本研究解决了缺乏对不同种族和性别群体在在线新闻文章中表现频率及讨论背景的纵向研究的问题。采用了两种机器学习分类器来检测图像中的种族和年龄，分析显示新闻报道中种族和性别少数群体严重缺乏代表性，且常常被边缘化。研究结果贡献了新的开源分类器，并揭示了在美国政治光谱两端的新闻报道中的种族和性别偏见。
本研究分析了在线新闻中不同种族和性别群体的表现频率及背景，发现这些群体代表性不足且常被边缘化，揭示了新闻报道中的种族和性别偏见。
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