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Detecting Shifts in Public Opinion: A Big Data Study of Global News Content

机译：发现舆论变化：全球新闻内容的大数据研究

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Rapid changes in public opinion have been observed in recent years about a number of issues, and some have attributed them to the emergence of a global online media sphere [1,2]. Being able to monitor the global media sphere, for any sign of change, is an important task in politics, marketing and media analysis. Particularly interesting are sudden changes in the amount of attention and sentiment about an issue, and their temporal and geographic variations. In order to automatically monitor media content, to discover possible changes, we need to be able to access sentiment across various languages, and specifically for given entities or issues. We present a comparative study of sentiment in news content across several languages, assembling a new multilingual corpus and demonstrating that it is possible to detect variations in sentiment through machine translation. Then we apply the method on a number of real case studies, comparing changes in media coverage about Weinstein, Trump and Russia in the US, UK and some other EU countries.
机译：近年来，关于许多问题的舆论迅速变化，有一些将其归因于全球在线媒体领域的出现[1,2]。能够监视全球媒体领域的任何变化迹象，是政治，市场营销和媒体分析中的一项重要任务。特别令人感兴趣的是，对一个问题的关注度和情感量的突然变化，以及它们在时间和地理上的变化。为了自动监视媒体内容，发现可能的变化，我们需要能够跨各种语言（特别是针对给定的实体或问题）访问情绪。我们对几种语言的新闻内容中的情感进行了比较研究，建立了一个新的多语言语料库，并证明可以通过机器翻译检测情感变化。然后，我们将该方法应用于大量实际案例研究中，比较了美国，英国和其他一些欧盟国家中有关温斯坦，特朗普和俄罗斯的媒体报道变化。

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