論文の概要: Analyzing social media with crowdsourcing in Crowd4SDG

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.02689v1
• Date: Thu, 4 Aug 2022 14:42:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-05 13:05:22.910798
• Title: Analyzing social media with crowdsourcing in Crowd4SDG
• Title（参考訳）: Crowd4SDGにおけるクラウドソーシングによるソーシャルメディアの分析
• Authors: Carlo Bono, Mehmet O\u{g}uz M\"ul\^ay\.im, Cinzia Cappiello, Mark Carman, Jesus Cerquides, Jose Luis Fernandez-Marquez, Rosy Mondardini, Edoardo Ramalli, and Barbara Pernici
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1403672224109254
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Social media have the potential to provide timely information about emergency situations and sudden events. However, finding relevant information among millions of posts being posted every day can be difficult, and developing a data analysis project usually requires time and technical skills. This study presents an approach that provides flexible support for analyzing social media, particularly during emergencies. Different use cases in which social media analysis can be adopted are introduced, and the challenges of retrieving information from large sets of posts are discussed. The focus is on analyzing images and text contained in social media posts and a set of automatic data processing tools for filtering, classification, and geolocation of content with a human-in-the-loop approach to support the data analyst. Such support includes both feedback and suggestions to configure automated tools, and crowdsourcing to gather inputs from citizens. The results are validated by discussing three case studies developed within the Crowd4SDG H2020 European project.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアは、緊急状況や突然の出来事に関するタイムリーな情報を提供する可能性がある。 しかし、毎日投稿される数百万の投稿の中から関連する情報を見つけることは難しく、データ分析プロジェクトの開発には時間と技術スキルが必要となる。 本研究は,ソーシャルメディア,特に緊急時の分析に柔軟なサポートを提供するアプローチを提案する。 ソーシャルメディア分析が適用可能なさまざまなユースケースを導入し、大量の投稿から情報を取得することの課題について論じる。 その焦点は、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、データアナリストをサポートするための人道的なアプローチでコンテンツのフィルタリング、分類、位置決めを行う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、自動化ツールの設定の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が含まれている。 この結果は、crowd4sdg h2020ヨーロッパプロジェクトで開発された3つのケーススタディで検証される。

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