揭示新闻照片的隐藏模式：使用GDELT和基于深度学习的视觉API分析数百万张新闻照片
Revealing the Hidden Patterns of News Photos: Analysis of Millions of News Photos Using GDELT and Deep Learning-based Vision APIs
摘要：
在这项工作中，我们分析了2016年1月发布的200多万张新闻照片。我们展示了i）哪些物体在新闻照片中出现最多; ii）新闻照片的情感是什么; iii）新闻照片的情感是否与文本的基调一致; iv）性别如何被对待; v）政治候选人如何被描绘。据我们所知，这是第一次使用基于深度学习的视觉API对新闻照片内容进行大规模研究。
英文摘要：
In this work, we analyze more than two million news photos published in January 2016. We demonstrate i) which objects appear the most in news photos; ii) what the sentiments of news photos are; iii) whether the sentiment of news photos is aligned with the tone of the text; iv) how gender is treated; and v) how differently political candidates are portrayed. To our best knowledge, this is the first large-scale study of news photo contents using deep learning-based vision APIs.
机构、总结、中文摘要均由AI分析而来，可能存在错误，请以论文正文为准。
