UniBW, 120만 건 소셜미디어 게시물에서 41개 조작적 내러티브 클러스터 식별

독일 연방군대학교(NLP Research Group UniBW) 팀이 프롬프트 기반 필터링과 비지도 클러스터링을 결합해 정치적 조작 내러티브를 탐지·구조화하는 프레임워크를 제시했습니다. few-shot 프롬프트로 합법적 비판과 조작적 게시물을 구분한 뒤, UMAP 차원 축소와 HDBSCAN 클러스터링을 적용해 120만 개 게시물에서 41개 내러티브 클러스터를 발견했습니다. 사전 정의된 범주 없이 새로운 내러티브를 발굴할 수 있다는 점이 장점이나, 프롬프트 설계와 reasoning 모델 의존도가 높아 재현 가능성은 추가 검증이 필요합니다.

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