소셜 미디어는 복잡한 사회 사건의 위험 인식을 위한 중요한 데이터 출처가 되었으나, 기존 경고 방법들은 주로 인기 급증, 특정 과제에 맞는 의미 태그 또는 관찰 가능한 확산 구조에 의존하며, 위기 형성 전 확산 리듬 변화에는 관심이 부족하다. 본 논문은 소셜 미디어 위기 조기 경고를 위한 비지도 온라인 탐지 프레임워크를 제안한다. 이 프레임워크는 이종 소셜 행동을 통합된 사회 강도 시퀀스로 집계하며, 인과 평활, 변화율 추출, 롤링 백분위 임계값, 지속성 제약 및 냉각 메커니즘을 통해 과거 기준선 대비 이상 가속 확산 단계를 탐지한다. 전통적인 강도 기반 방법과 달리 이 방법은 현재의 높은 인기 도달 여부보다 위험 상태에 가속도로 접근하는지에 초점을 맞춘다; 의미 및 구조 기반 방법과 비교할 때, 주석, 온톨로지 및 완전한 확산 그래프에 대한 의존도가 낮다. 러시아-우크라이나 위기 웨이보 여론 데이터셋 및 두반 영화 후기 데이터셋을 기반으로 한 엄격한 인과 재생 실험에서, 해당 프레임워크는 낮은 경고 방해 하에 핵심 사건 전 집합적 상승 과정을 조기에 포착할 수 있음을 보여주었으며, 다양한 상황에서 일정한 구조적 재사용성을 나타냈다. 연구 결과는 확산 동역학 변화 탐지가 복잡한 사회 시스템 내 온라인 조기 경고를 위한 경량화되고 해석 가능하며 이전 가능한 구현 경로를 제공할 수 있음을 시사한다.

소셜 미디어; 위기 조기 경고; 온라인 이상 감시; 인과 역학; 사회 레이더 도플러