შეავსე ფორმა
Logo

ინდექსები

მედიის დეპოლარიზაციის ინდექსი
ISET-ის კვლევითი ინსტიტუტის მედიის დეპოლარიზაციის ინდექსში გამოყენებული მეთოდოლოგია ძირითადად ეყრდნობა ბუნებრივი ენის დამუშავების (NLP) ორ მოდელს: Word2Vec და მის მოდიფიცირებულ ვერსიას – Doc2Vec. ინდექსის ავტორებმა ქართულ პოლიტიკურ საინფორმაციო სტატიებში სემანტიკური მნიშვნელობების აღსაბეჭდად ს
პეციალურად მოამზადეს ქართული ენის Doc2Vec მოდელი. მოდელი მომზადდა 250,000-ზე მეტ ონლაინ პოლიტიკურ საინფორმაციო სტატიის ბაზაზე, რომელიც სხვადასხვა წყაროდან შეგროვდა. დასწავლის ეტაპის შემდეგ მოდელი გამოიყენეს პოპულარული მედიასაშუალებების („იმედი“, „მთავარი“, „ტვ პირველი“, „1-ელი არხი“ (საზოგადოებრივი მაუწყებელი), „ფორმულა“, „პოსტვ“ და „რუსთავი 2“) პოლიტიკური ახალი ამბების სტატიების შესწავლისთვის. მოდელის მიერ მომზადებული ვექტორები არსებობს მაღალგანზომილებიან სივრცეში და ახალი ამბების წყაროებს შორის განსხვავებას ზომავს კოსინუსების მსგავსების (Cosine Similarity) მეტრიკის გამოყენებით. მედია-პლატფორმებს შორის პოლიტიკური განსხვავება გამოითვლება, როგორც სხვაობა მთლიან განსხვავებულობასა და კლასტერებში საშუალო საერთო განსხვავებას შორის (კვლევაში გამოვლენილია ორი მედია კლასტერი). მედიის პოლარიზაციის ინდექსი არის მედია-საშუალებებს შორის პოლიტიკური განსხვავებების შეწონილი საშუალო, სადაც წონები მათი რეიტინგების პროპორციულია.
მეტის ნახვა... დახურვა
ფილტრაცია:
-დან
- მდე
შეავსე ფორმა