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J-GLOBAL ID：202002249044398440   整理番号：20A2552809

交通管理システム設計のためのソーシャルメディアデータ使用の有効性【JST・京大機械翻訳】

The Efficacy of Using Social Media Data for Designing Traffic Management Systems

著者 (2件)： Noaeen Mohammad (University of Calgary,Department of Electrical and Computer Engineering,Canada) ,  Far Behrouz H. (University of Calgary,Department of Electrical and Computer Engineering,Canada)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： CrowdRE  ページ： 11-17  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 開発プロセスの異なる段階の間のユーザの入力が,システムの文脈とユーザのニーズの変化に迅速かつ漸増するのを助ける,動的および反応性システムの開発の文脈で長い間認識されてきた。開発輸送管理システムのデータと通信集約的な性質を考えると,ソーシャルメディアデータの利用は,タイムリーで直接的な方法でニーズと経験の動的収集のための新しい経路を提供する。本論文では,どのように社会メディアデータが都市交通管理システムをサポートできるかを探査する。この目的のために,Twitterデータに関する重み付き有限状態変換器(WFST),自然言語処理(NLP),および深層ニューラルネットワーク(DNN)を用いて,手動定性分析と自動情報抽出の両方を含む混合法研究を行った。著者らは,カナダの交通情報を利用して,政府とソフトウェア開発チームを,レバレッジの人々の入力により,交通管理システムを設計し,開発する際の意思決定を支援できる,問題と関連情報を探り出すために,ツイッタからのカナダの交通情報を利用する。データ三角測量も用いて,Google傾向や科学的材料のような他のデータソースに対する結果を比較する。著者らは,Twitter上のレイユーザによる自己申告トラフィック情報が,交通管理システムを特徴づけるための貴重な情報源であることを発見した。さらに,交通管理システムの文脈における理論ベース出版は,交通推定,制御,および予測を助けることができるが,これらのシステムの文脈敏感側面を特徴付けるのは不十分であることを見出した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 意思決定 ,  *管理システム ,  *システム設計 ,  情報源 ,  都市交通 ,  有限状態機械 ,  三角測量 ,  交通情報 ,  定性分析 ,  自然言語処理 ,  通信 ,  ソフトウェア開発
準シソーラス用語： Google ,  *ソーシャルメディア ,  ツイッター , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 交通 ,  管理システム ,  設計 ,  ソーシャルメディア ,  有効性