In Times of Crisis: An Exploratory Study of Media and Political Discourse on YouTube During the 2024 French Elections
University of Lausanne（洛桑大学）
本研究探讨了2024年法国大选期间YouTube上媒体与政治话语的特征，通过分析视频文本和元数据，揭示了不同政治倾向和媒体类型在主题选择和公众参与度上的差异。
2026-01-19 cs.CY
Reaching the bubble may not be enough: news media role in online political polarization
不同国家的政治表现出不同程度的两极分化，这种分化在社交媒体上往往更为强烈，因为在网络上与志同道合的人联系和接触变得如此容易。减少两极分化的一种方法是在具有不同政治取向的个人之间传播跨党派新闻，即，“到达泡沫”。本研究调查这是否在巴西和加拿大的全国性选举的背景下举行。我们收集了2018年巴西总统大选和2019年加拿大联邦大选期间分享的与政治相关的推文。接下来，我们提出了一个更新的中心性指标，可以识别高度中心的气泡到达者，可以在具有不同政治观点的用户之间分发内容的节点-这是拟议研究的基本指标。在此之后，我们分析了用户如何参与泡沫接触者共享的新闻内容，其来源和主题，考虑其政治取向。在其他结果中，我们发现，即使新闻媒体传播的内容对政治光谱的不同方面感兴趣，用户也倾向于更多地参与与他们的政治取向一致的内容，无论主题如何。
2022-07-07 cs.CY cs.SI
KGAP: Knowledge Graph Augmented Political Perspective Detection in News Media
Xi’an Jiaotong University（西安交通大学）；University of Technology Sydney（悉尼科技大学）
随着政治评论的快速增长和政治意识形态的日益两极化，识别新闻媒体的政治观点已成为一项重要任务。以前的方法侧重于文本内容，而忽略了在视角检测过程中必不可少的丰富的社会和政治背景。为了解决这个限制，我们提出了KGAP，这是一种结合外部领域知识的政治观点检测方法。具体而言，我们构建了一个政治知识图谱，作为特定领域的外部知识。然后，我们构建异构的信息网络来表示新闻文件，联合模型的新闻文本和外部知识。最后，我们采用关系图神经网络，并进行政治观点检测作为图级分类。大量的实验表明，我们的方法始终达到最佳性能的两个现实世界的角度检测基准。消融研究进一步证实了外部知识的必要性和我们基于图的方法的有效性。
2022-05-17 cs.AI cs.CL cs.CY
Sampling the News Producers: A Large News and Feature Data Set for the Study of the Complex Media Landscape
当今媒体格局的复杂性和多样性为研究新闻制作者的研究人员提供了许多挑战。这些生产者使用许多不同的策略，让他们的信息相信读者通过他们采用的写作风格，通过重复不同的媒体来源，或没有归属，以及其他机制，还有待深入研究。为了更好地促进这一领域的系统研究，我们提供了一个大型政治新闻数据集，包含来自92个新闻来源的超过136K的新闻文章，收集了2017年7个月的数据。这些新闻来源经过精心挑选，包括成熟的主流来源，恶意伪造的来源，讽刺来源和超党派政治博客。除了每篇文章之外，我们还计算了130个基于内容和社交媒体的参与特征，这些特征来自于广泛的关于政治偏见、说服和错误信息的文献。随着数据集的发布，我们还提供了特征计算的源代码。在本文中，我们讨论了数据集的首次发布，并展示了数据和功能的4个用例：新闻表征，参与表征，新闻归因和内容复制，以及发现新闻叙事。
2018-08-16 cs.CY
Informing AI Risk Assessment with News Media: Analyzing National and Political Variation in the Coverage of AI Risks
本研究针对AI治理风险评估忽视社会系统性风险的问题，通过分析6国及美国左右翼媒体的AI风险报道差异，为风险评估者和政策制定者利用新闻媒体完善治理提供参考。
2025-07-31 cs.CY
Exploring Political Ads on News and Media Websites During the 2024 U.S. Elections
本研究从美国三地爬取745个新闻网站，收集超15000个广告（含315个政治广告），通过定量与定性分析揭示了2024年美国选举期间政治广告的标题党、投票安全及巴以冲突等议题特征，呼吁加强网络政治广告监督。
2025-02-11 cs.CY cs.SI
A Multi-Platform Analysis of Political News Discussion and Sharing on Web Communities
新闻生态系统变得越来越复杂，包含了各种各样的来源，可信度不同，公众评论对同一个故事有不同的解释。在本文中，我们提出了一个多平台的测量这个生态系统。我们编制了一个包含1,073个新闻网站的列表，并从四个网络社区（Twitter、Reddit、4chan和Gab）中提取了包含这些来源的URL的帖子。这产生了一个包含1500万个新闻URL的3800万个帖子的数据集，时间跨度近三年。我们沿着几个轴研究数据，评估共享新闻的可信度，设计一种方法将新闻文章分组为故事，分析这些故事并测量各种网络社区的影响力。我们的分析表明，不同的社区讨论不同类型的新闻，像Gab和/r/The_Donald这样的两极分化的社区不成比例地引用不可信的来源。我们还发现，边缘社区对其他平台的影响力往往不成比例。推动围绕某些新闻的叙述，例如关于政治选举，移民或外交政策。
2021-03-05 cs.CY cs.SI
Cross-Cutting Political Awareness through Diverse News Recommendations
大多数现有的推荐系统所产生的建议都存在缺乏多样性和流行性偏见等问题。因此，他们被观察到推广众所周知的“重磅炸弹”项目，并为用户提供“更多相同”的选择，巩固他们现有的信念和偏见。这限制了用户接触不同的观点，并可能加剧政治两极分化。为了促进观点的多样性，我们开发了一个新的计算框架，可以识别用户的政治倾向和他们在社交网络上分享的新闻。基于这些信息，我们的系统可以推荐有目的地向用户展示不同观点的新闻项目，并增加他们信息饮食的多样性。“我们对推荐多样性和政治极化的研究有助于我们开发算法，衡量每个用户对不同观点的反应，并相应地调整推荐。其结果是一种方法，使用户接触到各种政治观点，并有望扩大他们对各种观点的接受程度（不一定是同意）。
2019-09-03 cs.CY cs.IR
Political Polarization in Online News Consumption
从投票行为、对对立党派及其政党的普遍影响以及在线发布和消费的内容来衡量，政治两极分化似乎正在上升。多年来的研究一直集中在网络作为两极分化驱动力的作用上。为了进一步了解网络两极分化背后的因素，在目前的工作中，我们收集和分析了数以万计的用户的Web浏览历史，同时仔细测量了浏览各种新闻源所花费的时间。我们发现，在线新闻消费遵循两极分化的模式，用户访问与自己的政治倾向相一致的新闻来源的时间大大长于他们访问其他新闻来源。接下来，我们表明，这种偏好在个人以及人口水平上，从聚合浏览模式中出现的新闻领域的明确党派社区证明。最后，我们解决了用户选择在两极分化中的作用这一重要问题。用户只是简单地遵循他们的网络环境提供的链接，还是他们故意追求志同道合的新闻来源加剧了党派两极分化？为了回答这个问题，我们比较了浏览模式与基础的超链接结构跨越所考虑的新闻领域，发现强有力的证据表明，在党派的浏览习惯的极化超出了可以解释的超链接结构的网络。
2021-04-09 cs.CY cs.SI
Fringe News Networks: Dynamics of US News Viewership following the 2020 Presidential Election
Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）；Maulana Abul Kalam Azad University of Technology（毛拉纳·阿布·卡拉姆·阿扎德理工大学）
在过去几十年中，美国选民日益增长的政治两极分化已经得到了广泛的研究和记录。在唐纳德·特朗普总统执政期间，对“假新闻”的指控使社交和新闻媒体不仅成为政治传播的手段，而且在前所未有的程度上成为政治传播的话题。使用2020年11月3日美国总统大选之前的数据，最近的工作证明了使用YouTube的社交媒体生态系统来深入了解美国政治极化程度以及这种极化与不同美国新闻网络提供的内容和评论性质之间的关系的可行性。本文以此为背景，考察了从美国总统大选到1月6日美国国会大厦发生暴力事件的64天里，新闻消费者与“边缘”新闻媒体之间的关系发生的急剧转变。本文提出了两种不同类型的贡献。首先是引入一种新的方法来分析大型社交媒体数据，以研究社会政治新闻网络及其观众的动态。第二个是提供关于美国政治社交媒体渠道及其观看率在这动荡的64天期间实际发生的事情的见解。
2021-01-22 cs.CL cs.CY
Political audience diversity and news reliability in algorithmic ranking
University of South Florida（南佛罗里达大学）；Stanford University（斯坦福大学）；Indiana University（印第安纳大学）；Dartmouth College（达特茅斯学院）
本文提出利用政治受众多样性作为新闻可靠性信号，改进算法推荐，提升用户获取信息的可信度。
2021-03-06 cs.CY cs.SI
Automated Extraction of Socio-political Events from News (AESPEN): Workshop and Shared Task Report
European Commission Joint Research Centre（欧盟委员会联合研究中心）
我们描述了我们在语言资源和评估会议（LREC 2020）上组织的研讨会和共享任务范围内从新闻中自动提取社会政治事件的努力。我们认为，在计算语言学和社会和政治科学的事件提取研究应该进一步相互支持，以使大规模的跨源，国家和语言的社会政治事件信息收集。该活动包括定期的研究论文和一个共享的任务，这是关于事件句共指识别（ESCI），跟踪。所有提交的文件都由项目委员会的五名成员审查。研讨会吸引了与评价机器学习方法、语言资源、材料冲突预测有关的研究论文，以及社会政治事件信息收集范围内的共同任务参与报告。它向我们展示了与社会政治事件相关的数据源和事件信息收集方法的数量和种类，以及填补自动化文本处理技术与社会和政治科学要求之间差距的必要性。
2020-05-12 cs.CL cs.CY cs.LG
When Neutral Summaries are not that Neutral: Quantifying Political Neutrality in LLM-Generated News Summaries
Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）；Rochester Institute of Technology（罗切斯特理工学院）
本研究通过极化新闻摘要视角量化LLM政治中立性，分析2万余篇文章发现知名LLM普遍存在倾向民主党的偏见，尤其在枪支管制和医疗保健上极化最明显，且输出词汇高度趋同。
2024-10-13 cs.CL cs.CY
Neutral bots probe political bias on social media
试图遏制滥用和错误信息的社交媒体平台被指控存在政治偏见。我们部署中立的社交机器人，他们开始关注Twitter上的不同新闻来源，并跟踪它们，以探测平台机制与用户交互之间出现的不同偏见。我们没有发现任何强有力或一致的证据表明新闻提要中存在政治偏见。尽管如此，美国Twitter用户接触到的新闻和信息在很大程度上取决于他们早期联系人的政治倾向。保守派账户的互动偏向右翼，而自由派账户则接触到温和的内容，将他们的经验转向政治中心。党派账户，尤其是保守的账户，往往会收到更多的关注者，并关注更多的自动化账户。保守的帐户也发现自己在更密集的社区，并接触到更多的低可信度的内容。
2021-07-20 cs.CY cs.SI
Constructing Political Coordinates: Aggregating Over the Opposition for Diverse News Recommendation
Vector Institute（向量研究所）
本文提出构造政治坐标（CPC）方法，通过聚合反对意见来提升新闻推荐的多样性与用户政治容忍度。
2025-11-14 cs.AI cs.CY cs.SI
Multilingual Coarse Political Stance Classification of Media. The Editorial Line of a ChatGPT and Bard Newspaper
DFKI GmbH, Saarland Informatics Campus（德国人工智能研究中心（DFKI）有限公司，萨尔兰信息学园区）
本研究构建了一个多语种新闻语料库来训练立场分类器，发现ChatGPT生成的新闻文章编辑路线随时间演变，且其立场在不同语言间存在差异。
2023-10-25 cs.AI cs.CL cs.CY
"Whose Side Are You On?" Estimating Ideology of Political and News Content Using Large Language Models and Few-shot Demonstration Selection
University of California, Davis（加州大学戴维斯分校）；University of South Florida（佛罗里达州立大学）
针对现有意识形态分类方法需大量人力、难以适应语境变化的问题，本文提出基于大型语言模型（LLMs）和上下文学习（ICL）的方法，通过标签平衡示例选择在三个数据集上显著优于零样本和传统方法，并分析了元数据的影响。
2025-11-11 cs.CL cs.CY cs.SI
Shaping Political Discourse using multi-source News Summarization
Stanford University（斯坦福大学）
本文提出一种无偏的多文档新闻摘要机器学习模型，通过等量采样主题各维度，生成公正摘要，用于塑造政治话语。
2023-12-18 cs.CL cs.CY cs.IR
Accuracy and Political Bias of News Source Credibility Ratings by Large Language Models
Northeastern University（东北大学）；Indiana University（印第安纳大学）
本研究审计了九个主流大型语言模型，发现它们对新闻源可信度评级与人类专家中度一致，且默认配置下存在自由主义偏见，分配党派角色会加剧政治一致性偏见。
2025-02-14 cs.CL cs.CY cs.IR
"Everything I Disagree With is #FakeNews": Correlating Political Polarization and Spread of Misinformation
在追踪和发现错误信息传播过程中的一个重要挑战是了解参与所谓“假新闻”的人之间的政治差距。造成这种差距的一个可能因素是意见两极分化，这可能会促使公众将他们不同意或想要诋毁的内容归类为虚假内容。在这项工作中，我们研究了政治极化和Twitter用户报告的与“假新闻”有关的内容之间的关系。我们调查如何极化可能会创建不同的叙述错误信息实际上是什么。我们基于从Twitter收集的两个数据集进行研究。第一个数据集包含关于美国政治的推文，从中我们计算出每个用户对共和党和民主党的极化程度。在第二个数据集中，我们收集了与“假新闻”相关的关键字和标签（如#FakeNews和#AlternativeFact）同时出现的推文和URL，以及对这些推文和URL的反应。然后，我们分析了极化和被认为是错误信息之间的关系，以及用户是否将他们不同意的信息指定为假的。我们的研究结果显示，与未标记为“假新闻”的信息相比，与假新闻关键字和标签相关的用户和URL的极化增加。我们讨论了我们的研究结果对追踪“假新闻”的挑战的影响，以持续打击虚假信息。
2017-07-17 cs.CY cs.SI
(Im)balance in the Representation of News? An Extensive Study on a Decade Long Dataset from India
新闻报道的平衡一直是政界争论的话题。在美国，平衡的概念经常在社会责任理论和声望媒体的背景下被讨论和研究。虽然在文献中提出了各种定性和定量的平衡措施，但缺乏对所有这些措施在后真相时代的大型数据集（包括不同的流行新闻媒体机构）中的全面分析，以及在非美国民主环境中足够长的时间尺度。我们使用这种平衡的概念来衡量和理解印度媒体在各种新闻指标上的不平衡的演变。在这项研究中，我们收集了来自印度9年多来超过400万篇政治文章的庞大数据集，并分析了三家主要报纸在当代有影响力的事件背景下对问题和政党的报道的程度和质量。我们使用几种最先进的NLP工具来有效地理解这些文章中随着时间的推移出现的政治极化（如果有的话）。我们发现，三个新闻媒体中有两个在其不平衡指标上更强烈地聚集在一起。我们还观察到，只有少数几个地点被所有新闻媒体广泛报道，三个新闻媒体中的一个的情况只略有好转。完形填空测试显示，事件的变化在所有新闻媒体中都有所反映，边境和恐怖主义问题在2010年左右占主导地位，而失业，商品及服务税，废钞等经济方面在2014 - 2018年期间变得更加主导。此外，完形填空测试清楚地描绘了随着时间的推移，政党的受欢迎程度的变化。
2021-10-27 cs.CY cs.DL
Top Gear or Black Mirror: Inferring Political Leaning From Non-Political Content
Çanakkale Onsekiz Mart University（恰纳卡莱十八马特大学）；University of Oxford（牛津大学）
极化和回音室经常在选举等明显的政治事件的背景下进行研究，很少有学术研究在非政治背景下研究政治团体的混合。在非政治背景下研究政治极化的一个主要障碍是政治倾向（即，左对右取向）通常是未知的。尽管如此，人们还是知道政治倾向与许多生活方式的选择相关（有时相当强烈），导致了诸如“喝拿铁咖啡的自由主义者”之类的刻板印象。“我们开发了一个机器学习分类器，可以从非政治文本中推断出政治倾向，也可以选择用户在社交媒体上关注的账户。我们使用Twitter上共享的Voter Advice Application结果作为我们的地面实况，并在Twitter数据集上训练和测试我们的分类器，该数据集包括每个用户在删除任何带有政治文本的推文后的3，200条最新推文。我们对大多数用户的政治倾向进行了正确的分类（F1分数范围从0.70到0.85，取决于覆盖范围）。我们发现政治活动的水平和我们的分类结果之间没有关系。我们将我们的分类器在英国的新闻共享的案例研究，发现，在一般情况下，政治新闻的共享表现出鲜明的左，右划分，而体育新闻没有。
2022-08-11 cs.CL cs.CY cs.SI
Auditing the Impact of Cross-Site Web Tracking on YouTube Political and Misinformation Recommendations
New York University Abu Dhabi（纽约大学阿布扎比分校）
研究通过sock-puppet实验框架审查跨站点跟踪如何影响YouTube政治和虚假信息推荐，并评估隐私浏览器对跟踪驱动信息茧房的防护作用。
2026-03-26 cs.CY cs.SI
Mapping the Media Landscape: Predicting Factual Reporting and Political Bias Through Web Interactions
Idiap Research Institute（伊迪亚普研究所）；Brno University of Technology（布尔诺理工大学）
本文通过建模新闻媒体的超链接交互，利用四种强化学习策略预测事实报道与政治偏见，在来源媒体层面显著提升分类性能，并在 CLEF 2023 CheckThat! Lab 上优于已有结果，同时发布了最大规模的相关标注数据集。
2024-10-23 cs.AI cs.CY cs.LG
Media Bias Matters: Understanding the Impact of Politically Biased News on Vaccine Attitudes in Social Media
School of Computing and AI, Arizona State University（亚利桑那州立大学计算与人工智能学院）；Department of Computer Science, University of Illinois Chicago（芝加哥伊利诺伊大学计算机科学系）；ByteDance Research（字节跳动研究院）
该研究分析疫苗立场对新闻选择和讨论参与的影响，以及政治偏见新闻对疫苗态度的作用，通过构建数据集并结合深度学习与因果推断，发现温和立场者更易受其影响，为相关研究提供关键见解。
2024-03-06 cs.CL cs.CY cs.SI
Who Blames or Endorses Whom? Entity-to-Entity Directed Sentiment Extraction in News Text
Soongsil University（崇实大学）；UCLA（加州大学洛杉矶分校）
理解新闻文本中谁在指责谁或支持谁是计算社会科学的一个重要研究问题。然而，用于情感分析的传统方法和数据集不适合政治文本领域，因为它们不考虑实体之间表达的情感的方向。在本文中，我们提出了一种新的NLP任务，从给定的新闻文档中识别政治实体之间的定向情感关系，我们称之为定向情感提取。从一个百万级的新闻语料库中，我们构建了一个数据集的新闻句子中的情感关系的政治实体手动注释。我们提出了一种简单但有效的方法来利用预训练的Transformer，它通过预测多个问答任务并结合结果来推断目标类。我们通过分析2016年美国总统大选和COVID-19这两个重大事件中政治实体之间的正面和负面意见，展示了我们提出的方法在社会科学研究问题中的实用性。新提出的问题，数据和方法将促进跨学科的NLP方法和应用的未来研究。
2021-06-22 cs.CL cs.CY cs.IR
Global Perspectives of AI Risks and Harms: Analyzing the Negative Impacts of AI Technologies as Prioritized by News Media
本文通过分析27个国家的全球新闻媒体报道，揭示AI风险类别的优先排序及其随政治倾向变化的分布，为开发更具包容性和负责任AI提供见解。
2025-02-06 cs.CY
Measuring the Volatility of the Political agenda in Public Opinion and News Media
University of Exeter（埃克塞特大学）；Oxford Internet Institute（牛津互联网研究院）；University of Oxford（牛津大学）；King’s College London（伦敦国王学院）；Alan Turing Institute（艾伦·图灵研究所）；Meedan
最近的选举意外、政权更迭和政治冲击表明，政治议程变得更加快速和动荡。因此，衡量议程变化的复杂动态和掌握政治制度波动的性质和程度的能力比以往任何时候都更加重要。本研究结合政治学、传播学、信息论和计算技术，提出了波动性的定义和操作化。拟议的细分和议程改变措施包括改变整个议程中问题的突出性，并允许跨不同领域研究议程。我们评估这些指标，并将其与其他指标进行比较，如问题层面的生存率和彼得森指数，该指数使用民意调查数据来衡量公共议程，以及传统媒体内容来衡量英国和德国的媒体议程。我们展示了这些措施是如何补充现有的方法，并可以在未来的环境设置研究。
2021-09-19 cs.CL cs.CY cs.IT
Combating Fake News with Interpretable News Feed Algorithms
如今，人工智能算法被用于大规模的定向和个性化内容分发，作为数字媒体环境中对注意力的激烈竞争的一部分。不幸的是，有针对性的信息传播可能导致知识孤立和歧视。此外，正如美国和欧盟最近的政治事件所表明的那样，恶意机器人和社交媒体用户可以以不同形式创建和传播有针对性的“假新闻”内容，以获得政治利益。从另一个方向来看，假新闻检测算法试图通过识别错误信息和欺诈性用户简档来解决这些问题。本文回顾了常见的新闻推送算法以及假新闻检测方法，并讨论了新闻推送算法如何被滥用来推广虚假内容，影响新闻多样性或影响可信度。我们回顾了新闻提要算法和推荐引擎如何使确认偏见将用户隔离到某些新闻来源并影响对现实的感知。作为一个潜在的解决方案，提高用户对内容如何选择或排序的认识，我们主张使用可解释和可解释的新闻提要算法。我们讨论了如何提高用户意识和系统透明度可以减轻社会媒体中回声室和气泡过滤器的不必要的结果。
2018-12-04 cs.CY cs.SI
Media Bias Detector: Designing and Implementing a Tool for Real-Time Selection and Framing Bias Analysis in News Coverage
本文提出 Media Bias Detector，集成大型语言模型实时分析新闻文章的主题、语调、政治倾向和事实，并通过专家访谈与消费者调研验证了该工具在赋能用户批判性参与媒体内容方面的作用。
2025-04-28 cs.CY cs.HC
Shifting Polarization and Twitter News Influencers between two U.S. Presidential Elections
基于2016与2020年美国大选期间数亿条推文，研究政治信息扩散和影响者构成，发现双方极化加剧、顶级影响者更替率高且媒体影响者部分被政治及无隶属影响者取代。
2021-11-03 cs.CY cs.SI
Hope vs. Hate: Understanding User Interactions with LGBTQ+ News Content in Mainstream US News Media through the Lens of Hope Speech
Rochester Institute of Technology（罗切斯特理工学院）；Drexel University（德雷塞尔大学）
本文基于百万级YouTube评论构建希望言论分类器，结合专家指导的3,750例标注数据集，分析用户对LGBTQ+新闻的互动，并揭示政治信念对标注与模型判断的影响。
2025-10-19 cs.CL cs.CY cs.LG
Toxic Synergy Between Hate Speech and Fake News Exposure
该研究通过分析Twitter数据，探讨仇恨言论与假新闻接触的关联，发现仇恨言论发布者接触的可信新闻占比更低，关联因目标群体不同存在党派倾向差异，表明二者治理存在协同效应。
2024-04-11 cs.CY cs.SI
Political Ideology and Polarization of Policy Positions: A Multi-dimensional Approach
The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校）；University of Pittsburgh（匹兹堡大学）；Rutgers University（罗格斯大学）
分析意识形态和两极分化对我们理解现代政治具有重要意义。最近的研究在理解意识形态偏见（即，新闻媒体的左右光谱。在本书中，我们采用了一种新的、更微妙的方法来研究意识形态，这种方法是基于意识形态在所讨论的问题上的左翼或右翼立场。与政治学的理论账户相一致，我们将意识形态视为一个多维的结构，并介绍了第一个历时性的新闻文章数据集，其意识形态立场由训练有素的政治科学家和语言学家在段落水平上进行注释。我们展示，通过控制作者的立场，我们的方法允许量化和时间的测量和分析的极化作为一个多维的意识形态距离。我们进一步提出了基线模型的意识形态预测，概述了一个具有挑战性的任务，不同于立场检测。
2022-05-04 cs.CL cs.CY
Images and Misinformation in Political Groups: Evidence from WhatsApp in India
WhatsApp是传播新闻和谣言的主要媒介，通常以图像形式共享。我们研究了印度大量以政治为导向的WhatsApp群组，重点关注2019年印度全国大选之前的时期。通过标记随机和流行图像的样本，我们发现大约13%的共享图像是已知的错误信息，大多数属于三种类型的图像。机器学习方法可以用来预测病毒图像是否是错误信息，但随着时间的推移，内容的变化是脆弱的。
2020-05-19 cs.CY cs.SI
Reliability of Content and Echo Chambers on YouTube during the COVID-19 Debate
不准确及误导性信息的传播可能会改变行为并使危机管理复杂化，尤其是在COVID-19疫情等紧急情况下。本文旨在通过评估YouTube上的新闻消费来研究COVID-19大流行期间的信息扩散。首先，我们分析了超过200万用户对68个YouTube频道发布的13，000个视频的参与，这些视频带有政治偏见和事实核查指数。然后，我们研究了每个用户的政治偏好与他们对可疑（即，事实核查不佳）和可靠的信息。我们的研究结果，量化使用的措施，从信息论，提供证据的回声室存在两个方面代表的政治偏见和可信度的信息渠道。我们观察到，回声室结构不能再现后，适当地随机化用户的交互模式。此外，我们观察到用户的政治偏见和他们的倾向，消费高度可疑的新闻之间的关系。
2022-11-29 cs.CY physics.soc-ph
Social media algorithms can curb misinformation, but do they?
本文指出Guess等人的研究未考虑2020年美国大选后Facebook的临时算法调整，这些调整减少了控制组虚假信息量，可能导致读者误判算法对政治虚假信息的实际影响。
2024-09-27 cs.CY cs.SI
Political Biases on X before the 2025 German Federal Election
本研究使用算法审计工具分析436名德国政客的X帖子，发现X默认信息流过度呈现极右翼AfD内容，指出参与度指标和政党归属相关因素导致了政治不代表性。
2025-02-18 cs.CY cs.SI
Clash of the models: Comparing performance of BERT-based variants for generic news frame detection
University of Bern（伯尔尼大学）
本文比较了BERT、RoBERTa、DeBERTa、DistilBERT和ALBERT在通用新闻框架检测中的性能，提出了多种经过微调的模型，并构建了一个基于瑞士选举语境的标注数据集以测试框架分析的上下文鲁棒性。
2026-03-27 cs.CL cs.CY
CobWeb: A Research Prototype for Exploring User Bias in Political Fact-Checking
事实核查中用户偏见的影响尚未从用户体验的角度进行广泛探讨。我们将用户偏见估计为用户对新闻源的感知声誉的函数（例如，具有自由信念的用户可能倾向于信任自由源）。我们建立了一个界面，在事实核查任务的背景下，估计用户偏见的作用进行沟通。我们还探讨了帮助用户可视化他们检测到的偏见水平的实用程序。我们系统的80%的用户发现，用户偏见指标的存在对于判断政治主张的真实性很有用。
2019-07-08 cs.CY cs.IR
Revealing the Hidden Patterns of News Photos: Analysis of Millions of News Photos Using GDELT and Deep Learning-based Vision APIs
Qatar Computing Research Institute（卡塔尔计算研究所）；Hamad Bin Khalifa University（哈马德·本·哈利法大学）
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。
2016-03-24 cs.CV cs.CY cs.IR
Neutralizing the Narrative: AI-Powered Debiasing of Online News Articles
New York University Abu Dhabi（纽约大学阿布扎比分校）
本研究提出一个AI驱动的框架，利用GPT-4o Mini等LLMs，通过两阶段方法（偏见检测和迭代去偏）处理超过30,000篇新闻文章，揭示媒体偏见变化，促进新闻公平性。
2025-04-04 cs.CL cs.CY
Examining the consumption of radical content on YouTube
尽管相对于其他社交媒体平台，YouTube的研究还不够深入，但它可以说是世界上最大、最具吸引力的在线媒体消费平台。最近，YouTube的规模引发了人们的担忧，即YouTube用户正在通过有偏见的推荐和表面上与政治无关的反觉醒频道的组合而变得激进，这两者都被声称直接关注激进的政治内容。在这里，我们使用一个由30多万美国人组成的代表性小组以及他们在2016年1月至2019年12月期间在YouTube上和YouTube外的个人浏览行为来测试这一假设。使用一组标记的政治新闻频道，我们发现YouTube上的新闻消费主要由主流和中间派来源主导。极右翼内容的消费者虽然比平均水平更投入，但在新闻消费者中所占的比例很小且稳定。然而，反觉醒内容的消费（定义为反对进步的知识分子和政治议程）的受欢迎程度稳步增长，并与平台外极右翼内容的消费相关。我们没有发现任何证据表明，与极右翼内容的接触是由YouTube的系统性推荐引起的，我们也没有发现明确的证据表明反觉醒频道是通往极右翼的门户。相反，YouTube上的政治内容消费似乎反映了整个网络的个人偏好。
2022-02-14 cs.CY cs.IR cs.SI
An evaluation of LLMs for political bias in Western media: Israel-Hamas and Ukraine-Russia wars
本研究利用LLMs分析西方媒体在以色列-哈马斯和乌克兰-俄罗斯战争中的政治偏见，发现不同模型对偏见的识别存在差异，且媒体报道风格随事件变化而变化。
2026-01-05 cs.AI cs.CL cs.CY
The Shapes of the Fourth Estate During the Pandemic: Profiling COVID-19 News Consumption in Eight Countries
本研究提出新方法测量八国媒体受众政治倾向分布，通过高保真COVID-19推文数据集和用户地理位置提取，发现多数国家呈双峰倾向分布，并验证新的媒体偏见估计与现有得分高度相关，揭示COVID-19新闻消费模式。
2023-08-02 cs.CY cs.SI physics.soc-ph
Global Crises and National Policies: A Large Scale Analysis of Political Content in German Language Online Media
Berliner Hochschule für Technik（柏林技术高等学院）；Einstein Center Digital Future（爱因斯坦数字未来中心）
本研究分析2019-2022年德语在线媒体的数百万篇文章和推文，发现国际危机可同步传统媒体政治内容，其自动化政治分析能提升媒体透明度与公共话语平衡性。
2026-08-20 cs.CY cs.IR cs.LG
Suffering from Vaccines or from Government? : Partisan Bias in COVID-19 Vaccine Adverse Events Coverage
Underscore（Underscore公司）；KAIST（韩国科学技术院）；Seoul National University（首尔国立大学）
疫苗不良事件被认为是一个相对客观的衡量标准，不受政治两极分化的影响。然而，真实世界的数据显示了总统不支持率与不良事件的主观严重程度之间的相关性。本文利用语言模型对疫苗相关文章的主题和新闻评论的政治倾向进行分类，研究了新冠疫苗不良事件报道中的党派偏见。基于来自52家主要报纸公司的9万篇新闻文章，我们发现保守派媒体倾向于比自由派媒体更频繁地报道不良事件，而报道本身与真实世界不良事件的严重程度在统计学上不相关。支持保守反对党的用户更有可能从新闻平台上的2.3K随机抽样文章中撰写热门评论。这项研究表明，即使在大多数人口接种疫苗之后，两党合作仍然可以在形成关于COVID疫苗的公众舆论方面发挥重要作用
2022-11-19 cs.CL cs.CY cs.SI
LLMs left, right, and center: Assessing GPT's capabilities to label political bias from web domains
University of Cambridge（剑桥大学）；Leverhulme Centre for the Future of Intelligence（勒沃休姆未来智能中心）
本研究评估 GPT-4 仅凭 URL 对新闻网站政治偏见进行七级分类的能力，发现其与 MBFC 评级高度相关，但存在大量弃权、中间派分类不足和轻微左倾偏差，建议作为人工判断的补充工具使用。
2024-10-22 cs.AI cs.CL cs.CY
