미디어 경사 연구 : 신문 카운티 관찰
링크 표
초록 및 1 소개 2. 데이터
3. 미디어 경사 측정 및 3.1. 텍스트 사전 처리 및 기능화
3.2. TV 소스 별 전사를 분류합니다
3.3. 신문과 TV 방송국의 텍스트 유사성과 3.4. 주제 모델
4. 경제학 프레임 워크
4.1. 도구 변수 사양
4.2. 기기 1 단계 및 유효성
5. 결과
5.1. 주요 결과
5.2. 견고성 점검
6. 메커니즘과 이질성
6.1. 지역 대 국유 또는 국제 뉴스 내용
6.2. 케이블 뉴스 미디어 경사는 지역 신문을 양극화합니다
7. 결론과 참고 문헌
온라인 부록
A. 데이터 부록
A.1. 신문 기사
A.2. 신문의 대체 카운티 매칭 및 A.3. 기사 스 니펫 필터링
A.4. 프라임 타임 TV 쇼 및 A.5가 포함되었습니다. 요약 통계
B. 방법 부록, B.1. 텍스트 사전 처리 및 B.2. FNC 또는 CNN/MSNBC에 가장 예측되는 Bigram
B.3. NLP 모델의 인간 검증
B.4. 신문 및 B.5에서 폭스 뉴스 유사성 분포. Fox News 유사성의 기사
B.6. 신문 기반 LDA 모델의 주제
C. 결과 부록
c.1. 첫 번째 단계 결과 및 C.2. 악기의 외생
c.3. 위약 : 1995/96의 내용 유사성
c.4. OLS 결과
c.5. 형태 결과 감소
c.6. 하위 샘플 : 신문 본부 및 기타 카운티 및 C.7. 견고성 : 대체 카운티 매칭
c.8. 견고성 : 역사적 순환 중량 및 C.9. 견고성 : 상대 순환 중량
c.10. 견고성 : 절대 및 상대 FNC 시청률 및 C.11. 견고성 : 관찰 및 클러스터링 삭제
c.12. 메커니즘 : 언어 기능 및 주제
c.13. 메커니즘 : 수요 측면에 대한 설명 증거
c.14. 메커니즘 : 경사 전염 및 편광
c.6. 하위 샘플 : 신문 본부 및 기타 카운티
여기서, 우리는 기준 추정치를 복제하지만 카운티가 신문의 직계 소유자가 기반을 둔 위치와 일치하는 신문 카운티 관찰 만 고려합니다. 이를 위해, 우리는 지역 신문의 소유자가 감사를위한 Alliance for Audited Media의 데이터를 사용하여 미국 카운티에 기반을 둔 도시를 지정합니다 (섹션 2 참조). 우리는 직계 소유자에 중점을 둡니다. 즉, 대기업이 소유 한 신문에 대한 모회사의 위치를 고려하지 않습니다. 반대로, 표 C.7에서, 우리는 본사 카운티를 제외합니다.
c.7. 견고성 : 대체 카운티 매칭
이 백서는 CC 4.0 라이센스에 따라 ARXIV에서 구입할 수 있습니다.
저자 :
(1) Philine Widmer, Eth Zurich 및 [email protected];
(2) Seregia, ETH ZURIC TH ZURICS 및 [email protected];
(3) Elliott Ash, ETH Zürich 및 [email protected].
Post Comment