[論文レビュー] Characterizing the 2022 Russo-Ukrainian Conflict Through the Lenses of Aspect-Based Sentiment Analysis: Dataset, Methodology, and Preliminary Findings

Maurantonio Caprolu, Alireza Sadighian+1 more|arXiv (Cornell University)|Aug 2, 2022

Sociopolitical Dynamics in Russia参考文献 15被引用数 9

ひとこと要約

本研究では、2022年ロシア＝ウクライナ紛争に関する558万件の英語ツイートデータセットを用いて、アスペクトベースのセンチメント分析（ABSA）を適用し、Twitter上の世論の傾向を分析した。広く報じられているメディアの主張とは異なり、大規模なフェイクニュースキャンペーンの証拠は見つからなかったが、特に低フォロワー比および新規作成アカウントにおけるセンチメントトレンドおよびユーザー行動の異常は、高度なボット検出技術を用いたさらなる調査を要する標的的活動の兆候を示唆している。

ABSTRACT

Online social networks (OSNs) play a crucial role in today's world. On the one hand, they allow free speech, information sharing, and social-movements organization, to cite a few. On the other hand, they are the tool of choice to spread disinformation, hate speech, and to support propaganda. For these reasons, OSNs data mining and analysis aimed at detecting disinformation campaigns that may arm the society and, more in general, poison the democratic posture of states, are essential activities during key events such as elections, pandemics, and conflicts. In this paper, we studied the 2022 Russo-Ukrainian conflict on Twitter, one of the most used OSNs. We quantitatively and qualitatively analyze a dataset of more than 5.5+ million tweets related to the subject, generated by 1.8+ million unique users. By leveraging statistical analysis techniques and aspect-based sentiment analysis (ABSA), we discover hidden insights in the collected data and abnormal patterns in the users' sentiment that in some cases confirm while in other cases disprove common beliefs on the conflict. In particular, based on our findings and contrary to what suggested in some mainstream media, there is no evidence of massive disinformation campaigns. However, we have identified several anomalies in the behavior of particular accounts and in the sentiment trend for some subjects that represent a starting point for further analysis in the field. The adopted techniques, the availability of the data, the replicability of the experiments, and the preliminary findings, other than being interesting on their own, also pave the way to further research in the domain.

研究の動機と目的

• 2022年ロシア＝ウクライナ紛争における主要な関係者に対する世論の傾向を、Twitterデータを用いて調査すること。
• ソーシャルメディア上のセンチメントの異常およびユーザー行動パターンを通じて、フェイクニュースキャンペーンの兆候を同定すること。
• Twitter上での地政学的紛争に関する大規模なセンチメント分析の再現可能性を確保するためのデータセットおよび手法を開発すること。
• ABSAが、世界的な大規模な出来事における複雑な世論の認識を的確に捉える有効性を評価すること。
• 協調的またはボット駆動の活動を示唆する可能性のある、ユーザーアカウントの行動的異常を同定すること。

提案手法

• 2022年1月27日から3月23日までに、紛争関連のキーワードを用いてTwitterのAPIを介して5,583,168件のツイートを収集した。
• フォロワー／フォロー数比およびアカウント年齢に基づき、ユーザーを5つのカテゴリに分類した。特に「ベビー」アカウント（新規作成）を含む。
• アスペクトベースのセンチメント分析（ABSA）を適用し、『プーチン』『ゼレンスキー』『NATO』『ウクライナ』『ロシア』という5つの主要なトピックについて、肯定的・否定的・ニュートラルのセンチメントを抽出した。
• 各トピックおよびユーザーカテゴリごとにセンチメントの時間的推移を追跡し、世論の変化や異常を検出する。
• 統計的手法を用いた定量的および定性的分析により、自然なユーザー行動とは一致しないパターンを同定した。
• 再現可能性を確保するため、クエリパラメータおよび手法を報告した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 2022年ロシア＝ウクライナ紛争に関する世論を標的とした大規模なフェイクニュースキャンペーンの証拠は、Twitter上に存在したか？
• RQ2 2022年2月24日における紛争の激化前後において、プーチンやゼレンスキーといった主要人物およびNATO・ウクライナ・ロシアといった実体に対する世論の傾向はどのように変化したか？
• RQ3 特に低フォロワー比または新規作成アカウントにおけるユーザー行動パターンは、協調的または自動化された活動の兆候を示したか？
• RQ4 ABSAは、ソーシャルメディア上での地政学的議論における微細なセンチメントの違いをどの程度的確に捉えることができるか？
• RQ5 プーチン（政府の指導者）とロシア（国民）の間で、センチメントトレンドにどのような違いが見られたか？

主な発見

• 紛争の激化後、プーチン大統領に対するセンチメントは顕著に否定的へと変化したが、肯定的センチメントは低く安定したままだった。これは、プーチン支持世論の大量動員がなかったことを示し、世論の明確な転換を示している。
• ロシアという国家に対する肯定的センチメントに顕著な増加は見られず、ユーザーはロシア政府とその国民を区別していることが示唆された。これは、プーチンに対するセンチメントとは対照的であった。
• フォロワー比（FR）が低いアカウントは、より高いツイート発信量と、主要トピックに関して乖離したセンチメントトレンドを示しており、協調的または自動化された行動の可能性を示唆している。
• 「ベビー」アカウント（新規作成）の日次作成率が著しく高く、一部が紛争関連のコンテンツを拡散するために意図的に作成された可能性があることを示している。
• メディアの露出が高水準であったにもかかわらず、ゼレンスキー大統領のTwitter上のセンチメントは一貫して肯定的であったが、強度は高くならなかった。これは、マスコミ報道とソーシャルメディアの認識の間にはギャップが存在することを示している。
• プーチンに対する否定的センチメントとニュートラルセンチメントの間には、逆転的傾向（一方が上昇すれば他方が低下）が見られ、これは意図的なセンチメント操作ではなく、自然な世論の変化を示唆している。