A geographic approach for combining social media and authoritative data towards identifying useful information for disaster management
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, social media emerged as a potential resource to improve the management of crisis situations such as disasters triggered by natural hazards. Although there is a growing research body concerned with the analysis of the usage of social media during disasters, most previous work has concentrated on using social media as a stand-alone information source, whereas its combination with other information sources holds a still underexplored potential. This article presents an approach to enhance the identification of relevant messages from social media that relies upon the relations between georeferenced social media messages as Volunteered Geographic Information and geographic features of flood phenomena as derived from authoritative data (sensor data, hydrological data and digital elevation models). We apply this approach to examine the micro-blogging text messages of the Twitter platform (tweets) produced during the River Elbe Flood of June 2013 in Germany. This is performed by means of a statistical analysis aimed at identifying general spatial patterns in the occurrence of flood-related tweets that may be associated with proximity to and severity of flood events. The results show that messages near (up to 10 km) to severely flooded areas have a much higher probability of being related to floods. In this manner, we conclude that the geographic approach proposed here provides a reliable quantitative indicator of the usefulness of messages from social media by leveraging the existing knowledge about natural hazards such as floods, thus being valuable for disaster management in both crisis response and preventive monitoring.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».