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Enregistrement W2019215553 · doi:10.1109/hicss.2014.176

Studying Animation for Real-Time Visual Analytics: A Design Study of Social Media Analytics in Emergency Management

2014· article· en· W2019215553 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueData Visualization and Analytics
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVisual analyticsComputer scienceAnalyticsAnimationSocial media analyticsCultural analyticsData scienceVisualizationSocial mediaInteractive visual analysisEmergency managementData visualizationBig dataInformation visualizationHuman–computer interactionSemantic analyticsWorld Wide WebArtificial intelligenceData miningThe InternetComputer graphics (images)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Domains such as emergency management have a need for real-time change monitoring and pattern analysis, but interface design principles for real-time visual analysis situations are still under development. In this paper, we present early results from a design study in social media visual analytics for emergency management. Our motivation is a main information visualization challenge: the lack of clear design principles informed by research in human cognition for the use of animation in real-time streams. We discuss three domain-specific challenges: (1) Coping with the high volume of social media data that is generated during disaster response, (2) analysts' need to quickly extract relevant features for real-time sense-making; and (3) the effective analysis of social media streams even when some critical attributes are absent. This paper presents preliminary results on a research-based design principle for the use of animation in real-time visual analytics, targeted to support the real-time analysis of social media data in emergency management.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,963
Score d'incertitude au seuil0,570

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,062
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,285 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

En bref

Citations17
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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