FrameFinder: Explorative Multi-Perspective Framing Extraction from News Headlines

Markus Reiter-Haas, Beate Klösch, Markus Hadler, Elisabeth Lex

Publikation: Beitrag in Buch/Bericht/KonferenzbandBeitrag in einem KonferenzbandBegutachtung

Abstract

Revealing the framing of news articles is an important yet neglected task in information seeking and retrieval. In the present work, we present FrameFinder, an open tool for extracting and analyzing frames in textual data. FrameFinder visually represents the frames of text from three perspectives, i.e., (i) frame labels, (ii) frame dimensions, and (iii) frame structure. By analyzing the well-established gun violence frame corpus, we demonstrate the merits of our proposed solution to support social science research and call for subsequent integration into information interactions.

Originalspracheenglisch
TitelCHIIR 2024 - Proceedings of the 2024 Conference on Human Information Interaction and Retrieval
Herausgeber (Verlag)Association of Computing Machinery
Seiten381-385
Seitenumfang5
ISBN (elektronisch)9798400704345
DOIs
PublikationsstatusVeröffentlicht - 10 März 2024
Veranstaltung2024 Conference on Human Information Interaction and Retrieval: CHIIR 2024 - Sheffield, Großbritannien / Vereinigtes Königreich
Dauer: 10 März 202414 März 2024

Publikationsreihe

NameCHIIR 2024 - Proceedings of the 2024 Conference on Human Information Interaction and Retrieval

Konferenz

Konferenz2024 Conference on Human Information Interaction and Retrieval
Land/GebietGroßbritannien / Vereinigtes Königreich
OrtSheffield
Zeitraum10/03/2414/03/24

ASJC Scopus subject areas

  • Human-computer interaction
  • Information systems
  • Informationssysteme und -management
  • Experimentelle und kognitive Psychologie

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