Aller au contenu principal
Accès ouvert déclaré 2025 article

Analyzing Communication and Migration Perceptions Using Machine Learning: A Feature-Based Approach

0Citations signalées, ce qui n’est pas une note de qualité
4Institutions déclarées
2Pays d’affiliation déclarés

Rattachement africain : ec, mx. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

Public attitudes toward immigration in Spain are influenced by media narratives, individual traits, and emotional responses. This study examines how portrayals of Arab and African immigrants may be associated with emotional and attitudinal variation. We address three questions: (1) How are different types of media coverage and social environments linked to emotional reactions? (2) What emotions are most frequently associated with these portrayals? and (3) How do political orientation and media exposure relate to changes in perception? A pre/post media exposure survey was conducted with 130 Spanish university students. Machine learning models (decision tree, random forest, and support vector machine) were used to classify attitudes and identify predictive features. Emotional variables such as fear and happiness, as well as perceptions of media clarity and bias, emerged as key features in classification models. Political orientation and prior media experience were also linked to variation in responses. These findings suggest that emotional and contextual factors may be relevant in understanding public perceptions of immigration. The use of interpretable models contributes to a nuanced analysis of media influence and highlights the value of transparent computational approaches in migration research.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
Analyzing Communication and Migration Perceptions Using Machine Learning: A Feature-Based Approach
Date Crossref
18/07/2025
Éditeur
MDPI AG
Type
journal-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Où se fait cette recherche

  • Universidad Yachay Tech pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Universidad de Las Américas pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Universidad Dorados pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Universidad Politecnica del Estado de Morelos pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • School of Mathematical and Computational Sciences pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • School of Science Biological and Engineering pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Faculty of Engineering and Applied Sciences ETEL Research Group pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Departamento de Posgrados pays non établi dans la notice
    Institution

Universidad Yachay Tech, Universidad de Las Américas et Universidad Dorados, avec 5 autres affiliations.

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

Les sujets associés

Human Mobility and Location-Based Analysis

BNTIC News n’est pas le producteur de ces données. Les publications sont interrogées à la demande dans Crossref, OpenAIRE, DOAJ, Europe PMC, HAL, DataCite, AfricArXiv, ROR et la Banque mondiale, sans clé d’accès. OpenAlex reste optionnel. Aucun service payant n’est nécessaire et aucune donnée externe n’est enregistrée en base. Consulter les sources et leurs limites.