Spatiotemporal dynamics of violence in social unrest events based on geo-social media data
Notice bibliographique
Résumé
Unrest events occur in the society in various forms. Some of them can escalate into violence, causing severe damage to property, individuals, and society. Recently, social media, together with AI, has become a crucial tool for monitoring and investigating the development and impact of unrest events. This research aims to comprehensively analyze social media data to explore the spatiotemporal patterns of activities and violence associated with unrest events. Highly relevant tweets expressing negative emotions are extracted and analyzed using AI-based natural language processing (NLP) to capture violence within the unrest. Additionally, a data analytics workflow that integrates temporal, spatial, semantic, and network-based methods is employed to provide a comprehensive exploration of the unrest. Using the 2013 Brazil Protests as a case study, we divide the unrest into 5 phases based on the frequency and spatial distribution of negative tweets. During these phases, both the frequency and spatial scope increase, peaking in the 3rd phase before gradually declining. We apply Biterm Topic Modeling (BTM) to identify public concerns during the unrest and analyze their temporal and spatial dynamics. The results reveal that violence is most intense in the 3rd phase and is primarily distributed across southeastern Brazil. Moreover, the spatiotemporal distribution of emotions indicates that fear and anger are the dominant negative emotions when violence occurs, contributing to significant escalations of the unrest. By constructing semantic-temporal networks of negative emotion flows, we pinpoint the leading cities in the unrest. Differences in topic flows within these networks suggest differing motivations behind the unrest, leading to the conclusion that locations where groups expressing concern about violence gather are more likely to become sites of actual violence. These findings can help the government formulate effective measures for managing unrest events and maintaining social stability.
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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) | 0,000 | 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 ».