[논문 리뷰] Risk Communication in Asian Countries: COVID-19 Discourse on Twitter

Sungkyu Park, Sungwon Han외 7명|arXiv (Cornell University)|2020. 06. 22.

Misinformation and Its Impacts참고 문헌 27인용 수 10

한 줄 요약

이 연구는 자연어 처리 기법을 활용해 시간에 따른 주제 역동성을 분석함으로써 한국, 이란, 베트남, 인도에서 코로나19에 대한 트위터 논의의 주제 단계 전환을 자동으로 탐지하는 방법을 제안한다. 연구 결과, 사회적 관심이 종종 공식 확진자 수의 정점보다 앞서 나타나며, 국가별로 위기 커뮤니케이션 패턴의 특징을 드러내는데, 이는 베트남에서의 초기 글로벌 인식과 인도에서의 높은 오락성 정보 유통을 포함한다.

ABSTRACT

COVID-19 has become one of the most widely talked about topics on social media. This research characterizes risk communication patterns by analyzing the public discourse on the novel coronavirus from four Asian countries: South Korea, Iran, Vietnam, and India, which suffered the outbreak to different degrees. The temporal analysis shows that the official epidemic phases issued by governments do not match well with the online attention on COVID-19. This finding calls for a need to analyze the public discourse by new measures, such as topical dynamics. Here, we propose an automatic method to detect topical phase transitions and compare similarities in major topics across these countries over time. We examine the time lag difference between social media attention and confirmed patient counts. For dynamics, we find an inverse relationship between the tweet count and topical diversity.

연구 동기 및 목표

• 다양한 유행 심각도를 가진 아시아 국가들에서 코로나19에 대한 공적 논의가 소셜 미디어에서 어떻게 변화하는지 이해하기 위해.
• 정부가 발표한 전염병 단계가 온라인 상호작용 패턴과 소셜 미디어 논의 역동성과 일치하는지 조사하기 위해.
• 자연어 처리와 시간적 주제 모델링을 활용해 트위터 데이터의 주제 단계 전환을 자동으로 탐지하는 방법을 개발하기 위해.
• 오락성 정보 유행 빈도와 주제 다양성 등 국가별 위기 커뮤니케이션 특성(특성)을 식별하여 공중 보건 커뮤니케이션 전략을 지원하기 위해.
• 트윗 수, 재트윗 깊이, 주제 다양성 간의 관계가 패an데믹 기간 동안 공적 논의를 어떻게 형성하는지 평가하기 위해.

제안 방법

• 시간적 주제 모델링과 클러스터링을 기반으로 하부에서부터 데이터 기반 접근 방식을 적용해 트위터 논의를 주제 단계로 자동으로 분할한다.
• 언어별 토크나이저와 주제 모델링(예: LDA 또는 유사 기법)을 포함한 자연어 처리(NLP) 기법을 사용해 각 단계에서 주요 주제를 추출한다.
• 하루당 재트윗 수를 총 트윗 수로 나눈 비율인 트윗 깊이를 계산하여 정보 확산과 유행성 정도를 측정한다.
• 트윗 수의 시간적 추세와 확진자 수의 추세를 비교하여 온라인 관심과 실제 전염병 역학 사건 사이의 지연 또는 앞서기 여부를 식별한다.
• 주제 이동의 속도와 가속도를 분석하여 국가 간 공적 논의 역동성의 변화를 탐지한다.
• 국가별 사전 처리 및 주제 추출을 수행한 한국, 이란, 베트남, 인도의 지리적 태그가 부여된 트위터 게시물 컬렉션을 활용해 방법의 타당성을 검증하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 정부에서 발표한 공식 전염병 단계는 트위터에서의 온라인 상호작용 패턴을 반영할 수 있는가?
• RQ2 하향식 데이터 기반 접근 방식을 통해 소셜 미디어 논의에서 주제 단계를 자동으로 탐지할 수 있는가?
• RQ3 네 국가의 각 주제 단계에 대응하는 주요 주제는 무엇인가?
• RQ4 국가별 주제 추세의 고유한 특성은 무엇이며, 패안데믹 기간 동안 위기 커뮤니케이션에서 공통된 특성은 존재하는가?

주요 결과

• 한국, 이란, 베트남에서는 일일 트윗 수의 정점이 일일 확진자 수의 정점보다 최대 몇 주 전에 나타나, 글로벌 사건에 대한 초기 소셜 미디어 반응을 시사한다.
• 한국에서는 국내 전파가 정점에 이르렀던 2단계 동안 주제 수가 크게 감소하여 공적 관심이 몇 가지 핵심 이슈로 집중됨을 나타낸다.
• 베트남 사용자들은 초기 단계(0단계)부터 글로벌 패안데믹 동향을 논의하여, 조기에 글로벌 인식을 보였고, 이는 더 효과적인 패안데믹 대응에 기여했을 가능성이 있다.
• 인도에서는 1단계와 2단계 동안 오락성 정보, 오락성 정보, 혐오성 콘텐츠의 높은 비중이 지속적으로 관찰되었으며, 다른 국가들보다 현저히 높았다.
• 트윗 수와 주제 다양성 사이에 강한 반비례 관계가 발견되었는데, 트윗 수가 많을수록 주제가 적고 집중도가 높아지는 경향이 있었다.
• 트윗 깊이(재트윗 강도)는 높은 참여도와 함께 증가했으며, 특히 한국과 베트남에서 높은 관심 기간 동안 강한 확산 효과가 관찰되었다.