Bias detection based on text mining technique : a case study of western media coverage for Palestinian-Israeli conflict

Other Title(s)

كشف التحيز باستخدام تقنية تنقيب النصوص : دراسة حالة تغطية الإعلام الغربي للصراع الفلسطيني الإسرائيلي

Dissertant

Labad, Hibah Mahmud Ibrahim

Thesis advisor

al-Siraj, Wail Fikri

University

Islamic University

Faculty

Faculty of Information Technology

Department

Information Technology

University Country

Palestine (Gaza Strip)

Degree

Master

Degree Date

2018

Arabic Abstract

تلعب وسائل الإعلام الإلكترونية دورا حاسما في التأثير على الرأي العام، فيما يجري حول الأحداث السياسية المثيرة للجدل.

إنّ التحيز في إعداد التقارير والمقالات الصحفية يتشكل بناء على اعتبارات أيديولوجية أو سياسية، وهذا أمر شائع، حيث يتعارض مع طبيعة الصحافة والإعلام التي تتسم بالحيادية، والموضوعية.

ويتكون التحيز من مجموعة من المظاهر المتعددة، وأحد تلك المظاهر الرئيسية للتحيز في الصحافة، هو استخدام مصطلحات ومفردات مضللة قامت وسائل الإعلام الغربية، ووكالات الأنباء بتغطية الحرب الإسرائيلية على غزة، خلال صيف عام 2014، بشكل عام.

ويشتكي الفلسطينيون من وجود تحيز ملحوظ في الإعلام الغربي لتبني الرواية، والرأي الإسرائيليين والعكس لدي الإسرائيليين.

اكتشاف الانحياز السياسي يعتبر عملية معقدة حيث يلزم استخدام معجم من الكلمات المصنفة التي تغطي الحدث السياسي.

في هذه الأطروحة البحثية؛ أقدم تقريرا لدراسة تجريبية تحليلية، تهدف إلى تحليل التغطية الإخبارية لوسائل الإعلام الغربية، وتحديد الأنماط التي تشير إلى التوجه والانحياز الإعلامي في وسائل الإعلام لطرف على حساب الطرف الآخر.

ومن خلال دراستي البحثية قدمت ثلاثة نماذج متباينة؛ للتصنيف على مستويات مختلفة من النصوص، وهي الكلمات المفتاحية والاقتباسات النصية والمقالات اتبعت خلال دراستي العملية تقنيات التعدين النصي والتعلم الآلي في محاولة لكشف التحيز في وسائل الإعلام الإخبارية.

لقد قمت بتجميع مقالات إخبارية من خلال 14 وكالة إخبارية ضمن نطاق الإعلام الغربي، بعد ذلك قمت بإجراء المعالجة المسبقة لنص المقالات وتحويلها إلى شكل منظم بنّاء، ثم بناء نماذج متعددة لتصنيف بحيث تكون قادرة على التنبؤ بانحياز الوكالات الإخبارية، بالإضافة إلى ذلك، قمتُ بإجراء مقارنة بين سلوك ثلاث من خوارزميات التعلم الآلي الخاضع للإشراف، والمستخدمة في التصنيف هذه العمليات كانت مصحوبة بعدد مختلف من القطع النصية، والكلمات المصرفة لجذورها.

والنماذج الثلاثة كل منها أدى سلوكا مختلفا عن الأخر، ولكن النموذج الخاص بالمقالات كان الأكثر قبولا وكفاءة، حيث حقق دقة بنسبة ۸٥.١٢٪، وضبط بنسبة ۸۰۸۹٪، وتسجيل بنسبة ٩٦.١٨٪، ومقياس Fبنسبة ٨٧.٠٣٪ .

English Abstract

The online mass media plays a critical role in influencing the public opinion about controversial political events.

Bias in press reports and articles to some ideological or political sides is common and opposites the neutrality nature of press and media.

Bias can take different aspects and ways.

One of the main aspects of press bias is using mislead terms and vocabularies.

In summer 2014, Western media, news and press agencies covered Israeli war on Gaza.

In general, Palestinian people complain that there is a notable bias in western media with the Israeli story and opinion and vice versa.

Finding political bias consider complicated process because of there a need for a specified taxonomy cover the political event.

In this master thesis; we report a text analytical experimental study, that’s have conducted on western media analysis to identify patterns in the press orientation and further in the media bias towards side to another.

We build three models different in their text level, which are Keywords, Quotes and Articles.

We have followed the text mining techniques and machine learning in an effort to detect the bias in news outlets.

We have crawled news articles form 14 major outlets in the western media.

Then we have made preprocessing to convert them into useful structured form, building s classifiers that be able to predict news outlets bias.

In addition, we have make a comparison between three of supervised machine learning algorithms behavior used in classification associated with different number of grams and stemmed attributes.

The three proposed models provide a distinguish behavior, but Articles Model have provided the most acceptable objective and subjective evaluation, its achieved 85.12% accuracy, 80.89% precision, 96.18% recall and f-measure 87.03%.

Main Subjects

Media and Communication
Information Technology and Computer Science

Topics

• Information(Massmedia)
• Arab-Israeli conflict
• Prejudice
• Western world
• Word processing
• Prospecting
• Press coverage

No. of Pages

81

Table of Contents

• APA
• MLA
• AMA

Language

English

Data Type

Arab Theses

Record ID

BIM-905425