REPOZITORIJ > REZULTATI

Povzetek

Novice se širijo po različnih vzorcih ter imajo različno dinamiko širjenja skozi čas. Pokritost
nekaterih novic je zaradi številnih razlogov omejena na določeno regijo. Novice potencialno
prečkajo številne prepreke, kot so jezikovne, gospodarske, geografske, politične, časovne in
kulturne. Opazovanje teh preprek nam daje vpogled v to, kaj lahko vpliva na širjenje novic
o različnih dogodkih.
Glavni cilj te raziskave je razviti metodologijo za analizo preprek za širjenje novic s
poudarkom na zgoraj omenjenih šestih preprekah. Cilj analize geografskih in časovnih
preprek je ugotoviti vpliv časovnega pasu in geografskega položaja založnikov novic na
širjenje novic po svetu. Analizo političnih preprek smo naredili, da bi ugotovili morebitni
vpliv politične usmeritve založnikov novic na njihovo poročanje. Cilj analize kulturnih
in ekonomskih preprek je ugotoviti vpliv lokacij založnikov novic iz različnih kultur in
gospodarskih pogojev na širjenje novic. Analiza jezikovnih preprek je pokazala vpliv jezika,
v katerem je novica napisana, na širjenje novic.
Disertacija se osredotoča na tri probleme, povezane s preprekami za širjenje novic. Prvi
problem vključuje uporabo teorije informacijskih kaskad in analizo dogodkovno usmerjenega
širjenja novic. Drugi problem je tematsko modeliranje in pristopa k razumevanju
političnih in ekonomskih razlik v poročanju novic. Tretji je profiliranje preprek za širjenje
novic, zasnovano na stilu poročanja.
Predlagana je metodologija za analizo preprek za širjenje novic (informacij, o katerih
novice poročajo) na različnih domenskih področjih. Uporabili smo različne analitične metode
in različne načine vizualizacije. V doktorski nalogi obravnavamo novice, povezane s
tremi domenskimi področji (naravne nesreče, podnebne spremembe in šport). Rezultati
so pokazali, da 1) obseg določenega dogodka pomembno vpliva na širjenje novic v različnih
jezikih, 2) je število založnikov in člankov, ki poročajo o isti informaciji, neposredno
sorazmerno z geografsko velikostjo države založnikov, 3) države s krajšimi razlikami v časovnih
pasovih in podobno kulturo med seboj širijo novice, 4) novice, povezane z globalnim
segrevanjem, lažje naletijo na gospodarske prepreke kot novice, povezane s svetovnim prvenstvom
v nogometu, in novice o potresih in 5) dogodke, ki lahko na nek način vključujejo
politične koristi, večinoma objavljajo tiste založbe, ki niso politično nevtralne.
Predlagana je metodologija za razumevanje političnih in ekonomskih razlik v poročanju
novic ter primerjava sentimenta med časopisi na različnih geografskih območjih. Za izboljšanje
kategorizacije novic predlagamo nadgradnjo LDA metode (angl. Latent Dirichlet
Allocation) z uporabo zaporedij besedil različne dolžine. Na primeru novic o COVID-19
smo pokazali razlike v poročanju v odvisnosti od političnih in gospodarskih okoliščin založnika.
Naše ugotovitve kažejo, da založniki z različnimi političnimi usmeritvami poročajo
različno o isti vsebini. Pokazalo se je tudi, da je izbira gospodarskih vprašanj, o katerih
poročajo časopisi, odvisna od gospodarske situacije v državi založnika.
Predstavili smo pristop k samodejnemu profiliranju preprek z uporabo metapodatkov
novic. Vse podatke o novicah smo pridobili iz javno dostopnega sistema za spremljanje
medijev Event Registry. Za njih smo pridobili dodatne metapodatke o založnikih iz Wikipedije. Za potrebe označevanja člankov glede na različne prepreke smo definirali postopek
za označevanje. Podobnost med metapodatki novic smo izračunali z uporabo evklidske
razdalje. Klasifikacijo preprek smo naredili na osnovi naslovov novic z uporabo metode za
zdravorazumsko sklepanje iz vsebine besedila in z uporabo določanja sentimenta novice.
Evalvacija vključuje uporabo klasičnih klasifikacijskih metod strojnega učenja, globokega
učenja in metod na osnovi Transformer arhitekture.