The Frames and the Emotions in the News Medias Coverage about Artificial Intelligence

Abstract

This study examines how artificial intelligence (AI) is presented in the news media by examining the frames and emotions expressed in news coverage about AI. For analysis, I used computational text analysis techniques -structural topic model (STM) to extract frames and NRC Emotion Lexicon and Linguistic Inquiry and Word Count (LIWC) to detect emotions. Then I examined their correlations with the political ideology of media outlets (conservative vs. liberal) and media type (newspapers vs TV news). By identifying the frames and the emotions embedded in the news media, it would be possible to predict how they influence the formation of public opinions and attitudes towards AI.

본 연구는 컴퓨터 텍스트 분석 기술을 통해 인공지능 (AI)에 대한 뉴스 보도에 드러난 프레임과 감정을 분석하여 인공지능이 뉴스 미디어에서 어떻게 표현되는지를 살펴보는 것을 목적으로 한다. 프레임 추출을 위해 Structural Topic Model (STM) 기법을, 감정 추출을 위해 NRC Emotion Lexicon과 Linguistic Inquiry and Word Count (LIWC) 프로그램을 활용했다. 언론사의 정치 성향(보수 – 진보)과 미디어 유형(신문 – 방송)을 변수로 설정해, 추출된 결과와 각 변수와의 상관관계를 분석했다. 뉴스 미디어에 내재된 프레임과 감정을 파악함으로써, 그것이 AI에 대한 여론 및 태도 형성에 어떤 영향을 미치는지 예측할 수 있을 것이다.