論文の概要: Designing a Social Media Analytics Dashboard for Government Agency
Crisis Communications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.05541v1
- Date: Fri, 11 Feb 2022 10:41:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-19 14:51:07.313673
- Title: Designing a Social Media Analytics Dashboard for Government Agency
Crisis Communications
- Title(参考訳): 政府機関危機コミュニケーションのためのソーシャルメディア分析ダッシュボードの設計
- Authors: Ali Sercan Basyurt, Julian Marx, Stefan Stieglitz, Milad Mirbabaie
- Abstract要約: 政府機関は、危機時にソーシャルメディアを口コミとして利用するために、ますますソーシャルメディアに目を向けている。
政府機関は、公共の利益のためにソーシャルメディアデータを分析するためのツールを必要としている。
本稿では,地方自治体向けのソーシャルメディア分析ダッシュボードの開発を指導するデザインサイエンス研究手法を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Social media have become a valuable source for extracting data about societal
crises and an important outlet to disseminate official information. Government
agencies are increasingly turning to social media to use it as a mouthpiece in
times of crisis. Gaining intelligence through social media analytics, however,
remains a challenge for government agencies, e.g. due to a lack of training and
instruments. To mitigate this shortcoming, government agencies need tools that
support them in analysing social media data for the public good. This paper
presents a design science research approach that guides the development of a
social media analytics dashboard for a regional government agency. Preliminary
results from a workshop and the resulting design of a first prototype are
reported. A user-friendly and responsive design that is secure, flexible, and
quick in use could identified as requirements, as well as information display
of regional discussion statistics, sentiment, and emerging topics.
- Abstract(参考訳): ソーシャルメディアは社会危機に関するデータを抽出するための貴重な情報源となり、公式情報を広める重要な出口となっている。
政府機関は、危機時にソーシャルメディアを口コミとして利用するために、ますますソーシャルメディアに目を向けている。
しかし、ソーシャルメディア分析による知性獲得は、訓練や道具の不足など、政府機関にとって依然として課題である。
この欠点を軽減するために、政府機関は、公共の利益のためにソーシャルメディアデータを分析するためのツールが必要である。
本稿では,地域政府機関向けソーシャルメディア分析ダッシュボードの開発を指導するデザイン科学研究手法を提案する。
ワークショップの予備結果と第1プロトタイプの設計結果について報告する。
安全でフレキシブルで迅速な使用が可能なユーザフレンドリーでレスポンシブなデザインは,要件として識別されると同時に,地域の議論統計や感情,新興トピックに関する情報表示も可能だった。
関連論文リスト
- 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) - Knowledge Boundary and Persona Dynamic Shape A Better Social Media Agent [69.12885360755408]
パーソナライズされた知識と動的ペルソナ情報に基づくソーシャルメディアエージェントを構築する。
パーソナライズされた知識に対して、外部知識ソースを追加し、エージェントのペルソナ情報とマッチングすることにより、エージェントにパーソナライズされた世界知識を与える。
動的ペルソナ情報については、現在の行動情報を用いてエージェントのペルソナ情報を内部的に検索し、現在の行動に対する多様なペルソナ情報の干渉を低減する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-28T10:01:23Z) - Social Media Harms as a Trilemma: Asymmetry, Algorithms, and Audacious
Design Choices [0.0]
ソーシャルメディアは、2000年代初頭に初期のソーシャルネットワークが誕生して以来、その利用とリーチを拡大してきた。
我々は、情報(エコ)システムとして、ソーシャルメディアサイトは3つの側面から脆弱であると主張している。
上述の3Aを解き放つための様々な同盟分野からの提言をまとめておきます。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-28T08:12:38Z) - Analyzing social media with crowdsourcing in Crowd4SDG [1.1403672224109254]
本研究は,ソーシャルメディアの分析,特に緊急時におけるフレキシブルな支援を提供するアプローチを提案する。
焦点は、ソーシャルメディア投稿に含まれる画像やテキストを分析し、コンテンツのフィルタリング、分類、位置決めのための一連の自動データ処理ツールである。
このようなサポートには、自動ツールを設定するためのフィードバックと提案、市民からのインプットを集めるためのクラウドソーシングの両方が含まれる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-04T14:42:20Z) - Adherence to Misinformation on Social Media Through Socio-Cognitive and
Group-Based Processes [79.79659145328856]
誤報が広まると、これはソーシャルメディア環境が誤報の付着を可能にするためである、と我々は主張する。
偏光と誤情報付着が密接な関係にあると仮定する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-30T12:34:24Z) - Disaster Tweets Classification using BERT-Based Language Model [6.700873164609009]
ソーシャルネットワーキングサービスは、緊急時において重要なコミュニケーションチャネルとなっている。
本研究の目的は、人や地域が危険にさらされているかどうかを調査できる機械学習言語モデルを作ることである。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-31T10:25:29Z) - Towards Socially Intelligent Agents with Mental State Transition and
Human Utility [97.01430011496576]
対話エージェントに精神状態と実用性モデルを取り入れることを提案する。
ハイブリッド精神状態は、対話とイベント観察の両方から情報を抽出する。
ユーティリティモデルは、クラウドソースのソーシャルコモンセンスデータセットから人間の好みを学習するランキングモデルである。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-12T00:06:51Z) - Clustering of Social Media Messages for Humanitarian Aid Response during
Crisis [47.187609203210705]
近年のDeep Learning and Natural Language Processingの進歩は,情報度を分類する作業において,事前のアプローチよりも優れていることを示す。
本稿では,これらの手法を2つのサブタスクに拡張し,Deep Learning法も有効であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-23T02:18:05Z) - Sense-Giving Strategies of Media Organisations in Social Media Disaster
Communication: Findings from Hurricane Harvey [0.0]
本研究では,メディア組織における極端な出来事におけるコミュニケーション戦略について検討する。
2017年のハリケーン・ハーベイで、9,414,463件の投稿からなるTwitterデータセットが収集された。
ソーシャル・ネットワークとコンテンツ分析の手法をメディア・コミュニケーション・アプローチの特定に応用した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-18T09:37:17Z) - Leveraging Multi-Source Weak Social Supervision for Early Detection of
Fake News [67.53424807783414]
ソーシャルメディアは、人々が前例のない速度でオンライン活動に参加することを可能にする。
この制限のないアクセスは、誤情報や偽ニュースの拡散を悪化させ、その緩和のために早期に検出されない限り混乱と混乱を引き起こす可能性がある。
ソーシャルエンゲージメントからの弱い信号とともに、限られた量のクリーンデータを活用して、メタラーニングフレームワークでディープニューラルネットワークをトレーニングし、さまざまな弱いインスタンスの品質を推定します。
実世界のデータセットの実験では、提案されたフレームワークは、予測時にユーザーエンゲージメントを使わずに、フェイクニュースを早期に検出するための最先端のベースラインを上回っている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-03T18:26:33Z) - Curating Social Media Data [0.0]
本稿では,ソーシャルデータのクリーン化とキュレーションを可能にするデータキュレーションパイプラインであるCrowdCorrectを提案する。
当社のパイプラインは,既存の社内ツールを使用してソーシャルメディアデータのコーパスから自動機能抽出を行う。
このパイプラインの実装には、生データをキュレートするクラウドユーザの貢献を促進するために、マイクロタスクを自動生成するツールセットも含まれている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-21T10:07:15Z)
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。