When it Rains, it Pours: Modeling Media Storms and the News Ecosystem

要約

世の中のほとんどの出来事は、ニュースメディアによって短く報道されるのがせいぜいである。しかし時折、ある出来事がメディアの嵐を引き起こし、数日ではなく数週間にわたって大量かつ広範囲に報道されることがある。この研究では、一対の記事の類似度モデルを開発し適用することで、ローカルニュースや全国オンラインニュースをカバーするコーパスの記事クラスターを特定し、約2年間のメディアストームの包括的なコーパスを作成する。このコーパスを用いて、メディアの暴風雨を新たな粒度で調査し、暴風雨の進化と話題の分布に関する主張を検証し、暴風雨がメディアの報道とメディア間の議題設定に与える影響について、以前から仮定されていたパターンを実証的に裏付ける。

要約(オリジナル)

Most events in the world receive at most brief coverage by the news media. Occasionally, however, an event will trigger a media storm, with voluminous and widespread coverage lasting for weeks instead of days. In this work, we develop and apply a pairwise article similarity model, allowing us to identify story clusters in corpora covering local and national online news, and thereby create a comprehensive corpus of media storms over a nearly two year period. Using this corpus, we investigate media storms at a new level of granularity, allowing us to validate claims about storm evolution and topical distribution, and provide empirical support for previously hypothesized patterns of influence of storms on media coverage and intermedia agenda setting.

arxiv情報

著者 Benjamin Litterer,David Jurgens,Dallas Card
発行日 2023-12-04 18:49:06+00:00
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