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Master's Dissertation
DOI
10.11606/D.100.2016.tde-10012016-144315
Document
Author
Full name
Gabriel Domingos de Arruda
E-mail
Institute/School/College
Knowledge Area
Date of Defense
Published
São Paulo, 2016
Supervisor
Committee
Roman, Norton Trevisan (President)
Carvalho, Ariadne Maria Brito Rizzoni
Paraboni, Ivandre
Title in Portuguese
Análise de viés em notícias na língua portuguesa
Keywords in Portuguese
Análise de sentimentos
Detecção de outliers
Viés
Abstract in Portuguese
O projeto descrito neste documento propõe um modelo para análise de viés em notícias, procurando identificar o viés dos meios de comunicação em relação a entidades políticas. Foram analisados três tipos de viés: o viés de seleção, que avalia o quanto uma entidade é referenciada pelo meio de comunicação; o viés de cobertura, que avalia quanto destaque é destinado a entidade e, por fim, o viés de afirmação, que avalia se estão falando mal ou bem da entidade. Para tal, foi construído um corpus de notícias sistematicamente extraídas de 5 produtores de notícias e classificadas manualmente em relação à polaridade e entidade alvo. Técnicas de análise de sentimentos baseadas em aprendizado de máquina foram validadas utilizando o corpus criado. Criou-se uma metodologia para identificação de viés, utilizando o conceito de outliers, a partir de métricas indicadoras. A partir da metodologia proposta, foi analisado o viés em relação aos candidatos ao governo de São Paulo e à presidência a partir do corpus criado, em que se identificou os três tipos de viés em dois produtores de notícias
Title in English
Bias analysis on newswire in portuguese
Keywords in English
Bias
Outliers detection
Sentiment analysis
Abstract in English
The project described here proposes a model to study bias on newswire texts, related to political entities. Three types of bias are analysed: selection bias, which refers to the amount of times an entity is referenced by the media outlet; coverage bias, which assesses the amount of coverage given to an entity and, finally, the assertion bias, which analyses whether the news is a positive or negative report of an entity. To accomplish this, a corpus was systematically built by extracting news from 5 different newswires. These texts were manually classified according to their polarity alignment and associated entity. Sentiment Analysis techniques were applied and evaluated using the corpus. Based on the concept of outliers, a methodology for bias detection was created. Bias was analysed using the proposed methodology on the generated corpus for candidates to the government of the state of São Paulo and to presidency, being identified in two newswires for the three above-defined types
 
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Publishing Date
2016-02-22
 
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