGAs/s1600/Screen%2BShot%2B2017-10-16%2Bat%2B10.22.20%2BPM.png [5]: http://bit.ly/2xJUOVV [6]: https://www.kaggle.com/harriken/what-i-talk-about-when-i-talk-about-catalonia [7]: https://www.kaggle.com/diamazov/location-bias [8]: https://www.kaggle.com/harriken/the-great-catalan-cyberwar-gensim
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