NELA-PS：用于研究地方新闻生态系统的粉红泥新闻文章数据集
NELA-PS: A Dataset of Pink Slime News Articles for the Study of Local News Ecosystems
AI总结：
针对粉红泥新闻机构自动生产低质量党派内容并利用地方信息真空的问题，本文构建了包含1093个来源、时间跨度2.5年的超790万篇文章数据集，以支持相关未来研究。
摘要：
粉红泥新闻机构自动生产低质量、通常带有党派色彩的内容，并将其包装成真实的地方新闻。鉴于地方新闻受美国人信任，且因财务困境日益关停，粉红泥新闻机构有可能利用地方信息真空。然而，对粉红泥生产实践和策略的理解仍存在空白，尤其是随时间推移的演变。因此，为支持该领域的未来研究，我们构建了一个数据集，包含来自1093个粉红泥来源、时间跨度达2.5年的超过790万篇文章。
英文摘要：
Pink slime news outlets automatically produce low-quality, often partisan content that is framed as authentic local news. Given that local news is trusted by Americans and is increasingly shutting down due to financial distress, pink slime news outlets have the potential to exploit local information voids. Yet, there are gaps in understanding of pink slime production practices and tactics, particularly over time. Hence, to support future research in this area, we built a dataset of over 7.9M articles from 1093 pink slime sources over 2.5 years.
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。
