뉴스 기사는 재난의 영향과 적응에 관한 중요한 정보원입니다. 사회 환경 연구(socio-environmental studies)에서 핵심적인 방법론적 과제는 어떻게 대표성 있는 데이터 샘플을 선택하느냐 하는 것입니다. 두 가지 접근 방식이 흔히 사용됩니다. 기존의 재난 인벤토리(disaster inventory)의 도움을 받아 뉴스 데이터베이스를 하향식(top-down)으로 쿼리하거나, NLP(자연어 처리) 방법을 사용하여 시간적 및 공간적 특징을 기반으로 뉴스 텍스트를 상향식(bottom-up)으로 클러스터링(clustering)하는 것입니다. 전 세계 산사태에 관한 독일 뉴스 데이터셋을 사용하여, 우리는 이러한 접근 방식들을 비교하고 이벤트 커버리지(event coverage)의 차이를 논의합니다. 이러한 연구 설계 결정은 결과적인 뉴스 샘플에 영향을 미칠 수 있으며, 이는 미디어 커버리지의 불평등, 재난 모니터링 및 인벤토리 보강(inventory enrichment) 연구에서의 활용에 영향을 줄 수 있습니다.