Core Concepts
LLMs-in-the-Loop 전략을 활용하여 사회 미디어 메시징에 내재된 잠재적 논거를 효과적으로 발견할 수 있다.
Abstract
이 연구는 사회 미디어 메시징에 내재된 잠재적 논거를 발견하기 위해 LLMs-in-the-Loop 전략을 제안한다.
주제별 클러스터링을 통해 메시징을 세분화하고, LLMs를 활용하여 각 하위 클러스터의 핵심 논거를 생성한다.
생성된 논거들 간의 유사도를 측정하여 중복되는 논거를 통합하고, LLMs를 활용하여 통합된 논거를 정제한다.
마지막으로 메시징과 논거 간의 매핑을 수행하여 메시징에 내재된 논거를 효과적으로 파악한다.
이 프레임워크는 기후 캠페인과 COVID-19 백신 캠페인 사례 연구를 통해 검증되었으며, 메시징의 인구통계학적 타깃팅과 실제 사건에 따른 논거 변화 양상을 분석하였다.
Stats
"기후 변화의 건강 영향에 대한 정보 제공과 취약 계층을 보호하기 위한 형평성 중심의 노력이 필요하다."
"기후 변화에 대처하기 위한 지역사회 참여와 교육, 긴급 정책 조치가 필요하다."
"텍사스의 규제 완화 실패 교훈을 바탕으로 에너지 안정성과 저렴성을 보장해야 한다."
"기후 변화 대응과 경제 성장을 위해 신재생 에너지로의 전환을 가속화해야 한다."
"기후 변화로 인한 극심한 기상 현상에 대한 회복력 강화와 지속 가능한 미래를 위해 입법 조치가 시급하다."
Quotes
"기후 변화 대응을 위한 지속 가능한 에너지 솔루션에 지속적으로 투자해야 한다."
"기후 변화와 싸우고 일자리 창출을 통한 경제 성장을 지원하기 위해 신재생 에너지로의 전환을 가속화해야 한다."