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Mapping Controversies Using Artificial Intelligence: An Analysis of the Hamas-Israel Conflict on YouTube

Created by
  • Haebom

저자

Victor Manuel Hernandez Lopez, Jaime E. Cuellar

개요

본 논문은 2023년 10월 7일 하마스-이스라엘 분쟁 격화 이후 2023년 10월부터 2024년 1월까지 유튜브에 게시된 253,925개의 스페인어 댓글을 분석하여 하마스-이스라엘 논쟁을 분석합니다. 과학기술학(STS)의 논쟁 분석과 자연어 처리(NLP) 기법, 특히 BERT 모델을 활용하여 댓글을 친팔레스타인, 친이스라엘, 반팔레스타인, 반이스라엘 등 7가지 범주로 자동 분류합니다. 분석 결과, 친팔레스타인 댓글이 다수를 차지하지만, 친이스라엘 및 반팔레스타인 댓글이 더 많은 '좋아요'를 받았음을 보여줍니다. 아젠다 설정 이론을 적용하여 미디어 보도가 여론에 미치는 영향을 분석하고, 친팔레스타인적 입장에서 이스라엘에 대한 비판적 입장으로의 여론 변화를 관찰합니다. 사회과학적 관점과 기술적 도구를 결합한 논쟁 분석의 중요성을 강조하며, 계산 분석과 비판적 사회 이론을 통합하는 방법론적 혁신을 제시합니다.

시사점, 한계점

시사점:
STS와 NLP(BERT 모델)를 결합한 새로운 방법론을 제시하여 복잡한 여론 현상과 미디어 담론 분석에 기여.
유튜브 댓글 분석을 통해 하마스-이스라엘 분쟁에 대한 스페인어권 여론의 특징을 밝힘.
아젠다 설정 이론을 통해 미디어 보도의 여론 형성 영향력을 실증적으로 보여줌.
온라인 공간에서의 여론 분석에 있어서 정량적 분석과 정성적 분석의 통합 필요성을 강조.
한계점:
분석 대상이 스페인어권 유튜브 댓글로 국한되어 일반화에 제한.
BERT 모델의 자동 분류 정확도에 대한 검증 필요.
다른 사회적 요인(예: 사용자의 정치적 성향, 지역 등)을 고려하지 않은 한계.
댓글 분석만으로 여론의 전체적인 흐름을 정확하게 반영하는데 한계 존재.
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