Συγκριτική ανάλυση και εξόρυξη κειμένου σε μέσα κοινωνικής δικτύωσης: Μελέτη περίπτωσης εξωτερικής πολιτικής και άμυνας
Creators: name: Καρατάσιος, Διονύσιος Κωνσταντίνου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2022
Subjects: Ψηφιακή διπλωματία
Ανάλυση ΜΚΔ
Εξόρυξη κειμένου
Ανάλυση συναισθήματος
Μηχανικής εκμάθηση
Digital diplomacy
Social media analytics
Text mining
Sentiment analysis
Machine learning

description: Η έκρηξη της δραστηριότητας στα ΜΚΔ έχει πολυδιάστατες επιδράσεις σε πολιτικό, στρατιωτικό, οικονομικό, κοινωνικό, πληροφοριακό και προσωπικό επίπεδο. Η ψηφιακή διπλωματία και η χρήση των ΜΚΔ αποτελούν το απαραίτητο συμπλήρωμα της παραδοσιακής διπλωματίας. Η αφθονία της διαθέσιμης πληροφορίας στο διαδίκτυο έχει καταστήσει τα ΜΚΔ πρόσφορη πηγή για ανάλυση μαζικών δεδομένων. Έτσι, η έννοια της εξωτερικής πολιτικής, της διπλωματίας και της άμυνας μπορεί να προσεγγιστεί διεπιστημονικά, αξιοποιώντας την επιστήμη των δεδομένων και την μηχανική εκμάθηση. Σκοπός της εργασίας ήταν η διερεύνηση και συγκριτική ανάλυση της δραστηριότητας της εξωτερικής πολιτικής και άμυνας των ΜΚΔ των αρμόδιων οργανισμών-κρατικών υπηρεσιών των ΗΠΑ, Ελλάδας και Τουρκίας, και η οικοδόμηση ενός προβλεπτικού μοντέλου εξόρυξης γνώμης και ταξινόμησης κειμένου σε κλάσεις συναισθήματος με τη χρήση τεχνικών μηχανικής εκμάθησης. Η μεθοδολογία της έρευνας ήταν μικτή. Εφαρμόστηκε συγκριτική ανάλυση των επίσημων λογαριασμών Twitter των Υπουργείων Εξωτερικών (ΥΠΕΞ), Υπουργείων Άμυνας (ΥΠΑΜ) και των Γενικών Επιτελείων Άμυνας (ΓΕΕΘΑ) των ΗΠΑ, Ελλάδος και Τουρκίας, από Μάιο 2021 έως Μάιο 2022. Στη συνέχεια, διενεργήθηκε συναισθηματική ανάλυση στο πλαίσιο μελέτης περίπτωσης της αποχώρησης των ΗΠΑ από το Αφγανιστάν. Συλλέχθηκαν 12.712 tweets με εξόρυξη κειμένου από τον επίσημο λογαριασμό του ΥΠΑΜ των ΗΠΑ (@DeptofDefense), από 16 Απριλίου έως 23 Νοεμβρίου 2021. Διεξήχθησαν 1.409 δοκιμασίες ταξινόμησης σχολίων σε κλάσεις συναισθήματος με το λογισμικό μηχανικής εκμάθησης WEKA. Το βέλτιστο μοντέλο συναισθηματικής ανάλυσης οικοδομήθηκε με την τεχνική ταξινόμησης του αλγόριθμου Naïve Bayes Multinomial, με 98,1% ορθότητα, 10,3% λόγο σφάλματος, 96,2% ακρίβεια, 98,1% ανάκληση και 97,2%. σταθμισμένο αρμονικό μέσο. Συμπερασματικά, οι ΗΠΑ αξιοποιούν σε μεγάλο βαθμό τη ψηφιακή διπλωματία και τις δυνατότητες των ΜΚΔ. Η Ελλάδα υστερεί ποσοτικά και ποιοτικά, ενώ προτείνεται μία νέα προσέγγιση της ελληνικής εξωτερικής πολιτικής και άμυνας, με ολιστικό στρατηγικό σχεδιασμό, ο οποίος θα πλαισιώνεται από την κατάλληλη αξιοποίηση των ψηφιακών εργαλείων των ΜΚΔ. Για την Τουρκία εντοπίστηκαν αντιφάσεις, καθώς από τη μία, υπήρχε υψηλή απήχηση και επιδοκιμασία, από την άλλη χαμηλά ποσοστά συνομιλίας. Επίσης, το Twitter του ΥΠΕΞ της Τουρκίας είχε εξαιρετικά χαμηλότερες επιδόσεις συγκριτικά με το ΥΠΑΜ και ΓΕΕΘΑ της. Μέσω της ανάλυσης ΜΚΔ επιβεβαιώνεται η αυταρχική στροφή της Τουρκίας, σε μορφές προβολής σκληρής ισχύος παρά σε διπλωματικές πρακτικές. Η στρατηγική χρήση ρομποτικών λογαριασμών για την προώθηση πολιτικών στόχων, και ο φόβος δημόσιας έκφρασης της γνώμης-κριτικής των χρηστών, είναι ενδεικτικά μοτίβα τα οποία εντοπίστηκαν. Τέλος, το μοντέλο συναισθηματικής ανάλυσης το οποίο οικοδομήθηκε εμφάνισε 95,84% ορθή πρόβλεψη και συναισθηματική ταξινόμηση δεδομένων κειμένου.
description: The increase of social media activity has multidimensional effects on political, military, economic, social, informational and personal level. Digital diplomacy and the use of social media form the vital extension to traditional diplomacy. The overflow of information available on the Internet has rendered social media an essential source for big data analysis. Thus, the concept of foreign policy, diplomacy and defence can be interdisciplinary approached, using data science and machine learning. The purpose of the study was the exploration and comparative analysis of the foreign policy and defence social media activity of the relevant US, Greek and Turkish governmental agencies, and the development of a predictive model for opinion mining and text classification into sentiment classes based on machine learning techniques. A mixed-method social media survey was designed and conducted. A comparative analysis of the official Twitter accounts of the Ministries of Foreign Affairs, Ministries of Defence and the Defence General Staff of US, Greece and Turkey from May 2021 to May 2022 was applied. Sentiment analysis was then conducted in the context of the case study of US withdrawal from Afghanistan. The research sample consisted of 12,712 tweets collected from 16 April to 23 November 2021 by text mining from the official account of US Department of Defence (@DeptofDefense). A total of 1,409 sentiment classification experiments were conducted using the WEKA machine learning software. The optimal sentiment analysis model was built using the Naïve Bayes Multinomial algorithm classification technique. The model achieved 98.1% accuracy, 10.3% error rate, 96.2% precision, 98.1% recall and 97.2% F-measure. In conclusion, the US is taking great advantage of digital diplomacy and the potential of social media. Greece lags behind quantitatively and qualitatively, while a new foreign affairs policy and defence approach, and a strategically holistic planning is to be considered, integrating digital technologies and social media. For Turkey, considerable contradictions have been identified, οn the one hand, high reach has been achieved and there have been high applause rates, on the other hand, low conversation rates have been observed. Also, Turkey’s Ministry of Foreign Affairs has had extremely low social media performance compared to Turkish Ministry of Defence and Turkish Defence General Staff. Thus, the social media analytics have revealed and confirmed Turkey’s recently authoritarian shift, towards the projection of hard power rather than diplomatic practices. Turkey’s strategic use of bots in order to further promote political goals, and the user’s fear of public opinion expression and criticism, are indicative of the patterns identified. Finally, the developed sentiment analysis model achieved 95.84% probability of correct prediction for text classification.