論文の概要: Perceptions of Edinburgh: Capturing Neighbourhood Characteristics by Clustering Geoparsed Local News

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.11505v1
• Date: Tue, 17 Sep 2024 19:17:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-10 15:26:45.173002
• Title: Perceptions of Edinburgh: Capturing Neighbourhood Characteristics by Clustering Geoparsed Local News
• Title（参考訳）: エディンバラの認識:地域ニュースのクラスタリングによる近隣特性の把握
• Authors: Andreas Grivas, Claire Grover, Richard Tobin, Clare Llewellyn, Eleojo Oluwaseun Abubakar, Chunyu Zheng, Chris Dibben, Alan Marshall, Jamie Pearce, Beatrice Alex,
• Abstract要約: 地域ニュース記事を用いて近隣住民を特徴付ける手法を提案する。 具体的には、NLP(Natural Language Processing)を用いて、近隣地域に関するさらなる情報をアンロックする方法を示す。 私たちの仕事は、地域に合わせて調整された街路レベルのジオパーシングと、完全なニュース記事のクラスタリングを組み合わせることで、新しくなっています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.375821492891841
• License:
• Abstract: The communities that we live in affect our health in ways that are complex and hard to define. Moreover, our understanding of the place-based processes affecting health and inequalities is limited. This undermines the development of robust policy interventions to improve local health and well-being. News media provides social and community information that may be useful in health studies. Here we propose a methodology for characterising neighbourhoods by using local news articles. More specifically, we show how we can use Natural Language Processing (NLP) to unlock further information about neighbourhoods by analysing, geoparsing and clustering news articles. Our work is novel because we combine street-level geoparsing tailored to the locality with clustering of full news articles, enabling a more detailed examination of neighbourhood characteristics. We evaluate our outputs and show via a confluence of evidence, both from a qualitative and a quantitative perspective, that the themes we extract from news articles are sensible and reflect many characteristics of the real world. This is significant because it allows us to better understand the effects of neighbourhoods on health. Our findings on neighbourhood characterisation using news data will support a new generation of place-based research which examines a wider set of spatial processes and how they affect health, enabling new epidemiological research.
• Abstract（参考訳）: 私たちが暮らしているコミュニティは、複雑で定義が難しい方法で私たちの健康に影響を与えます。 さらに、健康や不平等に影響を与える場所ベースプロセスの理解は限られている。 このことは、地域の健康と幸福を改善するための堅牢な政策介入の発達を損なう。 ニュースメディアは、健康研究に有用な社会情報やコミュニティ情報を提供している。 本稿では,地域ニュース記事を用いた地域特性評価手法を提案する。 より具体的には、自然言語処理(NLP)を用いて、ニュース記事を分析、ジオパーシング、クラスタリングすることで、近隣に関するさらなる情報を解き放つ方法を示す。 本研究は,地域に合わせて調整された街路レベルのジオパーシングと全ニュース記事のクラスタリングを組み合わせることで,周辺特性のより詳細な検証を可能にするため,新しい作業である。 質的,定量的両面から,新聞記事から抽出したテーマは合理的であり,実世界の多くの特徴を反映していることを示す。 これは、近隣住民が健康に与える影響をよりよく理解できるためである。 ニュースデータを用いた地域特性評価は, より広い空間過程と健康への影響を調査し, 新たな疫学研究を可能にした, 場所ベースの新しい世代の研究を支援する。

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