互动工具使用AI搜索成绩单并计算公众人物的放映时间

有线电视新闻是每天为数百万美国人提供的主要信息来源。出现在有线电视新闻中的人们以及他们谈论的话题塑造了舆论和文化。尽管许多新闻编辑室和监视组织都定期审核新闻广播的内容，但这些工作通常涉及手动计算正在播报的人员和内容。

但是现在，斯坦福大学布朗媒体创新研究所的研究人员已经启动了斯坦福有线电视新闻分析器，这是一种交互式工具，使公众不仅可以搜索文字记录，还可以计算近24/7的公众人物的放映时间CNN，Fox News和MSNBC的电视新闻广播可追溯至2010年1月。该网站每天都会更新，并提供前一天的报道，并且可以搜索超过270,000小时的新闻镜头。

分析器通过使用现代AI技术自动衡量新闻的发布者和他们谈论的内容，从而提高了这些广播公司的编辑决策的透明度。该工具每天都会更新，它利用计算机视觉来检测人脸，识别公众人物并估计诸如性别的特征以检查新闻报道的模式。为了方便主题分析，将成绩单与视频内容同步，并在日期，时段和节目之间进行比较。

“通过让研究人员，新闻工作者和公众定量评估新闻中的人物和内容，该工具可以帮助识别有线电视新闻报道中的偏见和趋势，”工程学院森林篮教授Maneesh Agrawala说，斯坦福大学计算机科学教授兼布朗媒体创新研究所所长。

媒体消费者可以使用该工具检查如何报道世界上最大的新闻，以及新闻网络之间的比较。媒体消费者可以计算政客，新闻工作者和专家的放映时间，也可以分析2020年美国大选的报道范围。研究人员说，公众可以使用该工具的成绩单搜索和筛选时间测量功能来提出以下问题：政治候选人的报道是领先还是落后于民意调查?有争议的短语(例如“中国”)首先出现在哪些渠道?在最受欢迎的有线 新闻节目中，按性别细分的屏幕时间是多少?

研究人员在预印本网站arXiv上的一份报告《分析十年中的人物和现象》中提供了更多使用斯坦福有线电视新闻分析器进行过分析的示例，以及有关网站设计及其视频标记方法的更多详细信息。美国有线电视新闻。此外，他们还在media.com/tvnewsanalyzer上收集了分析和见解，并邀请公众与他们分享有关工具的发现，发现和问题，并发送到tvnews-project@stanford.edu。

该项目以布朗学院以前的项目为基础，例如Esper和《电视新闻十年》的视听分析，其重点是建立开源软件基础结构，以分析，可视化和查询超大型视频集，并合并Internet Archive TV的数据。新闻档案。