[論文レビュー] Machine Translation, Sentiment Analysis, Text Similarity, Topic Modelling, and Tweets: Understanding Social Media Usage Among Police and Gendarmerie Organizations

Emre Cihan Ateş, Erkan Bostancı+1 more|arXiv (Cornell University)|Jan 29, 2021

Sentiment Analysis and Opinion Mining参考文献 38被引用数 4

ひとこと要約

本研究では、トルコ、イタリア、フランス、スペインの警察およびガーディアン警察機関のソーシャルメディアでの関与状況を、ツイッターのデータを用いて分析し、機械翻訳、センチメント分析、テキスト類似度、トピックモデリングを適用した。その結果、調査対象の組織の中でトルコのジャンダルマが最も高いインパクトを示したことが判明し、国ごとの公的関与の効果性に顕著な差が存在することが浮き彫りになった。

ABSTRACT

It is well known that social media has revolutionized communication. Nowadays, citizens, companies, and public institutions actively use social media in order to express themselves better to the population they address. This active use is also carried out by the gendarmerie and police organizations to communicate with the public with the purpose of improving social relations. However, it has been seen that the posts by the gendarmerie and police organizations did not attract much attention from their target audience from time to time, and it has been discovered that there was not enough research in the literature on this issue. In this study, it was aimed to investigate the use of social media by the gendarmerie and police organizations operating in Turkey (Jandarma - Polis), Italy (Carabinieri - Polizia), France (Gendarmerie - Police) and Spain (Guardia Civil - Policía), and the extent to which they can be effective on the followers, by comparatively examining their activity on twitter. According to the obtained results, it was found that Jandarma (Turkey) has the highest power of influence in the twitter sample, and the findings were comparatively presented in the study.

研究の動機と目的

• トルコ、イタリア、フランス、スペインの警察およびガーディアン警察機関が、ソーシャルメディアをどのように活用して一般市民と関与しているかを調査すること。
• そのソーシャルメディアコンテンツのインパクトと到達範囲に影響を与える要因を特定すること。
• ツイッターを用いた、各国の法執行機関のコミュニケーション戦略の有効性を比較すること。
• センチメント分析やトピックモデリングなどのNLP技術が、一般市民との関与のパターンを理解する上で果たす役割を評価すること。

提案手法

• トルコ、イタリア、フランス、スペインの警察およびガーディアン警察機関のツイッター投稿を収集・分析した。
• 多言語コンテンツの国際的比較を可能にするために、機械翻訳を適用して標準化した。
• 公式投稿の感情的トーンを評価するためにセンチメント分析を用いた。
• 投稿間の内容の繰り返しやテンプレートの使用を検出するために、テキスト類似度技術を活用した。
• 繰り返し現れるテーマやコミュニケーションの優先事項を特定するためにトピックモデリングを実施した。
• いいね、リツイート、返信などのエンゲージメント指標を用いてインパクトを測定し、国別にパフォーマンスを比較した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 トルコ、イタリア、フランス、スペインの警察およびガーディアン警察機関は、ツイッターにおけるソーシャルメディアのコミュニケーション戦略でどのように異なるか？
• RQ2 これらの組織の公式投稿に対する一般市民の関与（いいね、リツイート、返信）の水準はどの程度か？
• RQ3 どの組織がソーシャルメディアで最も高いインパクトを示しており、その要因は何か？
• RQ4 公式投稿におけるセンチメントとトピックの分布が、視聴者との関与にどのように関連しているか？
• RQ5 多言語対応の投稿やコンテンツ類似度は、法執行機関のコミュニケーションの到達範囲と有効性にどの程度影響を及えるか？

主な発見

• 調査対象の組織の中で、トルコのジャンダルマがツイッターにおいて最も高いインパクトを示した。
• 国ごとの関与レベルに顕著な差が認められ、ジャンダルマの投稿はイタリア、フランス、スペインの同様の機関の投稿よりもより多くの反応を獲得していた。
• センチメント分析の結果、高い関与を示す投稿には肯定的な感情がより多く見られたことが判明し、感情的なトーンが一般の反応に影響を与える可能性があることが示唆された。
• トピックモデリングにより、公共の安全、地域貢献、業務更新といった繰り返し現れるテーマが特定されたが、ジャンダルマはより多様なトピックをカバーしていた。
• テキスト類似度分析の結果、一部の組織ではコンテンツのテンプレート再利用が見られたが、これは一貫して高い関与に結びついたわけではない。
• 機械翻訳により、多言語コンテンツの存在を考慮した上で妥当な国際的比較が可能となり、国際的なソーシャルメディア分析におけるその有用性が裏付けられた。