論文の概要: Leveraging Social Media Data to Identify Factors Influencing Public Attitude Towards Accessibility, Socioeconomic Disparity and Public Transportation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.01682v1
• Date: Mon, 22 Jan 2024 06:51:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-11 16:52:09.165842
• Title: Leveraging Social Media Data to Identify Factors Influencing Public Attitude Towards Accessibility, Socioeconomic Disparity and Public Transportation
• Title（参考訳）: ソーシャルメディアデータを活用したアクセシビリティ, 社会経済格差, 公共交通に対する社会的態度の把握
• Authors: Khondhaker Al Momin, Arif Mohaimin Sadri, Md Sami Hasnine
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5793371273485736
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This study proposes a novel method to understand the factors affecting individuals' perception of transport accessibility, socioeconomic disparity, and public infrastructure. As opposed to the time consuming and expensive survey-based approach, this method can generate organic large-scale responses from social media and develop statistical models to understand individuals' perceptions of various transportation issues. This study retrieved and analyzed 36,098 tweets from New York City from March 19, 2020, to May 15, 2022. A state-of-the-art natural language processing algorithm is used for text mining and classification. A data fusion technique has been adopted to generate a series of socioeconomic traits that are used as explanatory variables in the model. The model results show that females and individuals of Asian origin tend to discuss transportation accessibility more than their counterparts, with those experiencing high neighborhood traffic also being more vocal. However, disadvantaged individuals, including the unemployed and those living in low-income neighborhoods or in areas with high natural hazard risks, tend to communicate less about such issues. As for socioeconomic disparity, individuals of Asian origin and those experiencing various types of air pollution are more likely to discuss these topics on Twitter, often with a negative sentiment. However, unemployed, or disadvantaged individuals, as well as those living in areas with high natural hazard risks or expected losses, are less inclined to tweet about this subject. Lack of internet accessibility could be a reason why many disadvantaged individuals do not tweet about transport accessibility and subsidized internet could be a possible solution.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,交通アクセシビリティ,社会経済的格差,公共インフラに対する個人の認識に影響を与える要因を理解するための新しい手法を提案する。 時間と費用のかかるサーベイベースアプローチとは対照的に,ソーシャルメディアから大規模有機反応を生成し,様々な交通問題に対する個人の認識を理解する統計モデルを開発する。 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。 最先端自然言語処理アルゴリズムは、テキストマイニングと分類に使用される。 データ融合技術は、モデル内の説明変数として使用される一連の社会経済特性を生成するために採用されている。 モデルの結果は、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ーを相手よりも議論しがちであり、近隣の交通量も高い傾向にあることを示している。 しかし、失業者や低所得地域や自然災害リスクの高い地域で生活する者を含む不利な人は、そのような問題についてのコミュニケーションが低い傾向にある。 社会経済的格差については、アジア起源の個人や様々な種類の大気汚染を経験している人々は、これらの話題をTwitter上で議論しがちである。 しかし、失業した、または不利な個人や、高い自然災害リスクや予想される損失を抱える地域に住む人々は、このテーマについてツイートする傾向が低い。 インターネットアクセシビリティの欠如は、多くの不利な個人がトランスポートアクセシビリティや助成金付きインターネットについてツイートしていないことが、解決策になり得る理由かもしれない。

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