[논문 리뷰] Uneven Coverage of Natural Disasters in Wikipedia: the Case of Flood

Valerio Lorini, Javier Rando외 2명|arXiv (Cornell University)|2020. 01. 23.

Wikis in Education and Collaboration참고 문헌 20인용 수 6

한 줄 요약

이 연구는 검증된 글로벌 홍수 데이터베이스와 자동 텍스트 매칭 기법을 활용하여 영문 위키백과의 홍수 재해에 대한 불균형한 커버리지 분석을 수행한다. 연구 결과, 특히 미국과 캐나다를 포함한 고소득·영어 사용 국가들에 대한 편향이 뚜렷하게 드러나며, 저소득 및 남미 국가들의 홍수에 대한 저조한 표현은 재해 대응 시스템이 위키백과 데이터에 의존할 경우 심각한 한계를 노출시킨다.

ABSTRACT

The usage of non-authoritative data for disaster management presents the opportunity of accessing timely information that might not be available through other means, as well as the challenge of dealing with several layers of biases. Wikipedia, a collaboratively-produced encyclopedia, includes in-depth information about many natural and human-made disasters, and its editors are particularly good at adding information in real-time as a crisis unfolds. In this study, we focus on the English version of Wikipedia, that is by far the most comprehensive version of this encyclopedia. Wikipedia tends to have good coverage of disasters, particularly those having a large number of fatalities. However, we also show that a tendency to cover events in wealthy countries and not cover events in poorer ones permeates Wikipedia as a source for disaster-related information. By performing careful automatic content analysis at a large scale, we show how the coverage of floods in Wikipedia is skewed towards rich, English-speaking countries, in particular the US and Canada. We also note how coverage of floods in countries with the lowest income, as well as countries in South America, is substantially lower than the coverage of floods in middle-income countries. These results have implications for systems using Wikipedia or similar collaborative media platforms as an information source for detecting emergencies or for gathering valuable information for disaster response.

연구 동기 및 목표

• 영문 위키백과에서 홍수 재해에 대한 커버리지 편향의 정도와 성격을 평가하기 위해.
• 경제 상태, 지리적 위치, 언어에 따라 국가 간 홍수 보도의 체계적 격차를 규명하기 위해.
• 재해 위험 감소 및 위기 대응 응용 프로그램에서 위키백과를 데이터 소스로 사용할 수 있는 신뢰성 평가하기 위해.
• 향후 협업 플랫폼에서의 미디어 편향 연구를 지원하기 위해 유효성 검증된 글로벌 홍수 사건 기반 데이터셋을 제공하기 위해.

제안 방법

• 수문학자 및 유엔 기관을 포함한 다수의 독립적 원천에서 데이터를 융합하여 포괄적이고 기초가 되는 홍수 사건 데이터셋을 구축하였다.
• 시간적 및 지리적 실체 정렬을 활용해 검증된 홍수 사건과 관련 위키백과 기사 간 자동 텍스트 매칭 기법을 적용하였다.
• 기계학습 기반의 지리적 위치 특정 및 시간 매칭을 활용해 특정 홍수 사건을 참조하는 위키백과 기사 식별하였다.
• 다양한 데이터 제공자 간 사건 매칭의 정확성과 일관성을 확보하기 위해 다중원천 검증 접근법을 사용하였다.
• 국가 수준 지표인 GDP, GNI, 소득 수준, 영어 사용자 수와의 상관관계를 분석하기 위해 통계 분석을 수행하였다.
• 융합된 홍수 데이터셋, 매칭된 위키백과 기사, 재현 가능성을 위한 코드를 모두 오픈소스로 공개하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 위키백과의 홍수 재해 커버리지가 고소득 및 영어 사용 국가들 쪽으로 얼마나 심각하게 기울어져 있는가?
• RQ2 경제 발전 수준과 지리적 지역이 다른 국가들 간 위키백과의 홍수 사건 표현 방식은 어떻게 비교되는가?
• RQ3 사망자 수가 많은 홍수 사건일수록 위키백과에 커버리지될 가능성이 높은가?
• RQ4 언어와 영어와의 언어적 유사성은 홍수 사건이 위키백과에 기록될 확률에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ5 저소득 및 취약 국가들의 홍수 사건이 전 세계 홍수 데이터 대비 위키백과에서 얼마나 저조하게 표현되고 있는가?

주요 결과

• 특히 미국과 캐나다를 포함한 고소득 국가들의 홍수 사건은 그들의 전 세계 발생 빈도에 비해 위키백과에서 현저히 과대 표현되어 있다.
• 저소득 국가들과 남미 국가들은 중소득 국가들보다 위키백과 커버리지가 상당히 낮다.
• 다수의 권위 있는 원천에서 보도된 바 있음에도 불구하고, 2018년 수단의 대규모 홍수 재해는 위키백과에 기록되지 않았다.
• 위키백과에서 홍수 사건이 커버리지될 가능성이 높아지는 것은 국가의 GDP와 영어 사용자 수와 강하게 상관되어 있다.
• 위키백과 커버리지는 역사적으로 알려진 뉴스 가치 패턴을 반영하며, 개발이 덜 된 국가들과 비영어권 국가들의 사건은 최소한의 관심을 받고 있다.
• 이 연구는 위키백과의 재해 보도에 심각한 격차가 있음을 규명하였으며, 이는 위기 대응 및 재해 위험 감소를 위한 글로벌이고 공정한 자료로서의 위키백과의 유용성을 떨어뜨린다.