論文の概要: Tracking electricity losses and their perceived causes using nighttime light and social media

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.12346v1
• Date: Wed, 18 Oct 2023 21:44:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-20 17:48:17.230708
• Title: Tracking electricity losses and their perceived causes using nighttime light and social media
• Title（参考訳）: 夜間光とソーシャルメディアを用いた電気損失の追跡とその認識要因
• Authors: Samuel W Kerber, Nicholas A Duncan, Guillaume F LHer, Morgan Bazilian, Chris Elvidge, Mark R Deinert
• Abstract要約: この研究は、衛星画像、ソーシャルメディア、情報抽出がブラックアウトとその認識された原因をいかに監視できるかを示す。 夜間光データ(2019年3月、ベネズエラのカラカスで)は、ブラックアウト地域を示すために使用される。 Twitterのデータは感情やトピックの傾向を決定するのに使われ、統計分析とトピックモデリングはブラックアウトの原因に関する一般の認識を掘り下げた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Urban environments are intricate systems where the breakdown of critical infrastructure can impact both the economic and social well-being of communities. Electricity systems hold particular significance, as they are essential for other infrastructure, and disruptions can trigger widespread consequences. Typically, assessing electricity availability requires ground-level data, a challenge in conflict zones and regions with limited access. This study shows how satellite imagery, social media, and information extraction can monitor blackouts and their perceived causes. Night-time light data (in March 2019 for Caracas, Venezuela) is used to indicate blackout regions. Twitter data is used to determine sentiment and topic trends, while statistical analysis and topic modeling delved into public perceptions regarding blackout causes. The findings show an inverse relationship between nighttime light intensity. Tweets mentioning the Venezuelan President displayed heightened negativity and a greater prevalence of blame-related terms, suggesting a perception of government accountability for the outages.
• Abstract（参考訳）: 都市環境は、重要なインフラの崩壊が経済と社会の健全性の両方に影響を与える複雑なシステムである。 電気システムは、他のインフラにとって不可欠であり、破壊は広範な結果を引き起こす可能性があるため、特に重要である。 典型的には、電力の可用性を評価するには地上レベルのデータが必要である。 本研究は,衛星画像,ソーシャルメディア,情報抽出が,ブラックアウトとその知覚原因を監視できることを示す。 夜間光データ(2019年3月、ベネズエラのカラカス)は停電地域を示すために使用される。 Twitterのデータは感情やトピックの傾向を決定するのに使われ、統計分析とトピックモデリングはブラックアウトの原因に関する一般の認識を掘り下げた。 その結果,夜間光強度の逆相関が認められた。 ベネズエラ大統領に関するツイートは、ネガティリティの高まりと非難関連用語の増加を示し、停電に対する政府の説明責任の認識を示唆した。

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