論文の概要: Beyond What Is Visible: Context-Aware Sentiment Across Online Communities Among Crisis Events

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.22551v1
• Date: Thu, 15 Oct 2026 18:47:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-20 00:56:07.633557
• Title: Beyond What Is Visible: Context-Aware Sentiment Across Online Communities Among Crisis Events
• Title（参考訳）: 可視性を超えて:危機イベントのオンラインコミュニティ全体にわたるコンテキスト認識センセーション
• Abstract要約: ソーシャルメディアは災害体験に関するタイムリーな洞察を提供するが、オンラインコミュニティは地上で影響を受けた人々を表すものではないかもしれない。 不均一な参加は、データ豊富な場所や、デジタルトレースが少ない不明瞭なコミュニティに対して、危機情報システムに偏見を与える可能性がある。 我々は、テキストと集約モビリティ信号と社会経済的・ハザードインフォームドコミュニティ表現を組み合わせた適応型クロスコミュニティ学習フレームワークでこの問題に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.513631000542144
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Social media offers timely insight into disaster experiences, yet online communities may not represent those affected on the ground. Uneven participation can bias crisis information systems toward data-rich locations and obscure communities with fewer digital traces. We address this with an adaptive cross-community learning framework that combines text and aggregate mobility signals with socioeconomic and hazard-informed community representations, supplementing sparse local observations with evidence from structurally related cities. We evaluate the framework on the January 2025 Southern California wildfires and 2024 Hurricane Helene in Florida. The adaptive model achieves the highest F1-score in both cases (0.5923 and 0.7615), while augmentation has its strongest effect where original observations are limited. The framework also reveals finer cross-city community-level sentiment variation and stronger sentiment-mobility correspondence than text-only models, with relationships differing across disaster contexts. These findings support crisis systems that better account for context-dependent evidence and improve interpretation of underrepresented community signals.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアは災害体験に関するタイムリーな洞察を提供するが、オンラインコミュニティは地上で影響を受けた人々を表すものではないかもしれない。 不均一な参加は、データ豊富な場所や、デジタルトレースが少ない不明瞭なコミュニティに対して、危機情報システムに偏見を与える可能性がある。 我々は、テキストと集約モビリティ信号と社会経済とハザードインフォームドコミュニティ表現を組み合わせた適応型クロスコミュニティ学習フレームワークを用いてこの問題に対処し、構造関連都市からの証拠と疎密な地域観測を補完する。 フロリダ州の2025年1月の南カリフォルニアの山火事と2024年のハリケーン・ヘレーンについて,その枠組みを評価した。 適応モデルが最も高いF1スコアを達成する(0.5923と0.7615)一方、拡張は元の観測が制限される最も強い効果を持つ。 このフレームワークはまた、都市間コミュニティレベルの感情変化と、テキストのみのモデルよりも強い感情モビリティ対応を明らかにし、災害状況によって関係は異なる。 これらの知見は、文脈に依存した証拠のより良い説明と、表現されていないコミュニティシグナルの解釈を改善する危機システムを支援する。

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