本文研究了欧洲五国的No-Vax运动，利用人工标记和GPT-3.5模型分析新闻标题的框架。提出了FrameFinder工具，以提取文本构架，支持社会科学研究。同时开发了媒体帧分类器，分析《纽约时报》文章，揭示框架与事件的关系，并探讨政治争议话题的细粒度子框架，展示其在新闻媒体分析中的应用。

该文综述多项研究，聚焦新闻标题与报道的框架分析，方法包括人工标注、GPT-3.5微调与提示工程、主题建模、深度学习及叙事理论，用于检测多标签框架、道德框架与叙事转变。案例涵盖No-Vax运动、新冠疫情、气候变化、《纽约时报》长期趋势及美国最高法院裁决，揭示媒体框架的短期波动与长期演变，以及主流与替代媒体在情感和极化上的差异。