WHAT DOES SOCIAL MEDIA SAY ABOUT THE INFRASTRUCTURE CONSTRUCTION PROJECT
Notice bibliographique
Résumé
The process of public consultation for planning and construction of the urban infrastructure as a sociotechnical system requires a bidirectional interaction and dialogue among all stakeholders of the project. Policy makers, official and technical decision makers, and the public should get together in form of a social network to discuss different aspects of the project. Social media and the social Web can play the role of a platform to accommodate a social network and keep the flow of related discussions. Detecting cores of interest formed in such networks and profiling stakeholders of the project (including the end users) can help decision makers in the process of demand detection, public engagement, and marketing the project to the public community. This requires topology analysis of the social connections and semantic analysis of the discussions. This paper introduces some initial steps in this regard. It combines community detection algorithms with information retrieval practices into a hybrid technique to detect and profile the communities of the project followers and cores of interest in the network of stakeholders of the urban infrastructure project. This technique is used to analyze micro-blogging website Twitter for crosstown LRT project to profile the followers based on their interests and the ideas they support. Analysis of the content and sentiment of the discussions is currently an underway research and would be discussed elsewhere.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».