[논문 리뷰] Machine Translation, Sentiment Analysis, Text Similarity, Topic Modelling, and Tweets: Understanding Social Media Usage Among Police and Gendarmerie Organizations

Emre Cihan Ateş, Erkan Bostancı외 1명|arXiv (Cornell University)|2021. 01. 29.

Sentiment Analysis and Opinion Mining참고 문헌 38인용 수 4

한 줄 요약

이 연구는 터키, 이탈리아, 프랑스, 스페인의 경찰 및 가디언경비대 조직들이 트위터 데이터를 활용해 소셜미디어 참여도를 분석하며, 기계 번역, 정서 분석, 텍스트 유사도, 토픽 모델링 기법을 적용한다. 연구 결과, 분석 대상 조직들 중 터키의 잔다르마가 가장 높은 영향력을 지닌 것으로 나타났으며, 이는 국가 간 공중 참여 효과성의 격차를 드러낸다.

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.

연구 동기 및 목표

• 터키, 이탈리아, 프랑스, 스페인의 경찰 및 가디언경비대 조직들이 소셜미디어를 통해 대중과 어떻게 소통하는지 조사하기 위해.
• 그들의 소셜미디어 콘텐츠 영향력과 영향 범위에 영향을 미치는 요인을 특정하기 위해.
• 트위터를 활용한 국가 간 법집행 기관의 커unications 전략 효과성을 비교하기 위해.
• 정서 분석 및 토픽 모델링와 같은 NLP 기법이 대중 참여 패턴을 이해하는 데 어떤 역할을 하는지 평가하기 위해.

제안 방법

• 터키, 이탈리아, 프랑스, 스페인의 경찰 및 가디언경비대 조직에서 수집한 트위터 게시글을 분석하였다.
• 국가 간 비교를 위해 다국어 콘텐츠를 표준화하기 위해 기계 번역을 적용하였다.
• 공식 게시글의 정서적 톤을 평가하기 위해 정서 분석을 사용하였다.
• 게시글 간 콘텐츠 반복 또는 템플릿 사용 여부를 탐지하기 위해 텍스트 유사도 기법을 활용하였다.
• 반복되는 주제와 커unications 우선순위를 파악하기 위해 토픽 모델링을 수행하였다.
• 좋아요, 재게시, 댓글과 같은 참여 지표를 측정하여 국가 간 성과를 비교하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 터키, 이탈리아, 프랑스, 스페인의 경찰 및 가디언경비대 조직들은 트위터에서 소셜미디어 커뮤니케이션 전략에서 어떻게 다릅니까?
• RQ2 이들 조직의 공식 게시글에 대한 대중 참여 수준(좋아요, 재게시, 댓글)은 어떠합니까?
• RQ3 소셜미디어에서 가장 높은 영향력을 발휘하는 조직은 어디이며, 그에 기여하는 요인은 무엇입니까?
• RQ4 공식 게시글의 정서와 토픽 분포는 청중 참여와 어떻게 관련이 있습니까?
• RQ5 다국어 게시글과 콘텐츠 유사도는 법집행 기관 커뮤니케이션의 영향력과 효과성에 어느 정도 영향을 미칩니까?

주요 결과

• 연구 대상 조직들 중 터키의 잔다르마가 다른 경찰 및 가디언경비대 조직들보다 트위터에서 가장 높은 영향력을 보였다.
• 국가 간 참여 수준의 상당한 격차가 발견되었으며, 잔다르마의 게시글은 이탈리아, 프랑스, 스페인의 유사 기관 게시글보다 더 많은 상호작용을 얻었다.
• 정서 분석 결과, 높은 참여를 보이는 게시글에서 긍정적 정서가 더 흔히 나타났으며, 이는 정서적 톤이 대중 반응에 영향을 미칠 수 있음을 시사한다.
• 토픽 모델링을 통해 공공안전, 지역사회 봉사, 운영 업데이트 등의 반복 주제를 파악했으며, 잔다르마는 더 높은 주제 다양성을 보였다.
• 텍스트 유사도 분석 결과 일부 조직이 콘텐츠 템플릿을 재사용했지만, 이는 일관되게 높은 참여와 관련이 있지는 않았다.
• 기계 번역을 통해 다국어 콘텐츠에도 불구하고 유효한 국가 간 비교가 가능했으며, 이는 국제 소셜미디어 분석에서의 유용성을 확인했다.