[논문 리뷰] Observing Trends in Automated Multilingual Media Analysis

Ralf Steinberger, Aldo Podavini외 9명|arXiv (Cornell University)|2016. 03. 08.

Computational and Text Analysis Methods참고 문헌 9인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 유럽위원회 JRC에서 공공 행정 기관을 위해 개발한 다국어 미디어 분석 도구인 Europe Media Monitor(EMM) 시스템의 추세 인식 능력을 제시한다. EMM는 최대 70개의 언어를 처리하며, 다국어 간 및 소셜 미디어 추세를 탐지하고, 지도와 그래프를 통한 상호작용 가능한 탐색을 가능하게 하여 다국어 환경에서 조기 경고 및 예측 분석을 위한 실시간 인사이트를 제공한다.

ABSTRACT

Any large organisation, be it public or private, monitors the media for information to keep abreast of developments in their field of interest, and usually also to become aware of positive or negative opinions expressed towards them. At least for the written media, computer programs have become very efficient at helping the human analysts significantly in their monitoring task by gathering media reports, analysing them, detecting trends and - in some cases - even to issue early warnings or to make predictions of likely future developments. We present here trend recognition-related functionality of the Europe Media Monitor (EMM) system, which was developed by the European Commission's Joint Research Centre (JRC) for public administrations in the European Union (EU) and beyond. EMM performs large-scale media analysis in up to seventy languages and recognises various types of trends, some of them combining information from news articles written in different languages and from social media posts. EMM also lets users explore the huge amount of multilingual media data through interactive maps and graphs, allowing them to examine the data from various view points and according to multiple criteria. A lot of EMM's functionality is accessibly freely over the internet or via apps for hand-held devices.

연구 동기 및 목표

• 공공 및 민간 조직이 대규모 다국어 미디어를 모니터링하는 데 도전하는 문제를 해결하기 위해.
• 다양한 언어에서 뉴스 및 소셜 미디어의 변화하는 추세를 탐지하기 위해.
• 공공 행정 기관이 실시간으로 미디어 동향을 분석할 수 있도록 상호작용 가능하고 접근성 있는 도구를 제공하기 위해.
• 자동화된 다국어 콘텐츠 분석을 통해 조기 경고 및 예측 인사이트를 지원하기 위해.
• 다양한 언어 자료에서 데이터를 통합함으로써 다국어 간 추세 인식을 가능하게 하기 위해.

제안 방법

• EMM 시스템은 자동화된 자연어 처리 파이프라인을 사용하여 최대 70개 언어에서 대규모 미디어 모니터링을 수행한다.
• 다국어 텍스트 분석 기법을 적용하여 뉴스 기사 및 소셜 미디어에서 사건, 주제, 감성 등을 탐지한다.
• 다른 언어의 보고서 간 정보를 정렬하고 상관관계를 분석하여 다국어 간 추세 탐지를 달성한다.
• 다양한 차원의 데이터 탐색을 가능하게 하기 위해 동적 지도와 그래프를 포함한 상호작용 가능한 시각화 기법을 사용한다.
• 공공 부문 사용자에게 광범위한 접근성을 제공하기 위해 웹 인터페이스와 모바일 앱을 통해 기능을 제공한다.
• 추세 인식은 다국어 간 지역 및 언어 간 변화하는 주제, 감성 변화, 사건 전파 패턴을 식별하는 것을 포함한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 자동화된 시스템은 다양한 언어와 자료원에서 다국어 미디어의 추세를 어떻게 탐지하고 추적할 수 있는가?
• RQ2 뉴스 및 소셜 미디어에서 효과적인 다국어 간 추세 인식을 가능하게 하는 기법은 무엇인가?
• RQ3 상호작용 가능한 시각화는 다국어 미디어 데이터의 탐색과 해석을 어떻게 향상시킬 수 있는가?
• RQ4 다국어 미디어 분석은 공공 행정 기관의 조기 경고 및 예측 모니터링에서 어떤 역할을 하는가?
• RQ5 비기술자 사용자가 활용할 수 있도록 대규모 다국어 콘텐츠 분석을 어떻게 접근 가능하고 실천 가능하게 만들 수 있는가?

주요 결과

• EMM 시스템은 최대 70개 언어에서 미디어 콘텐츠를 성공적으로 처리하고 분석하여 종합적인 다국어 모니터링을 가능하게 한다.
• 다국어 간 추세 탐지 기능을 통해 여러 언어 공동체를 아우르는 사건과 개발 동향을 식별할 수 있다.
• 지도와 그래프를 통한 상호작용 가능한 시각화 기법은 사용자가 복잡한 다국어 데이터를 탐색하고 해석하는 능력을 크게 향상시킨다.
• 시스템은 공공 행정 기관 이해관계자들이 조기 경고 및 예측 분석을 지원하기 위해 실시간 인사이트를 제공한다.
• EMM의 기능 대부분이 웹 및 모바일 플랫폼을 통해 무료로 이용 가능하여 사용성과 접근성을 향상시킨다.
• 시스템은 대규모 공공 정책 및 모니터링 응용 분야에서 자동화된 다국어 미디어 분석의 실현 가능성과 가치를 입증한다.