Abstract

Digital humanities is a strongly emerging research field including various algorithm and big-data based methods, suitable for various research topics. In this dissertation, an opinion mining approach was taken to discover the global media sentiment toward renewable and nuclear power, in order to test and compare the algorithm based approach utilizing a large dataset to traditional ones. This thesis analyzes the media sentiment toward different near-zero emission power production technologies in order to describe differences in different technologies. The method used is opinion mining: big-data-based machine learning enhanced media analysis made by using M-Adaptive tool for media monitoring. As a summary, sentiment towards different global power production forms has been identified in this study, complemented by more qualitative human analysis in the case of nuclear power. The differences are highlighted and also compared against literature from communication, digitalization, social media influence and opinion mining, an area belonging to the multidisciplinary field of computational linguistics.

A principal finding is, that an opinion mining approach can be used to reveal the global media sentiment of different energy technologies, both in editorial publications and social media. The media sentiment in social media provides a more unfiltered point of comparison to support that of edited media, and represents one possibility to discover opposition groups communicating via SoMe. Editorial media analysis can provide information from content created mostly in editorial style, with news frames. The media analysis reveals solar and wind power being the best-known technologies with positive media sentiment. Biomass power appears less known, yet with an inclination towards positive sentiment. Hydropower is distinctly present in editorial media with a bit lower inclination towards positive sentiment, and nuclear has clearly negative global SoMe sentiment with differences on the local level, especially in editorial sentiment. This indicates a possible presence of favourable attiture from Finnish press and corporate/PR -communication activities, further studied via qualitative manual rhetoric analysis. Ultimately, a hybrid research approach for studying this type of topics is presented.

Tiivistelmä

Digihumanismi on voimakkaasti yleistyvä humanistisen tutkimuksen ala, jossa hyödynnetään digitaalisia menetelmiä, kuten algoritmejä ja tiedonlouhintaa suuresta massasta (ns. big-data). Tässä väitöskirjassa analysoidaan mielipidelouhinnalla maailmanlaajuinen uusiutuvien energiatuotantomuotojen mediasentimentti, verrataan sitä ydinvoimaan ja menetelmää perinteisiin sisällönanalyysimenetelmiin. Tutkimuksessa hyödynnetään M-Adaptive ohjelmistoa. Tuloksena on saatu globaali mediahuomiojakauma vuoden ajalta eri sähkön tuotantomuodoille, jota on täydennetty ihmisten tekemällä analyysillä ydinvoiman tapauksessa. Selkeät erot eri tuotantomuotojen mediahuomion määrässä ja sentimentissä täsmäävät sekä toisiinsa että viestinnän kirjallisuuteen.

Yksi päätutkimustuloksista on, että mielipidelouhintaa voidaan käyttää mittaamaan eri energiatuotantomuotojen globaalia mediahuomiota ja sentimenttiä sekä toimitetussa sisällössä, että sosiaalisessa mediassa. Sosiaalinen media on sisällöltään suodattamattomampaa kuin toimitettu sisältö, ja voi sisältää enemmän mm. aktivistiryhmien kommentointia. Toimitettu sisältö on tehty ns. journalistisella rakenteella, jonka pitäisi olla sentimenttineutraalimpaa kuin sosiaalinen media, ja tämä näkyy selvästi myös tutkimuksen aineistoissa.

Media-analyysin perusteella aurinko- ja tuulivoima ovat tunnetuimpia uusiutuvia energiatuotantotekniikoita, joilla on myös positiivinen sentimentti. Uusiutuva energiatuotanto biomassasta on vähemmän tunnettu, mutta sentimentti on positiivinen. Vesivoima on ollut paljon esillä toimitetussa sisällössä ja sosiaalisessa mediassa positiivisella sentimentillä. Vaikka ydinvoiman sentimentti on selkeästi negatiivinen sosiaalisessa mediassa, paikallistason projekteissa on selkeitä eroja etenkin toimitetussa sisällössä. Yksi mahdollinen selitys tälle ovat paikalliset tiedotustoimet, lehdistön myönteinen suhtautuminen sekä yritysviestintä, jota tutkitaan retoriikka-analyysissä yhdestä esitteestä. Tämä täydentää väitöskirjan hybridi-tutkimusotteen.

Osajulkaisut / Original papers

Osajulkaisut eivät sisälly väitöskirjan elektroniseen versioon / Original papers are not included in the electronic version of the dissertation.

1. Nuortimo, K., Härkönen, J., & Karvonen, E. (2018). Exploring the global media image of solar power. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 81, 2806–2811. https://doi.org/10.1016/j.rser.2017.06.086

   Rinnakkaistallennettu versio / Self-archived version

2. Nuortimo, K., Härkönen, J., & Karvonen, E. (2018). Linking the public acceptance of wind power to technology deployment. Interdisciplinary Environmental Review, 19(3/4), 219. https://doi.org/10.1504/ier.2018.095727

   Rinnakkaistallennettu versio / Self-archived version

3. Härkönen, J., Nuortimo, K., & Karvonen, E. (2017). Exploring the social acceptance of biomass power. Interdisciplinary Environmental Review, 18(1), 14. https://doi.org/10.1504/ier.2017.10005049

   Rinnakkaistallennettu versio / Self-archived version

4. Petteri Nuortimo, K., & Härkönen, J. (2019). Exploring new ways to utilise the market intelligence (MI) function in corporate decisions: Case opinion mining of nuclear power. Journal of Intelligence Studies in Business, 9(1). https://doi.org/10.37380/jisib.v9i1.401

   Rinnakkaistallennettu versio / Self-archived version