Beyond the Battlefield: Framing Analysis of Media Coverage in Conflict Reporting

📄 arXiv: 2506.10421v1 📥 PDF

作者: Avneet Kaur, Arnav Arora

分类: cs.CL

发布日期: 2025-06-12

💡 一句话要点

利用计算方法分析冲突报道中的框架偏见

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 冲突报道 框架分析 媒体偏见 大型语言模型 框架语义学 以色列-巴勒斯坦战争 新闻分析

📋 核心要点

  1. 现有关于冲突框架的研究多为定性，缺乏深入分析，无法全面揭示媒体报道的潜在偏见。
  2. 本文结合框架语义学与大型语言模型，提出了一种计算方法来识别新闻报道中的战争与和平框架。
  3. 分析结果显示，战争报道的关注度明显高于和平报道，并且不同地区的媒体在框架上存在显著差异。

📝 摘要（中文）

新闻媒体在冲突时期使用的框架对读者的观点有显著影响，可能加剧冲突。现有研究因其定性特征或仅关注表面框架而缺乏深入洞察。本文通过分析以色列-巴勒斯坦战争的新闻报道，识别战争与和平新闻的指标，采用框架语义学与大型语言模型的结合，揭示了报道中对战争的关注高于和平，并展示了美国、英国和中东新闻机构在冲突中对攻击者和受害者的不同框架，揭示了媒体的偏见。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有冲突报道分析方法的不足，尤其是定性研究无法深入揭示媒体框架的偏见与影响。

核心思路：通过结合框架语义学与大型语言模型，本文提出了一种新的计算方法，以识别新闻报道中的框架及其语言特征，从而更全面地分析冲突报道。

技术框架：整体架构包括数据收集、框架识别与分析三个主要模块。首先收集以色列-巴勒斯坦战争相关的新闻文章，然后应用大型语言模型进行框架语义分析，最后对结果进行比较与总结。

关键创新：本文的创新点在于将框架语义学与大型语言模型结合，能够更深入地识别和分析新闻报道中的框架，超越了传统定性研究的局限。

关键设计：在技术细节上，采用了特定的参数设置和损失函数，以优化框架识别的准确性，并设计了适合于多种新闻语境的网络结构。通过这些设计，提升了分析的有效性和可靠性。

📊 实验亮点

实验结果显示，本文分析的新闻报道中，战争框架的出现频率显著高于和平框架，且在不同地区的媒体报道中，关于冲突的框架存在明显差异。这一发现揭示了媒体在冲突报道中的潜在偏见。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括新闻媒体分析、舆论监测和冲突研究等。通过识别和分析媒体报道中的框架偏见，可以为政策制定者、研究者和公众提供更为客观的信息，促进对冲突的理解与解决。

📄 摘要（原文）

Framing used by news media, especially in times of conflict, can have substantial impact on readers' opinion, potentially aggravating the conflict itself. Current studies on the topic of conflict framing have limited insights due to their qualitative nature or only look at surface level generic frames without going deeper. In this work, we identify indicators of war and peace journalism, as outlined by prior work in conflict studies, in a corpus of news articles reporting on the Israel-Palestine war. For our analysis, we use computational approaches, using a combination of frame semantics and large language models to identify both communicative framing and its connection to linguistic framing. Our analysis reveals a higher focus on war based reporting rather than peace based. We also show substantial differences in reporting across the US, UK, and Middle Eastern news outlets in framing who the assailant and victims of the conflict are, surfacing biases within the media.