How English Print Media Frames Human-Elephant Conflicts in India
作者: Bonala Sai Punith, Salveru Jayati, Garima Shakya, Shubham Kumar Nigam
分类: cs.AI, cs.CL, cs.CY
发布日期: 2026-04-23
💡 一句话要点
利用Web规模文本分析揭示印度英语媒体中人象冲突的负面框架
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 人象冲突 媒体框架 情感分析 长文本Transformer 大型语言模型
📋 核心要点
- 人象冲突日益严重，但媒体如何构建这一冲突，特别是负面描述的影响，尚缺乏大规模的量化分析。
- 该研究利用长文本Transformer、大型语言模型和领域词典，构建多模型情感分析框架，量化媒体报道中的情感倾向。
- 研究发现媒体报道中恐惧和攻击性语言占据主导，可能加剧公众对大象的负面情绪，阻碍人象共存的努力。
📝 摘要（中文）
栖息地丧失和人类住区扩张导致印度人象冲突日益加剧。虽然冲突的生态驱动因素已被充分研究，但新闻媒体如何描绘这些冲突在很大程度上仍未被探索。本研究首次对印度人象冲突的媒体框架进行了大规模计算分析，分析了2022年1月至2025年9月期间一家主要英文媒体发布的1968篇新闻文章，共计28986个句子。我们使用多模型情感框架，结合长文本transformer、大型语言模型和领域特定的负面大象描述词典，量化情感，提取理由句，并识别导致大象负面描述的语言模式。研究结果揭示了恐惧诱导和与攻击相关的语言占据主导地位。由于媒体框架会影响公众对野生动物和保护政策的态度，因此这种叙事可能会加剧公众的敌意并破坏共存努力。通过提供透明、可扩展的方法，并通过匿名存储库发布所有资源，本研究强调了Web规模文本分析如何支持负责任的野生动物报道并促进对社会有益的媒体实践。
🔬 方法详解
问题定义：该论文旨在解决如何量化分析印度英语媒体对人象冲突的报道框架，特别是负面框架的问题。现有方法缺乏大规模、自动化的情感分析工具，难以有效识别和评估媒体报道中潜在的偏见和负面倾向。
核心思路：论文的核心思路是构建一个多模型情感分析框架，该框架能够处理长文本新闻报道，并结合领域知识（负面大象描述词典）来更准确地识别和量化媒体报道中的负面情感。通过分析情感、提取理由句和识别语言模式，揭示媒体如何构建人象冲突的叙事。
技术框架：整体框架包含以下主要模块：1) 数据收集：收集2022年1月至2025年9月期间一家主要英文媒体发布的关于人象冲突的新闻文章。2) 情感分析：使用长文本Transformer模型（具体模型未明确提及，但推测是针对长文本优化的变体）对文章进行情感分析。3) 理由句提取：利用大型语言模型（LLM）提取支持情感判断的理由句。4) 领域词典：使用领域特定的负面大象描述词典来增强负面情感的识别。5) 结果分析：对情感分析结果、理由句和语言模式进行统计分析，揭示媒体报道的框架。
关键创新：该研究的关键创新在于：1) 首次对印度人象冲突的媒体框架进行大规模计算分析。2) 结合长文本Transformer、大型语言模型和领域词典，构建了一个多模型情感分析框架，提高了情感分析的准确性和鲁棒性。3) 提供了一个透明、可扩展的方法，可以用于分析其他野生动物相关议题的媒体报道。
关键设计：论文中未明确说明具体的参数设置、损失函数或网络结构等技术细节。但可以推测，长文本Transformer模型可能采用了某种形式的注意力机制来处理长文本依赖关系。负面大象描述词典的构建方法和词条选择标准也未详细说明。大型语言模型的使用方式（例如，是否进行了微调）也未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该研究分析了1968篇新闻文章，共计28986个句子，揭示了印度英语媒体在报道人象冲突时，恐惧诱导和与攻击相关的语言占据主导地位。通过量化情感、提取理由句和识别语言模式，证实了媒体报道中存在对大象的负面框架，可能加剧公众的敌意。
🎯 应用场景
该研究的方法和发现可应用于其他野生动物保护议题的媒体报道分析，帮助识别和纠正不负责任的报道，促进公众对野生动物保护的积极态度。此外，该方法还可用于评估其他社会议题的媒体框架，例如气候变化、公共卫生等，从而促进更公正和客观的媒体报道。
📄 摘要（原文）
Human-elephant conflict (HEC) is rising across India as habitat loss and expanding human settlements force elephants into closer contact with people. While the ecological drivers of conflict are well-studied, how the news media portrays them remains largely unexplored. This work presents the first large-scale computational analysis of media framing of HEC in India, examining 1,968 full-length news articles consisting of 28,986 sentences, from a major English-language outlet published between January 2022 and September 2025. Using a multi-model sentiment framework that combines long-context transformers, large language models, and a domain-specific Negative Elephant Portrayal Lexicon, we quantify sentiment, extract rationale sentences, and identify linguistic patterns that contribute to negative portrayals of elephants. Our findings reveal a dominance of fear-inducing and aggression-related language. Since the media framing can shape public attitudes toward wildlife and conservation policy, such narratives risk reinforcing public hostility and undermining coexistence efforts. By providing a transparent, scalable methodology and releasing all resources through an anonymized repository, this study highlights how Web-scale text analysis can support responsible wildlife reporting and promote socially beneficial media practices.