[논문 리뷰] Empirical Study on Detecting Controversy in Social Media

Azadeh Nematzadeh, Grace Bang외 2명|arXiv (Cornell University)|2019. 08. 25.

Complex Network Analysis Techniques참고 문헌 5인용 수 8

한 줄 요약

이 논문은 트위터 데이터를 활용해 소셜 미디어에서 논란이 되는 사건을 탐지하는 데이터 기반 시스템을 제안한다. 이 시스템은 5W 용어와 정서 극성으로 트윗을 군집화하고, 신뢰할 수 있는 뉴스 링크를 통해 사건을 검증한다. 이는 2018년 스타벅스 필라델피아 체포 사건처럼 시장의 심각한 변동성 요인으로 작용할 수 있음을 보여주며, 이 사건 이후 스타벅스 주가는 평균보다 2표준편차 이상 낮은 1.7% 하락했다.

ABSTRACT

Companies and financial investors are paying increasing attention to social consciousness in developing their corporate strategies and making investment decisions to support a sustainable economy for the future. Public discussion on incidents and events -- controversies -- of companies can provide valuable insights on how well the company operates with regards to social consciousness and indicate the company's overall operational capability. However, there are challenges in evaluating the degree of a company's social consciousness and environmental sustainability due to the lack of systematic data. We introduce a system that utilizes Twitter data to detect and monitor controversial events and show their impact on market volatility. In our study, controversial events are identified from clustered tweets that share the same 5W terms and sentiment polarities of these clusters. Credible news links inside the event tweets are used to validate the truth of the event. A case study on the Starbucks Philadelphia arrests shows that this method can provide the desired functionality.

연구 동기 및 목표

• 기업의 사회적 책임 및 환경 지속 가능성에 관한 체계적이고 중심화된 데이터의 부족을 해결하기 위해.
• 소셜 미디어를 활용해 기업에 영향을 주는 검증 가능하고 뉴스 가치가 있는 논란이 있는 사건을 실시간으로 탐지하는 시스템을 개발하기 위해.
• 트위터에서 탐지된 논란이 있는 사건을 주가 성과에 측정 가능한 영향과 연결하기 위해.
• 대체 데이터 소스를 통해 투자자가 사회적 인식과 ESG 리스크에 대한 시의적인 통찰을 확보할 수 있도록 하기 위해.

제안 방법

• 명사어 및 동사를 사용해 트윗 벡터를 추출하여 콘텐츠를 벡터 공간에 표현한다.
• 공통된 5W 용어(누구, 무엇, 언제, 어디서, 왜)와 정서 극성에 기반해 유사한 트윗을 이벤트 군집으로 묶는다.
• 트윗에 포함된 URL이 신뢰할 수 있는 뉴스 출처에서 유래하는지 확인하여 사건의 신뢰성을 검증한다.
• 트윗 수의 급격한 증가와 정서 극성 변화를 통해 논란의 강도를 측정한다.
• 시간적 군집 기법을 사용해 사건의 발생을 탐지하고 시간에 따라 변화하는 양상을 추적한다.
• 탐지된 사건을 과거 주가 변동과 상관관계 분석하여 재무적 영향을 평가한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 소셜 미디어, 특히 트위터 데이터는 기업과 관련된 검증 가능하고 뉴스 가치가 있는 논란이 있는 사건을 효과적으로 탐지하는 데에 적합한가?
• RQ2 정서 극성 변화와 트윗 수 급증은 소셜 미디어에서 논란이 있는 사건이 발생할 때 어떻게 연관되는가?
• RQ3 탐지된 논란이 있는 사건이 기업 주가에 측정 가능한 변화를 초래하는 정도는 어느 정도인가?
• RQ4 뉴스 링크를 통해 검증된 사건의 신뢰성은 논란 탐지의 신뢰도를 얼마나 향상시키는가?

주요 결과

• 시스템은 2018년 4월 13일 사건 발생 당일인 바로 다음 날인 4월 14일에 스타벅스 필라델피아 체포 논란을 성공적으로 탐지했다.
• 트윗 수가 사전 수준을 여러 차례 초과로 증가했으며, 'black men', 'Philly', 'CEO'와 같은 키워드들이 핵심 사건을 나타내었다.
• 사건 이후 정서 극성이 중립에서 강하게 부정적으로 전환되어 논란의 대중적 인식을 확인했다.
• 신뢰할 수 있는 뉴스 링크를 통해 사건이 검증되어 그 신뢰성과 뉴스 가치가 확인되었다.
• 2018년 4월 20일 스타벅스 주가는 52주 평균보다 2표준편차 이상 낮은 1.7% 하락했으며, 이는 시장에 미친 심각한 영향을 보여주었다.
• 사례 연구를 통해 공공관계 위기와 주식 시장 성과 악화 사이에 타당한 인과관계가 존재함을 입증했다.