論文の概要: A Survey on Societal Event Forecasting with Deep Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.06345v1
- Date: Sun, 12 Dec 2021 22:57:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-12-14 15:28:35.321322
- Title: A Survey on Societal Event Forecasting with Deep Learning
- Title（参考訳）: 深層学習による社会イベント予測に関する研究
- Authors: Songgaojun Deng and Yue Ning
- Abstract要約: 我々は、社会的出来事の2つの領域(textitcivil unrestとtextitcrime)に焦点を当てる。
まず、機械学習予測タスクとしてイベント予測問題を定式化する方法を紹介し、次に、データリソース、従来の手法、そしてこれらの問題に対する最近のディープラーニングモデルの開発について要約する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.343312954353639
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Population-level societal events, such as civil unrest and crime, often have
a significant impact on our daily life. Forecasting such events is of great
importance for decision-making and resource allocation. Event prediction has
traditionally been challenging due to the lack of knowledge regarding the true
causes and underlying mechanisms of event occurrence. In recent years, research
on event forecasting has made significant progress due to two main reasons: (1)
the development of machine learning and deep learning algorithms and (2) the
accessibility of public data such as social media, news sources, blogs,
economic indicators, and other meta-data sources. The explosive growth of data
and the remarkable advancement in software/hardware technologies have led to
applications of deep learning techniques in societal event studies. This paper
is dedicated to providing a systematic and comprehensive overview of deep
learning technologies for societal event predictions. We focus on two domains
of societal events: \textit{civil unrest} and \textit{crime}. We first
introduce how event forecasting problems are formulated as a machine learning
prediction task. Then, we summarize data resources, traditional methods, and
recent development of deep learning models for these problems. Finally, we
discuss the challenges in societal event forecasting and put forward some
promising directions for future research.
- Abstract（参考訳）: 市民の不安や犯罪のような人口レベルの社会イベントは、日常生活に大きな影響を及ぼすことが多い。
このようなイベントの予測は、意思決定とリソース割り当てにとって非常に重要です。
イベント予測は伝統的に、真の原因に関する知識の欠如とイベント発生の根本的なメカニズムのために困難だった。
近年、イベント予測の研究は、(1)機械学習とディープラーニングアルゴリズムの開発、(2)ソーシャルメディア、ニュースソース、ブログ、経済指標、その他のメタデータソースなどの公開データのアクセシビリティーという2つの主な理由により、大きな進歩を遂げている。
データの爆発的な成長とソフトウェア/ハードウェア技術の顕著な進歩により、深層学習技術が社会イベント研究に応用されている。
本稿では,社会イベント予測のための深層学習技術の体系的,包括的概要を提供する。
社会イベントの2つの領域に焦点をあてる: \textit{civil unrest} と \textit{crime} である。
まず,イベント予測問題を機械学習予測タスクとして定式化する方法について紹介する。
次に,これらの問題に対するデータ資源,従来手法,最近のディープラーニングモデル開発を要約する。
最後に,社会イベント予測の課題について論じ,今後の研究に向けて有望な方向性を示す。
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