YouTube Shortsにおけるイスラエル・ハマス戦争の官製ニュース報道のマルチモーダル分析

概要: YouTube Shorts は、プラットフォーム上でのニュース消費の中核になっていますが、このフォーマットにおいて地政学的な出来事がどのように表象されるのかに関する研究は限定的です。このギャップに対処するため、我々は自動文字起こし、アスペクトベースのセンチメント分析（ABSA）、およびセマンティックなシーン分類を組み合わせたマルチモーダル・パイプラインを提示します。まず、このパイプラインの実現可能性を評価し、その後、官費によって支援された媒体によるイスラエル・ハマス戦争の短尺コンテンツの報道を分析するために適用します。2,300本超の紛争関連 Shorts と 94,000 枚超の視覚フレームを用いて、主要な国際放送局における戦争報道を体系的に検討します。その結果、特定のアスペクトに関するトランスクリプト上の表明センチメントは、媒体間および時期をまたいで異なる一方で、シーンタイプの分類は現実の出来事と整合的な視覚的手がかりを反映することが分かりました。特に、小規模なドメイン適応モデルが、センチメント分析において大規模トランスフォーマーやさらには LLM よりも優れており、人文学研究において資源効率の高いアプローチの価値が裏づけられます。このパイプラインは、TikTok や Instagram のような他の短尺プラットフォームのためのテンプレートとして機能し、マルチモーダル手法を、定性的な解釈と組み合わせることで、アルゴリズム駆動型の動画環境におけるセンチメントのパターンおよび視覚的手がかりを特徴づけられることを示します。