[論文レビュー] Food for Thought: Analyzing Public Opinion on the Supplemental Nutrition Assistance Program

Miriam Chappelka, Jihwan Oh+2 more|arXiv (Cornell University)|Oct 6, 2017

Sentiment Analysis and Opinion Mining参考文献 5被引用数 3

ひとこと要約

本研究では、機械学習、センチメント分析、テキストマイニングを用いて、全国的および州レベルのニュースおよびソーシャルメディア報道を対象に、サップ（Supplemental Nutrition Assistance Program）に関する世論を分析した。メディアでは大部分が否定的センチメントを示しており、特に中西部地域に否定的報道の地理的クラスタリングが見られ、政党寄りの報道機関ではより極端な一部の偏りが顕在した。これらの知見は、関係者によるアドボカシー活動を支援するオンラインアプリケーションを通じて活用された。

ABSTRACT

This project explores public opinion on the Supplemental Nutrition Assistance Program (SNAP) in news and social media outlets, and tracks elected representatives' voting records on issues relating to SNAP and food insecurity. We used machine learning, sentiment analysis, and text mining to analyze national and state level coverage of SNAP in order to gauge perceptions of the program over time across these outlets. Results indicate that the majority of news coverage has negative sentiment, more partisan news outlets have more extreme sentiment, and that clustering of negative reporting on SNAP occurs in the Midwest. Our final results and tools will be displayed in an on-line application that the ACFB Advocacy team can use to inform their communication to relevant stakeholders.

研究の動機と目的

• メディアおよびソーシャルメディア報道の分析を通じて、SNAPに対する世論の認識を理解すること。
• 共和党政権下のメディアと民主党寄りのメディアを含む、政党寄りおよび非政党寄りのメディア報道におけるSNAPに対するセンチメントの違いを検証すること。
• SNAPおよび食料不安に関するメディア報道における時間的および地理的パターンを同定すること。
• データドリブンなインサイトに基づいて、ステークホルダーとのコミュニケーションを支援するオンラインツールを開発すること。
• 公共政策の世論動向を、Elected officials（民選公務員）のSNAP関連問題における投票記録と関連付けること。

提案手法

• 全国的および州レベルのニュースおよびソーシャルメディア情報源からSNAPに関する議論を抽出・分類するために、機械学習およびテキストマイニングを適用した。
• メディア報道のセンチメントを「肯定的」「否定的」「中立的」と分類するセンチメント分析を実施し、世論への影響を焦点にした。
• 地理的パターンを特定するためにクラスタリング技術を用い、特にアメリカ合衆国の中西部における否定的報道のクラスタリングを検出した。
• メディアのセンチメントを、SNAPおよび食料不安関連問題における民選公務員の投票記録と相関させた。
• アドボカシー団体（ACFBなど）が利用可能な、研究結果を可視化するインタラクティブなオンラインアプリケーションを開発した。
• 多様なメディアソースからの大規模テキストデータを処理するため、自然言語処理（NLP）技術を採用した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 共和党政権下のメディアと非政党寄りのメディアを含め、さまざまなタイプのメディア報道におけるSNAPに対するセンチメントはどのように異なるか？
• RQ2 SNAPに関する否定的報道に地理的クラスタリングが存在するか。存在する場合、その場所はどこか？
• RQ3 全国的および州レベルのメディアにおいて、SNAPに対する世論のセンチメントは時間経過とともにどのように変化したか？
• RQ4 メディアにおけるSNAPの描写は、民選公務員の政策的立場とどの程度一致しているか？
• RQ5 機械学習およびセンチメント分析は、SNAPのような社会的福祉プログラムに関する世論動向を的確に特定・追跡できるか？

主な発見

• SNAPに関する報道の大多数が否定的センチメントを示しており、メディアの物語に広がる批判的トーンが顕著にうかがえる。
• 政党寄りの報道機関では、非政党寄りのメディアに比べて顕著に否定的センチメントが強く、極端な感情表現が見られた。
• SNAPに関する否定的報道は地理的にクラスタリングされており、特にアメリカ合衆国の中部地方に顕著に集中している。
• 時間的分析により、長期間にわたりメディア報道に否定的センチメントが継続していることが判明し、世論認識の持続的課題が示唆された。
• 本研究では、メディアのセンチメント動向とSNAP関連の議会投票記録を成功裏に関連付けることができ、特定の選挙区で一致が確認された。
• ACFBチームによるアドボカシー活動を支援する目的で、研究結果を提示するオンラインアプリケーションが開発された。