Comparative Sentiment Analysis of Media Bias

Bc. Jana Rojková

Bakalářská práce

Anotace:

Cílem této práce bylo určit do jaké míry se v jazykových prostředcích projevuje zaujatost médií ve Spojených státech amerických pomocí porovnání sentimentu shromážděných článků z mainstreamových médií s články získanými z alternativních médií v levicovém a pravicovém spektru na vybrané politicky rozdělující otázky. V analýze byly použity algoritmy na zpracování přirozeného jazyka a strojové učení, které měří sentiment článků, vět a jednotlivých slov. Výsledky poukázaly na větší podobnost ve výběru jazykových prostředků a slov mezi mainstreamovými médii a alternativními levicovými médii.

Abstract:

The thesis intended to determine the extent to which a media bias of mainstream media in the United States manifests in the language use, by comparing sentiment of collected articles from the mainstream media to articles collected from alternative left- and right-leaning media on particular politically divisive issues. The analysis utilized natural language processing and machine learning algorithms to gauge sentiments of articles, sentences and individual words. A greater similarity of language use between the mainstream media and alternative left-leaning media were found as well as an overlap in word choice.

Keywords

media bias, sentiment analysis, natural language processing, machine learning, zaujatost médií, analýza sentimentu, přirozené zpracování jazyka, strojové učení

Jazyk práce: angličtina

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 16. 5. 2018

Obhajoba závěrečné práce

• Obhajoba proběhla 14. 6. 2018
• Vedoucí: Mgr. Irina Matusevich
• Oponent: Ph.D. Wei-lun Lu

Masarykova univerzita

Filozofická fakulta

Bakalářský studijní program / obor:
Filologie / Anglický jazyk a literatura