[論文レビュー] Observing Trends in Automated Multilingual Media Analysis

Ralf Steinberger, Aldo Podavini+9 more|arXiv (Cornell University)|Mar 8, 2016

Computational and Text Analysis Methods参考文献 9被引用数 4

ひとこと要約

本論文は、公共機関向けにヨーロッパ委員会のJRCが開発した多言語メディア分析ツール「Europe Media Monitor（EMM）」システムのトレンド認識能力を提示する。EMMは最大70ヶ国語を処理し、クロスリンガルおよびソーシャルメディアのトレンドを検出可能で、地図やグラフによるインタラクティブな可視化を提供することで、多言語環境における早期警戒および予測分析のためのリアルタイムのインサイトを提供する。

ABSTRACT

Any large organisation, be it public or private, monitors the media for information to keep abreast of developments in their field of interest, and usually also to become aware of positive or negative opinions expressed towards them. At least for the written media, computer programs have become very efficient at helping the human analysts significantly in their monitoring task by gathering media reports, analysing them, detecting trends and - in some cases - even to issue early warnings or to make predictions of likely future developments. We present here trend recognition-related functionality of the Europe Media Monitor (EMM) system, which was developed by the European Commission's Joint Research Centre (JRC) for public administrations in the European Union (EU) and beyond. EMM performs large-scale media analysis in up to seventy languages and recognises various types of trends, some of them combining information from news articles written in different languages and from social media posts. EMM also lets users explore the huge amount of multilingual media data through interactive maps and graphs, allowing them to examine the data from various view points and according to multiple criteria. A lot of EMM's functionality is accessibly freely over the internet or via apps for hand-held devices.

研究の動機と目的

• 大規模な多言語メディアを監視するという公共および民間組織の課題に対処すること。
• 複数の言語で展開するニュースおよびソーシャルメディアにおけるトレンドの進化を特定すること。
• 公共機関がメディア動向をリアルタイムで分析できる、インタラクティブで使いやすいツールを提供すること。
• 自動化された多言語コンテンツ分析を通じて、早期警戒および予測的インサイトを支援すること。
• 多様な言語ソースからのデータ統合により、クロスリンガルトレンド認識を可能にすること。

提案手法

• EMMシステムは、自動化された自然言語処理パイプラインを用いて、最大70ヶ国語の多言語メディア監視を大規模に実行する。
• ニュース記事およびソーシャルメディアに対して、多言語テキスト分析技術を適用し、出来事、トピック、感情を検出する。
• 異なる言語のレポート間の情報のアライメントと相関を図ることで、クロスリンガルトレンド検出を実現する。
• 動的マップやグラフを含むインタラクティブな可視化を用いて、多次元的なデータ探索を可能にする。
• ウェブインターフェースおよびモバイルアプリを通じて機能を公開し、公共部門ユーザーへの広範なアクセシビリティを実現する。
• トレンド認識には、新規トピックの特定、感情の変化、地域および言語間での出来事の伝播パターンの特定を含む。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 自動化されたシステムは、多様な言語および情報源からなる多言語メディアにおけるトレンドをどのように検出し、追跡できるか？
• RQ2 ニュースおよびソーシャルメディアからのクロスリンガルトレンド認識を効果的に行うための技術的手段は何か？
• RQ3 インタラクティブな可視化は、多言語メディアデータの探索および解釈をどのように向上させるか？
• RQ4 多言語メディア分析は、公共機関における早期警戒および予測監視において、どのような役割を果たすか？
• RQ5 非技術的ユーザーが利用可能かつ実行可能となるように、大規模な多言語コンテンツ分析をどのように実現できるか？

主な発見

• EMMシステムは、最大70ヶ国語のメディアコンテンツを効果的に処理・分析し、包括的な多言語監視を可能にしている。
• クロスリンガルトレンド検出により、複数の言語コミュニティにまたがる出来事や動向を特定できる。
• 地図やグラフによるインタラクティブな可視化は、複雑な多言語データの探索および解釈能力を顕著に向上させる。
• システムは、公共機関の関係者にとって早期警戒および予測分析を支援するリアルタイムのインサイトを提供する。
• EMMの大部分の機能は、ウェブおよびモバイルプラットフォームを通じて無料で利用可能であり、使いやすさとカバレッジを向上させている。
• 本システムは、大規模な公共政策および監視応用分野における自動化された多言語メディア分析の実現可能性と価値を示している。