https://orcid.org/0009-0002-8251-5878
Sentiment Analysis of News Headlines as a Tool for Language Learning Enhancement
DOI:
https://doi.org/10.56592/flj.v1i32.2324الكلمات المفتاحية:
تحليل المشاعر، تعلم اللغة، عناوين الأخبار، المفردات، الاستيعابالملخص
تهدف هذه الدراسة إلى بحث إمكانات تطبيق تحليل المشاعر (Sentiment Analysis) على عناوين الأخبار كأداة لتعزيز تعلم اللغة. يركز البحث على تحديد تأثير قطبية المشاعر على ثلاثة جوانب رئيسية: الاحتفاظ بالمفردات، ومشاركة المتعلم، والاستيعاب. تتضمن الأهداف تطوير إطار عمل إجرائي لدمج العناوين التي خضعت للتحليل المشاعري في سياق أنشطة تعلم اللغة الثانية. وقد اعتمدت الدراسة منهجية متعددة الأساليب تجمع بين تحليل المحتوى الكمي وتحليل المشاعر الحسابي لدراسة أنماط المشاعر في عناوين الأخبار الخاصة بليبيا خلال الفترة 2024-2025، وتم اختيار عينات من مصدرين إخباريين هما قناة الجزيرة وهيئة الإذاعة البريطانية. وقد كشفت النتائج عن توجهات تحريرية متباينة بين المنصتين، حيث أظهرت تغطية قناة الجزيرة توزيعًا متوازنًا نسبيًا للمشاعر، بينما مالت عناوين هيئة الإذاعة البريطانية إلى إظهار نبرة سلبية أكثر وضوحًا. وتؤكد هذه النتائج على القيمة التربوية لمحتوى الأخبار المفلتر حسب المشاعر، إذ يوفر هذا المحتوى رؤى معمقة حول كيفية تأثير التأطير العاطفي في وسائل الإعلام على نتائج اكتساب اللغة.
المراجع
Balahur, A., Hermida, J. M., & Montoyo, A. (2012). "Building and exploiting EmotiNet, a knowledge base for emotion detection based on the appraisal theory model." IEEE Transactions on Affective Computing, 5(1), 88-101.
Boers, F., & Webb, S. (2015). Gauging the semantic transparency of idioms: Do natives and learners see eye to eye? In R. R. Heredia & A. B. Cieślicka (Eds.) Bilingual Figurative Language Processing (pp. 368-392). Cambridge: Cambridge University Press.
Bovet, A., & Makse, H. A. (2019). "Influence of fake news in Twitter during the 2016 US presidential election." Nature Communications, 10(1), 1-14.
Boyd, d., & Ellison, N. B. (2007). Social network sites: Definition, history, and scholarship. Journal of Computer-Mediated Communication, 13(1), 210-230.
Bringsjord, S., Bello, P., & Ferrucci, D. (2001). Creativity, the Turing test, and the (Better) Lovelace Test. Minds and Machines: Journal for Artificial Intelligence, Philosophy and Cognitive Science, 11(1), 3–27.
Calvo, R. A., D’Mello, S., Gratch, J., & Kappas, A. (2015). The Oxford Handbook of Affective Computing. Oxford University Press.
Cambria, E. (2016). Affective Computing and Sentiment Analysis. IEEE Intelligent Systems, 31, 102-107.
Cambria, E., Poria, S., Hazarika, D., & Kwok, K. (2017). "SenticNet 5: Discovering Conceptual Primitives for Sentiment Analysis." ACM Transactions on Information Systems. Available at:
Chen, M., Chen, W., & Ku, L. (2018). Application of Sentiment Analysis to Language Learning. IEEE Access, 6, 24433-24442.
Choudhury, M.D., Gamon, M., Counts, S., & Horvitz, E. (2013). Predicting Depression via Social Media. Proceedings of the International AAAI Conference on Web and Social Media.
Crossley, S. A., Kyle, K., & McNamara, D. S. (2017). Sentiment analysis and social cognition engine (SEANCE): An automatic tool for sentiment, social cognition, and social-order analysis. Behavior Research Methods, 49(3), 803-821,
Del Vicario, M., Bessi, A., Zollo, F., Petroni, F., Scala, A., Caldarelli, G., Stanley, H. E., & Quattrociocchi, W. (2016). The spreading of misinformation online. PNAS Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 113(3), 554–559.
Devlin, J., Chang, M. W., Lee, K., & Toutanova, K. (2019). "BERT: Pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding." Proceedings of NAACL-HLT, 1, 41714186.
Dewaele, J. (2005). Investigating the Psychological and Emotional Dimensions in Instructed Language Learning: Obstacles and Possibilities. The Modern Language Journal, 89, 367-380.
D’Mello, S., & Kory, J. (2015). "A Review and Meta-Analysis of Multimodal Affect Detection Systems." ACM Computing Surveys, 47(3), 1-36.
Dor, D. (2003). On newspaper headlines as relevance optimizers. Journal of Pragmatics, 35(5), 695-721.
Entman, R. M. (1993). Framing: Toward clarification of a fractured paradigm. Journal of Communication, 43(4), 51-58
Ethelb, H. (2023). Sociology of news reporting: the case of Libyan social media society. Faculty of Languages Journal-Tripoli-Libya, 1
–17
Feldman, R. (2013). Techniques and Applications for Sentiment Analysis. Communications of the ACM, 56, 82-89.
Ghiassi, M., Skinner, J., & Zimbra, D. (2013). Twitter brand sentiment analysis: A hybrid system using n-gram analysis and dynamic artificial neural network. Expert Syst. Appl., 40, 6266-6282.
Kukulska-Hulme, A., & Shield, L. (2008). An overview of mobile assisted language learning: From content delivery to supported collaboration and interaction. ReCALL, 20, 271-289.
Lange, K., & Matthews, J. (2020). Exploring the relationships between L2 vocabulary knowledge, lexical segmentation, and L2 listening comprehension. Studies in Second Language Learning and Teaching, 10 (4), 723-749. DOI: 10.14746/ssllt.2020.10.4.4
Laufer, B., & Waldman, T. (2011). Verb-noun collocations in second language writing: A corpus analysis of learners’ English. Language Learning, 61(2), 647-672.
Liang, T. P., Ho, Y. T., Li, Y. W., & Turban, E. (2011). What Drives Social Commerce: The Role of Social Support and Relationship Quality. International Journal of Electronic Commerce, 16, 69-90.
Liu, B. (2012). Sentiment analysis and opinion mining. Synthesis Lectures on Human Language Technologies. Morgan & Claypool.
Liu, P. L., Chen, C. J., & Chang, Y. J. (2010). Effects of a computer-assisted concept mapping learning strategy on EFL college students’ English reading comprehension. Computers & Education, 54, 436-445.
Medhat, W., Hassan, A. and Korashy, H. (2014) Sentiment Analysis Algorithms and Applications: A Survey. Ain Shams Engineering Journal, 5, 1093-1113.
Mohammad, S. M. (2018). Word affect intensities. Proceedings of LREC 2018, 174-183.
Mouzughi, H., & Ethelb, H. (2024). Translating metaphor in disturbing news contexts: A case study of the Israel-Gaza War. Faculty of Languages Journal-Tripoli-Libya, 1(30).
Nielsen, F. Å. (2011). A new ANEW: Evaluation of a word list for sentiment analysis in microblogs. Proceedings of the ESWC Workshop, 93-98.
Pang, B., & Lee, L. (2008). "Opinion mining and sentiment analysis." Foundations and Trends in Information Retrieval, 2, 1-135.
Pavlenko, A. (2008). Emotion and emotion-laden words in the bilingual lexicon. Bilingualism: Language and Cognition, 11(2), 147-164.
Pontiki, M., Galanis, D., Pavlopoulos, J., Papageorgiou, H., Androutsopoulos, I., & Manandhar, S. (2014). SemEval-2014 Task 4: Aspect Based Sentiment Analysis. International Workshop on Semantic Evaluation, 27–35, Dublin, Ireland. Association for Computational Linguistics.
التنزيلات
منشور
كيفية الاقتباس
إصدار
القسم
الرخصة
الحقوق الفكرية (c) 2025 Faculty of Languages Journal-Tripoli-Libya
هذا العمل مرخص بموجب Creative Commons Attribution 4.0 International License.
