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News Bias Analysis Based on Stakeholder Mining 이해관계자 마이닝 기반 뉴스 편향 분석

Tatsuya OGAWA, Qiang MA, Masatoshi YOSHIKAWA

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요약 :

본 논문에서는 이해관계자 설명을 비교하여 뉴스 기사의 편견을 분석하는 새로운 이해관계자 마이닝 메커니즘을 제안합니다. 우리의 메커니즘은 이익이 종종 언론사의 편견을 유발한다는 가정에 기반을 두고 있습니다. 우리가 사용하는 용어에서 "이해관계자"는 뉴스 기사에 설명된 이벤트의 참가자로서 기사의 다른 참가자와 관계를 맺고 있어야 합니다. 우리의 접근 방식은 이해관계자, 이해관계자의 관심, 각 이해관계자의 설명적 극성이라는 세 가지 측면에서 기사의 편향을 밝히려고 시도합니다. 이해관계자와 그들의 관심사에 대한 마이닝은 문장 구조 분석과 우리가 개발한 어휘 리소스인 RelationshipWordNet의 사용을 통해 달성됩니다. 이해관계자 설명의 극성을 분석하기 위해 어휘 리소스 SentiWordNet을 기반으로 한 의견 마이닝 방법을 제안합니다. 분석 결과, 상호 이익을 공유하는 이해관계자를 그룹화하고 이해관계자의 이익을 대표하기 위한 이해관계자 관계 그래프를 구축합니다. 또한 마이닝 메커니즘을 기반으로 뉴스 비교를 위해 개발한 응용 시스템에 대해서도 설명합니다. 본 논문에서는 제안된 방법을 검증하기 위한 몇 가지 실험 결과를 제시합니다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E94-D No.3 pp.578-586
발행일
2011/03/01
공개일
온라인 ISSN
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.E94.D.578
원고의 종류
Special Section PAPER (Special Section on Data Engineering)
범주

작성자

키워드