論文の概要: Indexing and Visualization of Climate Change Narratives Using BERT and Causal Extraction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.01745v1
• Date: Sat, 3 Aug 2024 11:05:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-06 18:40:53.508463
• Title: Indexing and Visualization of Climate Change Narratives Using BERT and Causal Extraction
• Title（参考訳）: BERTと因果抽出を用いた気候変動物語の索引化と可視化
• Authors: Hiroki Sakaji, Noriyasu Kaneda,
• Abstract要約: 本稿では,2つの自然言語処理手法であるBERT(Bidirectional Representations from Transformers)と因果抽出を用いて,気候変動に関する新聞記事の分析を行う。 方法論の斬新さは、新聞の著者が仮定する因果関係を抽出し、定量化することができた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7325857919669327
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In this study, we propose a methodology to extract, index, and visualize ``climate change narratives'' (stories about the connection between causal and consequential events related to climate change). We use two natural language processing methods, BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) and causal extraction, to textually analyze newspaper articles on climate change to extract ``climate change narratives.'' The novelty of the methodology could extract and quantify the causal relationships assumed by the newspaper's writers. Looking at the extracted climate change narratives over time, we find that since 2018, an increasing number of narratives suggest the impact of the development of climate change policy discussion and the implementation of climate change-related policies on corporate behaviors, macroeconomics, and price dynamics. We also observed the recent emergence of narratives focusing on the linkages between climate change-related policies and monetary policy. Furthermore, there is a growing awareness of the negative impacts of natural disasters (e.g., abnormal weather and severe floods) related to climate change on economic activities, and this issue might be perceived as a new challenge for companies and governments. The methodology of this study is expected to be applied to a wide range of fields, as it can analyze causal relationships among various economic topics, including analysis of inflation expectation or monetary policy communication strategy.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,「気候変動物語」を抽出,索引付け,可視化する手法を提案する。 本研究では,2つの自然言語処理手法であるBERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)と因果抽出を用いて,気候変動に関する新聞記事のテキスト解析を行い,「気候変化物語」を抽出する。 「「新奇性」は新聞記者が想定する因果関係を抽出・定量化するものであった。 2018年以降、気候変動政策に関する議論や、気候変動に関する政策が企業行動、マクロ経済、価格変動に与える影響を示唆する物語が増えている。 また、気候変動関連政策と金融政策の結びつきに着目した最近の物語の出現も観察した。 さらに、気候変動に伴う自然災害(例:異常気象・大洪水)が経済活動に負の影響を与えることへの認識が高まり、企業や政府にとって新たな課題として認識される可能性がある。 本研究の方法論は、インフレ期待分析や金融政策のコミュニケーション戦略など、さまざまな経済分野の因果関係を分析できるため、幅広い分野に適用されることが期待される。

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