論文の概要: Extracting Large Scale Spatio-Temporal Descriptions from Social Media
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.13281v1
- Date: Mon, 27 Jun 2022 13:16:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-19 09:29:36.565951
- Title: Extracting Large Scale Spatio-Temporal Descriptions from Social Media
- Title（参考訳）: ソーシャルメディアによる大規模時空間記述の抽出
- Authors: Carlo Bono, Barbara Pernici
- Abstract要約: 大規模イベントの追跡能力は、それらを理解し、適切なタイムリーな方法で反応を調整するために不可欠である。
我々は、ソーシャルメディアのような半構造化データソースを取り込み、このようなデータを拡張できるという仮説を模索している。
ソーシャルメディアは、直接の目撃者や専門家の意見などの貴重な知識を拡散しうるが、その騒々しい性質は、それらを管理しやすくするものではない。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.14219428942199
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: The ability to track large-scale events as they happen is essential for
understanding them and coordinating reactions in an appropriate and timely
manner. This is true, for example, in emergency management and decision-making
support, where the constraints on both quality and latency of the extracted
information can be stringent. In some contexts, real-time and large-scale
sensor data and forecasts may be available. We are exploring the hypothesis
that this kind of data can be augmented with the ingestion of semi-structured
data sources, like social media. Social media can diffuse valuable knowledge,
such as direct witness or expert opinions, while their noisy nature makes them
not trivial to manage. This knowledge can be used to complement and confirm
other spatio-temporal descriptions of events, highlighting previously unseen or
undervalued aspects. The critical aspects of this investigation, such as event
sensing, multilingualism, selection of visual evidence, and geolocation, are
currently being studied as a foundation for a unified spatio-temporal
representation of multi-modal descriptions. The paper presents, together with
an introduction on the topics, the work done so far on this line of research,
also presenting case studies relevant to the posed challenges, focusing on
emergencies caused by natural disasters.
- Abstract（参考訳）: 大規模イベントの追跡能力は、それらを理解し、適切なタイミングで反応を調整するために不可欠である。
これは、例えば、緊急管理と意思決定のサポートにおいて、抽出された情報の質とレイテンシの制約を厳格化することができる。
一部の状況では、リアルタイムおよび大規模センサーデータと予測が利用可能である。
この種のデータは、ソーシャルメディアのような半構造化データソースの取り込みによって拡張できるという仮説を探求している。
ソーシャルメディアは、直接目撃者や専門家の意見のような貴重な知識を広めるが、そのうるさい性質は管理が容易ではない。
この知識は、イベントの他の時空間的記述を補完し、確認するために使用することができ、以前は見当たらなかった、あるいは過小評価された側面を強調することができる。
イベントセンシング,多言語主義,視覚的エビデンスの選択,位置情報など,この研究の重要な側面は,現在,多モーダル記述の時空間的統一表現の基礎として研究されている。
本論文は,本研究の成果と合わせて,本研究の成果を概説するとともに,自然災害による緊急事態に焦点をあてた課題に関する事例研究を提示する。
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