Framing Analysis of Health-Related Narratives: Conspiracy versus Mainstream Media

要約

オンライン メディアが世論に与える影響を考えると、問題がどのように捉えられるかを理解することは非常に重要です。
自然言語処理技術を使用したフレーミングの研究は、主にメッセージ内の特定のコンテンツの特徴に焦点を当てており、メッセージの物語的要素は無視されています。
また、異なるソースにおけるフレーミングの区別は、依然として十分に研究されていない問題です。
私たちはこれらの問題に取り組み、新型コロナウイルス感染症やその他の病気などの健康関連のトピックの枠組みが、陰謀ウェブサイトと主流ウェブサイトでどのように異なるのかを調査します。
セマンティック グラフに基づく新しいフレーム抽出アプローチを導入することで、物語情報をフレーム分析に組み込みます。
陰謀論メディアにおける健康関連の報道は、主に信念の観点から組み立てられているのに対し、主流メディアは科学の観点から報道する傾向があることがわかりました。
私たちの研究が、より微妙なフレーム分析のための新しい方法を提供することを願っています。

要約(オリジナル)

Understanding how online media frame issues is crucial due to their impact on public opinion. Research on framing using natural language processing techniques mainly focuses on specific content features in messages and neglects their narrative elements. Also, the distinction between framing in different sources remains an understudied problem. We address those issues and investigate how the framing of health-related topics, such as COVID-19 and other diseases, differs between conspiracy and mainstream websites. We incorporate narrative information into the framing analysis by introducing a novel frame extraction approach based on semantic graphs. We find that health-related narratives in conspiracy media are predominantly framed in terms of beliefs, while mainstream media tend to present them in terms of science. We hope our work offers new ways for a more nuanced frame analysis.

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