論文の概要: Predicting Country Instability Using Bayesian Deep Learning and Random Forest

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.06639v1
• Date: Mon, 11 Nov 2024 00:23:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-12 14:08:16.779062
• Title: Predicting Country Instability Using Bayesian Deep Learning and Random Forest
• Title（参考訳）: ベイジアンディープラーニングとランダムフォレストを用いた国の不安定度予測
• Authors: Adam Zebrowski, Haithem Afli,
• Abstract要約: 国が不安定であることは世界的な問題であり、社会経済の成長を妨げ、ネガティブな結果をもたらす可能性がある。 Global Database of Activity, Voice, and Tone (GDELT Project)は、毎日100以上の言語で放送、印刷、ウェブニュースを記録している。 我々の研究の主な目的は、我々のデータがより輝かしくきめ細かな粒度を増すとき、より複雑な政治的対立の方法論的分析を行うことができるかを調べることである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Country instability is a global issue, with unpredictably high levels of instability thwarting socio-economic growth and possibly causing a slew of negative consequences. As a result, uncertainty prediction models for a country are becoming increasingly important in the real world, and they are expanding to provide more input from 'big data' collections, as well as the interconnectedness of global economies and social networks. This has culminated in massive volumes of qualitative data from outlets like television, print, digital, and social media, necessitating the use of artificial intelligence (AI) tools like machine learning to make sense of it all and promote predictive precision [1]. The Global Database of Activities, Voice, and Tone (GDELT Project) records broadcast, print, and web news in over 100 languages every second of every day, identifying the people, locations, organisations, counts, themes, outlets, and events that propel our global community and offering a free open platform for computation on the entire world. The main goal of our research is to investigate how, when our data grows more voluminous and fine-grained, we can conduct a more complex methodological analysis of political conflict. The GDELT dataset, which was released in 2012, is the first and potentially the most technologically sophisticated publicly accessible dataset on political conflict.
• Abstract（参考訳）: 国が不安定であることは世界的な問題であり、社会経済の成長を妨げ、ネガティブな結果をもたらす可能性がある。 その結果、世界の不確実性予測モデルが現実社会においてますます重要になってきており、グローバル経済とソーシャルネットワークの相互接続性だけでなく、「ビッグデータ」コレクションからのインプットも拡大しつつある。 これは、テレビ、印刷、デジタル、ソーシャルメディアなどのメディアからの大量の定性的データに終止符を打った。 Global Database of Activity, Voice, and Tone (GDELT Project)は、毎日100以上の言語で放送、印刷、ウェブニュースを記録し、世界社会を広める人々、場所、組織、数、テーマ、アウトレット、イベントを特定し、世界中の計算のための無料のオープンプラットフォームを提供する。 我々の研究の主な目的は、我々のデータがより輝かしくきめ細かな粒度を増すとき、より複雑な政治的対立の方法論的分析を行うことができるかを調べることである。 2012年にリリースされたGDELTデータセットは、政治的対立に関する最も技術的に洗練された公開データセットである。

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