Abstrakt. I detta dokument är vi intresserade av att förstå förhållandet mellan traditionella och sociala medier när det gäller att bilda en allmän opinion under masskriser, särskilt när det gäller hur händelserna utformas i de vanliga nyheterna och på sociala nätverk och hur det språk som används i dessa ramar kan göra det möjligt att dra slutsatser om politisk snedhet och partiskhet. Vi studerar de språkliga valen för politiska agenda fastställande i mainstream och sociala medier genom att analysera en datauppsättning på mer än 40M tweets och mer än 4M nyhetsartiklar från massprotesterna i Ukraina under 2013-2014 som kallas "Euromajdan" och den post-euromajdan konflikten mellan ryska, pro-ryska och ukrainska styrkor i östra Ukraina och Krim. Vi utformar ett naturligt språk bearbetningsalgoritm för att analysera på skala språkmarkörer som pekar på en viss politisk lutande i online-media och visar att politisk lutande i nyhetsartiklar och Twitter inlägg kan härledas med en hög grad av noggrannhet. Dessa resultat gör det möjligt för oss att bättre förstå dynamiken i partisan opinionsbildning under masskriser och samspelet mellan traditionella och sociala medier under sådana omständigheter.
Karamshuk m.fl. REF visade kvantitativa belägg för partisk rapportering i nyheter och sociala medier mellan nationella klyftor i samband med den senaste konflikten mellan Ryssland och Ukraina.
Identifying Partisan Slant in News Articles and Twitter during Political Crises
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Sociology', 'Computer Science']}