論文の概要: Building Dynamic Ontological Models for Place using Social Media Data
from Twitter and Sina Weibo
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.00877v1
- Date: Thu, 2 Mar 2023 00:33:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-03 16:35:54.846990
- Title: Building Dynamic Ontological Models for Place using Social Media Data
from Twitter and Sina Weibo
- Title（参考訳）: TwitterとSina Weiboのソーシャルメディアデータを用いた場所の動的オントロジーモデルの構築
- Authors: Ming-Hsiang Tsou, Qingyun Zhang, Jian Xu, Atsushi Nara, Mark Gawron
- Abstract要約: 我々は、ソーシャルメディアデータ(Twitter、Weibo)を使用して、北京、中国、サンディエゴの2つの異なる地域で動的オントロジーモデルを構築しています。
我々は、ジオタグ付きソーシャルメディアデータから地名の種類を特定し、ジオタグ付きポイントの半径のデフォルト探索を比較して分類する。
また,各地名の意味を単語雲のポイントワイド・ミューチュアル・インフォメーション(PMI)スコアを用いて検討した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.662177902714955
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Place holds human thoughts and experiences. Space is defined with geometric
measurement and coordinate systems. Social media served as the connection
between place and space. In this study, we use social media data (Twitter,
Weibo) to build a dynamic ontological model in two separate areas: Beijing,
China and San Diego, the U.S.A. Three spatial analytics methods are utilized to
generate the place name ontology: 1) Kernel Density Estimation (KDE); 2)
Dynamic Method Density-based spatial clustering of applications with noise
(DBSCAN); 3) hierarchal clustering. We identified feature types of place name
ontologies from geotagged social media data and classified them by comparing
their default search radius of KDE of geo-tagged points. By tracing the
seasonal changes of highly dynamic non-administrative places, seasonal
variation patterns were observed, which illustrates the dynamic changes in
place ontology caused by the change in human activities and conversation over
time and space. We also investigate the semantic meaning of each place name by
examining Pointwise Mutual Information (PMI) scores and word clouds. The major
contribution of this research is to link and analyze the associations between
place, space, and their attributes in the field of geography. Researchers can
use crowd-sourced data to study the ontology of places rather than relying on
traditional gazetteers. The dynamic ontology in this research can provide
bright insight into urban planning and re-zoning and other related industries.
- Abstract（参考訳）: 場所は人間の思考と経験を保持する。
空間は幾何学的測度と座標系で定義される。
ソーシャルメディアは場所と空間を繋ぐ役割を果たした。
本研究では,ソーシャルメディアデータ(twitter,weibo)を用いて,北京,中国,サンディエゴの2つの地域における動的オントロジモデルを構築した。
1) カーネル密度推定(KDE)
2) ノイズを伴うアプリケーションの動的法密度に基づく空間クラスタリング(DBSCAN)
3)階層的クラスタリング。
我々はジオタグ付きソーシャルメディアデータから地名オントロジーの特徴型を特定し、ジオタグ付きポイントのKDEのデフォルト検索半径を比較して分類した。
高度にダイナミックな非行政的な場所の季節変化を追跡した結果、時間と空間による人間の活動や会話の変化に起因する場所オントロジーの動的変化を示す季節変動パターンが観察された。
また,ポイントワイズ相互情報(pmi)スコアと単語雲を調べ,各地名の意味的意味について検討した。
本研究の主な貢献は,地理分野における場所,空間,属性の関連をリンクし,分析することである。
研究者はクラウドソースのデータを使って、伝統的なガゼッタに頼るのではなく、場所のオントロジーを研究することができる。
この研究のダイナミックなオントロジーは、都市計画やリゾーニング、その他の関連産業に対する明るい洞察を与えることができる。
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