본 기사는 재난 관련 뉴스 기사의 대표 표본을 선택하기 위한 두 가지 방법론적 접근 방식을 비교합니다. 하나는 기존 재난 인벤토리를 사용하여 데이터베이스를 쿼리하는 상향식 접근 방식이고, 다른 하나는 시간적 및 공간적 특성에 기반하여 텍스트를 클러스터링하는 NLP 방법을 사용하는 하향식 접근 방식입니다.
- 본 연구는 전 세계 산사태와 관련된 독일어 뉴스 기사 데이터셋을 활용하여 이러한 방법들을 평가합니다.
- 인벤토리 쿼리와 텍스트 특성 클러스터링 간 선택으로 인해 발생하는 사건 보도의 변이에 대해 논의합니다.
- 연구 설계 결정은 결과적으로 얻어지는 뉴스 표본에 영향을 미치며, 이는 미디어 보도 불평등, 재난 모니터링 및 인벤토리 보강 연구에서의 유용성에 영향을 줍니다.