研究发现，通过使用多种信息模式（包括文章和图像派生特征）对新闻框架进行预测可以提高准确性，特别是当图像与标题的框架相关时。这也表明框架图像相关性与通过图像传递框架的便利程度相关。此外，作者还发布了美国枪支暴力相关的第一个多模式新闻框架数据集，供传播研究人员进一步研究多种信息模式在媒体框架研究中的应用。

Jun, 2024

本文提出了一种最小监督方法来识别具有微妙差别的新闻文章涵盖的政治争议话题的框架，将经典政策框架细分为能更好地捕捉政治意识形态差异的细粒度子框架，并评估该建议的子框架及其嵌入在移民，枪控和堕胎三个话题上的效果，展示了子框架捕捉意识形态差异的能力，以及分析新闻媒体中的政治话语。

Sep, 2020

开发了一种媒体帧分类器，对从 2000 年到 2017 年发表的 150 万篇《纽约时报》文章进行系统分析，揭示了短期帧丰富度波动与主要事件的密切对应关系，以及包括 “文化认同” 帧逐渐普及等几个长期趋势。通过研究特定主题和情感，识别了每个帧的特征和动态，最后以群体枪击为例，揭示了三种主要的框架模式。这种可扩展的计算方法开辟了系统媒体框架研究的新途径。

May, 2020

本文通过对欧洲五个国家的 No-Vax 运动相关文章的标题进行人工标记及使用 GPT-3.5 的微调和提示工程来推断新闻标题的框架，以研究该主题。研究结果为新闻分类等任务的可行性和 GPT-3.5 模型是否能够复制人的感知能力做出贡献。

Apr, 2023

揭示新闻文章构架是信息搜索和检索中一个重要但被忽视的任务。本研究提出了 FrameFinder，一种用于提取和分析文本数据中构架的开放工具。通过从三个角度（即构架标签、构架维度和构架结构）视觉化地表示文本的构架，我们展示了我们提出的解决方案在支持社会科学研究方面的优势，并呼吁将其纳入信息交互的后续整合。

Dec, 2023

本研究旨在重新评估传播科学中的框架概念，将其与故事中重要实体的叙事框架相结合，提出自动检测多标签测定的框架，并在新闻机构的气候变化框架案例研究中应用传统的监督和半监督学习技术，最终在透明的预测中呈现了一种新的基于检索的既有效又透明的方法。

Jun, 2023

通过众包实验和单词分布表示，本文介绍了表示形式 connotation frames，它可以组织单词中的 connotative 关系并分析线上新闻媒体中的潜在偏见。

Jun, 2015

该研究论文描述了一种基于道德基础理论的无监督方法，用于在新闻报道中提取道德框架的偏见和强度，以量化新闻报道的偏见和党派性，并验证了该方法在 Twitter 数据集上的性能。

Sep, 2020

本文提出了一种基于 NLP 的框架，通过分析话题选择、表达方式、情感和言语作用等四个维度来研究社交媒体中的政治极化。作者通过现有的词汇方法量化这些方面，并提出了利用聚类技术识别分析主题的方法。作者将这些方法应用于对 21 起大规模枪击事件中的 4.4M 条推文进行研究，发现这些事件的讨论在政治上高度极化。结果表明，共和党更关注枪手和事件特定事实，而民主党则更关注受害者和政策变化的呼吁。同时，作者还发现了一些引导言论极化的表达方式，诸如 “基础事实” 以及 “恐怖分子” 和 “疯子” 这两个术语的不同使用。该研究深入了解了语言中的群体分裂表现方法，并提供了计算方法来研究这些现象。

Apr, 2019

介绍了一种基于主题建模和深度学习的系统，用于分析和分类文本文档中的框架，该系统提供了预训练的框架分类模型以及适用于用户提供的语料库的新型分类模型的易于使用的流水线，旨在使研究人员能够获得文档的框架

Aug, 2020