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首页> 外文期刊>Behavior Research Methods >Exploring media bias with semantic analysis tools: validation of the Contrast Analysis of Semantic Similarity (CASS)
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Exploring media bias with semantic analysis tools: validation of the Contrast Analysis of Semantic Similarity (CASS)

机译：使用语义分析工具探索媒体偏见：语义相似度对比分析（CASS）的验证

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Text-analytic methods have become increasingly popular in cognitive science for understanding differences in semantic structure between documents. However, such methods have not been widely used in other disciplines. With the aim of disseminating these approaches, we introduce a text-analytic technique (Contrast Analysis of Semantic Similarity, CASS, www.casstools.org), based on the BEAGLE semantic space model (Jones & Mewhort, Psychological Review, 114, 1–37, 2007) and add new features to test between-corpora differences in semantic associations (e.g., the association between democrat and good, compared to democrat and bad). By analyzing television transcripts from cable news from a 12-month period, we reveal significant differences in political bias between television channels (liberal to conservative: MSNBC, CNN, FoxNews) and find expected differences between newscasters (Colmes, Hannity). Compared to existing measures of media bias, our measure has higher reliability. CASS can be used to investigate semantic structure when exploring any topic (e.g., self-esteem or stereotyping) that affords a large text-based database.
机译：文本分析方法已经在认知科学中变得越来越流行，以了解文档之间语义结构的差异。但是，这种方法尚未在其他学科中广泛使用。为了传播这些方法，我们基于BEAGLE语义空间模型（Jones＆Mewhort，Psychological Review，114，第1页，第1期）引入了一种文本分析技术（语义相似度对比分析，CASS，www.casstools.org）。 ，第37页，2007年）并添加了新功能，以测试语义关联中的语料库间差异（例如，与民主者和坏者相比，民主者与善者之间的关联）。通过分析12个月内有线电视新闻的电视成绩单，我们揭示了电视频道之间的政治偏见（从保守到保守：MSNBC，CNN，FoxNews）存在显着差异，并发现了新闻播音员（Colmes，Hannity）之间的预期差异。与现有的媒体偏见衡量相比，我们的衡量具有更高的可靠性。当探索提供大型基于文本的数据库的任何主题（例如，自尊或刻板印象）时，CASS可以用于调查语义结构。

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