論文の概要: Real-time Spatio-temporal Event Detection on Geotagged Social Media

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.13121v1
• Date: Wed, 23 Jun 2021 07:14:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-26 11:16:32.117669
• Title: Real-time Spatio-temporal Event Detection on Geotagged Social Media
• Title（参考訳）: ジオタグ付きソーシャルメディアにおけるリアルタイム時空間イベント検出
• Authors: Yasmeen George, Shanika Karunasekera, Aaron Harwood and Kwan Hui Lim
• Abstract要約: 本稿では,ソーシャルメディアを利用したオンラインイベント検出システムを提案し,時間と空間の解像度の異なるイベントを検出する。 ポスト処理ステージは、スパム、フェイク、不正なイベントをフィルタリングするために導入される。 提案手法は,Melbourne,London,Paris,New Yorkなど,さまざまな都市を対象としたさまざまなソーシャルメディアデータセットを用いて評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.446756313739598
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A key challenge in mining social media data streams is to identify events which are actively discussed by a group of people in a specific local or global area. Such events are useful for early warning for accident, protest, election or breaking news. However, neither the list of events nor the resolution of both event time and space is fixed or known beforehand. In this work, we propose an online spatio-temporal event detection system using social media that is able to detect events at different time and space resolutions. First, to address the challenge related to the unknown spatial resolution of events, a quad-tree method is exploited in order to split the geographical space into multiscale regions based on the density of social media data. Then, a statistical unsupervised approach is performed that involves Poisson distribution and a smoothing method for highlighting regions with unexpected density of social posts. Further, event duration is precisely estimated by merging events happening in the same region at consecutive time intervals. A post processing stage is introduced to filter out events that are spam, fake or wrong. Finally, we incorporate simple semantics by using social media entities to assess the integrity, and accuracy of detected events. The proposed method is evaluated using different social media datasets: Twitter and Flickr for different cities: Melbourne, London, Paris and New York. To verify the effectiveness of the proposed method, we compare our results with two baseline algorithms based on fixed split of geographical space and clustering method. For performance evaluation, we manually compute recall and precision. We also propose a new quality measure named strength index, which automatically measures how accurate the reported event is.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアデータストリームのマイニングにおける重要な課題は、特定の地域またはグローバルな地域の人々のグループによって活発に議論されるイベントを特定することである。 このような出来事は、事故、抗議、選挙、突破ニュースの早期警告に有用である。 しかし、イベントのリストやイベント時間と空間の解決は事前に固定または既知のものではない。 本研究では,異なる時間と空間解像度のイベントを検出可能なソーシャルメディアを用いたオンライン時空間イベント検出システムを提案する。 まず, イベントの空間分解に関する課題に対処するため, ソーシャルメディアデータの密度に基づいて, 地理的空間をマルチスケール領域に分割するために, クワッドツリー法を用いる。 次に,ポアソン分布とソーシャルポストの予期せぬ密度の領域を強調する平滑化を含む統計的非教師なしアプローチを行う。 さらに、連続した時間間隔で同じ領域で発生した事象をマージすることにより、イベント期間を正確に推定する。 ポスト処理ステージは、スパム、フェイク、不正なイベントをフィルタリングするために導入される。 最後に,ソーシャルメディアを利用した単純な意味論を取り入れ,検出された事象の完全性や正確性を評価する。 提案手法は,メルボルン,ロンドン,パリ,ニューヨークの各都市を対象としたtwitterとflickrのソーシャルメディアデータセットを用いて評価される。 提案手法の有効性を検証するため,地理的空間の固定分割とクラスタリング法に基づく2つのベースラインアルゴリズムとの比較を行った。 性能評価のために,手動でリコールと精度を計算する。 また,報告された事象の正確性を自動的に測定する「強度指標」という新しい品質指標を提案する。

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