Topic Modeling and Sentiment Analysis on Japanese Online Media’s Coverage of Nuclear Energy

要約

福島第一原子力発電所の事故から13年が経ち、ほとんどの原子力発電所が停止したままであるため、日本の原子力エネルギーは電力生産量の約6％しか占めていない。
原子力産業を活性化し、持続可能な開発目標を達成するには、国民感情の正確な理解に基づいた日本国民との効果的なコミュニケーションが最も重要です。
伝統的に国民の意見を測るために全国規模の調査が使用されてきましたが、近年のソーシャルメディアの台頭により、国民の感情を理解するための有望な新しい手段が提供されています。
オンラインで表明されている原子力関連問題に対する国内の感情を調査するために、私たちは原子力関連のトピックを扱った 3,000 以上の YouTube 動画の内容とコメントを分析しました。
トピック モデリングを使用してビデオから主要なトピックを抽出し、大規模な言語モデルを使用したセンチメント分析により、各トピックに対するユーザーのセンチメントを分類しました。
さらに、処理水の放出に関する 2023 年 8 月から 9 月にかけてのオンライン議論の変化を調査するために、単語の共起ネットワーク分析が実行されました。
全体として、私たちの結果は、原子力エネルギーに関するオンラインの議論に対する貴重な洞察を提供し、日本の国民感情のより包括的な理解に貢献します。

要約(オリジナル)

Thirteen years after the Fukushima Daiichi nuclear power plant accident, Japan’s nuclear energy accounts for only approximately 6% of electricity production, as most nuclear plants remain shut down. To revitalize the nuclear industry and achieve sustainable development goals, effective communication with Japanese citizens, grounded in an accurate understanding of public sentiment, is of paramount importance. While nationwide surveys have traditionally been used to gauge public views, the rise of social media in recent years has provided a promising new avenue for understanding public sentiment. To explore domestic sentiment on nuclear energy-related issues expressed online, we analyzed the content and comments of over 3,000 YouTube videos covering topics related to nuclear energy. Topic modeling was used to extract the main topics from the videos, and sentiment analysis with large language models classified user sentiments towards each topic. Additionally, word co-occurrence network analysis was performed to examine the shift in online discussions during August and September 2023 regarding the release of treated water. Overall, our results provide valuable insights into the online discourse on nuclear energy and contribute to a more comprehensive understanding of public sentiment in Japan.

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