Konstantina Lazaridou

• As part of our everyday life we consume breaking news and interpret it based on our own viewpoints and beliefs. We have easy access to online social networking platforms and news media websites, where we inform ourselves about current affairs and often post about our own views, such as in news comments or social media posts. The media ecosystem enables opinions and facts to travel from news sources to news readers, from news article commenters to other readers, from social network users to their followers, etc. The views of the world many of us have depend on the information we receive via online news and social media. Hence, it is essential to maintain accurate, reliable and objective online content to ensure democracy and verity on the Web. To this end, we contribute to a trustworthy media ecosystem by analyzing news and social media in the context of politics to ensure that media serves the public interest. In this thesis, we use text mining, natural language processing and machine learning techniques to reveal underlying patternsAs part of our everyday life we consume breaking news and interpret it based on our own viewpoints and beliefs. We have easy access to online social networking platforms and news media websites, where we inform ourselves about current affairs and often post about our own views, such as in news comments or social media posts. The media ecosystem enables opinions and facts to travel from news sources to news readers, from news article commenters to other readers, from social network users to their followers, etc. The views of the world many of us have depend on the information we receive via online news and social media. Hence, it is essential to maintain accurate, reliable and objective online content to ensure democracy and verity on the Web. To this end, we contribute to a trustworthy media ecosystem by analyzing news and social media in the context of politics to ensure that media serves the public interest. In this thesis, we use text mining, natural language processing and machine learning techniques to reveal underlying patterns in political news articles and political discourse in social networks. Mainstream news sources typically cover a great amount of the same news stories every day, but they often place them in a different context or report them from different perspectives. In this thesis, we are interested in how distinct and predictable newspaper journalists are, in the way they report the news, as a means to understand and identify their different political beliefs. To this end, we propose two models that classify text from news articles to their respective original news source, i.e., reported speech and also news comments. Our goal is to capture systematic quoting and commenting patterns by journalists and news commenters respectively, which can lead us to the newspaper where the quotes and comments are originally published. Predicting news sources can help us understand the potential subjective nature behind news storytelling and the magnitude of this phenomenon. Revealing this hidden knowledge can restore our trust in media by advancing transparency and diversity in the news. Media bias can be expressed in various subtle ways in the text and it is often challenging to identify these bias manifestations correctly, even for humans. However, media experts, e.g., journalists, are a powerful resource that can help us overcome the vague definition of political media bias and they can also assist automatic learners to find the hidden bias in the text. Due to the enormous technological advances in artificial intelligence, we hypothesize that identifying political bias in the news could be achieved through the combination of sophisticated deep learning modelsxi and domain expertise. Therefore, our second contribution is a high-quality and reliable news dataset annotated by journalists for political bias and a state-of-the-art solution for this task based on curriculum learning. Our aim is to discover whether domain expertise is necessary for this task and to provide an automatic solution for this traditionally manually-solved problem. User generated content is fundamentally different from news articles, e.g., messages are shorter, they are often personal and opinionated, they refer to specific topics and persons, etc. Regarding political and socio-economic news, individuals in online communities make use of social networks to keep their peers up-to-date and to share their own views on ongoing affairs. We believe that social media is also an as powerful instrument for information flow as the news sources are, and we use its unique characteristic of rapid news coverage for two applications. We analyze Twitter messages and debate transcripts during live political presidential debates to automatically predict the topics that Twitter users discuss. Our goal is to discover the favoured topics in online communities on the dates of political events as a way to understand the political subjects of public interest. With the up-to-dateness of microblogs, an additional opportunity emerges, namely to use social media posts and leverage the real-time verity about discussed individuals to find their locations. That is, given a person of interest that is mentioned in online discussions, we use the wisdom of the crowd to automatically track her physical locations over time. We evaluate our approach in the context of politics, i.e., we predict the locations of US politicians as a proof of concept for important use cases, such as to track people that are national risks, e.g., warlords and wanted criminals.…
• Als festen Bestandteil unseres täglichen Lebens konsumieren wir aktuelle Nachrichten und interpretieren sie basierend auf unseren eigenen Ansichten und Überzeugungen. Wir haben einfachen Zugang zu sozialen Netzwerken und Online-Nachrichtenportalen, auf denen wir uns über aktuelle Angelegenheiten informieren und eigene Ansichten teilen, wie zum Beispiel mit Nachrichtenkommentaren oder Social-Media-Posts. Das Medien-Ökosystem ermöglicht es zum Beispiel, dass Meinungen und Fakten von Nachrichtenquellen zu Lesern, von Kommentatoren zu anderen Lesern oder von Nutzern sozialer Netzwerke zu ihren Anhängern gelangen. Die Weltsicht hängt für viele von uns von Informationen ab, die wir über Online-Nachrichten und soziale Medien erhalten. Hierfür ist es wichtig genaue, zuverlässige und objektive Inhalte zuzusichern, um die Demokratie und Wahrheit im Web gewährleisten zu können. Um zu einem vertrauenswürdigen Medien-Ökosystem beizutragen, analysieren wir Nachrichten und soziale Medien im politischen Kontext und stellen sicher, dass die Medien demAls festen Bestandteil unseres täglichen Lebens konsumieren wir aktuelle Nachrichten und interpretieren sie basierend auf unseren eigenen Ansichten und Überzeugungen. Wir haben einfachen Zugang zu sozialen Netzwerken und Online-Nachrichtenportalen, auf denen wir uns über aktuelle Angelegenheiten informieren und eigene Ansichten teilen, wie zum Beispiel mit Nachrichtenkommentaren oder Social-Media-Posts. Das Medien-Ökosystem ermöglicht es zum Beispiel, dass Meinungen und Fakten von Nachrichtenquellen zu Lesern, von Kommentatoren zu anderen Lesern oder von Nutzern sozialer Netzwerke zu ihren Anhängern gelangen. Die Weltsicht hängt für viele von uns von Informationen ab, die wir über Online-Nachrichten und soziale Medien erhalten. Hierfür ist es wichtig genaue, zuverlässige und objektive Inhalte zuzusichern, um die Demokratie und Wahrheit im Web gewährleisten zu können. Um zu einem vertrauenswürdigen Medien-Ökosystem beizutragen, analysieren wir Nachrichten und soziale Medien im politischen Kontext und stellen sicher, dass die Medien dem öffentlichen Interesse dienen. In dieser Arbeit verwenden wir Techniken der Computerlinguistik, des maschinellen Lernens und des Text Minings, um zugrunde liegende Muster in politischen Nachrichtenartikel und im politischen Diskurs in sozialen Netzwerken aufzudecken. Mainstream-Nachrichtenquellen decken täglich üb­li­cher­wei­se eine große Anzahl derselben Nachrichten ab, aber sie stellen diese oft in einem anderen Kontext dar oder berichten aus unterschiedlichen Sichtweisen. In dieser Arbeit wird untersucht, wie individuell und vorhersehbar Zeitungsjournalisten in der Art der Berichterstattung sind, um die unterschiedlichen politischen Überzeugungen zu identifizieren und zu verstehen. Zu diesem Zweck schlagen wir zwei Modelle vor, die Text aus Nachrichtenartikeln klassifizieren und ihrer jeweiligen ursprünglichen Nachrichtenquelle zuordnen, insbesondere basierend auf Zitaten und Nachrichtenkommentaren. Unser Ziel ist es, systematische Zitierungs- und Kommentierungsmuster von Journalisten bzw. Nachrichtenkommentatoren zu erfassen, was uns zu der Zeitung führen kann, in der die Zitate und Kommentare ursprünglich veröffentlicht wurden. Die Vorhersage von Nachrichtenquellen kann uns helfen, die potenziell subjektive Natur hinter dem “Storytelling” und dem Ausmaß dieses Phänomens zu verstehen. Das enthüllen jenes verborgenen Wissens kann unser Vertrauen in die Medien wiederherstellen, indem es Transparenz und Vielfalt in den Nachrichten fördert. Politische Tendenzen in der Medienberichterstattung können textuell auf verschiedene subtile Arten ausgedrückt werden und es ist selbst für Menschen oft schwierig deren Manifestierung korrekt zu identifizieren. Medienexperten wie Journalisten, sind jedoch eine gute Ressource, die uns helfen kann, die vage Definition der politischen Medien Bias zu überwinden und sie können ebenfalls dabei helfen automatischen Modellen beizubringen, versteckten Bias im Text aufzudecken. Aufgrund der enormen technologischen Fortschritte im Bereich der künstlichen Intelligenz nehmen wir an, dass die Identifizierung politischer Vorurteile in den Nachrichten durch die Kombination aus ausgefeilten Deep-Learning-Modellen und Fachkenntnissen erreicht werden kann. Daher ist unser zweiter Beitrag ein qualitativ hochwertiger und zuverlässiger Nachrichtendatensatz, der von Journalisten in Bezug auf politischen Bias annotiert wurde und ein hochmoderner Algorithmus zur Lösung dieser Aufgabe, der auf dem Prinzip des “curriculum learning” basiert. Unser Ziel ist es herauszufinden, ob Domänenwissen für diese Aufgabe erforderlich ist und eine automatische Lösung für dieses traditionell manuell bearbeitete Problem bereitzustellen. Nutzergenerierte Inhalte unterscheiden sich grundlegend von Nachrichtenartikeln. Zum Beispiel sind Botschaften oft kürzer, persönlich und dogmatisch und sie beziehen sich oft auf spezifische Themen und Personen. In Bezug auf politische und sozioökonomische Nachrichten verwenden Individuen oft soziale Netzwerke, um andere Nutzer in ihrer In­te­r­es­sens­grup­pe auf dem Laufenden zu halten und ihre persönlichen Ansichten über aktuelle Angelegenheiten zu teilen. Wir glauben, dass soziale Medien auch ein gleichermaßen leistungsfähiges Instrument für den Informationsfluss sind wie Online-Zeitungen. Daher verwenden wir ihre einzigartige Eigenschaft der schnellen Berichterstattung für zwei Anwendungen. Wir analysieren Twitter-Nachrichten und Transkripte von politischen Live-Debatten zur Präsidentschaftswahl um Themen zu klassifizieren, die von der Nutzergemeinde diskutiert werden. Unser Ziel ist es die bevorzugten Themen zu identifizieren, die in Online-Gemeinschaften zu den Terminen politischer Ereignisse diskutiert werden um die Themen von öffentlichem Interesse zu verstehen. Durch die Aktualität von Microblogs ergibt sich die zusätzliche Möglichkeit Beiträge aus sozialen Medien zu nutzen um Echtzeit-Informationen über besprochene Personen zu finden und ihre physischen Positionen zu bestimmen. Das heißt, bei einer Person von öffentlichem Interesse, die in Online-Diskussionen erwähnt wird, verwenden wir die Schwarmintelligenz der Nutzerbasis, um ihren Standort im Verlauf der Zeit automatisch zu verfolgen. Wir untersuchen unseren Ansatz im politischen Kontext, indem wir die Standorte von US-Politikern während des Präsidentschaftswahlkampfes voraussagen. Mit diesem Ansatz bieten wir eine Machbarkeitsstudie für andere wichtige Anwendungsfälle, beispielsweise um Menschen zu verfolgen, die ein nationales Risiko darstellen, wie Kriegsherren und gesuchte Kriminelle.…