এই কাগজটি CC BY-NC-ND 4.0 DEED লাইসেন্সের অধীনে arxiv-এ উপলব্ধ।
লেখক:
(1) বৃশা জৈন, স্বাধীন গবেষক ভারত এবং [email protected];
(2) মাইনাক মন্ডল, আইআইটি খড়গপুর ভারত এবং [email protected]।
এই কাজে, আমরা ভারতীয় সাংবাদিক-রাজনীতিবিদ মিথস্ক্রিয়ায় সাধারণ পক্ষপাত উন্মোচন করার জন্য প্রাথমিকভাবে পরিমাণগত বিশ্লেষণ করেছি। বিশেষত, আমরা পরিসংখ্যানগত পরীক্ষা, আবেগ বিশ্লেষণ এবং সংগৃহীত টুইটগুলির বিষয় বিশ্লেষণ ব্যবহার করে ফ্রিকোয়েন্সি বিশ্লেষণ করেছি।
মিথস্ক্রিয়া ফ্রিকোয়েন্সি এবং জনপ্রিয়তার পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণ: সাংবাদিক এবং রাজনীতিবিদদের মধ্যে মিথস্ক্রিয়ার ফ্রিকোয়েন্সিতে লিঙ্গ পক্ষপাত বিশ্লেষণ করতে, আমরা রাজনীতিবিদদের লিঙ্গ জুড়ে সাংবাদিক এবং রাজনীতিবিদদের মধ্যে টুইটের জনপ্রিয়তা পরীক্ষা করি। সাংবাদিকরা যদি প্রকৃতপক্ষে লিঙ্গ পক্ষপাতের প্রচার করে, আমরা আশা করি যে নারী রাজনীতিবিদদের উল্লেখ করার তুলনায় পুরুষ সাংবাদিকদের দ্বারা পুরুষ রাজনীতিবিদদের উল্লেখ করে আরও টুইট দেখতে পাবেন। আমরা আশা করি মহিলা সাংবাদিকরা পুরুষ রাজনীতিবিদদের সম্পর্কে কম বা বেশি টুইট করবেন যতটা তারা মহিলা রাজনীতিবিদদের সম্পর্কে করেন। রাজনীতিবিদদের টুইট সাংবাদিকদের কাছ থেকে পাওয়া ট্র্যাকশনে লিঙ্গগত পক্ষপাতিত্ব পরীক্ষা করতে, আমরা টুইটগুলির জনপ্রিয়তাও পরীক্ষা করি (এই টুইটগুলির জন্য রিটুইট, উত্তর এবং পছন্দের মাধ্যমে)। আমরা ক্রুস্কাল-ওয়ালিস এইচ-টেস্ট ব্যবহার করি টুইটের বিভিন্ন বিভাগে উল্লেখযোগ্য পার্থক্য বিদ্যমান কিনা তা নির্ধারণ করতে। তদুপরি, আমরা আমাদের চারটি বিভাগে জনপ্রিয়তার পার্থক্যগুলি আরও দানাদার বিশদে বিশ্লেষণ করার জন্য জোড়া অনুসারে মান-হুইটনি ইউ-টেস্ট নিযুক্ত করি।
আবেগ বিশ্লেষণ: সাংবাদিকদের দ্বারা রাজনীতিবিদদের উদ্দেশে করা টুইটগুলির বিষয়বস্তুতে লিঙ্গ পক্ষপাত পরীক্ষা করার জন্য, আমরা টুইটগুলির আবেগ বিশ্লেষণ নিযুক্ত করি (TweetNLP ব্যবহার করে, একটি অত্যাধুনিক ভাষা মডেল-ভিত্তিক টুইটার-নির্দিষ্ট বহুভাষিক আবেগ সনাক্তকরণ সরঞ্জাম [6]) "MJ-MP", "MJ-FP", "FJ-MP" এবং "FJ-FP" বিভাগ। বিশেষত, আমরা "রাগ", "আনন্দ", "আশাবাদ" এবং "দুঃখ" এর অভিব্যক্তির জন্য এই টুইটগুলিতে পার্থক্য পরীক্ষা করতে চাই। আমাদের বিভাগ থেকে টুইটের আবেগ স্কোরে (চারটি মাত্রা সহ) উল্লেখযোগ্য পার্থক্য বিদ্যমান কিনা তা নির্ধারণ করতে আমরা একটি KruskalWallis H পরীক্ষা ব্যবহার করি।