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J-GLOBAL ID：201802226560536039   整理番号：18A1930323

ソーシャルメディアデータに基づく事象の空間-時間発展の追跡【JST・京大機械翻訳】

Tracing the Spatial-Temporal Evolution of Events Based on Social Media Data

著者 (2件)： Zhou Xiaolu (Department of Geology and Geography, Georgia Southern University, P.O. Box 8149, Statesboro, GA 30460, USA) ,  Xu Chen (Department of Geography, University of Wyoming, 1000 E. University Ave., Laramie, WY 82071, USA)
資料名： ISPRS International Journal of Geo-Information (Web)  (ISPRS International Journal of Geo-Information (Web))
巻： 6  号： 3  ページ： 88  発行年： 2017年 
JST資料番号： U7212A  ISSN： 2220-9964  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 社会メディアデータは,都市におけるイベントフローを調査する大きな機会を提供する。これらの研究における社会的メディアデータの利点にもかかわらず,データ不均一性と大きなデータサイズは,生データからのイベントについての有用な情報を同定することを求める研究者への挑戦をもたらす。さらに,空間と時間においてイベントがどのように発達するかを捉えるために,社会的メディアポストを用いた研究はほとんどない。本論文では,機械学習と地球可視化に基づく効率的な手法を示し,イベントを同定し,これらのイベントのリアルタイムにおける開発を追跡した。著者らは,自然事象(重い降水)の時間的および空間的進化と,新しいニューヨークのCity-Washington,DC地域における社会的イベント(Pope Francisisの米国への訪問)を明らかにするための経験的研究を行った。Twitterデータ(メッセージ,著者,時間,地理的位置情報)の複数の特徴を調べることにより,本論文では,都市動力学の表現,イベントの空間時間的特性の発見,リアルタイム情報の伝達に対して,どのようにして自発的な局所知識を用いることができるかを示した。Copyright 2018 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 機械学習 ,  降水 ,  ニューヨーク州 ,  地球 ,  都市 ,  地理学 ,  可視化 ,  不均一性 ,  位置情報 ,  *時間発展
準シソーラス用語： 自然現象 ,  実時間 ,  生データ ,  *ソーシャルメディア , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： ソーシャルメディアデータ ,  地理情報システム ,  時空事象 ,  空間分析

分類 (3件)： 情報処理一般  (JE15010U) ,  その他の情報処理  (JE15050M) ,  計算機網  (JC03000K)

引用文献 (37件)：

• Statistics TU. Twitter Usage Statistics n.d. Available online: http://www.internetlivestats.com/twitter-statistics (accessed on 18 October 2015).
• Hasan, S.; Zhan, X.; Ukkusuri, S.V. (Eds.) Understanding urban human activity and mobility patterns using large-scale location-based data from online social media. In Proceedings of the 2nd ACM SIGKDD International Workshop on Urban Computing, Chicago, IL, USA, 11-14 August 2013; ACM: New York, NY, USA, 2013.
• Walther, M.; Kaisser, M. (Eds.) Geo-spatial event detection in the twitter stream. In Proceedings of the European Conference on Information Retrieval, Moscow, Russia, 24-27 March 2013; Springer: Berlin, Germany, 2013.
• Li, R.; Lei, K.H.; Khadiwala, R.; Chang, K.C.-C. (Eds.) Tedas: A twitter-based event detection and analysis system. In Proceedings of the 2012 IEEE 28th International Conference on Data Engineering, Arlington, VA, USA, 1-5 April 2012.
• Meladianos, P.; Nikolentzos, G.; Rousseau, F.; Stavrakas, Y.; Vazirgiannis, M. (Eds.) Degeneracy-based real-time sub-event detection in twitter stream. In Proceedings of the Ninth International AAAI Conference on Web and Social Media, Oxford, UK, 26-29 May 2015.

タイトルに関連する用語 (4件)： ソーシャルメディア ,  事象 ,  発展 ,  追跡