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J-GLOBAL ID：201802215036897573   整理番号：18A2031016

データ収集のためのTwitterマイニング法の可能性の試験:複数分類群における生態学的研究のための新しい機会の評価【JST・京大機械翻訳】

Testing the potential of Twitter mining methods for data acquisition: Evaluating novel opportunities for ecological research in multiple taxa

著者 (5件)： Hart Adam G. (School of Natural and Social Sciences, University of Gloucestershire, Cheltenham, UK) ,  Carpenter William S. (School of Natural and Social Sciences, University of Gloucestershire, Cheltenham, UK) ,  Hlustik-Smith Estelle (School of Natural and Social Sciences, University of Gloucestershire, Cheltenham, UK) ,  Reed Matt (School of Natural and Social Sciences, University of Gloucestershire, Cheltenham, UK) ,  Goodenough Anne E. (School of Natural and Social Sciences, University of Gloucestershire, Cheltenham, UK)
資料名： Methods in Ecology and Evolution  (Methods in Ecology and Evolution)
巻： 9  号： 11  ページ： 2194-2205  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2682A  ISSN： 2041-210X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ソーシャルメディアはデータ収集のためのユニークな機会を提供する。社会的メディアポストの遡及的分析は地震学,政治的科学および公共リスク認知研究において使用されてきたが,生態学的研究において広く使われていない。現在,そのようなデータが生態学的状況において有効でロバストであるか否かの評価はない。著者らは,3つの全国的な英国の生態学的現象に関連する用語のために,Twitter(マイクロブログサイト)を探索するために,「Twitterマイニング」法を用いた。秋の家のクモの目撃;そして,スターリング雑音除去。Twitter採掘データが信頼性があり,特定の生態学的質問を答えるのに適している程度を決定するために,集められたデータを分析し,同じ期間の市民科学者によって収集された主要データに基づく3つの公表された研究の知見と直接比較し,時間的生態学的パターンを定量化するためのロバスト性を証明した。以前に公表された研究と国家規模でのTwitter-mineデータの解析の間には,wingedアリ出現の時間的パターンに著しい類似性があった。これはまた,家のクモの目撃に対する事例であった。空間データは利用可能ではなかったが,Twitter採掘データの分析は3つの研究からほとんどの空間的知見を再現することができ,住宅クモの性比率のようなベースライン生態学的知見も複製できた。Twitter採掘が成功しなかった場所は,特定の質問と試験仮説に答えた。そこで,muringed行動開始のためのwingedや試験捕食や気象仮説に及ぼす微小生息地の影響を明らかにすることはできず,生態学的データを得るためには,生態学的データを用いることが有用であることを示唆した。また,生態学的データを用いた場合には利用者の行動を理解する必要があることを示唆した。Copyright 2018 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 基準線 ,  気象 ,  *データ収集 ,  生息場所 ,  *生態学 ,  類似性 ,  ロバスト性 ,  採掘 ,  雑音除去 ,  信頼性 ,  英国
準シソーラス用語： 捕食行動 ,  リスク認知 ,  ソーシャルメディア ,  分類群 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： 住宅のクモクモ ,  フェノロジー ,  ソーシャルメディア ,  空間生態学 ,  スターリングのmum ,  Twitter鉱山 ,  有翼

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  計算機網  (JC03000K) ,  自然語処理  (JE06000L)

タイトルに関連する用語 (9件)： データ収集 ,  Twitter ,  可能性 ,  試験 ,  分類 ,  生態 ,  研究 ,  機会 ,  評価