論文の概要: Spatial Data Mining of Public Transport Incidents reported in Social Media

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.05573v1
• Date: Mon, 11 Oct 2021 19:28:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-14 08:21:01.930458
• Title: Spatial Data Mining of Public Transport Incidents reported in Social Media
• Title（参考訳）: ソーシャルメディアにおける公共交通機関事故の空間データマイニング
• Authors: Kamil Raczycki, Marcin Szyma\'nski, Yahor Yeliseyenka, Piotr Szyma\'nski, Tomasz Kajdanowicz
• Abstract要約: 輸送現象のソーシャルメディアコミュニケーションは通常GISアノテーションを欠いている。 ほとんどのソーシャルメディアプラットフォームはポストに非POIGPS座標をアタッチすることを許可していない。 調査により6種類の輸送情報型を推定する。 提案手法は市民科学を可能にし,それを用いて3年間のインフラ事故が乗客の移動に与える影響を分析した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.144384940254773
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Public transport agencies use social media as an essential tool for communicating mobility incidents to passengers. However, while the short term, day-to-day information about transport phenomena is usually posted in social media with low latency, its availability is short term as the content is rarely made an aggregated form. Social media communication of transport phenomena usually lacks GIS annotations as most social media platforms do not allow attaching non-POI GPS coordinates to posts. As a result, the analysis of transport phenomena information is minimal. We collected three years of social media posts of a polish public transport company with user comments. Through exploration, we infer a six-class transport information typology. We successfully build an information type classifier for social media posts, detect stop names in posts, and relate them to GPS coordinates, obtaining a spatial understanding of long-term aggregated phenomena. We show that our approach enables citizen science and use it to analyze the impact of three years of infrastructure incidents on passenger mobility, and the sentiment and reaction scale towards each of the events. All these results are achieved for Polish, an under-resourced language when it comes to spatial language understanding, especially in social media contexts. To improve the situation, we released two of our annotated data sets: social media posts with incident type labels and matched stop names and social media comments with the annotated sentiment. We also opensource the experimental codebase.
• Abstract（参考訳）: 公共交通機関は、乗客にモビリティインシデントを伝えるために必要な手段としてソーシャルメディアを使用している。 しかし、短期的には、輸送現象に関する日々の情報は通常、レイテンシの低いソーシャルメディアに掲載されるが、コンテンツが集約されることは稀であるため、その可用性は短期である。 多くのソーシャルメディアプラットフォームではポストに非POIGPS座標をアタッチできないため、輸送現象のソーシャルメディア通信は通常GISアノテーションを欠いている。 その結果,輸送現象情報の分析は最小限に抑えられた。 我々は、ポーランドの公共交通機関のソーシャルメディア投稿を3年間収集し、ユーザーからのコメントを得た。 調査を通じて,6種類の輸送情報型を推定する。 ソーシャルメディア投稿のための情報型分類器を構築し,投稿中の停止名を検出し,gps座標と関連づけ,長期集約現象の空間的理解を得た。 このアプローチにより,3年間のインフラストラクチャインシデントが乗客の移動に与えた影響や,各イベントに対する感情や反応のスケールを分析し,市民科学を活用できることが示された。 これらの結果は、特にソーシャルメディアの文脈において、空間言語理解に関して、未資源の言語であるポーランド語に対して達成される。 この状況を改善するために,我々は,ソーシャルメディア投稿とインシデントタイプのラベル,それにマッチするストップ名とソーシャルメディアコメントの2つの注釈付きデータセットを公開した。 実験的なコードベースもオープンソースにしています。

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