Cross-cultural analysis of changes in news coverage on COVID-19 in Japanese, German and American media combining qualitative text analysis and big data machine learning

2022 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 21K13444
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 08010:Sociology-related
• Research Institution: Sophia University (2022); Keio University (2021)
• Principal Investigator: Sato Yukiko 上智大学, 外国語学部, 助教 (90844829)
• Project Period (FY): 2021-04-01 – 2023-03-31
• Keywords: 日・独・米新聞報道分析 / コロナ禍報道分析 / クロス・カルチュラル分析 / カルチュラル・アナリティクス

Outline of Final Research Achievements

This study aimed to analyze and compare news coverage on COVID-19 in three different regions and languages (Japan, Germany, and the United States) by constructing a "cross-cultural qualitative and quantitative mixed text analysis method", which achieved the following three results: 1) Constructed a database that accumulated data on newspaper coverage on COVID-19 in Japan, Germany, and the United States from 2020. 2) Developed a set of unified categories for analyzing COVID-19 coverage in three different languages.　3) Created a foundation for the development of a mixed-methods approach that combines qualitative and quantitative methods to analyze texts qualitatively and automatically.

Free Research Field

社会学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

学術的意義として、日・独・米で発信されたコロナ禍報道の受容過程において、①各地域の報道内容の特徴、②時系列的な変化、③文化・社会的要因を理解するテクスト分析の基盤を提示したことがあげられる。次に、社会的意義として、新たな異文化横断型のテクスト分析手法の開発に向けた土台を構築したことがあげられる。本研究によって定義された、COVID-19の報道を分析するコードルールは、言葉の文脈に基づき自動的にテクストを分析することが可能となる手法の実現に欠かせない。本研究成果は、今後パンデミックに関するニュースを自動的にかつタイムリーに分析することができる手法の開発へ貢献すると考えられる。