[논문 리뷰] Migration Reframed? A multilingual analysis on the stance shift in Europe during the Ukrainian crisis

Sergej Wildemann, Claudia Niederée외 1명|arXiv (Cornell University)|2023. 02. 06.

Environmental and Biological Research in Conflict Zones인용 수 6

한 줄 요약

이 연구는 565개 유럽 뉴스 매체에서 수집한 트위터 데이터를 활용해 우크라이나 위기 기간 동안 이주에 대한 미디어 및 공중 여론의 변화를 분석하는 多국어 스탠스 탐지 프레임워크를 제안한다. 연구 결과, 미디어 보도 및 소셜미디어 반응에서 국가별로 일시적인 긍정적 스탠스 전환 현상이 나타났으며, 이는 폴란드에서 가장 안정적이었으며, 언어적 프레임 전환(예: '이주자' 대신 '난민')과 미디어 영향력이 주요 원인으로 작용했지만, 3~4개월 후에는 효과가 흐려졌다.

ABSTRACT

The war in Ukraine seems to have positively changed the attitude toward the critical societal topic of migration in Europe -- at least towards refugees from Ukraine. We investigate whether this impression is substantiated by how the topic is reflected in online news and social media, thus linking the representation of the issue on the Web to its perception in society. For this purpose, we combine and adapt leading-edge automatic text processing for a novel multilingual stance detection approach. Starting from 5.5M Twitter posts published by 565 European news outlets in one year, beginning September 2021, plus replies, we perform a multilingual analysis of migration-related media coverage and associated social media interaction for Europe and selected European countries. The results of our analysis show that there is actually a reframing of the discussion illustrated by the terminology change, e.g., from "migrant" to "refugee", often even accentuated with phrases such as "real refugees". However, concerning a stance shift in public perception, the picture is more diverse than expected. All analyzed cases show a noticeable temporal stance shift around the start of the war in Ukraine. Still, there are apparent national differences in the size and stability of this shift.

연구 동기 및 목표

• 우크라이나 위기 기간 동안 이주에 대한 공중 여론이 긍정적으로 변화했다는 인식이 미디어 및 소셜미디어 논의로 뒷받침되는지 조사하기 위해.
• 유럽 국가 간에 스탠스 전환의 크기와 안정성에 차이가 있는지 분석하기 위해.
• 다국어 및 맥락 인식 기반의 스탠스 탐지 방법을 개발하여 언어 간 일반화가 가능하고, 다국가 간 비교 분석을 가능하게 하기 위해.
• 미디어 감성과 소셜미디어 반응에서의 공중 스탠스 간 인과관계를 평가하기 위해.
• 감성 분석만으로도 이주 문제에 대한 공중 여론을 충분히 대체할 수 있는지, 아니면 스탠스 탐지가 더 세밀한 통찰을 제공하는지 평가하기 위해.

제안 방법

• 2021년 9월부터 2022년 9월까지 565개 유럽 뉴스 매체에서 생성된 550만 건의 트위터 게시글(뉴스 콘텐츠에 대한 응답 포함)을 활용하였다.
• 다국어 데이터셋(각 언어별 1,000개의 레이블링 예시 포함)을 기반으로 컬러링 전이 학습을 활용한 다국어 스탠스 탐지 모델을 개발하였으며, 독일, 폴란드, 스페인, 프랑스, 이탈리아 등 5개 유럽 국가에 적용하였다.
• 제로샷 다국어 전이 접근법을 사용하여, 다국어 BERT 기반 아키텍처에서 사전학습된 모델을 사전에 학습하고, 네 개 국가는 미세조정한 후 폴란드에 적용하여 데이터 불균형 편향을 방지하였다.
• 미디어 감성(주간 평균)과 소셜미디어 반응에서의 공중 스탠스(주간 평균) 간의 방향성 영향을 평가하기 위해 그랜저 인과성 검증을 적용하였으며, 인과관계를 확인하기 위해 1주일의 지연을 설정하였다.
• 미디어 감성 분석과 소셜미디어 스탠스 탐지 결과를 융합하여 주요 사건(예: 전쟁 발발, 벨라루스 국경 위기)과 연계해 공중 인식의 시간적 변화를 추적하고 상관관계를 분석하였다.
• 이중 단계 데이터 수집 전략을 적용: 첫 번째 단계에서 뉴스 트윗을 미디어 콘텐츠의 대체 지표로 사용하였고, 두 번째 단계에서 이 트윗에 대한 응답을 분석하여 공중 스탠스를 파악함으로써 키워드 기반 필터링을 피하고 선택 편향을 감소시켰다.

Figure 1. Weekly median news tweet sentiment and replies stance on the migration topic of 5 European countries.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 2022년 2월 전쟁 발발 이후, 유럽에서 이주에 대한 미디어 및 공중 여론에 측정 가능한 변화가 있었는가?
• RQ2 미디어 보도 및 공중 반응의 국가적 차이가 이 스탠스 전환의 안정성과 크기에 어떻게 영향을 미치는가?
• RQ3 미디어 감성이 소셜미디어의 공중 스탠스에 영향을 주고, 그 반대의 영향도 있는가? 그 정도는 어느 정도인가?
• RQ4 다국어 스탠스 탐지가 감성 분석만으로는 포착하지 못하는 세밀한 공중 여론의 변화를 효과적으로 반영할 수 있는가?
• RQ5 언어적 프레임 전환(예: '이주자'에서 '난민'으로의 전환)이 공중 감성 및 미디어 톤의 변화와 어떻게 관련되어 있는가?

주요 결과

• 2022년 2월 전쟁 발발 이후, 모든 다섯 유럽 국가에서 미디어 보도 및 공중 응답에 대해 유의미한 일시적인 긍정적 스탠스 전환이 관찰되었다.
• 폴란드는 미디어 감성과 공중 스탠스 양면에서 가장 안정적이고 지속적인 긍정적 전환을 보였으며, 이는 난민 유입의 직접적 영향과 근접성 때문일 가능성이 높다.
• 소셜미디어 응답에서의 공중 스탠스 변화는 미디어 감성 추세와 거의 일치했으며, 침공 후 첫 4개월 동안 긍정적 스탠스가 최고조에 이르렀다.
• 그랜저 인과성 검증 결과, 미디어 감성이 공중 스탠스를 1주일의 지연을 두고 이끄는 것으로 나타났다(F = 26.11, p < .0001), 이는 미디어가 공중 인식에 영향을 미친다는 것을 시사한다.
• 역인과 효과 또한 확인되었으며, 공중 스탠스가 미디어 감성에 영향을 주는 것으로 나타났다(F = 12.74, p < .001), 이는 미디어와 청중 간의 피드백 루프가 존재함을 의미한다.
• 연구 결과, 감성 분석만으로는 이주 문제에 대한 공중 여론을 충분히 반영할 수 없으며, 감성 곡선이 완전히 표현하지 못하는 바람직하지 않은 태도 변화의 세밀한 이동을 스탠스 탐지가 보다 정교하게 드러내었다.

Figure 2. Reply sentiment distribution per stance label by countries in annotated datasets.