論文の概要: An assessment of measuring local levels of homelessness through proxy social media signals

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.08978v1
• Date: Mon, 15 May 2023 19:40:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-17 17:22:26.067581
• Title: An assessment of measuring local levels of homelessness through proxy social media signals
• Title（参考訳）: 代理ソーシャルメディアを用いたホームレスの地域レベル測定の評価
• Authors: Yoshi Meke Bird, Sarah E. Grobe, Michael V. Arnold, Sean P. Rogers, Mikaela I. Fudolig, Julia Witte Zimmerman, Christopher M. Danforth, Peter Sheridan Dodds
• Abstract要約: 「2010～2019年と2022年の間、全米の州レベルでホームレスを推定するには、ホームレスを含む約100万件のジオタグ付きツイートのデータセットを使います。」 英語のツイートで「ホームレス」の対数の増加は、ホームレスに関するツイートも全国規模のトレンドの影響を受けていることを示唆している。 つぶやきの語彙的内容の変化は、国家レベルの傾向や国家レベルの傾向の極性への逆転が、政治的あるいはサービスセクター言語の増加によって検出可能であることを示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent studies suggest social media activity can function as a proxy for measures of state-level public health, detectable through natural language processing. We present results of our efforts to apply this approach to estimate homelessness at the state level throughout the US during the period 2010-2019 and 2022 using a dataset of roughly 1 million geotagged tweets containing the substring ``homeless.'' Correlations between homelessness-related tweet counts and ranked per capita homelessness volume, but not general-population densities, suggest a relationship between the likelihood of Twitter users to personally encounter or observe homelessness in their everyday lives and their likelihood to communicate about it online. An increase to the log-odds of ``homeless'' appearing in an English-language tweet, as well as an acceleration in the increase in average tweet sentiment, suggest that tweets about homelessness are also affected by trends at the nation-scale. Additionally, changes to the lexical content of tweets over time suggest that reversals to the polarity of national or state-level trends may be detectable through an increase in political or service-sector language over the semantics of charity or direct appeals. An analysis of user account type also revealed changes to Twitter-use patterns by accounts authored by individuals versus entities that may provide an additional signal to confirm changes to homelessness density in a given jurisdiction. While a computational approach to social media analysis may provide a low-cost, real-time dataset rich with information about nationwide and localized impacts of homelessness and homelessness policy, we find that practical issues abound, limiting the potential of social media as a proxy to complement other measures of homelessness.
• Abstract（参考訳）: 近年の研究では、ソーシャルメディアのアクティビティが、自然言語処理によって検出可能な、国家レベルの公衆衛生対策のプロキシとして機能することを示唆している。 本稿は,2010～2019年と2022年の間,全米の州レベルでホームレスを推定するために,約100万件のジオタグ付きツイートのデータセットを用いてこの手法を適用した結果である。 一般人口密度ではなく、ホームレス関連のツイート数と一人当たりのホームレス数との相関関係は、twitter利用者の日常生活における個人的遭遇やホームレス観察の可能性と、オンラインでのコミュニケーションの可能性との関係を示唆している。 英語のツイートに現れる‘homeless’のログオードの増加と、平均的なツイート感情の増加は、ホームレスに関するツイートも、全国規模のトレンドの影響を受けていることを示唆している。 さらに、つぶやきの語彙的内容の変化は、慈善や直接の訴えに対する政治的・サービスセクター言語の増加によって、国家レベルのトレンドの極性への逆転が検出可能であることを示唆している。 ユーザーアカウントのタイプ分析によって、個人が作成したアカウントと、特定の管轄区域におけるホームレス密度の変化を確認する追加のシグナルを提供するエンティティによる、twitterの利用パターンの変化も明らかになった。 ソーシャルメディア分析への計算的アプローチは、ホームレスやホームレス政策の全国的および地域的影響に関する情報が豊富な低コストでリアルタイムなデータセットを提供する可能性があるが、現実的な問題は多く、ソーシャルメディアが他のホームレス対策を補完するプロキシとしての可能性を制限することにある。

関連論文リスト

• OATH-Frames: Characterizing Online Attitudes Towards Homelessness with LLM Assistants [12.508665392353997]
  我々は、大きな言語モデルの顕著な能力を活用して、米国のホームレスを調査する。 フレーミング型について紹介する: オンライン態度(Online Attitudes Towards Homelessness, OATH)フレーム:9つの階層的なフレームが批判、反応、知覚を捉えている。 OATH-Frames on 2.4M post on 2.4M post on homelessness” による大規模分析から、州、期間、脆弱な人口に対する態度の重要さが明らかになった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-21T06:09:47Z)
• Leveraging Social Media Data to Identify Factors Influencing Public Attitude Towards Accessibility, Socioeconomic Disparity and Public Transportation [0.5793371273485736]
  この調査は、2020年3月19日から2022年5月15日まで、ニューヨーク市から36,098件のツイートを検索、分析した。 モデルにより、アジア起源の女性や個人は、交通機関のアクセシビリティについて、相手よりも議論する傾向にあることが示された。 失業者や低所得地域や高い自然リスクリスクのある地域で生活する者を含む不利な個人は、そのような問題についてのコミュニケーションを減らしがちである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-22T06:51:29Z)
• Decoding the Silent Majority: Inducing Belief Augmented Social Graph with Large Language Model for Response Forecasting [74.68371461260946]
  SocialSenseは、既存のソーシャルネットワーク上に信念中心のグラフを誘導するフレームワークであり、グラフベースの伝播によって社会的ダイナミクスを捉える。 本手法は,ゼロショット設定と教師あり設定の両方に対する実験的な評価において,既存の最先端技術を超えている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-20T06:17:02Z)
• Design and analysis of tweet-based election models for the 2021 Mexican legislative election [55.41644538483948]
  選挙日前の6ヶ月の間に、1500万件の選挙関連ツイートのデータセットを使用します。 地理的属性を持つデータを用いたモデルが従来のポーリング法よりも精度と精度で選挙結果を決定することがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-02T12:40:05Z)
• Semantic Similarity Models for Depression Severity Estimation [53.72188878602294]
  本稿では、ソーシャルメディアの文章に基づいて、個人のうつ病の重症度を研究するための効率的なセマンティックパイプラインを提案する。 我々は,抑うつ症状と重度レベルに対応する代表訓練文の指標に対して意味的ランキングを生成するために,テストユーザ文を使用する。 本手法を2つのRedditベースのベンチマークで評価し,うつ病の重症度を指標として,最先端技術よりも30%改善した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-14T18:47:26Z)
• Learning Language and Multimodal Privacy-Preserving Markers of Mood from Mobile Data [74.60507696087966]
  精神状態は、先進医療に共通する国でも診断されていない。 人間の行動を監視するための有望なデータソースのひとつは、日々のスマートフォンの利用だ。 本研究では,自殺行動のリスクが高い青少年集団の移動行動のデータセットを用いて,日常生活の行動マーカーについて検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-24T17:46:03Z)
• On spatial variation in the detectability and density of social media user protest supporters [52.77024349608834]
  今回報告した研究は、メキシコシティでの抗議行動中のユーザの空間的検出性と密度の変動に対する、構築された環境の影響、抗議場所への物理的な近接、および集団投稿リズムを決定するために、空間的キャプチャー手法を用いている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-10T14:08:08Z)
• Understanding the Hoarding Behaviors during the COVID-19 Pandemic using Large Scale Social Media Data [77.34726150561087]
  われわれは、2020年3月1日から4月30日まで、米国で4万2000人以上のユニークTwitterユーザーによる嫌がらせと反嫌悪のパターンを分析した。 ホアーディンググループと反ホアーディンググループの両方の女性の比率が、一般のTwitter利用者の比率よりも高いことがわかりました。 LIWCの不安度はTwitterの不安度よりもかなり高い。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-15T16:02:25Z)
• Online geolocalized emotion across US cities during the COVID crisis: Universality, policy response, and connection with local mobility [0.0]
  パンデミックの最初の数ヶ月で、米国中の49都市で約1300万のジオタグ付きツイートを分析しました。 調査期間を通じて,都市全体での全体的および話題に基づく感情の普遍的傾向を観察した。 これらの局所的な感情は、都市レベルのモビリティに強く相関し、予測的であるが、感情と局所的なケースと死亡との相関は比較的弱い。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-22T11:32:46Z)
• Cross-language sentiment analysis of European Twitter messages duringthe COVID-19 pandemic [14.821130865253304]
  ヨーロッパでの新型コロナウイルス(COVID-19)パンデミックの最初の数ヶ月の間に収集されたTwitterメッセージについて、その感情について分析する。 我々は、その成果を起源の国によって分け、それらの国の出来事と時間的発展を関連付けている。 例えば、ロックダウンの発表は、ほとんどの調査対象国で気分の悪化と相関しており、短期間で回復します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-27T15:00:36Z)
• GeoCoV19: A Dataset of Hundreds of Millions of Multilingual COVID-19 Tweets with Location Information [4.541389211258011]
  GeoCoV19は、2020年2月1日から90日間に5億2400万件の多言語ツイートが投稿された大規模なTwitterデータセットです。 我々は、この大規模かつ多言語で位置決めされたソーシャルメディアデータは、この前例のない世界的な危機に社会がどう対処しているかを評価する研究コミュニティに力を与えることができると仮定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-22T13:30:42Z)

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。