মিডিয়া পোলারাইজেশন বিশ্লেষণ করা: কিভাবে সম্প্রচারিত সংবাদ ভাষা অনলাইন আলোচনার আকার দেয়

লিঙ্কের টেবিল

বিমূর্ত এবং ভূমিকা

সম্পর্কিত কাজ

অধ্যয়ন 1: ব্রডকাস্ট মিডিয়া ল্যাঙ্গুয়েজে শব্দার্থিক পোলারিটির বিবর্তন (2010-2020)

অধ্যয়ন 2: যে শব্দগুলি 2020 সালে ফক্স নিউজ এবং সিএনএন-এর মধ্যে শব্দার্থিক পোলারিটি চিহ্নিত করে

অধ্যয়ন 3: ব্রডকাস্ট মিডিয়া ভাষার শব্দার্থিক মেরুকরণ কীভাবে সোশ্যাল মিডিয়া ডিসকোর্সে শব্দার্থিক পোলারিটির পূর্বাভাস দেয়

আলোচনা এবং নৈতিকতা বিবৃতি

পরিশিষ্ট এবং রেফারেন্স

বিমূর্ত

গত এক দশকে অনলাইন সংবাদের বৃদ্ধির সাথে, রাজনৈতিক বক্তৃতা এবং সংবাদ খরচের উপর অভিজ্ঞতামূলক গবেষণা ফিল্টার বুদবুদ এবং ইকো চেম্বারের ঘটনার উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করেছে। তবুও সম্প্রতি, পণ্ডিতরা এই ধরনের ঘটনার প্রভাবের আশেপাশে সীমিত প্রমাণ প্রকাশ করেছেন, যার ফলে কেউ কেউ যুক্তি দেখান যে সংবাদ শ্রোতা জুড়ে পক্ষপাতদুষ্ট বিচ্ছিন্নতা শুধুমাত্র অনলাইন সংবাদ ব্যবহার দ্বারা সম্পূর্ণরূপে ব্যাখ্যা করা যায় না এবং প্রথাগত উত্তরাধিকার মিডিয়ার ভূমিকা জনসাধারণের বক্তৃতা মেরুকরণে গুরুত্বপূর্ণ হতে পারে। বর্তমান ঘটনাকে ঘিরে। এই কাজে, আমরা সম্প্রচারিত সংবাদ মাধ্যমের ভাষা এবং সোশ্যাল মিডিয়া বক্তৃতার মধ্যে সম্পর্ক অনুসন্ধান করে অনলাইন এবং আরও ঐতিহ্যবাহী মিডিয়া উভয়কে অন্তর্ভুক্ত করার জন্য বিশ্লেষণের সুযোগ প্রসারিত করি। সিএনএন এবং ফক্স নিউজের এক দশকের মূল্যের ক্লোজড ক্যাপশন (2.1 মিলিয়ন স্পিকার টার্ন) এবং টুইটার থেকে টপিকলি সংশ্লিষ্ট বক্তৃতা বিশ্লেষণ করে, আমরা আমেরিকার দুটি প্রধান সম্প্রচার নেটওয়ার্কের মধ্যে শব্দার্থিক মেরুকরণ পরিমাপের জন্য একটি অভিনব কাঠামো প্রদান করি যাতে দেখা যায় এই আউটলেটগুলির মধ্যে শব্দার্থিক মেরুকরণ। বিবর্তিত হয়েছে (অধ্যয়ন 1), শীর্ষে (অধ্যয়ন 2) এবং গত এক দশক জুড়ে টুইটারে (অধ্যয়ন 3) পক্ষপাতমূলক আলোচনাকে প্রভাবিত করেছে। আমাদের ফলাফলগুলি দুটি চ্যানেলের মধ্যে কতটা গুরুত্বপূর্ণ কীওয়ার্ডগুলি নিয়ে আলোচনা করা হয়েছে তাতে মেরুকরণের একটি তীক্ষ্ণ বৃদ্ধি দেখায়, বিশেষ করে 2016 এর পরে, 2020 সালে সামগ্রিকভাবে সর্বোচ্চ চূড়াগুলি ঘটবে৷ অভিন্ন কীওয়ার্ডগুলিকে কীভাবে প্রাসঙ্গিকভাবে আলোচনা করা হয় তাতে সবেমাত্র কোনো ভাষাগত ওভারল্যাপ নয়। আরও, আমরা স্কেলে প্রদর্শন করি, কীভাবে সম্প্রচার মিডিয়া ভাষায় এই ধরনের পক্ষপাতমূলক বিভাজন টুইটারে (এবং বিপরীতে) শব্দার্থিক পোলারিটি প্রবণতাকে উল্লেখযোগ্যভাবে আকার দেয়, প্রথমবারের মতো অভিজ্ঞতামূলকভাবে লিঙ্ক করে, কীভাবে অনলাইন আলোচনা টেলিভিশন মিডিয়া দ্বারা প্রভাবিত হয়। আমরা দেখাই যে কীভাবে টিভিতে অনুরূপ সংবাদ ইভেন্টগুলির বিরোধী মিডিয়া বর্ণনার বৈশিষ্ট্যযুক্ত ভাষা অনলাইনে পক্ষপাতমূলক আলোচনার মাত্রা বাড়িয়ে তুলতে পারে। এই লক্ষ্যে, অনলাইন গণতান্ত্রিক বক্তৃতাকে সমর্থন করার পরিবর্তে টিভিতে মিডিয়া মেরুকরণ কীভাবে প্রতিবন্ধকতায় গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে তার জন্য আমাদের কাজের প্রভাব রয়েছে।

ভূমিকা

প্রতিষ্ঠানগুলি কীভাবে কাজ করে, রাজনৈতিক নেতারা কীভাবে যোগাযোগ করে এবং সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণভাবে, নাগরিকরা কীভাবে রাজনীতিতে নিযুক্ত হন তা প্রভাবিত করে গণমাধ্যম গণতান্ত্রিক প্রক্রিয়াগুলিতে একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে (McLeod, Scheufele, and Moy 1999)। যদিও এটা কোন আশ্চর্যের বিষয় নয় যে আমেরিকার দুটি রাজনৈতিক বিভাজন বিভিন্ন ভাষায় কথা বলে (ওয়েস্টফল এট আল। 2015), গবেষণায় আরও দেখা গেছে যে সাম্প্রতিক বছরগুলিতে, বিশেষ করে সম্প্রচারিত খবরে (Horning 2018) সংবাদ মাধ্যমের পক্ষপাতমূলক ভাষা তীব্রভাবে বৃদ্ধি পেয়েছে। জনসাধারণকে তাদের চারপাশের ঘটনাগুলি বুঝতে সাহায্য করার জন্য সংবাদের ব্যবহার অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। এজেন্ডা সেটিং থিওরি অনুসারে, বর্তমান ঘটনাগুলিকে ফ্রেম এবং উপস্থাপন করার জন্য মিডিয়া যে ভাষা ব্যবহার করে তা প্রভাবিত করে কিভাবে জনসাধারণ বুঝতে পারে কোন সমস্যাগুলি গুরুত্বপূর্ণ (McCombs 1997; Russell Neuman et al. 2014)।

যদিও কারও কারও ধারণা হতে পারে যে ওয়েবসাইট এবং সোশ্যাল মিডিয়ার মাধ্যমে অনলাইন সংবাদের বিস্ফোরক বৃদ্ধির মধ্যে মূলধারার উত্তরাধিকারী মিডিয়া প্রাসঙ্গিকতা হ্রাস পাচ্ছে, আমেরিকান সংবাদের ব্যবহার এখনও টেলিভিশন থেকে অত্যধিক, যা জনসাধারণের জুড়ে অনলাইন সংবাদ খরচের প্রায় পাঁচগুণ বেশি। (অ্যালেন এট আল। 2020)। এই ধারণা থাকা সত্ত্বেও যে টিভি সংবাদের খরচ সংবাদ পড়ার চেয়ে "প্যাসিভ" হয়, গবেষণা দেখায় যে লোকেরা অনলাইন সংবাদের চেয়ে টেলিভিশনের সংবাদগুলি ভালভাবে স্মরণ করার প্রবণতা রাখে (Eveland, Seo, and Marton 2002)। অধিকন্তু, টিভি বনাম ইন্টারনেট সংবাদ খরচের তুলনামূলক একটি সাম্প্রতিক সমীক্ষায় দেখা গেছে যে অনলাইন সংবাদের চেয়ে চারগুণ বেশি আমেরিকান যারা টিভির মাধ্যমে পক্ষপাতী-বিচ্ছিন্ন। প্রকৃতপক্ষে, টিভি সংবাদ শ্রোতারা ওভারটাইম তাদের পক্ষপাতমূলক সংবাদ ডায়েট বজায় রাখার সম্ভাবনা কয়েকগুণ বেশি, এবং তাদের উত্স অনেক সংকীর্ণ যেখানে এমনকি পক্ষপাতদুষ্ট অনলাইন সংবাদ পাঠকরাও বিভিন্ন উত্স থেকে গ্রহণ করার প্রবণতা রাখে (Muise et al. 2022)।

তবুও মিডিয়া মেরুকরণ এবং পরবর্তী পাবলিক ডিসকোর্সের উপর অধ্যয়নগুলি অত্যধিকভাবে অনলাইন সামগ্রীর উপর ভিত্তি করে (গারিমেলা এট আল। 2021)। উদাহরণস্বরূপ, এমনকি গবেষণা যা ঐতিহ্যবাহী সংবাদ আউটলেট থেকে ডেটা বিশ্লেষণ করে, শুধুমাত্র সংবাদপত্র, টিভি শো, এবং রেডিও প্রোগ্রামগুলির অফিসিয়াল টুইটার অ্যাকাউন্ট থেকে করা টুইটগুলির উপর নির্ভর করে এই উত্তরাধিকারী মিডিয়া উত্সগুলি (Recuero, Soares, এবং Gruzd) থেকে সরাসরি ট্রান্সক্রিপশনের পরিবর্তে 2020)। এটি এই কারণে যে অনলাইন তথ্যের বিপরীতে, লিগ্যাসি মিডিয়া ডেটা (যেমন, বন্ধ ক্যাপশন) সংগ্রহ করা কঠিন, দ্রুত প্রাক-প্রক্রিয়াকরণের জন্য বেমানান ফর্ম্যাটে বিদ্যমান (যেমন, এসআরটি ফাইল) এবং বিভিন্ন প্রতিষ্ঠানে ছড়িয়ে ছিটিয়ে রয়েছে যেখানে শেয়ার করার জন্য প্রণোদনা নেই। শিক্ষাবিদদের সাথে ডেটা। তাই, মূলধারার উত্তরাধিকার মিডিয়া অনলাইন বক্তৃতাকে কীভাবে প্রভাবিত করে তার অনেক কিছুই অজানা।

সেই অর্থে, আমেরিকার দুটি বৃহত্তম নিউজ স্টেশন থেকে 24 ঘন্টা-সম্প্রচারিত টিভি নিউজ প্রোগ্রামগুলির এক দশকের মূল্যের বন্ধ ক্যাপশনের আমাদের বিশ্লেষণটি সম্প্রচার মাধ্যমের ভাষাগত মেরুকরণ সময়ের সাথে কীভাবে বিকশিত হয়েছে এবং কীভাবে এটি সামাজিকভাবে প্রভাবিত করেছে তা অভিজ্ঞতামূলকভাবে প্রদর্শন করার একটি অনন্য সুযোগ উপস্থাপন করে। মিডিয়া বক্তৃতা। এই কাজে, আমরা পরীক্ষা করি কিভাবে সম্প্রচার মিডিয়া ভাষার শব্দার্থগত পার্থক্য গত 11 বছরে সিএনএন এবং ফক্স নিউজের (অধ্যয়ন 1) মধ্যে বিকশিত হয়েছে, কোন শব্দগুলি সম্প্রচার মিডিয়া ভাষার শব্দার্থিক পোলারিটি শিখরগুলির বৈশিষ্ট্যযুক্ত (অধ্যয়ন 2), শব্দার্থিক কিনা টিভি নিউজ ল্যাঙ্গুয়েজের মেরুতা সোশ্যাল মিডিয়া ডিসকোর্সে মেরুকরণের প্রবণতা এবং কীভাবে ভাষা একে অপরের সাথে সম্পর্কগত নিদর্শনগুলিকে চালিত করতে ভূমিকা পালন করে তা পূর্বাভাস দেয় (অধ্যয়ন 3)।

অধ্যয়ন 1-এ, আমরা প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণের (NLP) কৌশলগুলিকে একটি পদ্ধতির বিকাশের জন্য ব্যবহার করি যা পরিমাণগতভাবে ক্যাপচার করে কিভাবে 2010 থেকে 2020 সাল পর্যন্ত CNN এবং Fox News-এর মধ্যে শব্দার্থিক মেরুকরণ বিকশিত হয়েছে সামাজিকভাবে কতটা গুরুত্বপূর্ণ, তথাপি রাজনৈতিকভাবে বিভক্ত বিষয়গুলি ( বর্ণবাদ, ব্ল্যাক লাইভস ম্যাটার, পুলিশ, অভিবাসন, জলবায়ু পরিবর্তন এবং স্বাস্থ্যসেবা) দুটি নিউজ চ্যানেল আলোচনা করে। তারপরে আমরা 2020 সালে প্রতিটি স্টেশন কীভাবে টপিকাল কীওয়ার্ডগুলি নিয়ে আলোচনা করে তার সবচেয়ে ভবিষ্যদ্বাণী করে যে প্রাসঙ্গিক টোকেনগুলি বের করে এই স্পাইকগুলি কী হতে পারে তা ভাষাগতভাবে আনপ্যাক করার জন্য গভীর শিক্ষার জন্য একটি মডেল ব্যাখ্যা কৌশল ব্যবহার করি (অধ্যয়ন 2)। সম্প্রচার মিডিয়া ভাষার পক্ষপাতমূলক প্রবণতাগুলি সোশ্যাল মিডিয়া বক্তৃতায় মেরুত্বের ধরণগুলিকে প্রভাবিত করে কিনা তা তদন্ত করতে, আমরা @CNN এবং @FoxNews (অধ্যয়ন 3) এর উত্তরে টুইটার দর্শকদের জুড়ে দুটি টিভি নিউজ স্টেশনের মধ্যে শব্দার্থিক মেরুকরণের পূর্বাভাস দেয় কিনা তা পরীক্ষা করার জন্য আমরা গ্রেঞ্জার কার্যকারণ ব্যবহার করি। . পরিশেষে যে ভাষাটি গ্র্যাঞ্জার-কারণিক সম্পর্ককে চালিত করে তা বোঝার জন্য কীভাবে টেলিভিশনের সংবাদের শব্দার্থিক পোলারিটি প্রবণতাগুলি Twitter ব্যবহারকারী জুড়ে (এবং এর বিপরীতে) প্রভাবিত করে, আমরা এমন টোকেনগুলি সনাক্ত করি যেগুলি টিভি বনাম টুইটারে টপিকাল কীওয়ার্ডগুলি কীভাবে আলোচনা করা হয় তার সবচেয়ে ভবিষ্যদ্বাণী করে। , ল্যাগ দৈর্ঘ্য দ্বারা পৃথক করা হয় যা গ্রেঞ্জার-কারণগত তাত্পর্যের সাথে সঙ্গতিপূর্ণ। আমাদের অবদান নিম্নরূপ:

• সময়ের সাথে কিভাবে শব্দার্থিক মেরুকরণ বিকশিত হয় তার সাথে যুক্ত সাময়িকতা বিবেচনা করে আমরা দুটি সত্তার মধ্যে শব্দার্থিক মেরুকরণের পরিমাণ নির্ধারণের জন্য একটি অভিনব কাঠামো প্রদান করি। পূর্ববর্তী গবেষণা যা একটি একক অনুদৈর্ঘ্য ডেটা ডাম্প থেকে সামগ্রিক পরিমাপ হিসাবে মেরুকরণের পরিমাণ নির্ধারণ করে, প্রায়শই মূল সাময়িক গতিশীলতা এবং সময় জুড়ে কীভাবে মেরুতা প্রকাশ পায় তার প্রসঙ্গগুলি ছেড়ে দেয়। আমাদের ফ্রেমওয়ার্ক অস্থায়ী বৈশিষ্ট্যের সাথে প্রাসঙ্গিক শব্দ এম্বেডিং ব্যবহার করে ডায়াক্রোনিক শিফ্ট কম্পিউট করে সাময়িক ওঠানামাকে অন্তর্ভুক্ত করে।

• গত 11 বছরে সম্প্রচার মাধ্যমের শব্দার্থিক মেরুকরণ কীভাবে বিকশিত হয়েছে তা দেখানোর জন্য, আমরা 2020 এর উচ্চতাকে চালিত করে এমন প্রাসঙ্গিক ভাষা বোঝার জন্য বৈশিষ্ট্যযুক্ত টোকেনগুলিকে প্রক্সি হিসাবে চিহ্নিত করার জন্য ইন্টিগ্রেটেড গ্রেডিয়েন্ট ব্যবহার করে মেট্রিক হিসাবে মেট্রিক হিসাবে মেরুকরণের নিছক পরিমাণ প্রদানের বাইরে চলে যাই। দুটি সংবাদ স্টেশনের মধ্যে শব্দার্থিক মেরুত্বে।

• আমরা এই প্রশ্নটি সম্বোধন করি যে কিভাবে এবং কিভাবে টেলিভিশন সংবাদের ভাষাতে মেরুকরণ টুইটার জুড়ে শব্দার্থিক মেরুত্বের প্রবণতা পূর্বাভাস দেয়, অনলাইন শ্রোতারা কীভাবে টিভি সংবাদের ভাষা দ্বারা তাদের বক্তৃতায় আকৃতির হয় তার নতুন প্রমাণ প্রদান করে - একটি গুরুত্বপূর্ণ লিঙ্ক যা অভিজ্ঞতাগতভাবে প্রতিষ্ঠিত হয়নি পূর্ববর্তী গবেষণায়।

• পরিশেষে, আমরা মডেল ব্যাখ্যা ব্যবহার করি বিভিন্ন সত্তা থেকে আভিধানিক বৈশিষ্ট্যগুলি বের করার জন্য, কোন শব্দগুলি সম্প্রচারিত মিডিয়া ভাষা কীভাবে টুইটার বক্তৃতাকে আকার দেয় এবং এর বিপরীতে গুরুত্বপূর্ণ গ্রেঞ্জার-কার্যক প্যাটার্নগুলি চালিত করে তা দেখানোর জন্য, যার ফলে ভাষা যেভাবে মুখ্য ভূমিকা পালন করে তা হাইলাইট করে অনলাইন আলোচনা এবং সম্প্রচার মিডিয়া ভাষার মধ্যে শব্দার্থিক মেরুতা সম্পর্ক ড্রাইভিং.

টিভিতে অনুরূপ সংবাদ ইভেন্টগুলি সম্পর্কে মিডিয়ার বিরোধিতাকারী বর্ণনার বৈশিষ্ট্যযুক্ত ভাষা কীভাবে অনলাইনে পক্ষপাতমূলক বক্তৃতার মাত্রা বাড়িয়ে তুলতে পারে তা পরিমাপ করার জন্য আমাদের অনুসন্ধানগুলি প্রথমগুলির মধ্যে একটি। এই কাজের ফলাফলগুলি যোগাযোগ গবেষণায় সাম্প্রতিক স্কলারশিপকে সমর্থন করে, যা তাত্ত্বিক করে যে মিডিয়া এবং পাবলিক এজেন্ডা উভয়ই একে অপরকে প্রভাবিত করতে পারে এবং এই ধরনের গতিশীলতা জনসাধারণ যেভাবে বক্তৃতায় জড়িত থাকে তার মেরুকরণ করতে পারে, যার ফলে গণতান্ত্রিক সিদ্ধান্ত গ্রহণকে প্রভাবিত করে- বড়