英語の新聞メディアがインドにおける人々との象の衝突をどのように捉え写しているか

arXiv:2604.21496v1 発表型：新 要旨：インド全域で、生息地の消失と人類集落の拡大によって象との接触が近接し、人々との象との衝突（HEC）が深刻化している。生態的な衝突の駆動力は十分に研究されてきたが、ニュースメディアがそれらをどう描写しているかについてはほとんど探求されていない。本研究は、2022 年 1 月から 2025 年 9 月にかけて発行された主要な英語系メディアから 1,968 編のフル length ニュース記事（28,986 文）を対象とした、人々との象の衝突のメディア framing に対する規模の大きな計算分析的調査を初めて示している。長文脈変換器、大規模言語モデル、および分野固有の「陰象描写事語料」を組み合わせるマルチモデル感情解析フレームワークを使用し、感情の量化、推論句の抽出、および象の陰描記に寄与する言語的パターンを同定した。我々の発見は、畏怖を煽る言葉や暴力的な関連語彙が支配的なことを明らかにしている。メディア framing が野生動物に対する公衆の態度および保護政策を形作ることができるため、このような物語は公衆の敵意を強化し、共存の取り組みを損なうリスクを持っている。非匿名リポジトリを通じてすべてのリソースを開示することで、透明性が高くスケーラブルな方法論を提供する本研究は、Web スケールのテキスト分析が責任ある野生生物報道を支援し、社会的に有益なメディア実践を促進できることを示唆している。

arXiv:2604.21496v1 Announce Type: new Abstract: Human-elephant conflict (HEC) is rising across India as habitat loss and expanding human settlements force elephants into closer contact with people. While the ecological drivers of conflict are well-studied, how the news media portrays them remains largely unexplored. This work presents the first large-scale computational analysis of media framing of HEC in India, examining 1,968 full-length news articles consisting of 28,986 sentences, from a major English-language outlet published between January 2022 and September 2025. Using a multi-model sentiment framework that combines long-context transformers, large language models, and a domain-specific Negative Elephant Portrayal Lexicon, we quantify sentiment, extract rationale sentences, and identify linguistic patterns that contribute to negative portrayals of elephants. Our findings reveal a dominance of fear-inducing and aggression-related language. Since the media framing can shape public attitudes toward wildlife and conservation policy, such narratives risk reinforcing public hostility and undermining coexistence efforts. By providing a transparent, scalable methodology and releasing all resources through an anonymized repository, this study highlights how Web-scale text analysis can support responsible wildlife reporting and promote socially beneficial media practices.