Arxiv hàng ngày

Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới.
Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận.
Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.

Mô hình hóa nhận thức của công chúng về khoa học trong phương tiện truyền thông

Created by
  • Haebom

Tác giả

Jiaxin Pei, Dustin Wright, Isabelle Augenstein, David Jurgens

Phác thảo

Bài báo này trình bày một khuôn khổ tính toán mô hình hóa nhận thức của công chúng về thông tin khoa học theo 12 chiều (tức là giá trị đưa tin, tầm quan trọng, tính bất ngờ). Chúng tôi xây dựng một tập dữ liệu nhận thức về tin tức khoa học quy mô lớn chứa 10.489 chú thích từ 2.101 người tham gia từ các nhóm dân số khác nhau tại Hoa Kỳ và Vương quốc Anh, và phát triển một mô hình NLP để dự đoán điểm nhận thức của công chúng. Điều này cho phép chúng tôi phân tích nhận thức của công chúng về thông tin khoa học từ hai góc độ: (1) nhận thức như một kết quả (những yếu tố nào ảnh hưởng đến nhận thức của công chúng về thông tin khoa học?) và (2) nhận thức như một yếu tố dự báo (liệu nhận thức ước tính có thể được sử dụng để dự đoán mức độ tương tác khoa học không?). Phân tích của chúng tôi cho thấy tần suất tiêu thụ tin tức khoa học là động lực chính của nhận thức, trong khi các yếu tố nhân khẩu học có tác động tối thiểu. Phân tích quy mô lớn và các thí nghiệm tự nhiên trên Reddit cho thấy nhận thức ước tính của công chúng có liên quan trực tiếp đến các kiểu tương tác cuối cùng. Các bài đăng có điểm nhận thức tích cực nhận được nhiều bình luận và đề xuất hơn đáng kể và điều này phù hợp với nhiều thông tin khoa học khác nhau và trên các khung khác nhau của cùng một thông tin khoa học. Tóm lại, nghiên cứu này nhấn mạnh tầm quan trọng của mô hình nhận thức chi tiết trong truyền thông khoa học và trình bày một phương pháp mới để dự đoán sự quan tâm và tương tác của công chúng với nội dung khoa học.

Takeaways, Limitations

•
Takeaways:
◦
Cung cấp khuôn khổ tính toán và tập dữ liệu quy mô lớn để mô hình hóa đa chiều nhận thức của công chúng về thông tin khoa học.
◦
Dự đoán điểm nhận thức của công chúng bằng mô hình NLP.
◦
Chúng tôi nhận thấy rằng tần suất tiếp nhận tin tức khoa học là yếu tố chính ảnh hưởng đến nhận thức.
◦
Chúng tôi chứng minh rằng ước tính nhận thức của công chúng có ích trong việc dự đoán mức độ tương tác với thông tin khoa học.
◦
Cung cấp những hiểu biết mới có thể được sử dụng để cải thiện các chiến lược truyền thông khoa học.
•
Limitations:
◦
Có thể có sự thiên vị theo khu vực (Mỹ, Anh) trong tập dữ liệu.
◦
Cần có thêm nghiên cứu về khả năng khái quát hóa của các mô hình NLP.
◦
Cần phải xem xét lại khả năng tổng quát hóa của các phân tích dựa trên dữ liệu Reddit.
◦
Cần phải xem xét và cải thiện thêm các chiều hướng và yếu tố của mô hình nhận thức.
👍
Made with Slashpage