論文の概要: Uneven Coverage of Natural Disasters in Wikipedia: the Case of Flood
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.08810v1
- Date: Thu, 23 Jan 2020 21:13:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-06 04:49:27.240113
- Title: Uneven Coverage of Natural Disasters in Wikipedia: the Case of Flood
- Title（参考訳）: ウィキペディアの自然災害に関する不均一な報道:洪水の事例
- Authors: Valerio Lorini, Javier Rando, Diego Saez-Trumper, Carlos Castillo
- Abstract要約: われわれは、ウィキペディアの洪水の報道が、金持ちで英語圏の国々に浸透していることを示す。
また、低所得国や南アメリカの国々における洪水のカバレッジが、中所得国における洪水のカバレッジよりも著しく低い点についても留意する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.097880645003119
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The usage of non-authoritative data for disaster management presents the
opportunity of accessing timely information that might not be available through
other means, as well as the challenge of dealing with several layers of biases.
Wikipedia, a collaboratively-produced encyclopedia, includes in-depth
information about many natural and human-made disasters, and its editors are
particularly good at adding information in real-time as a crisis unfolds. In
this study, we focus on the English version of Wikipedia, that is by far the
most comprehensive version of this encyclopedia. Wikipedia tends to have good
coverage of disasters, particularly those having a large number of fatalities.
However, we also show that a tendency to cover events in wealthy countries and
not cover events in poorer ones permeates Wikipedia as a source for
disaster-related information. By performing careful automatic content analysis
at a large scale, we show how the coverage of floods in Wikipedia is skewed
towards rich, English-speaking countries, in particular the US and Canada. We
also note how coverage of floods in countries with the lowest income, as well
as countries in South America, is substantially lower than the coverage of
floods in middle-income countries. These results have implications for systems
using Wikipedia or similar collaborative media platforms as an information
source for detecting emergencies or for gathering valuable information for
disaster response.
- Abstract（参考訳）: 災害管理における非権威データの利用は、他の手段では利用できない可能性のあるタイムリーな情報にアクセスする機会と、複数のバイアス層に対処する課題をもたらす。
ウィキペディアは、共同制作された百科事典で、多くの自然災害や人為災害に関する詳細な情報を含んでいる。
本研究では,この百科事典の最も包括的な版であるウィキペディアの英語版に焦点を当てた。
wikipediaは、特に多くの死傷者を含む災害をよく報道する傾向がある。
しかし,富裕国におけるイベントを対象とし,貧しい国ではイベントを対象としない傾向が,災害関連情報の源泉としてwikipediaに浸透していることも示している。
大規模に注意深い自動コンテンツ分析を行うことで、ウィキペディアの洪水の報道が、金持ちで英語圏の国々、特に米国とカナダに浸透していることを示す。
また、低所得国や南アメリカの国々における洪水のカバレッジが、中所得国における洪水のカバレッジよりも著しく低い点についても留意する。
これらの結果は,Wikipediaや類似の協調メディアプラットフォームを,緊急事態の検知や災害対応のための貴重な情報収集のための情報ソースとして利用するシステムに影響を及ぼす。
関連論文リスト
- Locating Information Gaps and Narrative Inconsistencies Across Languages: A Case Study of LGBT People Portrayals on Wikipedia [49.80565462746646]
我々は,情報ギャップと矛盾を事実レベルで特定するための,効率的かつ信頼性の高い手法であるInfoGap法を紹介した。
我々は、LGBTの人々の描写を分析してInfoGapを評価し、英語、ロシア語、フランス語のウィキペディアの2.7Kの伝記ページを解析した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-05T20:40:49Z) - CrisisSense-LLM: Instruction Fine-Tuned Large Language Model for Multi-label Social Media Text Classification in Disaster Informatics [49.2719253711215]
本研究では,事前学習型大規模言語モデル(LLM)の強化による災害テキスト分類への新たなアプローチを提案する。
本手法では,災害関連ツイートから包括的インストラクションデータセットを作成し,それをオープンソース LLM の微調整に用いる。
この微調整モデルでは,災害関連情報の種類,情報化,人的援助の関与など,複数の側面を同時に分類することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-16T23:01:10Z) - Information Retrieval and Classification of Real-Time Multi-Source
Hurricane Evacuation Notices [2.500155415916692]
我々は,局所的に発行されたハリケーン避難通知をタイムリーに検出し,追跡する手法を開発した。
テキストデータは,主に空間的対象Webスクレイピング法を用いて収集された。
このフレームワークは、迅速かつ標的とした検索、分類、再配布、リアルタイムの政府命令と通知のアーカイブのための他の種類の災害に適用することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-07T16:35:30Z) - Flood Event Extraction from News Media to Support Satellite-Based Flood
Insurance [6.861462851750815]
保険のような災害の経済的ショックを吸収する安全網は、バングラデシュのような洪水に最も弱い地域では利用できないことが多い。
インデックスベースの保険は安価なソリューションとして現れており、気象データや衛星からの情報を考慮し、「フロードインデックス」を作成する。
本研究では,高分解能時間情報をニュースメディアから抽出することで,衛星ベースの洪水指数保険を支援する新しいアプローチについて検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-05T18:39:42Z) - News and Misinformation Consumption in Europe: A Longitudinal
Cross-Country Perspective [49.1574468325115]
本研究では,欧州4カ国における情報消費について検討した。
フランス、ドイツ、イタリア、イギリスのニュースメディアアカウントから3年間のTwitter活動を分析した。
信頼性のある情報源が情報ランドスケープを支配していることを示しているが、信頼性の低いコンテンツは依然としてすべての国に存在している。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-09T16:22:10Z) - CrisisMatch: Semi-Supervised Few-Shot Learning for Fine-Grained Disaster
Tweet Classification [51.58605842457186]
半教師付き, 少数ショットの学習環境下で, 微粒な災害ツイート分類モデルを提案する。
私たちのモデルであるCrisisMatchは、ラベルなしデータと大量のラベルなしデータを用いて、ツイートを関心の細かいクラスに効果的に分類する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-23T07:01:09Z) - Sarcasm Detection in a Disaster Context [103.93691731605163]
HurricaneSARCは,意図した皮肉に注釈を付けた15,000ツイートのデータセットである。
私たちの最高のモデルは、データセットで最大0.70F1を得ることができます。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-16T05:58:12Z) - WikiDes: A Wikipedia-Based Dataset for Generating Short Descriptions
from Paragraphs [66.88232442007062]
ウィキデックスはウィキペディアの記事の短い記述を生成するデータセットである。
データセットは、6987のトピックに関する80万以上の英語サンプルで構成されている。
本論文は,ウィキペディアとウィキデータに多くの記述が欠落していることから,実際的な影響を示すものである。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-27T01:28:02Z) - A preliminary approach to knowledge integrity risk assessment in
Wikipedia projects [0.0]
ウィキペディアプロジェクト全体で知識の整合性リスクの分類と、コミュニティやコンテンツ問題に関連する内部リスクを評価するための指標の第一セットを導入する。
この分類の上に,編集者の地理的多様性の欠如が知識の整合性のリスクを如何に表すか,予備的な分析を行う。
これらはウィキペディアの知識統合リスク観測所を構築する研究プロジェクトの最初のステップである。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-30T09:47:27Z) - Tracking Knowledge Propagation Across Wikipedia Languages [1.8447697408534176]
本稿では,ウィキペディアにおける言語間知識伝達のデータセットについて述べる。
データセットは309の言語版と3300万の記事をカバーしている。
言語版のサイズは伝播速度と関連していることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-30T18:36:13Z) - Social Media Information Sharing for Natural Disaster Response [0.0]
ソーシャルメディアは災害関連情報を投稿するための重要なチャンネルとなり、政府や救援機関が災害管理を改善するためのリアルタイムデータを提供している。
本研究の目的は,災害対応に対する公衆の態度や災害時の防災物資に対する公衆の要求など,ソーシャルメディアデータのマイニング・分析による防災効率の向上である。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-08T21:11:39Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。