Applying sentiment analysis to model public perceptions of energy insecurity and renewable adoption in Ghana’s green energy transition

日本語

本論文は、感情分析を用いてガーナのグリーンエネルギー移行におけるエネルギー不安と再生可能エネルギー導入に対する一般の認識をモデル化する。機械学習手法によりソーシャルメディアや調査データから感情を抽出し、政策立案やコミュニケーション戦略に示唆を与える。ガーナの文脈に特化しているが、手法は他国にも応用可能。

English

This paper applies sentiment analysis to model public perceptions of energy insecurity and renewable adoption in Ghana's green energy transition. Using machine learning, it extracts sentiment from social media and survey data, offering insights for policy and communication strategies. While specific to Ghana, the methodology is transferable to other contexts.

日本のGX文脈において

ガーナの事例だが、日本でもエネルギー政策に対する市民感情の把握は重要である。特に再生可能エネルギー導入時の地域住民理解促進に、同様のAI分析手法が活用できる可能性がある。

In the global GX context

This study demonstrates the application of AI-based sentiment analysis to understand public perceptions in a developing country's energy transition. Globally, such methods can inform stakeholder engagement and policy design, complementing traditional surveys.