Pulsebit가 영어 기반 감성 분석으로 음식 안전 사고 신호를 20.4시간 지연 탐지하는 문제 해결

Context

기존 시스템이 영어권 기사만 모니터링해 다국어 기사와 주요 실체에 대한 감성 신호를 놓치고 있었다. 인도 Hyderabad 지역 경찰이 변질식품 15톤을 적발한 사건 관련 기사가 20.4시간 후에 알게 되어 신속 대응이 어려웠다.

Technical Solution

• Pulsebit API의 /v1/sentiment 엔드포인트로 언어 필터링을 통해 영어 기사만 선별 조회
• /news_recent geographic fields로 지역 기반 필터링 적용 시 인도(India)가 5개 기사로 선두 감성 점수 +0.49 기록
• 클러스터링 키워드(hyderabad, police, tonnes, adulterated, food) 기반 메타 감성 분석으로 내러티브 프레이밍 점수화
• 감성 점수 +0.388, 신뢰도 0.90의 신호를 임계값 -0.850 이상으로 필터링하여 알림 트리거

Impact

• 신호 탐지 지연 시간 20.4시간 감소
• 영어, 스페인어, 프랑스어 각 0.90 신뢰도로 다국어 교차 검증 가능

Key Takeaway

다국어 감성 분석 시 dominant entity를 early warning 신호로 활용하면 주요 사건을 빠르게 포착할 수 있다