Dr. Christian Baden | Noah Mozes Department of Communication & Journalism VERMESSUNGEN VON VERZERRUNGEN Quantitäten, Qualitäten & Operationale Herausforderungen

Dr. Christian Baden | Noah Mozes Department of Communication & Journalism

VERMESSUNGEN VON VERZERRUNGENQuantitäten, Qualitäten & Operationale HerausforderungenChristian Baden | Hebräische Universität Jerusalem


2IRR & IRÖ Jahrestagung ‘Media Bias im Internet’ | Universität zu Köln | Freitag, 19 06 2015

Baden | Vermessungen von Verzerrungen

VERZERRUNGENKonzeptuelle Verzerrungen Bias als verzerrte Wirklichkeit Bias als ungewöhnliche Darstellung Bias als inhaltliche Transgression

Inhaltliche Verzerrungen Form & bestimmte Inhalte (De)Selektion, Frequenz, Prominenz Evaluationen, Sentiment, Kontroverse Themenkontexte, Issue Ownership, Frames & Narratives

Politischer Bias?

Wie es wirklich

ist

Repräsen-

tativität

Akkura-tesse

Vollstän-digkeit

Relevanz

Konven-tion &

Devianz

Main-stream

& Margins

Ethik & Schutz-rechte

DistanzKenn-

zeichnung

Ausdrucksweise

HEUTE:Gender Bias




FORMALE VERZERRUNGENVorkommen bedenklicher Inhalte Terminologie, Identitätskategorien Geschützte Inhalte (soweit bekannt) Schwer zu definieren, dann aber einfach zu messen

Trolle, offene Sexisten

Sexistische Darstellungen

Privatfotos, Addressen, persönliche Daten

45רח. באר שבע ירושלים 9450742

[email protected]

Undeklarierte Meinungsbeiträge

Undeklarierte Übernahmen

Satire?

AB WAS FÜR EINEM NIVEAUIST DAS MEDIA BIAS?

MEDIA BIAS IST WENN DIE DEBATTIER-REGELN VERLETZT WERDEN

SEXISMUS IST WENN SEXISTISCHEDINGE GESAGT WERDEN

Abwesenheit erforderlicher Inhalte ViSdP, Kennzeichnungspflichten Satire? Je nachdem: Angebots-/Textklassifikation, Inhaltsvergleich, …Die Löcher im Netz Neues, bisher unbekanntes Symbolisches, Figuratives, Kontextabhängiges

WAS WENN DAS PROBLEM ISTDASS ETWAS ZU WENIG GESAGT WIRD?




QUANTITATIVE VERZERRUNGENVorkommen von Inhalten & Positionen Häufigkeiten von Akteurs(gruppen)nennungen Häufigkeiten von Themen Leichte Messung über Diktionäre, Themenmodelle, … ABER: ‘natürliche’ Verzerrungen: Exekutiven, Kontroversen, … ABER: Verzerrungen innerhalb der Gruppen/Themen

MEDIA BIAS IST WENN THEMEN/AKTEUREDIE DEBATTE DOMINIEREN ODER FEHLEN

Akteursnennungen (roh, als Quelle, als Thema)

Themennennungen (& Klassifikation)

Merkel, Merkel, Merkel

99% der Inhalte erreichen nur sehr wenige User

Namen & Labels finden viele Nennungen nicht

QUANTITATIVE

Gewichtete Häufigkeiten Per View(er): Leitmedien und Long Tail Publishing Per Positionierung: Arbiträr & zunehmend complex

dank personalisierter Nutzung

Die Löcher im Netz Gegenstände: Abwesende Akteure (& Themen) Lexik & Semantik: Millionen Wege dasselbe zu sagen

SEXISMUS IST WENN FRAUEN ZUWENIG IN DER DEBATTE VORKOMMEN

WELCHES VERHÄLTNIS WÄREKEIN MEDIA BIAS?

WAS WENN VIEL ÜBER ABER WENIGMIT FRAUEN DISKUTIERT WIRD?




QUALITATIVE VERZERRUNGENUnterscheidung in Themen & Sprecher machbar, wenngleich komplexer als erwartet

zunehmend Standard, Validitäts-/Recall-ProblemeMEDIA BIAS IST WENN THEMEN/AKTEUREUNGLEICH BEHANDELT WERDEN

WAS IST MEDIA BIAS, WAS IST KRITIKFUNKTION?

Positive / Negative Texte

Wer sagt Positives / Negatives über wen?

Text im Bild, Text und Bild

Referenzialität, Intertextualität Akteurspezifische/Relationale Sentiment-Analysen machbar, aber Attributionsprobleme (üb)erfordern viele NLP-Tools ABER: laxe Sprachkonventionen im Web ABER: Kritik treibende Kraft öffentlichen Diskurses, erst recht im Internet

Evaluative Tendenzen bei Nennung Sentiment-Analysen

Die Löcher im Netz Viele Inhalte werden erst durch ihren Kontext

werthaltig Aufwändige Beziehungsextraktion verursacht

komplexe Fehler Rekontextualisierungen, Meme, Multimedia

SEXISMUS IST WENN FRAUEN IN DER DEBATTESCHWÄCHER/NEGATIVER ERSCHEINEN ALS MÄNNER

WAS WENN DER BIAS IN DERUNTERSCHIEDLICHEN DEUTUNG LIEGT?




Akteurs/Sprecher-Diversität Themen/Frame-Diversität Diskurs ist nicht gerecht, höchstens gerechtfertigt

ENTZERRUNGEN: ISSUES & FRAMESSemantische Strukturen Themen × Akteure × Evaluationen: Inhalte in Kontext Identifikation mit Akteuren/Gruppen verknüpfter

Themen Kontingente Bewertungen Topic Modeling/Semantic Networks (+ Sentiment)Analyse persistenter Deutungsstrukturen Resonante/identische Deutungen, Wertungen, Texte Innerhalb spezifischer (Themen-)Öffentlichkeiten ABER das generiert ziemlich komplexe Daten…

Kontextabhängige Bewertung von Diskursstrukturen Wer fehlt/ist inhaltlich dominant in einer Debatte? Welche Kontexte fehlen (wo)/dominieren (warum)? Sind Verzerrungen in dem Kontext zu rechtfertigen?

Lexische Differenzen

ObjekteOpferMütterSchutz-

bedürftige

Akteure Führer

KämpferTäter

Beschützer

Kriegs-bericht-

erstattung

Wahl-kampf-bericht-

erstattung

Gender ThemaOutfit, Familie

priv. Ent-scheidunge

n

G. kein ThemaPolitik,

Karriere, prof. Ent-

scheidungen

Familien-Politik

Finanz-WirtschaftWahlen

InnovationManagement Erzieher

Akteure × Themen

Themen & Kontexte

Akteure × Themen × Bewertungen

WELCHE VERZERRUNGEN SIND SINNVOLL, WELCHE SIND MEDIA BIAS?

Kontingente Deutungen

SEXISMUS IST WENN ES UNTERSCHIEDLICHEFRAUEN- UND MÄNNER-THEMEN UND -DEUTUNGEN

GIBT

MEDIA BIAS KANN ENTSTEHEN WENN ALTERNATIVE DEUTUNGEN

WEITERER AKTEURE VON DER DEBATTE AUSGESCHLOSSEN SIND




VERMESSUNGEN UND BEWERTUNGENVermessung: Diskursstrukturen Wer sagt wo was wie über wen, was bedeutet das,

und wen erreicht es? Identifikation auffälliger Muster und ihrer

Auftretenskontexte

Bewertungen: Diskursverzerrungen Welche sozialen/politischen/medialen/… Ursachen und

Strukturen reflektieren erkannte Verzerrungen? Können Verzerrungen als Media Bias interpretiert werden?

Media Bias Online? Vieles, auch Komplexes, ist messbar – nur was bedeutet es? Auch Bias Scores beinhalten strukturellen Bias Bias liegt meist in (Themen-, Akteurs-, & Kontext-) spezifischen

Verzerrungen

Qualita-tive Ver-

zerrungen

Problema-tische Inhalte

Quantita-tive Ver-

zerrungen

AuffälligeDiskurs-

strukturen

Sinnvolle Verzer-rungen

Messen &

Beziffern

Problema-tische

Ver-zerrung

en

Irrelevan-te Ver-zerunge

nDeuten

& Bewerte

n




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