論文の概要: ClimateNLP: Analyzing Public Sentiment Towards Climate Change Using Natural Language Processing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.08099v2
• Date: Thu, 19 Oct 2023 16:07:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-20 18:35:59.964124
• Title: ClimateNLP: Analyzing Public Sentiment Towards Climate Change Using Natural Language Processing
• Title（参考訳）: 気候NLP:自然言語処理による気候変動に対する市民意識の分析
• Authors: Ajay Krishnan, V. S. Anoop
• Abstract要約: 本稿では、自然言語処理(NLP)技術を用いて、気候変動に関する話題を分析し、気候変動に関連するツイートの感情を定量化する。 目的は、個人が表現する感情を識別し、気候変動に関する世論のパターンを明らかにすることである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Climate change's impact on human health poses unprecedented and diverse challenges. Unless proactive measures based on solid evidence are implemented, these threats will likely escalate and continue to endanger human well-being. The escalating advancements in information and communication technologies have facilitated the widespread availability and utilization of social media platforms. Individuals utilize platforms such as Twitter and Facebook to express their opinions, thoughts, and critiques on diverse subjects, encompassing the pressing issue of climate change. The proliferation of climate change-related content on social media necessitates comprehensive analysis to glean meaningful insights. This paper employs natural language processing (NLP) techniques to analyze climate change discourse and quantify the sentiment of climate change-related tweets. We use ClimateBERT, a pretrained model fine-tuned specifically for the climate change domain. The objective is to discern the sentiment individuals express and uncover patterns in public opinion concerning climate change. Analyzing tweet sentiments allows a deeper comprehension of public perceptions, concerns, and emotions about this critical global challenge. The findings from this experiment unearth valuable insights into public sentiment and the entities associated with climate change discourse. Policymakers, researchers, and organizations can leverage such analyses to understand public perceptions, identify influential actors, and devise informed strategies to address climate change challenges.
• Abstract（参考訳）: 気候変動による人間の健康への影響は、前例がなく多様な課題を引き起こす。 確固とした証拠に基づく積極的措置が実施されない限り、これらの脅威はエスカレートし、人間の幸福を脅かし続けます。 情報通信技術の急速な進歩により、ソーシャルメディアプラットフォームの普及と利用が促進された。 個人は、TwitterやFacebookなどのプラットフォームを使用して、さまざまなテーマに対する意見、考え、批判を表現し、気候変動の急激な問題を含んでいる。 ソーシャルメディア上での気候変動関連コンテンツの拡散は、意味のある洞察を得るために包括的な分析を必要とする。 本稿では、自然言語処理(NLP)技術を用いて、気候変動に関する話題を分析し、気候変動に関連するツイートの感情を定量化する。 気候変動領域に特化した訓練済みモデルであるCurrentBERTを使用します。 その目的は、気候変動に関する世論のパターンを個人が表現し、明らかにすることにある。 ツイートの感情を分析することで、この批判的な世界的課題に対する大衆の認識、懸念、感情をより深く理解することができる。 この実験から得られた知見は、公衆の感情や気候変動に関するエンティティに関する貴重な洞察を発掘する。 政策立案者、研究者、組織は、こうした分析を利用して公衆の認識を理解し、影響力のあるアクターを特定し、気候変動問題に対処するための情報戦略を考案することができる。

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