该论文提出了一种自动化流程，用于抓取和检测大学报纸档案中的偏见，生成了包含23,154个条目的数据集。通过比较语言模型摘要与原文情绪，计算偏见。研究发现现有自动模型在偏见检测上能力不足，需改进。提出的DocNet模型在资源有限环境中表现优越，能有效检测政治偏见。未来研究应整合最新机器学习进展，提升偏见评估策略。