[논문 리뷰] Attitudes towards Refugees in Light of the Paris Attacks

Kareem Darwish, Walid Magdy|arXiv (Cornell University)|2015. 12. 14.

Hate Speech and Cyberbullying Detection인용 수 5

한 줄 요약

이 연구는 2015년 파리 테러 후 50시간 이내에 수집된 850만 건의 영어 트윗을 분석하여 중동 이주자에 대한 태도를 조사한다. 수작업 및 자동 태깅을 통해, 반이민 정서—주로 미국 사용자들에 의해 유도되며, 정당성과 이슬람 혐오를 기반으로 하는—가 반이민 정서와 거의 동일한 비율로 나타났으며, 이 중 다수는 이민자들이 테러에 연루되었다는 잘못된 주장을 확산시켰다.

ABSTRACT

The Paris attacks prompted a massive response on social media including Twitter. This paper explores the immediate response of English speakers on Twitter towards Middle Eastern refugees in Europe. We show that antagonism towards refugees is mostly coming from the United States and is mostly partisan.

연구 동기 및 목표

• 파리 테러 직후 트위터에서 중동 이주자에 대한 즉각적인 대중의 태도를 이해하기 위해.
• 반이민 및 반이민 논의의 지리적 및 정치적 패턴을 규명하기 위해.
• 사회적 미디어가 테러 사건 이후 난민 혐오 서사 확산 또는 진화에 어떤 역할을 했는지 분석하기 위해.
• 정당 정치와 오락성 정보가 이민자 관련 태도 형성에 미친 영향을 평가하기 위해.

제안 방법

• 파리 테러 및 이민 관련 용어와 관련 키워드를 사용해 트위터 API를 통해 850만 건의 트윗을 수집하였다.
• 영어로 작성된 콘텐츠를 선별하고, 계층적 표본 추출을 통해 1,520건의 대표성 있는 트윗으로 추가 정제하였다.
• 수작업으로 트윗을 다섯 범주로 태깅: 반이민, 반대-이민, 중립, 긍정적 뉴스, 부정적 뉴스.
• 나머지 트윗은 문자 일치(소문자 변환, URL 및 사용자명 제거)를 사용해 자동 태깅하여 레이블링 데이터를 73,937건으로 확장하였다.
• 이탈리아 비율(OR)을 사용해 반이민 또는 반이민 정서를 가장 잘 나타내는 해시태그를 특정하였다.
• 사용자 위치를 국가별로 매핑하고 정서의 지리적 분포를 분석하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 파리 테러 직후 트위터에서 이민자에 대해 표현된 주요 태도는 무엇이었는가?
• RQ2 지리적 기원과 정당 소속이 반이민 정서에 어떻게 영향을 주었는가?
• RQ3 이민자들이 테러에 연루되었다는 잘못된 서사가 사회적 미디어에서 얼마나 확산되었는가?
• RQ4 반이민 정서와 가장 관련이 깊은 해시태그와 뉴스 출처는 무엇이었는가?
• RQ5 지역별로 반이민 및 반이민 논의의 빈도와 어조는 어떻게 비교되었는가?

주요 결과

• 반이민 정서는 반이민 정서와 거의 동일한 비율로 나타났으며, 샘플의 42.6%가 반이민으로 분류되었고, 39.9%는 반이민으로 분류되었다.
• 반이민 트윗의 68%가 미국에서 기원하여 강한 국가적 및 정당적 편향이 드러났다.
• 부정적 뉴스 트윗은 샘플의 10.7%를 차지했으며, 주요 서사는 한 공격자가 그리스를 통해 유입된 시리아 난민이었다는 잘못된 주장이었다.
• 가장 많이 재트윗된 반이민 트윗 세 건(전체 반이민 트윗의 9.4%)은 심사숙고되지 않은 이민자와 무슬림 이민이 국가 안보 위협이 된다는 주장을 확산시켰다.
• 해시태그 #SecureTheBorder, #RadicalIslam, #ImpeachObama는 반이민 정서와 미국 보수 정당의 정당성과 강하게 연관되어 있었다.
• 반이민 트윗은 미국 사용자에 의해 지배되며 54개 국가에서 발생한 반면, 반이민 트윗은 105개 국가에서 분포되어 있어 더 광범위한 지리적 다양성을 보였다.