Bias and Double Standard in Western Social Media and News Outlets : The Ukrainian War v.s. the Syrian Crisis as a Case Study

Abstract

Abstract : The increasing reliance on social media and online news platforms as primary sources of information has given rise to concerns about the prevalence of biases, double standards, and misinformation, particularly when covering politically sensitive issues. This study aims to investigate and analyze biases in western social media and news outlets, using the Ukrainian war and the Syrian crisis as case studies. The objectives are to determine whether biases are intentional or accidental, assess the impact of political polarization on bias, and examine if biases arise due to the nature of political relationships between platforms and news subjects. The methodology includes data collection from news platforms and social media (mainly Twitter), sentiment analysis, temporal analysis using time series representation, time series classification using temporal distances, and symbolic representation of sentiments and pattern discovery. A variety of skills such as deep learning, natural language processing, computer vision, web programming, machine learning, and databases are employed to accomplish these tasks. By comparing media coverage of the Ukrainian war and the Syrian crisis, this research seeks to understand the underlying factors that contribute to differing treatment of refugees and the prejudgment of war actions. The findings of this study aim to offer valuable insights into the role of social media and news platforms in shaping public opinion and political discourse, ultimately contributing to a deeper understanding of the mechanisms behind bias and double standards in the digital media landscape.***

Resumé : La dépendance croissante des médias sociaux et des plateformes de presse en ligne en tant que sources primaires d’information a suscité des préoccupations quant à la prévalence des biais, des doubles standards et de la désinformation, en particulier lorsqu’il s’agit de couvrir des questions politiquement sensibles. Cette étude vise à examiner et à analyser les biais dans les médias sociaux occidentaux et les médias d’information, en utilisant la guerre ukrainienne et la crise syrienne comme études de cas. Les objectifs sont de déterminer si les biais sont intentionnels ou accidentels, d’évaluer l’impact de la polarisation politique sur les biais et d’examiner si les biais résultent de la nature des relations politiques entre les plateformes et les sujets d’actualité. La méthodologie comprend la collecte de données auprès des plateformes d’information et des médias sociaux (principalement Twitter), l’analyse des sentiments, l’analyse temporelle à l’aide de représentations de séries chronologiques, la classification de séries chronologiques à l’aide de distances temporelles, ainsi que la représentation symbolique des sentiments et la découverte de motifs. Une variété de compétences telles que l’apprentissage profond, le traitement du langage naturel, la vision par ordinateur, la programmation web, l’apprentissage automatique et les bases de données sont mises en oeuvre pour accomplir ces tâches. En comparant la couverture médiatique de la guerre ukrainienne et de la crise syrienne, cette recherche vise à comprendre les facteurs sous-jacents qui contribuent aux différences de traitement des réfugiés et au préjugé des actions de guerre. Les résultats de cette étude visent à fournir des informations précieuses sur le rôle des médias sociaux et des plateformes d’information dans la formation de l’opinion publique et du discours politique, contribuant ainsi à une compréhension plus approfondie des mécanismes sousjacents des biais et des doubles standards dans le paysage médiatique numérique.