Medya Kutuplaşmasını Analiz Etmek: Yayın Haber Dili Çevrimiçi Söylemi Nasıl Şekillendiriyor?

Bağlantı Tablosu

Özet ve Giriş

Alakalı iş

Çalışma 1: Yayın Medya Dilinde Anlamsal Kutupluluğun Evrimi (2010-2020)

Çalışma 2: 2020'de Fox News ve CNN Arasındaki Anlamsal Kutupluluğu Belirleyen Kelimeler

Çalışma 3: Yayın Medya Dilindeki Anlamsal Kutuplaşma, Sosyal Medya Söylemindeki Anlamsal Kutupluluğu Nasıl Tahmin Ediyor?

Tartışma ve Etik Beyanı

Ek ve Referanslar

Soyut

Son on yılda çevrimiçi haberlerin artmasıyla birlikte, siyasi söylem ve haber tüketimine ilişkin ampirik çalışmalar, filtre baloncukları ve yankı odaları olgusuna odaklandı. Ancak yakın zamanda bilim insanları bu tür bir olgunun etkisine dair sınırlı kanıt ortaya çıkardı; bu da bazılarının haber izleyicileri arasındaki partizan ayrımcılığın tek başına çevrimiçi haber tüketimiyle tam olarak açıklanamayacağını ve geleneksel eski medyanın rolünün kamusal söylemi kutuplaştırmada aynı derecede belirgin olabileceğini iddia etmesine yol açtı. güncel olaylar etrafında. Bu çalışmada, yayın haber medya dili ile sosyal medya söylemi arasındaki ilişkiyi inceleyerek analizin kapsamını hem çevrimiçi hem de daha geleneksel medyayı kapsayacak şekilde genişletiyoruz. CNN ve Fox News'in on yıllık kapalı alt yazılarını (2,1 milyon konuşmacı dönüşü) ve Twitter'ın konuyla ilgili söylemlerini analiz ederek, Amerika'nın iki büyük yayın ağı arasındaki anlamsal kutuplaşmayı ölçmek için yeni bir çerçeve sağlıyoruz ve bu yayınlar arasındaki anlamsal kutuplaşmanın nasıl olduğunu gösteriyoruz. son on yılda gelişti (Çalışma 1), zirveye ulaştı (Çalışma 2) ve Twitter'daki partizan tartışmaları etkiledi (Çalışma 3). Sonuçlarımız, özellikle 2016'dan sonra, iki kanal arasında konu açısından önemli anahtar kelimelerin tartışılma şekline ilişkin kutuplaşmada keskin bir artış olduğunu gösteriyor; genel olarak en yüksek zirveler 2020'de meydana geliyor. İki istasyon, 2020'de aynı konuları son derece farklı bağlamlarda tartışıyor; Aynı anahtar kelimelerin bağlamsal olarak nasıl tartışıldığı konusunda hemen hemen hiçbir dilsel örtüşme yoktur. Ayrıca, yayın medyası dilindeki bu tür partizan bölünmenin, Twitter'daki (ve tersi) anlamsal kutuplaşma eğilimlerini nasıl önemli ölçüde şekillendirdiğini geniş ölçekte gösteriyoruz ve çevrimiçi tartışmaların televizyonda yayınlanan medyadan nasıl etkilendiğini ilk kez ampirik olarak ilişkilendiriyoruz. TV'deki benzer haber olaylarıyla ilgili karşıt medya anlatılarını karakterize eden dilin, çevrimiçi partizan söylem düzeylerini nasıl artırabileceğini gösteriyoruz. Bu amaçla, çalışmamızın TV'deki medya kutuplaşmasının çevrimiçi demokratik söylemi desteklemekten ziyade engellemede nasıl önemli bir rol oynadığına dair çıkarımları var.

giriiş

Kitle iletişim araçları kurumların nasıl işlediğini, siyasi liderlerin nasıl iletişim kurduğunu ve en önemlisi vatandaşların siyasete nasıl dahil olduğunu etkileyerek demokratik süreçlerde hayati bir rol oynar (McLeod, Scheufele ve Moy 1999). Amerika'daki iki siyasi ayrımın farklı diller konuşması sürpriz olmasa da (Westfall ve ark. 2015), araştırmalar haber medyasındaki partizan dilin son yıllarda, özellikle de yayın haberlerinde keskin bir şekilde arttığını göstermiştir (Horning 2018). Haber tüketiminin halkın etrafındaki olayları anlamasına yardımcı olmak açısından kritik olduğu göz önüne alındığında bu durum endişe vericidir. Gündem Belirleme Kuramı'na göre, medyanın güncel olayları çerçevelemek ve sunmak için kullandığı dil, halkın hangi konuların önemli olduğunu nasıl algıladığını etkiler (McCombs 1997; Russell Neuman ve ark. 2014).

Bazıları, web siteleri ve sosyal medya aracılığıyla çevrimiçi haberlerin hızla büyümesi nedeniyle ana akım eski medyanın ilgisinin azaldığı izlenimine sahip olsa da, Amerika'daki haber tüketimi hâlâ ezici bir çoğunlukla televizyondan yapılıyor ve bu da, kamuoyundaki çevrimiçi haber tüketiminin neredeyse beş katı kadarını oluşturuyor. (Allen ve ark. 2020). TV haber tüketiminin haber okumaktan daha "pasif" olduğu fikrine rağmen, araştırmalar insanların televizyonda yayınlanan haberleri çevrimiçi haberlerden daha iyi hatırlama eğiliminde olduklarını göstermektedir (Eveland, Seo ve Marton 2002). Dahası, TV ile internet haber tüketimini karşılaştıran yakın tarihli bir araştırma, TV yoluyla partizan ayrımcılığa uğrayan Amerikalıların sayısının çevrimiçi haberlere göre dört kat daha fazla olduğunu ortaya çıkardı. Aslında, TV haber izleyicilerinin partizan haber diyetlerini zaman içinde sürdürme olasılıkları birkaç kat daha fazladır ve kaynakları çok daha dardır; partizan çevrimiçi haber okuyucuları bile çeşitli kaynaklardan haber tüketme eğilimindedir (Muise ve ark. 2022).

Ancak medyanın kutuplaşması ve bunun sonucunda ortaya çıkan kamusal söylem üzerine yapılan çalışmalar büyük oranda çevrimiçi içeriğe dayanıyor (Garimella ve diğerleri 2021). Örneğin, geleneksel haber kaynaklarından elde edilen verileri analiz eden araştırmalar bile, bu eski medya kaynaklarından (Recuero, Soares ve Gruzd) içeriğin doğrudan kopyalanması yerine yalnızca gazetelerin, TV programlarının ve radyo programlarının resmi Twitter hesaplarından alınan tweetlere güvenmektedir. 2020). Bunun nedeni, çevrimiçi bilgilerin aksine, eski medya verilerinin (ör. altyazılar) toplanmasının daha zor olması, hızlı ön işleme için uyumsuz formatlarda bulunması (ör. srt dosyaları) ve paylaşma teşviki olmayan kurumlar arasında dağılmış olmasıdır. akademisyenlerle veriler paylaşıldı. Bu nedenle, ana akım eski medyanın çevrimiçi söylemi nasıl etkilediğinin çoğu bilinmiyor.

Bu anlamda, Amerika'nın en büyük iki haber istasyonunun 24 saat yayınlanan TV haber programlarından on yıllık kapalı alt yazılara ilişkin analizimiz, yayın medyasındaki dilsel kutuplaşmanın zaman içinde nasıl geliştiğini ve sosyal medyayı nasıl etkilediğini ampirik olarak göstermek için eşsiz bir fırsat sunuyor. medya söylemi. Bu çalışmada, CNN ve Fox News arasında son 11 yılda yayın medya dilindeki anlamsal farklılıkların nasıl geliştiğini (Çalışma 1), yayın medya dilinde anlamsal kutuplaşma zirvelerinin hangi kelimelerin karakteristik olduğunu (Çalışma 2), anlamsal olup olmadığını inceliyoruz. TV haber dilindeki kutuplaşma, sosyal medya söylemindeki kutuplaşma eğilimlerini ve ilişkisel kalıpların birinden diğerine yönlendirilmesinde dilin nasıl bir rol oynadığını öngörüyor (Çalışma 3).

Çalışma 1'de, sosyal açıdan önemli ancak politik olarak bölünmüş konuların anlamsal kutuplaşmasını hesaplayarak CNN ve Fox News arasındaki anlamsal kutuplaşmanın 2010'dan 2020'ye kadar nasıl geliştiğini niceliksel olarak yakalayan bir yöntem geliştirmek için doğal dil işleme (NLP) tekniklerinden yararlanıyoruz ( ırkçılık, Black Lives Matter, polis, göç, iklim değişikliği ve sağlık hizmetleri) iki haber kanalı tarafından tartışılıyor. Daha sonra, her istasyonun 2020'de güncel anahtar kelimeleri nasıl tartıştığını en iyi tahmin eden bağlamsal belirteçleri çıkararak, bu ani artışlara neyin yol açtığını dilbilimsel olarak açmak için derin öğrenmede bir model yorumlama tekniği kullanıyoruz (Çalışma 2). Yayın medyası dilindeki partizan eğilimlerin sosyal medya söylemindeki kutuplaşma kalıplarını etkileyip etkilemediğini araştırmak için, iki TV haber istasyonu arasındaki anlamsal kutuplaşmanın @CNN ve @FoxNews'e yanıt veren Twitter izleyicileri arasındaki kutuplaşmayı tahmin edip etmediğini ve nasıl tahmin ettiğini test etmek için Granger nedenselliğini kullanıyoruz (Çalışma 3) . Son olarak, televizyonda yayınlanan haberlerdeki semantik kutuplaşma eğilimlerinin Twitter kullanıcılarını (ve tam tersi) nasıl etkilediğine ilişkin Granger-nedensel ilişkileri yönlendiren dili anlamak için, güncel anahtar kelimelerin TV'de ve Twitter'da nasıl tartışıldığını en iyi tahmin eden belirteçleri belirliyoruz. Granger nedensellik önemine karşılık gelen gecikme uzunluklarıyla ayrılmış. Katkılarımız aşağıdaki gibidir:

• Anlamsal kutuplaşmanın zaman içinde nasıl geliştiğiyle ilişkili zamansallığı dikkate alarak, iki varlık arasındaki anlamsal kutuplaşmayı ölçmek için yeni bir çerçeve sağlıyoruz. Kutuplaşmayı tek bir boylamsal veri dökümünden elde edilen toplu bir ölçüm olarak ölçen önceki araştırmalar, genellikle kutupluğun zaman içinde nasıl ortaya çıktığına ilişkin temel zamansal dinamikleri ve bağlamları dışarıda bırakıyor. Çerçevemiz, zamansal özelliklere sahip bağlamsal kelime yerleştirmeleri kullanarak artzamanlı kaymaları hesaplayarak zamansal dalgalanmaları birleştirir.

• Yayın medyasındaki semantik kutuplaşmanın son 11 yılda nasıl geliştiğini gösterirken, 2020 yükselişini yönlendiren bağlamsal dili anlamak için bir temsili olarak atıfsal belirteçleri tanımlamak için Entegre Gradyanları kullanarak kutuplaşmanın yalnızca bir ölçümünü bir ölçüm olarak sağlamanın ötesine geçiyoruz. iki haber istasyonu arasındaki anlamsal kutuplaşma.

• Televizyonda yayınlanan haber dilindeki kutuplaşmanın, Twitter'daki anlamsal kutuplaşma eğilimlerini tahmin edip etmediği ve nasıl tahmin ettiği sorusunu ele alıyoruz; çevrimiçi izleyicilerin söylemlerinin TV haber dili tarafından nasıl şekillendirildiğine dair yeni kanıtlar sağlıyoruz; bu, ampirik olarak geniş ölçekte kurulmamış önemli bir bağlantıdır. önceki araştırmalarda.

• Son olarak, yayın medya dilinin Twitter söylemini nasıl şekillendirdiği konusunda hangi kelimelerin önemli Granger-nedensel kalıpları yönlendirdiğini ve bunun tersini göstermek için farklı varlıklardan sözcüksel özellikleri çıkarmak için model yorumlamayı kullanıyoruz, böylece dilin Twitter söyleminde nasıl önemli bir rol oynadığını vurguluyoruz. çevrimiçi tartışmalar ile yayın medya dili arasındaki anlamsal kutupluluk ilişkilerini yönlendirmek.

Bulgularımız, TV'deki benzer haber olaylarıyla ilgili karşıt medya anlatılarını karakterize eden dilin çevrimiçi partizan söylem düzeylerini nasıl artırabileceğini ölçen ilk bulgulardan biridir. Bu çalışmadan elde edilen sonuçlar, hem medyanın hem de kamu gündemlerinin birbirini etkileyebileceğini ve bu tür dinamiklerin halkın söylemle meşgul olma biçimini kutuplaştırabileceğini ve dolayısıyla demokratik karar alma süreçlerini etkileyebileceğini teorileştiren iletişim araştırmalarındaki güncel çalışmaları desteklemektedir. büyük.