[논문 리뷰] When no news is bad news -- Detection of negative events from news media content

Kristoffer Laigaard Nielbo, Haestrup, Frida외 4명|arXiv (Cornell University)|2021. 02. 12.

Advanced Text Analysis Techniques참고 문헌 15인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 코로나19 팬데믹 첫 번째 유행 기간 동안 봉쇄 조치의 시작과 종료와 같은 부정적 사건을 식별하기 위해 뉴스 미디어 콘텐츠에서 파생된 낙관성 및 공명 신호를 사용한 베이지안 변화점 탐지 방법을 제안한다. LDA 임bedded 기사들에 대해 제논-섀넌 발산을 활용한 정보 역학 모델링을 통해 두 가지 유의미한 변화점—봉쇄 및 개방—을 탐지하였으며, 이는 덴마크의 여러 신문사들에서 강력한 지지를 받았다.

ABSTRACT

During the first wave of Covid-19 information decoupling could be observed in the flow of news media content. The corollary of the content alignment within and between news sources experienced by readers (i.e., all news transformed into Corona-news), was that the novelty of news content went down as media focused monotonically on the pandemic event. This all-important Covid-19 news theme turned out to be quite persistent as the pandemic continued, resulting in the, from a news media's perspective, paradoxical situation where the same news was repeated over and over. This information phenomenon, where novelty decreases and persistence increases, has previously been used to track change in news media, but in this study we specifically test the claim that new information decoupling behavior of media can be used to reliably detect change in news media content originating in a negative event, using a Bayesian approach to change point detection.

연구 동기 및 목표

• 뉴스 정보 탈중앙화(NID) 행동—낮아진 낙관성과 증가한 공명성으로 특징지어지는 것—이 코로나19 팬데믹과 같은 주요 부정적 사건의 시작과 종료를 신뢰성 있게 신호로 사용할 수 있는지 테스트하기 위해.
• 위기 기간 동안 뉴스 콘텐츠 동역학의 시간적 이동을 식별하기 위한 베이지안 변화점 탐지 프레임워크를 개발하고 검증하기 위해.
• 브로드시트와 타블로이드를 포함한 다양한 덴마크 신문사들 사이에서 NID 패턴의 일관성을 평가하기 위해.
• 정보 이론적 신호(낙관성 및 공명성)가 코로나19 팬데믹 기간 동안 미디어 콘텐츠의 구조적 이동을 어떻게 반영하는지 정량화하기 위해.
• 미디어 콘텐츠 분석을 통해 사회적 파국의 주요 사건을 재현 가능하고 데이터 기반으로 탐지할 수 있는 방법을 제공하기 위해.

제안 방법

• 2019년 12월부터 2020년 7월까지 덴마크 신문 기사의 백오프워드(BoW) 표현을 구축하였으며, 광고를 제외하고 어간화 및 케이스폴딩을 통해 텍스트를 정규화하였다.
• 기사들의 저차원 밀도 벡터 표현을 도출하기 위해 잠재적 딜레트 라이프 타입(LDA)을 적용하여 후속 분석을 위한 표현을 생성하였다.
• 낙관성을 평균 제논-섀넌 발산(JSD)을 통해 계산하였으며, 기사 j와 그 이전 w=7개 기사 간의 발산을 평균화하였다: $\mathbb{N}_{w}(j) = \frac{1}{w}\sum_{d=1}^{w} JSD(s^{(j)} \mid s^{(j-d)})$.
• 공명성을 낙관성과 일시성의 차이로 계산하였다: $\mathbb{R}_{w}(j) = \mathbb{N}_{w}(j) - \mathbb{T}_{w}(j)$, 여기서 일시성 $\mathbb{T}_{w}(j)$는 향후 콘텐츠에 대한 적합도를 측정한다.
• 세 가지의 명백한 제약 조건이 있는 시간적 변화점을 추정하기 위해 정규 분포를 가지며 반-카우치 우선분포를 사용한 베이지안 계층 모델을 사용하였다.
• PyMC3에서 NUTS 샘플링을 사용하여 4000개의 샘플을 추출하여 변화점, 평균 및 분산의 사후 분포를 추론하였으며, $\tau_1$과 $\tau_2$에는 균일 우선분포를, $\mu_i$와 $\sigma$에는 약한 정보 우선분포를 사용하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 코로나19 팬데믹과 같은 주요 부정적 사건 기간 동안 뉴스 정보 탈중앙화(NID) 행동—감소한 낙관성과 증가한 공명성으로 특징지어지는 것—이 신뢰성 있게 탐지될 수 있는가?
• RQ2 다양한 덴마크 신문사들이 공식 봉쇄 및 재개 단계에 해당하는 낙관성 및 공명성 신호의 일관된 시간적 변화점을 보이는가?
• RQ3 베이지안 변화점 탐지 모델이 낙관성 신호를 사용하여 팬데믹 관련 미디어 동적 변화의 시작과 종료를 정확하게 식별할 수 있는가?
• RQ4 주요 사회적 파국 이전 및 이후에 낙관성과 공명성 간의 관계는 안정적인가, 그리고 변화점 예측에 사용될 수 있는가?
• RQ5 브로드시트와 타블로이드 간의 신문 유형 차이에 따라 팬데믹 첫 번째 유행 기간 동안 NID 반응 패턴은 어떻게 비교되는가?

주요 결과

• 베이지안 변화점 탐지 모델은 다수의 덴마크 신문사에서 높은 신뢰도로 두 가지 유의미한 변화점—봉쇄 및 개방—을 낙관성 시계열에서 성공적으로 탐지하였다.
• 일곱 신문사 중 다섯 곳(Berlingske, Jyllands-Posten, Kristligt Dagblad, Politiken, 및 한 명시되지 않은 출처)이 NID 원칙을 지지하였으며, 봉쇄 기간 동안 낙관성의 명확한 골짜기와 공명성의 정점이 나타났다.
• 신문사 Berlingske는 2020년 3월 3일에 NID 시작을, 2020년 4월 28일에 NID 종료를 보였으며, 이는 94% 최고 밀도 구간 내에 포함되었다.
• 모델는 봉쇄 기간 동안 낙관성의 유의미한 감소와 공명성의 증가를 탐지하였고, 개방 단계 이후 기준 수준으로 회복되는 것을 확인하여 NID 가설을 뒷받침하였다.
• 봉쇄 이전 및 개방 이후 단계에서 공명성-낙관성 관계는 강력하고 안정적인 기울기($\beta_1$)를 보였으며, 이는 파국 창구 외부에서 일관된 정보 역학을 나타내었다.
• 이 방법은 다양한 미디어 기관 간에 높은 강건성을 보였으며, 간행물 유형과 독자층의 차이에도 불구하고 변화점의 시간적 일치가 일관되게 유지되었다.