BAR-Analytics: A Web-based Platform for Analyzing Information Spreading Barriers in News: Comparative Analysis Across Multiple Barriers and Events
作者: Abdul Sittar, Dunja Mladenic, Alenka Gucek, Marko Grobelnik
发布时间: 2025-04-03
来源: arxiv
研究方向: 新闻传播分析，信息传播障碍研究
主要内容
本文介绍了BAR-Analytics，一个基于Web的开源平台，用于分析新闻在地理、经济、政治和文化边界上的传播。该平台结合了多种分析方法，包括传播分析、趋势分析、分层主题建模和情感分析，以揭示不同冲突中新闻报道的差异。
主要贡献
1. 提出了一个分析新闻传播跨越地理、经济、政治和文化边界的方法。
2. 开发了BAR-Analytics，一个开源、基于Web的平台，用于综合新闻事件分析。
3. 该平台提供了四种类型的分析：传播分析、趋势分析、分层主题建模和情感分析。
4. 将BAR-Analytics应用于俄罗斯-乌克兰和以色列-巴勒斯坦冲突，揭示了新闻报道在不同障碍和事件中的差异。
研究方法
1. 数据收集：收集与两个主要冲突（俄罗斯-乌克兰战争和以色列-巴勒斯坦战争）相关的新闻文章。
2. 元数据丰富：使用来自Event Registry的API收集与障碍相关的元数据。
3. 分析：包括传播分析、趋势分析、情感评估和主题建模。
4. 传播分析：通过计算文章之间的余弦相似度来衡量文本相似性。
5. 趋势分析：通过折线图捕捉新闻覆盖的变化。
6. 情感分析：使用VADER对新闻文章的情感进行评估。
7. 主题建模：使用BERTopic进行分层主题建模，以识别新闻语料库中的关键主题。
实验结果
研究发现，新闻传播在俄罗斯-乌克兰和以色列-巴勒斯坦战争中受到经济、政治和地理因素的影响。美国在新闻传播中扮演着中心角色。新闻报道的趋势表明，重大事件会引发报道高峰，政治和经济因素决定了报道的强度和时间。情感分析揭示了媒体情绪如何受到政治和经济背景的影响。时间主题建模揭示了与经济、政治和地理主题相关的讨论如何随时间演变。
未来工作
将BAR-Analytics平台的分析能力扩展到包括实时更新和更广泛的媒体渠道，如社交媒体和博客。通过这些增强，BAR-Analytics可以发展成为记者、研究人员和政策制定者监测和解释全球新闻复杂、多维景观的不可或缺的资源。