[논문 리뷰] Trend and Thoughts: Understanding Climate Change Concern using Machine Learning and Social Media Data

Zhongkai Shangguan, Zihe Zheng외 1명|arXiv (Cornell University)|2021. 11. 06.

Climate Change Communication and Perception참고 문헌 10인용 수 9

한 줄 요약

이 연구는 2019년 4월부터 2021년 8월까지 1,500만 건 이상의 트윗을 포함하는 가장 큰 공개 가능 기후 변화 트위터 데이터셋을 구축하였으며, LDA 토픽 모델링과 RoBERTa 기반 감성 분석을 적용하여 주요 기후 사건 기간 동안 공적 논의가 급증하고 있으며, 부정적 감성이 지배적(44%)임을 밝혀냈다. 또한 지구의 날 기념 행사 기간 동안만 긍정적 감성이 집중되어 있다. 이 데이터셋은 향후 연구를 위해 카글(Kaggle)에 공개되어 있다.

ABSTRACT

Nowadays social media platforms such as Twitter provide a great opportunity to understand public opinion of climate change compared to traditional survey methods. In this paper, we constructed a massive climate change Twitter dataset and conducted comprehensive analysis using machine learning. By conducting topic modeling and natural language processing, we show the relationship between the number of tweets about climate change and major climate events; the common topics people discuss climate change; and the trend of sentiment. Our dataset was published on Kaggle (\url{https://www.kaggle.com/leonshangguan/climate-change-tweets-ids-until-aug-2021}) and can be used in further research.

연구 동기 및 목표

• 기존 설문 조사 방법의 한계를 극복하고 실시간 소셜 미디어 데이터를 활용해 기후 변화에 대한 대중의 의견을 이해하는 것.
• 향후 연구를 위해 포괄적이고 오픈소스인 기후 변화 트위터 데이터셋을 구축하는 것.
• 기후 변화 논의의 시간적 추세, 주요 토픽, 감성 변화를 분석하는 것.

제안 방법

• 2019년 4월부터 2021년 8월까지 snscrape를 통해 12개의 키워드(예: #climatechange, global warming)를 사용해 트윗을 수집하였다.
• 표준화를 위해 텍스트를 어간 추출하고 소문자로 변환하며, 정지어를 제거하고 'climate change'라는 용어를 제거하여 토픽 다양성을 향상시켰다.
• 10%의 무작위 샘플(150만 건의 트윗)을 대상으로 잠재적 디리히레트 할당(Latent Dirichlet Allocation, LDA)을 적용하여 15개의 고유한 토론 주제를 식별하였다.
• 전체 트윗 데이터셋에 대해 미세조정된 RoBERTa-base 모델을 사용해 다중 클래스 감성 분류(긍정, 중립, 부정)를 수행하였다.
• 주요 기후 사건과 감성 추세를 연동하여 실제 사건과 공적 논의 간 상관관계를 식별하였다.
• 최종 데이터셋을 카글(Kaggle)에 게시하여 재현 가능성과 향후 연구를 가능하게 하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 주요 기후 사건이 트위터에서 기후 변화에 대한 논의 량과 감성에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ2 사용자들이 트위터에서 기후 변화에 대해 논의하는 주요 주제는 무엇인가?
• RQ3 특정 사건 주변에서 기후 변화에 대한 대중의 감성은 시간이 지남에 따라 어떻게 변화하는가?
• RQ4 정치적 논의와 코로나19 패닉은 기후 변화 관련 트위터 대화에 어느 정도 반영되어 있는가?
• RQ5 다양한 주제와 시간대에 따라 감성 분포(긍정, 중립, 부정)는 어떻게 달라지는가?

주요 결과

• 기후 변화 관련 트윗 수는 주요 기후 사건 기간 동안 크게 증가하며, 극심한 기상 현상이나 정책 발표와 같은 고영향 사건과 밀접하게 연관되어 있다.
• 공적 논의에서 부정적 감성이 지배적이며, 전체 트윗의 44%를 차지하고 있으며, 중립 감성은 42%, 긍정 감성은 오직 14%에 그친다.
• 긍정적 감성 정점은 지구의 날 기념 행사(2020년 4월 22일 및 2021년 4월 22일) 동안에만 관찰되며, 이는 이벤트 기반의 긍정성임을 시사한다.
• 토픽 모델링을 통해 정치적 논의(예: 미국 대선), 기후 정책, 환경 보호, 미디어 보도 등 15개의 고유한 주제를 식별하였다.
• 대통령 선거나 코로나19 건강 위기와 같은 정치적·팬데믹 관련 주제들이 자주 기후 변화 논의에 통합되어 있다.
• 이 데이터셋은 15,075,535건의 고유 트윗을 포함하며, 2021년 기준으로 가장 크고 최신의 오픈 액세스 기후 변화 트위터 데이터셋이다.