Bu məqalə Science X-nin redaktorluq prosesi və siyasətlərinə uyğun olaraq nəzərdən keçirilib. Tərcüməçilər məzmunun etibarlılığını təmin edərkən aşağıdakı xüsusiyyətləri vurğulayıblar:
2024-cü ildə bir əməkdaşlıq şirkəti, insanların eyni hadisələri müxtəlif mənbələrin necə əhatə etdiyini araşdırmaq və nəhayət mediada paylaşılan məlumatları necə qəbul etdiklərini və istifadə etdiklərini qərar vermək üçün daha obyektiv bir yol təqdim etdi. Penn Mühəndisliyi, Annenberg Kommunikasiya Məktəbi və Wharton Məktəbinin birgə müəssisəsi olan Penn'ın Hesablama Sosial Elmlər (CSS) Laboratoriyasında hazırlanan Media Bias Detektor, məqalə, ton, siyasi meyillilik və əhatə dairəsində faktlar və insanlar daxil olmaqla xüsusiyyətlər üçün xəbər məqalələrini təhlil etmək üçün süni intellektdən istifadə edir.
İndi komanda layihəni bir addım daha irəli gedirir.
"Science Advances" jurnalında dərc olunan yeni bir məqalədə, kompüter və informasiya elmləri (CIS) üzrə Stevens Universitetinin professoru Duncan Watts, Penn Integrates Bilik professoru və CSS Lab-in direktoru tərəfindən rəhbərlik olunan bir tədqiqat qrupu Media Bias Detector-un arxasında elmi çərçivəni təqdim edir və 2024-cü ildə ABŞ prezident seçkiləri ilində çap olunan 140,000-dən çox məqaləni ehtiva edən bir məlumat dəstini buraxır.
Bir xəbər nəşrinin sadəcə "ərəfli" olub-olmadığını soruşmaq əvəzinə, çərçivə xəbərlərin əhatə olunmasını ölçülə bilən komponentlərə bölür və tədqiqatçılara redaktor seçkilərinin oxucuların nə gördüklərini və nə etmədiklərini necə formalaşdıracağını öyrənməyə imkan verir.
"Media Bias Detector-un ilkin buraxılması layihənin ictimaiyyətə yönəlmiş tərəfinə yönəldilib, bu qəzet də aparıcı taxta gücləndirən əsas elmi çərçivəni təsvir edir", - MDB-də doktoranturaya tələbə olan və tədqiqatın baş elmi işçisi Samar Haider deyir. "Biz məlumatların qeyd edilməsinin sərt qiymətləndirilməsini təqdim edirik, əsas məlumatlardan əldə olunan təsvir nəticələrini göstəririk ki, hələ də cihaz tablosunda görünə bilməz".
Xülasə — davamını mənbədə oxuyun.
