La couverture médiatique nationale par les deux plus grandes chaînes de radiodiffusion, CNN et Fox News, reflète non seulement une polarisation politique croissante aux États-Unis, mais dans une publication récente, des chercheurs de Virginia Tech ont montré que la couverture médiatique partisane et incendiaire s’est accrue au fil du temps et peut exacerber la croissance. divise sur la nouvelle place publique des médias sociaux.
Eugenia Rho est professeure adjointe au Département d’informatique avec une formation en sciences politiques et une passion pour l’utilisation de l’intelligence artificielle pour mieux comprendre les personnes et les institutions.
« Lorsque nous parlons d’un langage médiatisé et joué encore et encore par des acteurs influents, comment cela affecte-t-il la façon dont le public parle de questions sociales importantes ? » » dit Rho. « Une analyse rigoureuse de grands ensembles de données comme celui-ci ouvre de toutes nouvelles voies pour comprendre les médias et leur impact. »
Mike Horning est journaliste devenu professeur agrégé à l’École de communication. Il étudie comment les fausses nouvelles et la désinformation affectent le débat civique et la participation politique. Il collabore souvent avec des chercheurs en informatique.
« Historiquement, si nous devions aborder une question concernant les préjugés des médias au cours des 40 dernières années, ce serait quelqu’un qui examinerait un ensemble de données d’environ 500 articles. C’est très limité », a déclaré Horning. « Mais les informaticiens sont désormais en mesure de nous aider à résoudre certaines de ces questions difficiles en analysant d’énormes quantités de données, ce que nous n’avons jamais pu faire auparavant. C’est pourquoi je pense que c’est super cool de pouvoir travailler avec eux. »
Big data, connaissances nuancées
À l’aide d’une branche de l’intelligence artificielle appelée traitement du langage naturel, les chercheurs ont analysé près de 300 milliards de mots prononcés sur CNN et Fox News et près de 133 000 tweets des réseaux et de leurs abonnés pour déterminer si les informations diffusées à l’échelle nationale contenaient un contenu partisan et incendiaire, et comment cette partisanerie a changé. au fil du temps, et si le contenu partisan a affecté le débat parmi les abonnés des réseaux sur les réseaux sociaux.
Ils ont utilisé deux grands ensembles de données.
Tous les tweets entre 2010 et 2020 qui ont été rédigés par des utilisateurs qui ont suivi à la fois @CNN et @FoxNews, ont mentionné ou répondu à @CNN ou @FoxNews, et contenaient des mots-clés associés à six sujets politiquement controversés :
La démocratie en jeu
Les Américains reçoivent leurs informations à la télévision cinq fois plus souvent qu’à partir de médias en ligne ou imprimés, ont écrit les chercheurs, et les téléspectateurs sont plus susceptibles de choisir leur source d’information en fonction d’opinions partisanes. Ils maintiennent également leur régime d’information partisan au fil du temps.
Rho et Horning ont démontré que le langage utilisé dans la couverture médiatique prédit également la manière dont les téléspectateurs débattent de questions nationales importantes sur les réseaux sociaux. Plus inquiétant encore, leur analyse a montré en outre que les téléspectateurs de CNN et de Fox News ont non seulement des opinions politiques différentes, mais interprètent les mêmes mots de manière très différente.
Des mots tels que « illégal », « application » et « ordre » sont souvent apparus dans les discussions sur l’immigration sur Fox News ; tandis que CNN a utilisé des mots tels que « parents », « famille », « enfants », « fille » et « communautés ».
Lorsqu’on parle de racisme, les reportages de CNN mentionnent souvent les « manifestations », tandis que sur Fox, le « crime » revient souvent.
En deux à trois mois, les données montrent que les audiences sur Twitter, désormais connu sous le nom de X, ont fait écho aux mêmes modèles linguistiques dans les informations diffusées qu’elles préféraient, et vice versa. Différents publics passent leur temps médiatique dans des chambres d’écho partisanes qui renforcent leurs opinions existantes, ont découvert les chercheurs.
« Ce pays a été fondé sur la Déclaration d’indépendance. Les mots ont un pouvoir immense, immense et un impact tangible sur la vie des gens », a déclaré Rho. « Quand nous avons ce schéma cohérent dans lequel les principaux réseaux de diffusion divergent complètement, dans la mesure où ils décrivent une réalité presque différente dans laquelle les sujets sont abordés, alors vous avez cette division irréconciliable entre les publics. C’est quelque chose que j’espère que cet article abordera. capable de favoriser davantage de discussions.
Il n’existe peut-être pas de moyen simple de lutter contre cette polarisation en raison des facteurs économiques.
« Cela s’explique en partie par le déclin croissant de l’audience des informations par câble. Ils sont en concurrence avec tout ce qui existe sur le Web », a déclaré Horning. « Comment pouvez-vous passer à travers tout ce bruit ? La solution est souvent de devenir plus extravagant et plus tapageur. Parce que les informations télévisées sont déterminées par les audiences, l’incitation est de prendre des décisions dictées par le marché qui ne sont probablement pas démocratiques. »
Impact réel
« Le problème, c’est que les informations diffusées par les partisans contribuent à des niveaux de polarisation au sein de l’électorat », a déclaré Horning. « Et nous avons des téraoctets de données pour le prouver. Ce ne sont pas seulement quelques professeurs d’université qui ont étudié quelque chose pendant deux semaines. Nous disposons maintenant de 10 ans de données. Mais faire en sorte que l’actualité se couvre d’elle-même sera la partie la plus difficile. »
Convaincre les radiodiffuseurs de modifier leur modèle économique pourrait également s’avérer difficile. Cette recherche pourrait aider les téléspectateurs à faire des choix médiatiques plus éclairés.
« En tant qu’informaticien, étant capable de montrer ce modèle à grande échelle, j’espère que cela générera les conversations nécessaires autour de ce qui est bon pour la société collective », a déclaré Rho. « Parce que si les gens ne peuvent tout simplement pas être sur la même longueur d’onde pour parler de questions importantes, où allons-nous à partir de là ?
Plus d’information:
Xiaohan Ding et coll., Mêmes mots, significations différentes : polarisation sémantique dans les médias audiovisuelsPrévisions linguistiques Polarité dans le discours public en ligne, Actes de la dix-septième conférence internationale de l’AAAI sur le Web et les médias sociaux (2023)