뉴스 기사에서의 미디어 편향 자동 식별: 학제간 문헌 검토

미디어 편향, 즉 기울어진 뉴스 보도는 보도된 주제에 대한 대중의 인식에 강한 영향을 미칠 수 있다. 사회 과학 분야에서는 지난 수십 년간 미디어 편향을 설명하는 포괄적인 모델과 효과적이지만 종종 수동적이고 따라서 번거로운 분석 방법이 개발되었다. 반면, 컴퓨터 과학에서는 빠르고 자동화된 확장 가능한 방법이 제공되고 있지만, 미디어 편향을 체계적으로 분석하는 접근법은 거의 없다. 컴퓨터 과학에서 미디어 편향을 분석하는 데 사용되는 모델은 사회 과학에서 확립된 모델에 비해 더 단순한 경향이 있으며, 기술적으로 우수한 접근법에도 불구하고 반드시 가장 긴급한 실질적 질문들을 다루지는 않는다. 따라서 미디어 편향에 대한 컴퓨터 과학 연구는 사회 과학에서 개발된 미디어 편향 연구 모델과 컴퓨터 과학의 자동화 방법을 더 긴밀하게 통합함으로써 이득을 볼 수 있다. 이 논문은 먼저 사회 과학의 최첨단을 프레임워크에 매핑하여 컴퓨터 과학의 접근법이 적용될 수 있는 공유 개념적 이해를 확립한다. 다음으로, 우리는 다양한 형태의 미디어 편향을 조사하고 각 형태가 사회 과학에서 어떻게 분석되는지를 검토한다. 각 형태에 대해 우리는 해당 분석을 (반)자동화하는 데 적합한 컴퓨터 과학의 방법론을 논의한다. 우리의 검토는 자연어 처리 분야에서 주로 미디어 편향에 대해 논의된 각 형태에 대해 이미 적합한 자동화된 방법이 컴퓨터 과학에서 사용 가능하다는 것을 제안하며, 이 분야에서 컴퓨터 과학의 유망한 추가 연구를 위한 여러 방향을 열어준다.