[논문 리뷰] Earthquake Impact Analysis Based on Text Mining and Social Media Analytics

Zhe Zheng, Hong-Zheng Shi외 3명|arXiv (Cornell University)|2022. 12. 12.

Public Relations and Crisis Communication인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 신뢰할 수 있는 Sina Weibo 마이크로블로그를 활용하여 지진 영향을 조기에 평가할 수 있는 텍스트 마이닝 및 소셜 미디어 분석 프레임워크를 제안한다. 트렌드 키워드 분석, 마이크로블로그 수, 정서 이탈 및 규칙 기반 분류를 통해 이 방법은 재해 심각도를 성공적으로 구분한다. 이는 공공 정서 추세와 수요 급증이 기존 방법보다 일찍 사회적 영향을 예측할 수 있음을 보여주며, 비상 대응 의사결정을 지원한다.

ABSTRACT

Earthquakes have a deep impact on wide areas, and emergency rescue operations may benefit from social media information about the scope and extent of the disaster. Therefore, this work presents a text miningbased approach to collect and analyze social media data for early earthquake impact analysis. First, disasterrelated microblogs are collected from the Sina microblog based on crawler technology. Then, after data cleaning a series of analyses are conducted including (1) the hot words analysis, (2) the trend of the number of microblogs, (3) the trend of public opinion sentiment, and (4) a keyword and rule-based text classification for earthquake impact analysis. Finally, two recent earthquakes with the same magnitude and focal depth in China are analyzed to compare their impacts. The results show that the public opinion trend analysis and the trend of public opinion sentiment can estimate the earthquake's social impact at an early stage, which will be helpful to decision-making and rescue management.

연구 동기 및 목표

• 실시간으로 소셜 미디어 데이터를 활용하여 지진 영향을 평가하는 방법을 개발하기 위해.
• 마이크로블로그 수와 정서 추세를 통해 사회적 혼란의 조기 징후를 식별하기 위해.
• 동일한 규모와 진원 깊이를 가진 두 지진의 사회적 영향을 텍스트 기반 분석을 통해 비교하기 위해.
• 공공 논의에서의 시의적절하고 데이터 기반의 통찰을 제공함으로써 비상 관리 지원을 위해.

제안 방법

• 웹 크롤러가 사전 정의된 키워드와 이벤트 트리거를 기반으로 Sina Weibo에서 재해 관련 마이크로블로그를 수집한다.
• 데이터 전처리 과정으로 노이즈 제거, 관련 없는 콘텐츠 필터링, 분석을 위한 텍스트 정규화를 수행한다.
• 핫 워드 분석을 통해 피해, 사망자, 구조 활동과 관련된 자주 언급되는 용어를 식별한다.
• 시계열 분석을 통해 마이크로블로그 수와 공공 정서(긍정/부정/중립)의 시간에 따른 변화를 추적한다.
• 키워드 기반 및 규칙 기반 텍스트 분류 시스템을 활용하여 마이크로블로그를 인프라 피해 또는 인명 피해와 같은 영향 유형으로 분류한다.
• 동일한 규모와 진원 깊이를 가진 최근 중국의 두 지진을 대상으로 비교 분석을 수행하여 상대적 사회적 영향을 평가한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 소셜 미디어 활동 추세가 지진 영향 심각도의 조기 징후로 기능할 수 있는가?
• RQ2 공공 마이크로블로그의 정서 이탈이 실제 재해 결과와 어떻게 관련되는가?
• RQ3 텍스트 마이닝을 통해 동일한 지진 파rameter를 가졌지만 다른 사회적 영향을 초래한 지진을 구분할 수 있는가?
• RQ4 공공 정서와 마이크로블로그 수가 재해 대응 수요 범위를 어느 정도 예측할 수 있는가?

주요 결과

• 공공 정서 추세와 마이크로블로그 수 급증이 지진 영향의 조기 신호로 작용하였으며, 이는 사건 발생 후 몇 시간 내로 감지되었다.
• 이 방법은 동일한 규모와 깊이를 가진 두 지진의 사회적 영향을 성공적으로 구분하였으며, 더 심각하게 영향을 받은 지역에서 더 높은 공공의 관심과 더 오래 지속되는 논의가 있음을 드러냈다.
• 핫 워드 분석을 통해 실시간으로 '붕괴된 건물', '구조', '정전'과 같은 핵심 영향 지표를 식별하였다.
• 정서 추적과 수요 추세의 조합이 지진 규모만으로 사회적 혼란을 추정하는 것보다 더 효과적이었다.