Press releases play a key role in today’s news production by being public statements of newsworthy content that function as a pre-formulation of news. Press releases originate from a wide range of actors, and a common goal is for them to reach a high societal impact. This thesis examines how Natural Language Processing (NLP) techniques can be successful in giving feedback to press release authors that help enhance the content and quality of their texts. This could, in turn, contribute to increased impact. To examine this, the research question is divided into two parts. The first part examines how content-perception feedback can contribute to improving press releases. This is examined by the development of a web tool where user- written press releases get analyzed. The analysis consists of a readability assessment using the LIX metric and linguistic bias detection of weasel words and peacock words through rule-based sentiment analysis. The user experiences and opinions are evaluated through an online questionnaire and semi-structured interviews. The second part of the research question examines how trending topic information can contribute to improving press releases. This part is examined theoretically based on a literature review of state-of-the- art methods and qualitatively by gathering opinions from press release authors in the previously mentioned questionnaire and interviews. Based on the results, it is identified that for content-perception feedback, it is especially lesser experienced authors and scientific content aimed at the general public that would achieve improved text quality from objective readability assessment and detection of biased expressions. Nevertheless, most of the evaluation participants were more satisfied with their press releases after editing based on the readability feedback, and all participants with biased words in their texts reported that the detection led to positive changes resulting in improved text quality. As for the theoretical part, it is considered that both text quality and the number of publications increase when writing about trending topics. To give authors trending topic information on a detailed level is indicated to be the most helpful. / Aktörer som sträcker sig från privata företag till mydigheter och forskare använder pressmeddelanden för att offentligt delge information med nyhetsvärde. Dessa pressmeddelanden spelar därefter en nyckelroll i dagens nyhetsproduktion genom att förformulera nyheter och eftersträvar därför att hålla en viss språklig nivå. För att förbättra kvalitet och innehåll i pressmeddelanden undersöker detta examensarbete hur språkteknologisk textanalys och återkoppling till författare kan stödja dem i att förbättra sina texter. Denna frågeställning undersöks i två delar, en tillämpad del och en teoretisk del. Den tillämpade delen undersöker hur återkoppling kring innehållsuppfattning kan förbättra pressmeddelanden. Ett webb-baserat verktyg utvecklades där användare kan skriva in pressmeddelanden och få dessa analyserade. Analysen baseras på läsbarhet som bedöms med hjälp av måttet LIX samt språklig bias (partiska uttryck) i form av weasel words (vessleord) och peacock words (påfågelord) som detekteras genom regelbaserad sentimentanalys. Denna del utvärderades kvalitativt genom en enkätundersökning till användarna samt djupintervjuer. Den teoretiska delen av frågeställningen undersöker hur information om trendande ämnen kan bidra till att förbättra pressmeddelanden. Undersökningen genomfördes som en litteraturstudie och utvärderades kvalitativt genom att sammanställa åsikter från yrkesverksamma som arbetar med pressmeddelanden i enkätundersökningen och djupintervjuerna som beskrevs ovan. Resultaten indikerar att för feedback om innehållsuppfattning är det särskilt mindre erfarna författare och vetenskapligt innehåll riktat till allmänheten som skulle uppnå förbättrad textkvalitet till följd av läsbarhetsbedömning och upptäckt av partiska uttryck. Samtidigt var en majoritet av deltagarna i utvärderingen mer nöjda med sina pressmeddelanden efter redigering baserat på läsbarhetsfeedbacken. Dessutom rapporterade alla deltagare med partiska uttryck i sina texter att upptäckten ledde till positiva förändringar som resulterade i förbättrad textkvalitet. Gällande den teoretiska delen anses både textkvaliteten och antalet publikationer öka för pressmeddelnanden om trendande ämnen. Att ge författare information om trendande ämnen på en detaljerad nivå indikeras vara det mest hjälpsamma.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kth-301303 |
| Date | January 2021 |
| Creators | Björner, Amanda |
| Publisher | KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS) |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | English |
| Detected Language | Swedish |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | TRITA-EECS-EX ; 2021:378 |
Page generated in 0.0024 seconds