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Emotional tone and foresight in media discourse on artificial intelligence (2018-2024)
a longitudinal analysis of GPT release events
Daniel Paluch
Art der Arbeit
Masterarbeit
Universität
Universität Wien
Fakultät
Fakultät für Psychologie
Studiumsbezeichnung bzw. Universitätlehrgang (ULG)
Masterstudium Psychologie
Betreuer*in
Claus Lamm
Mitbetreuer*in
Mauricio Martins
DOI
10.25365/thesis.81068
URN
urn:nbn:at:at-ubw:1-13781.82588.317980-6
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(Print-Exemplar eventuell in Bibliothek verfügbar)
Abstracts
Abstract
(Deutsch)
Die vorliegende Studie untersucht, wie sich emotionale Tonalität und zukunftsbezogene Sprache in der US-amerikanischen Berichterstattung über Künstliche Intelligenz (KI) zwischen 2018 und 2024 verändert haben und ob sich diese Verläufe nach politischer Ausrichtung der Medien unterscheiden. In einem longitudinalen Beobachtungsdesign wurden 14.752 US-amerikanische Nachrichten- und Magazinartikel aus 14 Medien über ProQuest erhoben und in linke, zentristische und rechte Outlets gruppiert. Als sprachliche Variablen dienten LIWC-22 Tone sowie zwei Indizes zukunftsbezogener Sprache, wobei sich die konfirmatorischen Analysen auf positive versus negative Foresight konzentrierten. Polarisierungssignale zeigten sich am deutlichsten in der langfristigen Entwicklung zukunftsbezogener Sprache, wobei insbesondere zentristische Medien den Anstieg positiver relativer Foresight trugen, während kurzfristige Ereigniskontraste eher in der affektiven Tonalität als in der Foresight sichtbar wurden. Lineare gemischte Modelle schätzten langfristige Zeittrends, Ereignisfenster um die Releases von GPT-1, GPT-3 und ChatGPT sowie Moderation durch politische Orientierung. Die emotionale Tonalität nahm über die Zeit leicht, aber verlässlich ab, während positive relative Foresight zunahm. Der Rückgang der Tonalität unterschied sich nicht nach politischer Orientierung, der Anstieg der Foresight war jedoch in zentristischen Outlets signifikant stärker als in linken oder rechten. Ereignisfensteranalysen ergaben nur begrenzte Hinweise auf release-spezifische Effekte: Nur GPT-3 war mit einem signifikanten post-release Rückgang der Tonalität verbunden, während sich für Foresight keine verlässlichen Prä-Post-Unterschiede zeigten. Insgesamt deuten die Befunde darauf hin, dass die KI-Berichterstattung affektiv etwas negativer, zugleich aber in ihrer Zukunftsrahmung chancenorientierter wurde.
Abstract
(Englisch)
This study examined how emotional tone and future-oriented language in U.S. news coverage of artificial intelligence (AI) changed between 2018 and 2024, and whether these trajectories differed by outlet political orientation. Using a longitudinal observational design, 14,752 U.S. news and magazine articles from 14 outlets were retrieved via ProQuest and grouped into left-, center-, and right-leaning categories. Linguistic outcomes were LIWC-22 Tone and two future-oriented indices, with confirmatory analyses focusing on positive versus negative foresight. Polarization signals were strongest in how future-oriented language evolved over time, with centrist outlets driving the increase in positive relative foresight, whereas short-window event contrasts emerged primarily in affective tone rather than foresight. Linear mixed-effects models estimated long-run time trends, event-window changes around GPT-1, GPT-3, and ChatGPT, and moderation by political orientation. Emotional tone showed a small but reliable decline over time, whereas positive relative foresight increased. The tone decline did not differ by political orientation, but the foresight increase was significantly stronger in centrist outlets. Event-window analyses yielded limited support for release-specific effects: only GPT-3 showed a significant post-release decline in tone, whereas foresight showed no reliable pre-post changes across releases. However, short-window tone effects varied by political orientation, especially with ChatGPT, with more positive post-release changes in centrist and left-leaning outlets than in right-leaning outlets. Overall, the findings suggest that AI news discourse became modestly more negative in affective tone while simultaneously more opportunity-oriented in future framing. Interestingly, centrist outlets became particularly optimistic over the long term and positive after ChatGPT was released.
Schlagwörter
Schlagwörter
(Deutsch)
Künstliche Intelligenz Medienstimmung GPT NLP Politische Orientierung
Schlagwörter
(Englisch)
artificial intelligence media sentiment foresight NLP GPT political orientation
Autor*innen
Daniel Paluch
Haupttitel (Englisch)
Emotional tone and foresight in media discourse on artificial intelligence (2018-2024)
Hauptuntertitel (Englisch)
a longitudinal analysis of GPT release events
Publikationsjahr
2026
Umfangsangabe
43 ungezählte Seiten : Illustrationen
Sprache
Englisch
Beurteiler*in
Claus Lamm
Klassifikation
77 Psychologie > 77.61 Einstellung. Vorurteil. Beeinflussung
AC Nummer
AC17861960
Utheses ID
80675
Studienkennzahl
UA | 066 | 840 | |