Bias Detection

Bar chart showing sentiments of topics

Bias Detection


Using a combination of hierarchical topic modeling and sentiment analysis revealed hidden narratives about Jewish people, as well as other frequently marginalized voices in accounts of Algerian history. Results uncovered both authorial bias and historical anti-Jewish biases that operated at different moments in Ottoman Algeria, which I corroborated with concordance analysis and close reading. References to Jewish people in all three chronicles solely relate brutal experiences – as if their only roles were either as objects of hatred or as instigators of problems. All three accounts align with a French colonial narrative of Jewish weakness that began circulating during the ruthless French military campaigns of the 1830s and 1840s.[i]


L’utilisation combinée de la modélisation hiérarchique des sujets et de l’analyse des sentiments a révélé des récits cachés sur le peuple juif, ainsi que d’autres voix fréquemment marginalisées dans les récits de l’histoire algérienne. Les résultats ont mis au jour à la fois des préjugés d’auteur et des préjugés historiques anti-juifs qui ont opéré à différents moments dans l’Algérie ottomane, ce que j’ai corroboré par une analyse de concordance et une lecture attentive. Les références au peuple juif dans les trois chroniques relatent uniquement des expériences brutales – comme si leur seul rôle était d’être soit des objets de haine, soit des instigateurs de problèmes. Les trois récits s’alignent sur un récit colonial français de la faiblesse des Juifs qui a commencé à circuler pendant les campagnes militaires françaises impitoyables des années 1830 et 1840.


Qualitative data mining, cleaning, and preparation

Bash, Python, RegEx
French language NLP.

Mallet LDA Topic Model,
VADER Sentiment Analysis
Nuanced, critical analysis

Concordance
(Keyword in context)

Further Details

“Detecting Latent Textual Bias with Topic Modeling & Sentiment Analysis,” Presentation at the Digital Humanities 2022 Conference.

Data: Ashley Sanders, “Topic Modeling French-Language Chronicles of Ottoman Constantine, Algeria” (Open Science Framework, May 16, 2023), https://doi.org/10.17605/OSF.IO/WRHAX. This repository contains the corpus, stopwords list, and selected mallet output files for this project.

Jupyter Notebooks: Available in my project GitHub repository at https://github.com/AshleySanders/OttomanAlgeria/tree/master/ConstantineChronicles.

For more details, see my post on this conference presentation on my research site.

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