[论文解读] Using Twitter to Understand Public Interest in Climate Change: The case of Qatar

Sofiane Abbar, Tahar Zanouda+2 more|arXiv (Cornell University)|Mar 13, 2016

Climate Change Communication and Perception被引用 12

一句话总结

本研究基于联合国开发的气候变化话题分类法，分析了2011至2016年间来自98,000名卡塔尔用户的1.09亿条推文，以绘制公众对气候变化的关注度。研究发现，公众讨论主要受COP18和沙尘暴等重大事件驱动，政治、经济与能源话题之间存在显著关联，但尽管有重大事件发生，长期参与度仍有限。

ABSTRACT

Climate change has received an extensive attention from public opinion in the last couple of years, after being considered for decades as an exclusive scientific debate. Governments and world-wide organizations such as the United Nations are working more than ever on raising and maintaining public awareness toward this global issue. In the present study, we examine and analyze Climate Change conversations in Qatar's Twittersphere, and sense public awareness towards this global and shared problem in general, and its various related topics in particular. Such topics include but are not limited to politics, economy, disasters, energy and sandstorms. To address this concern, we collect and analyze a large dataset of 109 million tweets posted by 98K distinct users living in Qatar -- one of the largest emitters of CO2 worldwide. We use a taxonomy of climate change topics created as part of the United Nations Pulse project to capture the climate change discourse in more than 36K tweets. We also examine which topics people refer to when they discuss climate change, and perform different analysis to understand the temporal dynamics of public interest toward these topics.

研究动机与目标

• 了解卡塔尔居民（作为人均二氧化碳排放量最高的国家之一）对气候变化的公众兴趣。
• 通过使用结构化、专家整理的气候变化话题分类法，克服仅依赖关键词过滤的局限性。
• 分析公众对气候变化讨论的随时间变化的动态，识别公众关注度的驱动因素。
• 通过共现与相关性分析，研究气候变化话题与环境条件（如沙尘暴、天气）之间的关系。
• 评估重大事件（如COP18、COP21）对公众在气候变化议题上长期参与度的影响。

提出的方法

• 使用基于启发式方法的用户识别技术与地点名录，收集了来自卡塔尔的1.09亿条推文，涉及98,000名独立用户。
• 应用联合国脉动（UN Pulse）开发的多主题分类法，采用互不重叠的关键词集合，将超过36,000条与气候变化相关的推文归类至11个核心话题。
• 通过网络主干分析，从完整的共现图中提取出有意义且非随机的标签共现模式。
• 对各话题的推文数量进行时间序列分析，识别公众关注度的随时间变化趋势及事件引发的爆发性增长。
• 计算18个变量（11个气候变化话题、2个卡塔尔特定话题、5个天气指标）之间的皮尔逊积矩相关系数，以检测统计依赖性。
• 使用互补累积分布函数分析用户在气候变化讨论中活动分布的偏态特征。

实验结果

研究问题

• RQ1 卡塔尔推特用户中，气候变化公众讨论的主导话题是什么？这些话题如何随时间演变？
• RQ2 全球与本地重大事件（如COP18、沙尘暴）如何影响公众对气候变化话题的关注度？
• RQ3 不同气候变化话题之间的统计相关性程度如何？这些相关性揭示了公众讨论结构的哪些特征？
• RQ4 风速与能见度等环境条件与公众对沙尘暴的讨论之间存在何种关联？
• RQ5 高规格气候大会的召开是否导致推特上公众参与度的持续提升？

主要发现

• 卡塔尔公众对气候变化的关注度主要由COP18与COP21等重大事件驱动，这些事件期间出现显著的推文数量短期激增。
• 政治与意见（Politics&Opinion）与谈判与峰会（Negotiations&Summits）之间的相关系数达到 ρ = 0.73，为所有话题对中的最高值，表明政治话语中存在显著的主题重叠。
• 政治与意见、经济与能源等话题之间表现出高度相关性（分别为 ρ = 0.62 与 ρ = 0.61），反映出公众话语中这些议题的相互关联性。
• 沙尘暴（Sandstorm）话题与平均风速（ρ = 0.21）呈统计显著的正相关，与能见度（ρ = -0.14）呈负相关，证实其与实际气象条件的关联性。
• 尽管COP18事件发生，公众在气候变化议题上的参与度并未呈现长期上升趋势，表明事件引发的关注并未转化为持久的公众兴趣。
• 网络主干分析显示，标签共现并非随机，而是形成反映话语中真实主题社群的连贯聚类。