[논문 리뷰] Public vs Media Opinion on Robots

Alireza Javaheri, Navid Moghadamnejad외 5명|arXiv (Cornell University)|2019. 01. 01.

Misinformation and Its Impacts참고 문헌 31인용 수 2

한 줄 요약

이 연구는 2011~2018년 동안 트위터, 킷스타터, 구글 뉴스, 빙 뉴스에서 확보한 텍스트 데이터를 바탕으로 공공 및 미디어의 로봇에 대한 감성 분석을 수행한다. 군집화와 토픽 모델링을 적용한 결과, 공공과 미디어 모두 일반적으로 긍정적인 시각을 보이지만, 미디어 보도는 더 보수적이고 극단화된 성향이 적으며, 성 로봇은 가장 강한 논란을 일으키며 시간이 지남에 따라 산업용 로봇에서 사회적·서비스용 로봇으로의 인식 전환 현상이 관찰된다.

ABSTRACT

Fast proliferation of robots in people's everyday lives during recent years calls for a profound examination of public consensus, which is the ultimate determinant of the future of this industry. This paper investigates text corpora, consisting of posts in Twitter, Google News, Bing News, and Kickstarter, over an 8 year period to quantify the public and media opinion about this emerging technology. Results demonstrate that the news platforms and the public take an overall positive position on robots. However, there is a deviation between news coverage and people's attitude. Among various robot types, sex robots raise the fiercest debate. Besides, our evaluation reveals that the public and news media conceptualization of robotics has altered over the recent years. More specifically, a shift from the solely industrial-purposed machines, towards more social, assistive, and multi-purpose gadgets is visible.

연구 동기 및 목표

• 로봇에 대한 공공의 의견을 이해하고, 이를 미디어 보도와 비교한다.
• 공중에서 가장 인기 있거나 논란이 되는 로봇 유형을 특정한다.
• 공공 및 미디어의 로봇에 대한 인식이 시간이 지남에 따라 어떻게 변화해 왔는지 분석한다.
• 로봇 기술의 미래를 이끄는 사회적 태도를 개발자, 툈자, 정책 입안자에게 정보 제공한다.

제안 방법

• 트위터(2018년 중반), 킷스타터(2011~2018), 구글 뉴스, 빙 뉴스에서 종단적 텍스트 데이터를 수집한다.
• 공공 및 미디어 텍스트의 감성을 긍정, 부정, 중립으로 분류하기 위해 군집 알고리즘을 적용한다.
• 감성 분류의 타당성을 검증하기 위해 두 명의 독립 평가자가 180개 트윗을 정성적으로 주석 처리한다.
• 어휘 군집 기반 토픽 모델링을 활용해 시간에 따른 로봇 관련 주제의 변화를 추적한다.
• SentiWordNet 포함 6종의 감성 어휘집을 평가하여 각 데이터셋에서의 성능을 분석한다.
• 플랫폼 간 감성 분포를 비교하여 공공과 미디어의 의견 차이를 식별한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 공중의 로봇에 대한 의견은 어떠한가? 이와 미디어 보도가 일치하는가?
• RQ2 공중에서 가장 선호되거나 기피되는 로봇 유형은 무엇인가?
• RQ3 시간이 지남에 따라 공공 및 미디어의 로봇에 대한 인식은 주제와 감성 측면에서 어떻게 변화해 왔는가?

주요 결과

• 공공과 미디어 모두 로봇에 대해 전반적으로 긍정적인 시각을 갖고 있으나, 미디어 보도의 경우 공공의 감성보다 더 보수적이고 극단화된 성향이 적다.
• 성 로봇은 가장 논란이 많은 로봇 유형으로, 공적 논의에서 찬성자 수가 반대자 수의 약 2배로 더 많다.
• 킷스타터는 가장 높은 긍정적 감성(66% 긍정적 게시물)을 보이며, 혁신적이고 사용자 주도적인 로봇 프로젝트를 위한 플랫폼 역할을 반영한다.
• 공공 및 미디어 논의 모두에서 산업용 로봇에서 사회적·서비스용 로봇 및 다기능 로봇으로의 개념 전환 현상이 뚜렷하게 관찰된다.
• ‘사회적 로봇’과 ‘서비스 로봇’ 주제가 부각되며 중요도가 높아졌고, 반면 ‘로봇 효율성’과 ‘자율 로봇’ 주제의 상대적 중요도는 감소했다.
• SentiWordNet은 감성 어휘집 중에서 가장 낮은 성능을 보였으며, 특히 킷스타터, 빙 뉴스, 트위터 데이터셋에서 감성 군집을 구분하는 데 어려움을 보였다.