Project

NEWS DIVING: Diversiteit van het sentiment in nieuwsberichten, Index constructie en Generatieve modellen

Code
3G010920
Looptijd
01-01-2020 → 31-12-2023
Financiering
Fonds voor Wetenschappelijk Onderzoek - Vlaanderen (FWO), Gewestelijke en gemeenschapsmiddelen: Bijzonder Onderzoeksfonds
Promotor
Onderzoeksdisciplines
  • Social sciences
    • Knowledge management
Trefwoorden
Hoogfrequentie tekstuele analyse tijdreeksen
 
Projectomschrijving

De digitalisering van de mediasector heeft ervoor gezorgd dat nieuwsberichten van verschillende bronnen op grote schaal en aan een lage kostprijs beschikbaar zijn Ondanks het hoge nieuwsvolume consumeren de meeste economische agenten enkel nieuws aangeleverd door een niet-gediversifieerde subgroep van nieuwsbronnen Het gebrek aan diversificatie uit zich in de keuze van onderwerpen en het gebruikte sentiment Dit kan leiden tot inefficiënte beslissingen Dit project ontwikkelt inzichten en instrumenten die economische agenten toelaten om de efficiëntie van hun op nieuws gebaseerde beslissingen in een digitale wereld te verhogen We behandelen drie onderzoeksvragen Ten eerste bestuderen we het probleem van synchronisatie en meting van afhankelijkheid in het artikel-sentiment wanneer dezelfde gebeurtenissen worden besproken door verschillende bronnen op verschillende tijdstippen en in verschillende talen Ten tweede, onderzoeken we of het artikel-sentiment kan geaggregeerd worden naar gediversifieerde sentimentindices en hoe we ze kunnen gebruiken in diffusiemodellen die de relatie tussen nieuwsdiversiteit en het economisch en financieel systeem beschrijven Ten derde, verkennen we het gebruik van generatieve modellen om de impact van toestand-bepalende variabelen op de multivariate verdeling van sentiment te evalueren Door telkens te duiken in de archieven met miljoenen nieuwsartikels, verkrijgen we nieuwe inzichten over de diversiteit van het sentiment in nieuwsartikels