[論文レビュー] Taking sides: Public Opinion over the Israel-Palestine Conflict in 2021

Arsal Imtiaz, Danish Ali Khan+2 more|arXiv (Cornell University)|Jan 16, 2022

Jewish and Middle Eastern Studies被引用数 10

ひとこと要約

本研究は、2021年のイスラエル・パレスチナ紛争に関する世論を、英語圏諸国のTwitterデータを用いて分析し、トランスフォーマーに基づくステークス検出およびセンチメント分析を適用して、ツイートをパレスチナ支持、イスラエル支持、またはニュートラルに分類した。その結果、米国におけるパレスチナ支持世論は、イスラエルへの米国兵器売却を強く批判し、民間人犠牲者に対して怒りを示した一方、イスラエル支持世論はハマスをテロ組織として非難することに焦点を当てた。

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.

研究の動機と目的

• 英語圏諸国における2021年のイスラエル・パレスチナ紛争に関する世論を、ソーシャルメディアデータを用いて理解すること。
• NLP技術を用いたステークス分類のためのデータマイニングパイプラインの開発と評価。
• 米国におけるパレスチナ支持およびイスラエル支持ツイートの背後にある主なトピックと感情的駆動要因の同定。
• トランスフォーマーに基づくモデル（例：XLNet）とセンチメントベースのアプローチを比較し、政治的ステークス検出における性能を評価すること。
• 特に米国の対外政策に関して、文化的および地政学的側面が世論に与える影響を浮き彫りにすること。

提案手法

• 2021年のイスラエル・パレスチナ紛争の激化期に、紛争に特化したハッシュタグとキーワードを用いてTwitterデータを収集した。
• 複数段階のパイプラインを適用：データ取得、前処理、トランスフォーマー・モデル（例：XLNet）を用いたステークス分類およびセンチメント分析ツールの適用。
• テキスト的内容および言語的信号に基づき、ツイートを3つのカテゴリーに分類：パレスチナ支持、イスラエル支持、ニュートラル。
• 可視化技術を用いて、パレスチナ支持およびイスラエル支持ツイートにおける頻出トピックとセンチメントトレンドを特定。
• XLNetとハイブリッドセンチメントベースのモデルを比較してモデルの性能を評価したが、XLNetは政治的紛争文脈においてセンチメントの代理指標を上回る性能を示した。
• データセットにおけるクラスの不均衡に対処した。イスラエル支持ツイートの数がパレスチナ支持ツイートに比べて少ないことに注意した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 2021年のイスラエル・パレスチナ紛争において、英語圏のユーザーがTwitterで表明した支配的ステークスは何か？
• RQ2 紛争関連のソーシャルメディアコンテンツにおける政治的ステークス検出において、センチメント分析ツールとトランスフォーマーに基づくモデルは、どのように比較できるか？
• RQ3 米国におけるパレスチナ支持およびイスラエル支持ツイートの背後にある主なトピックと感情的駆動要因は何か？
• RQ4 米国の対外政策、特にイスラエルへの7億3500万ドルの兵器売却は、英語圏のTwitterユーザーの世論にどのように影響を与えたか？
• RQ5 文化的および言語的要因が紛争に関する世論に与える影響はどの程度か。多言語データは、グローバルなインサイトをどのように向上させうるか？

主な発見

• 米国のパレスチナ支持ツイートは、「freepalestine」、「Gaza」、「Savesheikhjarrah」を頻出させ、民間人犠牲者およびイスラエル軍の軍事行動に対する強い世論的非難を示した。
• パレスチナ支持ユーザーの多くが、イスラエルへの7億3500万ドルの兵器売却に対して、米国大統領および副大統領に不満を示し、平和努力に対して逆効果であると見なした。
• 米国のイスラエル支持ツイートは、「Hamas」、「terrorist」、「rocket」、「attack」などの用語を顕著に使用しており、安全保障上の脅威およびパレスチナ武装勢力への反発を示している。
• XLNetトランスフォーマー・モデルは、基本的なセンチメント極性を越えて、政治的センチメントの洗練された側面を捉える能力を有しており、センチメント分析ツールを上回る性能を示した。
• データセットには顕著なクラスの不均衡が見られ、イスラエル支持ツイートの数がパレスチナ支持ツイートに比べて著しく少なかった。これは、公共の表現におけるバイアスまたはデータ収集のバイアスを示唆している。
• 本研究は、英語圏データにのみ依存することの限界を浮き彫りにした。中東地域の非英語圏住民は除外されており、グローバルな代表性に欠けることが明らかになった。