[논문 리뷰] Taking sides: Public Opinion over the Israel-Palestine Conflict in 2021

Arsal Imtiaz, Danish Ali Khan외 2명|arXiv (Cornell University)|2022. 01. 16.

Jewish and Middle Eastern Studies인용 수 10

한 줄 요약

이 연구는 2021년 영어 사용 국가에서의 이스라엘-팔레스타인 분쟁에 대한 공공의 여론을 분석하기 위해 트위터 데이터를 활용하여 트랜스포머 기반의 입장 탐지 및 정서 분석을 적용하여 트윗을 팔레스타인 지지, 이스라엘 지지 또는 중립으로 분류한다. 연구 결과, 미국 내 팔레스타인 지지 여론은 이스라엘에 대한 무기 수출에 대해 강하게 비판적이었으며 민간인 사망자에 대한 분노를 드러냈고, 이스라엘 지지 여론은 하마스를 테러조직으로 규정함으로써 비난에 집중했다.

ABSTRACT

The Israel-Palestine Conflict, one of the most enduring conflicts in history, dates back to the start of 20th century, with the establishment of the British Mandate in Palestine and has deeply rooted complex issues in politics, demography, religion, and other aspects, making it harder to attain resolve. To understand the conflict in 2021, we devise an observational study to aggregate stance held by English-speaking countries. We collect Twitter data using popular hashtags around and specific to the conflict portraying opinions neutral or partial to the two parties. We use different tools and methods to classify tweets into pro-Palestinian, pro-Israel, or neutral. This paper further describes the implementation of data mining methodologies to obtain insights and reason the stance held by citizens around the conflict.

연구 동기 및 목표

• 영어 사용 국가에서의 2021년 이스라엘-팔레스타인 분쟁에 대한 공공의 여론을 소셜 미디어 데이터를 통해 이해하기 위해.
• NLP 기법을 활용한 공공 입장 분류를 위한 데이터 마이닝 파이프라인을 개발하고 평가하기 위해.
• 미국 내 팔레스타인 지지 및 이스라엘 지지 트윗의 주요 주제와 정서적 동기를 규명하기 위해.
• 트랜스포머 기반 모델(예: XLNet)이 정서 기반 접근 방식에 비해 정치적 입장을 탐지하는 데서 성능을 어떻게 비교하는지 평가하기 위해.
• 특히 미국의 외교 정책이 분쟁에 미치는 영향을 고려하여 문화적 및 지정학적 특수성을 공공 여론에 반영하기 위해.

제안 방법

• 2021년 이스라엘-팔레스타인 분쟁의 격화 기간 동안 분쟁 전용 해시태그와 关련 키워드를 활용해 트위터 데이터를 수집하였다.
• 다단계 파이프라인을 적용: 데이터 확보, 전처리, 트랜스포머 모델(예: XLNet)과 정서 분석 도구를 활용한 입장 분류.
• 텍스트적 내용과 언어적 신호를 기반으로 트윗을 팔레스타인 지지, 이스라엘 지지 또는 중립의 세 가지 카테고리로 분류하였다.
• 빈도 높은 주제와 팔레스타인 지지 및 이스라엘 지지 트윗의 정서 추세를 파악하기 위해 시각화 기법을 사용하였다.
• XLNet과 하이브리드 정서 기반 모델을 비교하여 성능을 평가하였으며, XLNet이 정치적 갈등 맥락에서 정서 대체 모델보다 뛰어난 성능을 보였다.
• 데이터셋의 클래스 불균형 문제를 다루었으며, 이스라엘 지지 트윗의 수가 팔레스타인 지지 트윗보다 훨씬 적다는 점을 지적하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 2021년 이스라엘-팔레스타인 분쟁 기간 동안 영어 사용자들이 트위터에서 표현한 주요 입장은 무엇인가?
• RQ2 정서 분석 도구와 트랜스포머 기반 모델은 갈등 관련 소셜 미디어 콘텐츠에서 정치적 입장을 탐지하는 데서 어떻게 비교 가능한가?
• RQ3 미국 내 팔레스타인 지지 및 이스라엘 지지 트윗의 주요 주제와 정서적 동기는 무엇인가?
• RQ4 미국의 외교 정책, 예를 들어 이스라엘에 대한 7350만 달러의 무기 수출은 영어 사용 트위터 사용자들의 공공 여론에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ5 문화적 및 언어적 요소가 분쟁에 대한 공공 여론을 얼마나 형성하는가? 또한 다국어 데이터는 글로벌 통찰을 어떻게 향상시킬 수 있는가?

주요 결과

• 미국 내 팔레스타인 지지 트윗은 'freepalestine', 'Gaza', 'Savesheikhjarrah'를 자주 언급하여 민간인 사망과 이스라엘 군사 작전에 대한 강력한 비판을 반영했다.
• 팔레스타인 지지자들 중 다수는 이스라엘에 대한 7350만 달러의 무기 수출에 대해 미국 대통령과 부통령을 비판하며 평화 노력에 역행한다고 보았다.
• 미국 내 이스라엘 지지 트윗은 'Hamas', 'terrorist', 'rocket', 'attack' 등의 용어를 두드러지게 사용하여 안보 위협과 팔레스타인 무장 작전에 대한 반대를 강조했다.
• XLNet 트랜스포머 모델은 기본 정서 극성 이상의 미묘한 정치적 정서를 포착할 수 있었기 때문에, 정서 기반 도구에 비해 정치적 입장을 분류하는 데서 뛰어난 성능을 보였다.
• 데이터셋은 뚜렷한 클래스 불균형을 보였으며, 이스라엘 지지 트윗의 수가 팔레스타인 지지 트윗보다 현저히 적어 공공 표현이나 데이터 수집에 편향이 있을 수 있음을 시사했다.
• 본 연구는 오직 영어 데이터에 의존할 경우의 한계를 강조하며, 중동 지역의 비영어 사용자들이 배제되어 있어 글로벌 대표성에 제한이 있음을 밝혔다.