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Exploring news intent and its application: A theory-driven approach

Created by
  • Haebom

저자

Zhengjia Wang, Danding Wang, Qiang Sheng, Juan Cao, Siyuan Ma, Haonan Cheng

개요

본 논문은 정보 뒤에 숨겨진 의도를 이해하는 것이 중요함을 강조하며, 공공 담론의 매체인 뉴스에서 지각된 뉴스 의도와 그 적용에 대한 구조적인 조사가 부족함을 지적합니다. 이를 위해 의도적인 행동에 대한 학제 간 연구를 검토하고, 개념적 해체에 기반한 뉴스 의도 이해 프레임워크(NINT)를 제시합니다. NINT는 의도의 구성 요소를 식별하여 뉴스 의도와 그 응용 프로그램을 구조적으로 나타낼 수 있도록 합니다. NINT를 기반으로 새로운 의도 인식 데이터셋을 제시하고, 가짜 뉴스 탐지와 같은 뉴스 관련 작업에서 의도 지원의 잠재력을 조사하여 가짜 뉴스 탐지 작업에서 +2.2% macF1의 성능 향상을 보였습니다. 행동 기반 의도 인지와 계산 사회 과학에 대한 귀중한 통찰력을 제공하고자 합니다.

시사점, 한계점

시사점:
뉴스 의도를 구조적으로 이해하고 표현하는 새로운 프레임워크(NINT) 제시
뉴스 의도 인식 데이터셋 구축
의도 지원이 가짜 뉴스 탐지와 같은 뉴스 관련 작업의 성능 향상에 기여함을 실증 (가짜 뉴스 탐지에서 +2.2% macF1 향상)
행동 기반 의도 인지와 계산 사회 과학 연구에 기여
한계점:
NINT 프레임워크의 일반화 가능성 및 다양한 뉴스 유형에 대한 적용성에 대한 추가 연구 필요
의도 인식 데이터셋의 규모 및 다양성 제한
의도 지원의 효과가 특정 작업 및 데이터셋에 국한될 가능성
뉴스 의도의 주관성 및 다양한 해석 가능성에 대한 고려 부족
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