소음을 통해 보는 방법: Informed Citizenship를 위한 Media Bias에 대한 실제 가이드

모든 일, 당신은 과거 헤드 라인, 뉴스 클립을보고, 세계의 이해를 형성하는 논평을 듣고. 그러나 당신이 소비하는 것은 얼마나 많은 순수한, 필터되지 않은 사실-그리고 얼마나 많은 하위 (또는 아닙니다-소-소-소-소-소-소-소) 바이스에 의해 형성? 미디어 풍경은 partisan 출구, 기업 영향, 그리고 바이러스성 잘못 변형, 의견이나 척추에서 신뢰할 수있는 정보를 구별하는 것은 더 이상 선택되지 않습니다. 그것은 현대 시민권의 핵심 기술입니다.

미디어 바이알은 신뢰할 수없는 모든 뉴스를 해소하는 것에 대해 아닙니다. Rather, 그것은 당신이 가장 유효한 정보를 기반으로 증거, 질문 튀기고, 결론을 무게를 줄 수있는 힘을 인식하는 것입니다. 이 가이드는 미디어 바이알의 기본에 확장하고 왜 지속되는지 탐구하고, 뉴스의 더 많은 공개 소비자가되기 위해 실용적인 도구를 제공합니다.

미디어 비스듬한 것은 무엇입니까? 간단한 정의를 넘어

미디어 바이스는 미디어 바이스가 부분적으로 또는 전주 방식으로 정보를 제공하는 방법 기자 또는 뉴스 조직에 대해 언급합니다. 그러나 바이스는 언론인이 그들의 전선을 선언하는 것과 명백하게도 거의 없습니다. 더 자주, 그것은 하위 선택에서 나타납니다 : 이 이야기는 뉴스 캐스트를 리드, 어떤 소스가 처음 인용되는지, 헤드 라인은 "문서" 대신 "문서"또는 사실이 포함되거나 완전히 부적합한 단어를 사용합니다.

앨리슨은 앨리슨의 정치적인 정렬 또는 이익 동기 부여 또는 무정한 가정에서 멸종될 수 있습니다. 독립된 관점 또는 24 시간 뉴스 주기의 압력. 이 범위를 인식하는 것은 중요한 소비에 첫 단계입니다. 미디어 바이스는 "biased"의 간단한 바이너리가 아닙니다. 모든 미디어는 인간의 결정에 의해 형성됩니다. 목표는 그 결정이 그 결정에 따라 결정하는 것입니다. 그 결정은 그 결정이 결정하고 그 결정에 따라 결정하는 것입니다.

역사적 맥락의 개념은 새로운 것이 아닙니다. 미국 신문의 초기 날에는, partisan 출판물은 정치 당사자와 함께 열리게 정렬 된 종이와 함께 규범이었다. 20 세기는 전문 저널리즘 표준 엠파스화 물체의 상승을 보았다, 그러나 21 세기의 미디어 풍경의 조각은 그 라인을 다시 흐릅니다. 이 역사를 이해하는 것은 왜 편견이 더 눈에 띄는지 설명하는 데 도움이 될 것입니다. 그리고 더 극화 - 더 많은 편광.

미디어 비스듬한의 많은 얼굴: 심플한 세금

비스듬히 자리 잡고, 당신이 볼 수있는 것을 naming에 대한 어휘가 필요합니다. 원래 가이드가 선택, 튀김, 언어 및 확인 비스듬한 동안, 전체 스펙트럼은 더 넓고 더 많은 nuanced.

선택 별과 Omission

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Framing 별

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언어 별과 적재 된 상표

“이러한 것은 “이러한 것은”라고 생각한다. “이러한 것은”라고 말하면, “이러한 것은”라고 말하며, “이러한 것은”라고 말하고, “이러한 것은”라고 말하고, “이러한 것은”라고 말하고, “이러한 것은”라고 말하고, “이러한 것은”라고 말하고, “이러한 것은”라고 말하고, “이러한 것은”라고 말하고, “이러한 것은”라고 말하고, “이러한 것은”라고 말하고, “이러한 것은”라고 말하고, “이러한 것은”라고 말하고, “이러한 것은”라고 말하고, “이러한 것은 “이러한 것은”라고 말하고,”라고 말하고, “이러한 것은 “이러한 것은 “이러한 것”라고 말하고”라고 말하고, “이러한 것”라고 말하고, “이러한 것은 “이러한 것은”라고 말한다”라고 말한다.

확인 별명과 에코 챔버 효과

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회전 비스듬한과 감각

Spin Bias는 사건에 호의를 베푸는 해석을, 정치, 사업 및 스포츠의 적용에서 가장 일반적인 설명합니다. Sensationalism는 뉴스가 과장한 관련 형태, 드라마트로 제작되거나 주의를 끌기 위해 하이퍼볼릭 언어로 제시됩니다. "SHOCKING"또는 "UNBELIEVABLE"개발을 약속하는 헤드 라인은 종종 클릭을 생성하도록 설계되어, 알 수 없습니다. 뉴스와 엔터테인먼트의 구별; 라인은 많은 출구로 거의 맹세합니다.

왜 미디어 비스듬스가 존재할까요? 경제 및 구조 드라이버

Bias는 진공에 발생하지 않습니다. 알기 쉬운 시민이되기 위해서는 부분적으로 미디어 조직을 밀어주는 체계적인 힘을 이해해야합니다.

소유권 및 기업 영향력

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광고 수익 및 Click-Driven 비즈니스 모델

대부분의 디지털 미디어 이익은 페이지보기, 광고 인상 및 구독 변환에 따라 달라집니다. 강력한 감정적 반응을 생성하는 내용, 두려움, 또는 schadenfreude-tends 최고의 수행. 이것은 감각적, 편광, 또는 높은 부분적 적용을 선호하는 편집기에 대한 구조적 인 인 집중력을 만듭니다. 관심 보상 바이스 경제. 당신이 biased 헤드 라인을 클릭 할 때, 당신은 그 내용의 더 많은 관심과 투표입니다.

정치 압력 및 Partisan 브랜딩

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Systematically Evaluate 뉴스 소스에 대한 방법

"liberal media"또는 "biased Outlets"와 같은 원유 라벨에 의존하는 것보다, 모든 뉴스 소스의 신뢰성과 슬러리를 평가하는 구조화 된 접근 방식을 사용합니다.

미디어 바이어스 차트를 시작점으로 사용

Ad Fontes Media와 AllSides]는 두 축을 따라 수백 개의 출구를 평가하는 대화 형 미디어 비스듬한 차트를 만들었습니다. 정치 슬런 (왼쪽 오른쪽)과 신뢰성 (실제로 propaganda에보고). 등급 시스템은 완벽하지 않은 경우, 이러한 차트는 비교에 유용한 프레임 워크를 제공합니다. [[LT:[FLT:]]:]:2];];];];]];]]];]]]];];]]]]]];]];];]]]]];]];]]]]]]];]]]]]

Bias 탐지를 위한 5Ws Framework 적용

뉴스 기사를 읽는 때마다이 다섯 가지 질문을하십시오.

  • 이 콘텐츠를 생성?] 자신의 자격, 친화, 그리고 기록은 무엇입니까?
  • 목적은 무엇인가?] 를 알기 위해, 의향, 또는 감정을 일치?
  • 어디가 출판되었습니까?] 콘센트의 편집 명성과 소유권은 무엇입니까?
  • 이 출판되었을 때?] 정보 전류이며 타이밍은 특정 의제가 제안됩니까?
  • 이 튀어나? 왜 다른 사람에 선택된이 각도? 어떤 사실이 포함되고, 이는 부유할까요?

이 프레임 워크는 수동 소비에서 활성 상호 작용으로 초점을 맞춥니 다.

연습 옆 독서

나중에 읽기는 전문 사실 검사가 사용되는 기술입니다. 기사에 머물지 않고 세부 사항 (수직 독서)을 훔치는 것입니다. 소스, 주장 및 저자를 연구하기 위해 새 탭을 열 수 있습니다. 다른 콘센트가 서로 다른 이야기를보고하고, 수정 통지 또는 재선에 대한보고 있는지 확인해야합니다. [[FLT : 0]Stan[FLT : 0]Stan[FLT]Stan]Stan[FLT]Stan]Stan[FLT : 0]Stan]Stan[F]Stan]Stan]Stan[F]]Stan]Stan[F]]Stan]Stan]Stan[F]]Stan]Stan]Stan[F]Stan]Stan]Stan]Stan]Stan [F]Stan]Stan [F]Stan]Stan]Stan [F]Stan]Stan]Stan [F]Stan]Stan [F]Stan [F]Stan]Stan [F]Stan]Stan [F]Stan]Stan]Stan]Stan]Stan]Stan [F]S

소셜 미디어: Bias Amplification 기계

소셜 미디어 플랫폼은 뉴스가 확산되는 방법을 근본적으로 변경했습니다. 그들은 뉴스 소스와 배포 네트워크 모두 역할을하지만, 그들의 디자인은 위험한 방법으로 bias를 증폭합니다.

Algorithms 및 필터 버블

플랫폼 알고리즘은 참여를 극대화하는 콘텐츠를 우선적으로 제공합니다. 감각적이고 편광하거나 감정적으로 충전된 콘텐츠는 클릭과 공유를 더 많이 얻고 알고리즘은 더 많은 것을 먹습니다. 시간이 지남에 따라 필터 버블을 생성합니다. 기존의 선호도와 일치하는 콘텐츠를 볼 수 있으며, 도전적이고 나선 뷰포인트는 체계적으로 숨겨진 것입니다. 결과는 공개 의견의 해소 그림이며, 부분 분할의 심화입니다. 이 문제를 해결하기 위해 알고리즘은 적극적으로 검색 도구와 사용함으로써 검색 도구를 사용하여 검색 및 검색 도구를 사용하여 알고리즘을 사용합니다.

Misinformation, 딥 레이크, 합성 미디어

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Verification 전략 사회 뉴스

소셜 미디어에 아무것도 공유하기 전에, 이러한 단계를 수행:

  • 소스 프로필을 확인한다.] 확인된 언론인, 패러디 계정, 또는 봇인가? 게시물 기록과 후속성 보기.
  • 사용 반전 이미지 검색. 이미지가 의심스러운 것 같다면, 구글 이미지 또는 TinEye에 업로드하면 컨텍스트에서 사용되는지 볼 수 있습니다.
  • 헤드라인을 넘어보세요. 소셜 미디어의 헤드라인은 종종 링크의 실제 콘텐츠와 관련이 없습니다.
  • 사용 사실 검사 도구. Snopes, FactCheck.org, 그리고 Associated Press's fact-checking team 같은 사이트 바이러스 성적인 주장을 확인할 수 있습니다.

긴 기간 동안 긴 사고 툴킷 구축

미디어 유산 개발은 한 번 운동이 아닙니다. 연습을 강화하는 습관 세트입니다. 이 전략은 시간 동안 뉴스 소비에 대한 명확한 접근 방식을 유지하는 데 도움이됩니다.

당신의 자신의 Biases를 첫째로 인식하십시오

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Sourcing Standards 개발

이 문서는 저작권법에 따라 해석됩니다. 이 문서는 저작권법에 따라 해석됩니다. 이 문서는 저작권법에 따라 해석됩니다. 이 문서는 저작권법에 따라 해석됩니다. 이 문서는 저작권법에 따라 해석됩니다. 이 문서는 저작권법에 따라 해석됩니다. 이 문서는 저작권법에 따라 해석됩니다. 이 문서는 저작권법에 따라 해석됩니다. 이 문서는 저작권법에 따라 해석됩니다. 이 문서는 저작권법에 따라 해석됩니다. 이 문서는 저작권법에 따라 해석됩니다.

미디어 다이어트를 간소화

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결론 : Informed Citizenship의 Ongoing 책임

민주주의에서, 공공의 공해의 질은 시민에게 유효한 정보의 질에 달려 있습니다. bias가 불평하게 하고, 유권자는 불완전하거나 불평을 근거를 둔 결정합니다. 매체 문학이 광대할 때, 대중은 propaganda에 더 저항되고, 증거에 관하여 더 신중하고, 보유력 가능한 더 많은 것을 가능하게 합니다.

미디어의 이해는 cynicism 또는 mistrust에 대해 아닙니다. 그것은 권한 부여에 관한 것입니다. 선택 bias, framing, 로드 언어 및 뉴스 결정 뒤에 경제 드라이버를 식별하는 학습에 의해, 당신은 그것에 의해 통제되는 것보다 귀하의 정보 환경의 제어를 가지고. 당신은 수동 소비자가 아닌 뉴스 사이클에서 활성 참가자가됩니다.

이 가이드에서 설명 된 도구-시스템 소스 평가, 측면 읽기, 알고리즘의 인식, 그리고 자신의 분기에 대한 정직한 자기 복제-실제 및 즉시 적용. 시작 작은: 지금 한 기사를 선택, 5Ws 프레임 워크를 통해 실행, 그리고 세 개의 출구에서 범위를 비교. 시간이 지남에, 이러한 습관은 두 번째 성격이되었다. 의도 된 시민권은 대상이되지 않습니다; 그것은 매일 연습. 그리고 합성 내용에 대한 정보의 나이에, 더 이상 행동은 더 이상 없었다.