IJCISIJCIS

International Journal of Computer and Information System (IJCIS)International Journal of Computer and Information System (IJCIS)

Perkembangan cepat teknologi kecerdasan buatan (AI) telah menimbulkan kekhawatiran mengenai risiko etis, tata kelola, dan kebutuhan regulasi yang memadai. Studi ini bertujuan untuk menganalisis dinamika opini publik melalui liputan media tentang risiko dan regulasi AI. Sebanyak 2.126 artikel berita dikumpulkan dari 1 November 2022 hingga 28 Juli 2025 menggunakan RSS feed Google News yang disaring untuk lima outlet internasional utama: Reuters, Bloomberg, The Guardian, CNBC, dan The New York Times. Pipeline analisis mencakup ekstraksi artikel, pembersihan teks, klasifikasi sentimen, dan visualisasi tren serta distribusi. Dua pendekatan analisis sentimen digunakan: VADER, model berbasis aturan yang luas digunakan untuk sentimen berita, dan Multilingual BERT (dari nlptown), model berbasis transformer yang terbukti efektif dalam studi sebelumnya. Hasil menunjukkan bahwa VADER cenderung memberi label netral, sedangkan BERT lebih peka terhadap nuansa sentimen. Korelasi antar model menunjukkan tren umum yang konsisten, tetapi berbeda selama periode aktivitas regulasi atau kontroversi etis. Visualisasi temporal menunjukkan puncak sentimen negatif sekitar pelaksanaan regulasi AI. Studi ini menyimpulkan bahwa pendekatan multi-model menangkap spektrum sentimen yang lebih luas. Keterbatasan mencakup ruang lingkup media terbatas, potensi bias data, dan sensitivitas domain spesifik model yang terbatas. Penelitian lanjutan sebaiknya mempertimbangkan ekspansi sumber media, penggunaan model yang dilatih pada diskursus kebijakan AI, dan integrasi pengenalan entitas untuk mengidentifikasi aktor kunci.

Studi ini menyimpulkan bahwa pendekatan multi-model mampu menangkap spektrum sentimen yang lebih luas dalam analisis berita tentang AI.Keterbatasan utama mencakup ruang lingkup media yang terbatas, potensi bias data, dan sensitivitas model terhadap domain spesifik.Untuk penelitian lanjutan, perlu dikembangkan penggunaan sumber media yang lebih luas, model yang dilatih pada diskursus kebijakan AI, serta integrasi pengenalan entitas untuk mengidentifikasi aktor kunci dalam liputan media.

Penelitian lanjutan dapat fokus pada pengembangan model analisis sentimen yang lebih sensitif terhadap konteks kebijakan AI dengan melibatkan data dari berbagai sumber media global, termasuk media lokal. Selain itu, penting untuk mengeksplorasi integrasi teknik pengenalan entitas untuk mengidentifikasi aktor utama dalam liputan AI, seperti lembaga regulasi atau perusahaan teknologi. Terakhir, peneliti dapat membandingkan kinerja model berbasis transformer dengan pendekatan lain seperti model berbasis aturan dalam konteks analisis sentimen berita yang lebih kompleks, seperti diskursus tentang etika AI atau dampak sosial teknologi.

Read online
File size428.31 KB
Pages8
DMCAReport

Related /

ads-block-test