全国紙の論調は極性化しているかー計量テキスト分析によるアプローチ

全国性报纸的基调是否变得两极分化？使用定量文本分析的方法

• 批准号: 19K13607
• 负责人: 細貝 亮
• 金额: $ 0.75万
• 依托单位: Waseda University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• 财政年份: 2019
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2019-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-19K13607/
• 关键词: 分極化; メディアの選択性; テキスト分析; 選択的接触; 補強効果; 内容分析; 極性化; 機械学習; 計量テキスト分析; 政治コミュニケーション

新型コロナウイルス拡大によってデータ収集が当初予定より大幅に遅れた。そのためやや研究計画の方向性を修正し、当初予定のテキスト分析に加えて、世論調査を利用した有権者側のメディア接触と政治的態度の分極化の関係性の関する研究に着手した。当該研究については進展があった。世論調査の分析から有権者がインターネットから自身の政治的態度に合致する情報を比較的多く受け取っていることが判明し、インターネットの普及が政治の分極化をもたらすメカニズムについて一定の証拠が得られた。ただし同時に、現代においても政治情報の主要な情報源はテレビや新聞でありインターネットのプレゼンスは相対的には小さいこと、政治態度の分極化が大きいのはむしろ高齢の有権者であることも明らかになった。これらの研究成果を2回、国内学会で発表する機会を得た。また今年度途中からデータ収集状況も改善しため、事前の計画にしたがって、テキスト分析によるメディアの分極化の検証も再開した。データの収集が進んだ「原発再稼働」と「共謀罪/テロ等準備法案」の記事の分極化度を、機械学習のひとつであるランダムフォレストによって推定したところ、当初の予測通り朝日新聞と産経新聞の間の分極度が最も大きくなり、読売新聞と日経新聞はその中間にあることが確認できた。ただし利用する機械学習の種類やハイパーパラメータのチューニングによって、得られる数値の変動がかなり大きいことも判明し、再現性のある分析結果のためにはさらなる改良が必要である。

由于新型冠状病毒的传播，数据收集比原计划大大延迟。因此，我稍微修改了研究计划的方向，除了原计划的文本分析之外，我开始利用民意调查来研究选民的媒体接触与政治态度两极分化之间的关系。这项研究已取得进展。对民意调查的分析显示，选民从互联网上接收到了大量与其政治态度相符的信息，这为互联网的传播带来政治两极分化的机制提供了一些证据。但与此同时，我们也清楚地看到，即使在现代，政治信息的主要来源还是电视和报纸，互联网的存在相对较少，而且年龄较大的选民更有可能获得政治信息。政治态度两极分化。我有机会两次在国内学术会议上展示这些研究成果。此外，由于自本财年中期以来数据收集情况有所改善，我们已按照提前计划恢复通过文本分析来验证媒体极化。当我们使用随机森林（一种机器学习）来估计有关“核电站重启”和“阴谋/恐怖分子准备法案”的文章的两极分化程度（数据收集已取得进展）时，我们发现《朝日新闻》和《产经新闻》正如最初预测的那样，证实报纸之间的两极分化程度最大，《读卖新闻》和《日经新闻》处于中间。然而，人们发现，根据所使用的机器学习类型和超参数的调整，获得的数值有很大差异，需要进一步改进以实现可重现的分析结果。

项目成果

日本における感情的分極化－その変化と規定要因－

日本的情绪两极分化——变化及其决定因素——

• 发表时间: 2022
• 作者: 細貝亮;細貝亮
• 通讯作者: 細貝亮

インターネットは選択性の高いメディアか？

互联网是一个高度选择性的媒介吗？

• 发表时间: 2021
• 作者: 細貝亮;細貝亮;細貝亮;細貝亮
• 通讯作者: 細貝亮

オンライン/オフラインメディアの選択性

线上/线下媒体选择性

• 发表时间: 2022
• 作者: 細貝亮