Is Gender a Driver of Topic Choice? A Comparative Keyword Analysis of Political Cable News Interviews
Notice bibliographique
Résumé
Cable news networks have become an increasingly important source of political news in the United States. They wield considerable influence on public opinion, particularly in relation to current issues involving social roles and gender dynamics. This study offers insights into how the choice of topic in political cable news interviews may be influenced by the gender of participants. A corpus of 40 political cable news interviews was compiled and analyzed on the basis of various combinations of male and female interviewers and interviewees. Corpus software was implemented to extract keywords that were then grouped to identify prominent topics according to gender. Topics discussed exclusively among male participants were more issue oriented (i.e., immigration, healthcare, the economy, and gun control) as compared to those discussed exclusively among female participants that were more in social nature (i.e., personal matters, the Kavanaugh Supreme Court nomination, and tech giants in the context of social justice). Results showed that topics emerging from the female participants’ discourse were aligned with some widely held perceptions of women’s speech. At the same time, other features of the female participants’ speech appeared to be driven largely by their professional and institutional roles, and thus, not aligned with stereotypical perceptions. The findings have implications for the role of media and cable news in contemporary American society in avoiding the perpetration of gender-related topic bias.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».