Studying Media Events through Spatio-Temporal Statistical Analysis - ANR Corpus-Geomedia Access content directly
Reports (Research Report) Year : 2015

Studying Media Events through Spatio-Temporal Statistical Analysis

Abstract

This report is written in the context of the ANR Geomedia and summarises the developement of methods of spatio-temporel statistical analysis of media events (delivrable 3.2). This documents presents on-going work on statistical modelling and statistical inference of the ANR GEOMEDIA corpus, that is a collection of international RSS news feeds. Central to this project, RSS news feeds are viewed as a representation of the information flow in geopolitical space. As such they allow us to study media events of global extent and how they affect international relations. Here we propose hidden Markov models (HMM) as an adequate modelling framework to study the evolution of media events in time. This set of models respect the characteristic properties of the data, such as temporal dependencies and correlations between feeds. Its specific structure corresponds well to our conceptualisation of media attention and media events. We specify the general model structure that we use for modelling an ensemble of RSS news feeds. Finally, we apply the proposed models to a case study dedicated to the analysis of the media attention for the Ebola epidemic which spread through West Africa in 2014.
Ce document présente les résultats d'un travail en cours sur la modélisation statistique et l'inférence appliqué au corpus de l'ANR GEOMEDIA qui est une collection des flux RSS internationaux. Au coeur du projet, les flux RSS sont considérés comme un marqueur représentatif des flux d'information dans l'espace géopolitique mondial. En tant que tel, ils nous permettent d'étudier des événements médiatiques globaux et leur impact sur les relations internationales. Dans ce contexte, on émet l'hypothèse que les modèles Markoviens cachés (HMM) constituent un cadre méthodologique adapté pour modéliser et étudier l'évolution des événements médiatiques dans le temps. Ces modèles respectent les propriétés des données, comme les corrélations temporelles et les redondances entre flux. Leur structure caractéristique correspond à notre conceptualisation de l'attention médiatique et des événements médiatiques. Nous spécifions la structure général d'un modèle HMM qui peut être appliqué a la modélisation simultané d'un ensemble des flux RSS. Finalement, on teste l'intérêt des modèles proposés à l'aide d'une étude de cas dédié à l'analyse de l'attention médiatique pour l'épidémie d'Ebola en Afrique de l'Ouest en 2014.
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Dates and versions

hal-01246239 , version 1 (18-12-2015)

Identifiers

  • HAL Id : hal-01246239 , version 1

Cite

Angelika Studeny, Robin Lamarche-Perrin, Jean-Marc Vincent. Studying Media Events through Spatio-Temporal Statistical Analysis. [Research Report] INRIA Grenoble - Rhone-Alpes. 2015. ⟨hal-01246239⟩
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