論文の概要: Combining Twitter and Mobile Phone Data to Observe Border-Rush: The Turkish-European Border Opening
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.12642v1
- Date: Tue, 21 May 2024 09:51:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-22 13:49:12.090807
- Title: Combining Twitter and Mobile Phone Data to Observe Border-Rush: The Turkish-European Border Opening
- Title(参考訳): Twitterと携帯電話のデータを組み合わせて国境変更を観測:トルコとヨーロッパの国境開放
- Authors: Carlos Arcila Calderón, Bilgeçağ Aydoğdu, Tuba Bircan, Bünyamin Gündüz, Onur Önes, Albert Ali Salah, Alina Sîrbu,
- Abstract要約: 2020年にトルコが国境管理を廃止すると決定すると、多くの個人がギリシャ、ブルガリア、トルコの国境に向かって旅した。
しかし、メディアレポートと実際の移行パターンの間の不規則な移動と不一致に関する検証可能な統計が欠如しているため、さらなる調査が必要である。
本研究は,新しいデータソース,特に携帯電話とTwitterのデータを活用することで,この知識ギャップを埋めることを目的とする。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.5693085674985117
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Following Turkey's 2020 decision to revoke border controls, many individuals journeyed towards the Greek, Bulgarian, and Turkish borders. However, the lack of verifiable statistics on irregular migration and discrepancies between media reports and actual migration patterns require further exploration. The objective of this study is to bridge this knowledge gap by harnessing novel data sources, specifically mobile phone and Twitter data, to construct estimators of cross-border mobility and to cultivate a qualitative comprehension of the unfolding events. By employing a migration diplomacy framework, we analyse emergent mobility patterns at the border. Our findings demonstrate the potential of mobile phone data for quantitative metrics and Twitter data for qualitative understanding. We underscore the ethical implications of leveraging Big Data, particularly considering the vulnerability of the population under study. This underscores the imperative for exhaustive research into the socio-political facets of human mobility, with the aim of discerning the potentialities, limitations, and risks inherent in these data sources and their integration. This scholarly endeavour contributes to a more nuanced understanding of migration dynamics and paves the way for the formulation of regulations that preclude misuse and oppressive surveillance, thereby ensuring a more accurate representation of migration realities.
- Abstract(参考訳): 2020年にトルコが国境管理を廃止すると決定すると、多くの個人がギリシャ、ブルガリア、トルコの国境に向かって旅した。
しかし、メディアレポートと実際の移行パターンの間の不規則な移動と不一致に関する検証可能な統計が欠如しているため、さらなる調査が必要である。
本研究の目的は,新しいデータソース,特に携帯電話とTwitterデータを活用することで,この知識ギャップを橋渡しし,国境を越えた移動量の推定器を構築し,展開する事象の質的な理解を育むことである。
移民外交の枠組みを用いることで、国境における緊急移動パターンの分析を行う。
本研究は, 定量化のための携帯電話データと質的理解のためのTwitterデータの可能性を示すものである。
我々は、特に研究中の人口の脆弱性を考えると、ビッグデータを活用するという倫理的意味を強調している。
これは、これらのデータソースとそれらの統合に固有の可能性、制限、リスクを識別することを目的として、人間のモビリティの社会的・政治的側面に関する徹底的な研究の必須点である。
この学術的な取り組みは、マイグレーションのダイナミクスのより微妙な理解に寄与し、誤用や抑圧的な監視を妨げる規制の定式化の道を開くことで、より正確な移行現実の表現を確実にする。
関連論文リスト
- Exploring Federated Learning Dynamics for Black-and-White-Box DNN Traitor Tracing [49.1574468325115]
本稿では,フェデレートラーニングにおける白黒裏切り者追跡の適応について検討する。
以上の結果から,情報漏えいを疑うデータ所有者を識別するコラシオン耐性トレプレクターの追跡は,訓練の初期段階においてもFLフレームワークで可能であることが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-02T09:54:35Z) - Language Models Can Reduce Asymmetry in Information Markets [100.38786498942702]
我々は、言語モデルを利用した知的エージェントが外部参加者に代わって情報を売買する、オープンソースのシミュレートされたデジタルマーケットプレースを紹介した。
このマーケットプレースを実現する中心的なメカニズムはエージェントの二重機能であり、特権情報の品質を評価する能力を持つと同時に、忘れる能力も備えている。
適切に行動するためには、エージェントは合理的な判断をし、生成されたサブクエリを通じて市場を戦略的に探索し、購入した情報から回答を合成する必要がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-21T14:48:37Z) - The diaspora model for human migration [0.07852714805965527]
既存のモデルは、フローの変動を説明するために、主に人口規模と移動距離に依存している。
本稿では,移住のダイアスポラモデルを提案し,移住者数(移住者数)と移住者数(国内での目的地)を取り入れた。
本モデルでは,移住者が特定の居住地を選択する確率に影響を及ぼすように,目的地国における既存のディアスポラサイズのみを考慮に入れている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-06T15:17:53Z) - Bias and Fairness in Large Language Models: A Survey [73.87651986156006]
本稿では,大規模言語モデル(LLM)のバイアス評価と緩和手法に関する総合的な調査を行う。
まず、自然言語処理における社会的偏見と公平性の概念を統合し、形式化し、拡張する。
次に,3つの直感的な2つのバイアス評価法と1つの緩和法を提案し,文献を統一する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-02T00:32:55Z) - MigrationsKB: A Knowledge Base of Public Attitudes towards Migrations
and their Driving Factors [1.6973426830397942]
本研究は、移住に対する大衆の態度を定量化するためのソーシャルメディアプラットフォームの分析である。
移民のホストである欧州諸国では、2013年からJul-2021にかけてのツイートが収集されている。
外部データベースは、移住に対する人々の否定的な態度を引き起こす潜在的な社会的・経済的要因を特定するために使用される。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-17T12:50:39Z) - Leveraging Mobile Phone Data for Migration Flows [5.0161988361764775]
移動フローに関する統計は、しばしば固有の制限に悩まされる国勢調査データから導かれる。
調査やフィールド観測などの代替データソースも、信頼性、コスト、スケール制限に悩まされている。
携帯電話の普及により、移動に関連する最新のデータの正確かつ効率的な収集が可能になる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-31T13:41:47Z) - Explainable Patterns: Going from Findings to Insights to Support Data
Analytics Democratization [60.18814584837969]
我々は,データストーリテリングの探索と作成において,レイユーザをサポートする新しいフレームワークであるExplainable Patterns (ExPatt)を提示する。
ExPattは、外部(テキスト)の情報ソースを使用して、観察または選択された発見の実用的な説明を自動的に生成します。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-19T16:13:44Z) - Unsupervised embedding of trajectories captures the latent structure of
scientific migration [4.028844692958469]
移動軌跡からの個別位置間のニュアンス関係を符号化するモデルワード2vecの能力を示す。
移動パターンを符号化する Word2vec のパワーは、移動の重力モデルと数学的に等価であることに起因している。
セマンティック構造を利用する手法を用いて、埋め込みが科学的なマイグレーションの基盤となるリッチな構造を学習できることを実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-04T18:58:41Z) - Leveraging Administrative Data for Bias Audits: Assessing Disparate
Coverage with Mobility Data for COVID-19 Policy [61.60099467888073]
管理データのリンクによって,バイアスに対するモビリティデータの監査が可能かを示す。
我々は、高齢者や非白人の有権者が移動データによって捕えられる可能性が低いことを示した。
このような移動データに基づく公衆衛生資源の配分は、高リスク高齢者や少数民族に不当に害を与える可能性があることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-14T02:04:14Z) - Forecasting asylum-related migration flows with machine learning and
data at scale [0.0]
適応型機械学習アルゴリズムは,亡命関係の移動フローを効果的に予測できることを示す。
我々は、起源の国における位置情報のイベントとインターネット検索、EU国境における不規則な横断の検知、目的地の国における亡命承認率という3つの階層のデータを活用している。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-09T11:31:17Z) - Urban Sensing based on Mobile Phone Data: Approaches, Applications and
Challenges [67.71975391801257]
モバイルデータ分析における多くの関心は、人間とその行動に関連している。
本研究の目的は,携帯電話データから知識を発見するために実装された手法や手法をレビューすることである。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-29T15:14:03Z)
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。