論文の概要: SIDE: Socially Informed Drought Estimation Toward Understanding Societal Impact Dynamics of Environmental Crisis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.12575v1
- Date: Tue, 17 Dec 2024 06:11:46 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-18 13:57:39.721190
- Title: SIDE: Socially Informed Drought Estimation Toward Understanding Societal Impact Dynamics of Environmental Crisis
- Title（参考訳）: SIDE:環境危機の社会的影響のダイナミクスを理解するための社会的インフォームド干ばつ推定
- Authors: Lanyu Shang, Bozhang Chen, Shiwei Liu, Yang Zhang, Ruohan Zong, Anav Vora, Ximing Cai, Na Wei, Dong Wang,
- Abstract要約: 既存の干ばつモニタリングソリューションは主に、量的測定を用いて干ばつの重症度を評価することに焦点を当てている。
本稿では,ソーシャルメディアの集合的知性とAIの計算能力に触発され,社会的に情報を得たAIによる干ばつ推定の新たな課題について考察する。
SIDEは、社会的な干ばつの影響を明示的に定量化する、社会的に情報を得たAI駆動の干ばつ推定フレームワークである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.105501618440137
- License:
- Abstract: Drought has become a critical global threat with significant societal impact. Existing drought monitoring solutions primarily focus on assessing drought severity using quantitative measurements, overlooking the diverse societal impact of drought from human-centric perspectives. Motivated by the collective intelligence on social media and the computational power of AI, this paper studies a novel problem of socially informed AI-driven drought estimation that aims to leverage social and news media information to jointly estimate drought severity and its societal impact. Two technical challenges exist: 1) How to model the implicit temporal dynamics of drought societal impact. 2) How to capture the social-physical interdependence between the physical drought condition and its societal impact. To address these challenges, we develop SIDE, a socially informed AI-driven drought estimation framework that explicitly quantifies the societal impact of drought and effectively models the social-physical interdependency for joint severity-impact estimation. Experiments on real-world datasets from California and Texas demonstrate SIDE's superior performance compared to state-of-the-art baselines in accurately estimating drought severity and its societal impact. SIDE offers valuable insights for developing human-centric drought mitigation strategies to foster sustainable and resilient communities.
- Abstract（参考訳）: 干ばつは社会に重大な影響を及ぼす重大な世界的な脅威となっている。
既存の干ばつモニタリングソリューションは主に、人間中心の視点から干ばつがもたらす多様な社会的影響を見越して、量的測定を用いて干ばつ重大度を評価することに焦点を当てている。
本稿では,ソーシャルメディアの集合的知性とAIの計算力に触発され,ソーシャルメディア情報とニュースメディア情報を併用し,乾燥度とその社会的影響を共同で推定することを目的とした,社会的に情報を得たAIによる干ばつ推定の新たな問題について考察する。
技術的課題は2つある。
1) 干ばつによる社会的影響の暗黙の時間的ダイナミクスをモデル化する方法。
2) 物理的干ばつ状態と社会的影響との間の社会的・物理的相互依存の捉え方
これらの課題に対処するために、我々は、社会的に情報を得たAI駆動の干ばつ推定フレームワークであるSIDEを開発し、干ばつによる社会的影響を明確化し、共同重大度影響評価のための社会的物理的相互依存性を効果的にモデル化する。
カリフォルニアとテキサスの実際のデータセットの実験では、SIDEは干ばつの深刻度とその社会的影響を正確に見積もる上で、最先端のベースラインに比べて優れたパフォーマンスを示している。
SIDEは、持続的で回復力のあるコミュニティを育むために、人間中心の干ばつ軽減戦略を開発するための貴重な洞察を提供する。
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