論文の概要: Application of Data Science to Discover Violence-Related Issues in Iraq
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.07980v1
- Date: Sun, 14 Jun 2020 18:58:25 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2022-11-21 13:30:27.180355
- Title: Application of Data Science to Discover Violence-Related Issues in Iraq
- Title（参考訳）: イラクにおける暴力問題発見へのデータサイエンスの応用
- Authors: Merari Gonz\'alez, Germ\'an H. Alf\'erez
- Abstract要約: イラクでは社会問題を発見するための政府の公開データが不足している。
我々の貢献は、イラクにおける暴力に関連する社会問題を発見するために、非政府的なビッグデータをオープンするためのデータサイエンスの応用である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Data science has been satisfactorily used to discover social issues in
several parts of the world. However, there is a lack of governmental open data
to discover those issues in countries such as Iraq. This situation arises the
following questions: how to apply data science principles to discover social
issues despite the lack of open data in Iraq? How to use the available data to
make predictions in places without data? Our contribution is the application of
data science to open non-governmental big data from the Global Database of
Events, Language, and Tone (GDELT) to discover particular violence-related
social issues in Iraq. Specifically we applied the K-Nearest Neighbors, N\"aive
Bayes, Decision Trees, and Logistic Regression classification algorithms to
discover the following issues: refugees, humanitarian aid, violent protests,
fights with artillery and tanks, and mass killings. The best results were
obtained with the Decision Trees algorithm to discover areas with refugee
crises and artillery fights. The accuracy for these two events is 0.7629. The
precision to discover the locations of refugee crises is 0.76, the recall is
0.76, and the F1-score is 0.76. Also, our approach discovers the locations of
artillery fights with a precision of 0.74, a recall of 0.75, and a F1-score of
0.75.
- Abstract（参考訳）: データサイエンスは、世界のいくつかの地域で社会問題を発見するのに十分使われている。
しかし、イラクなどの国でこれらの問題を発見するための政府の公開データが不足している。
イラクにオープンデータがないにもかかわらず、どのようにデータサイエンスの原則を適用して社会問題を発見するか?
利用可能なデータを使って、データのない場所で予測する方法?
私たちの貢献は、イラクにおける特定の暴力関連社会問題を発見するために、イベント、言語、トーンのグローバルデータベース(gdelt)から非政府ビッグデータを開くためのデータサイエンスの応用です。
具体的には,K-Nearest Neighbors,N\"aive Bayes,Decision Trees,Logistic Regressionの分類アルゴリズムを適用して,難民,人道支援,暴力的抗議,大砲や戦車との戦闘,大量殺人といった問題を発見した。
一番良い結果が決定木アルゴリズムで得られ、難民危機や砲兵戦のある地域を発見することができた。
この2つの事象の精度は0.7629である。
難民危機の正確な場所は0.76、リコールは0.76、F1スコアは0.76である。
また,本手法では,精度0.74,リコール0.75,F1スコア0.75で射撃戦の場所を検出する。
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