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J-GLOBAL ID：202102236881199986   整理番号：21A2820509

高速ポストクライシスツィッターデータ収集,フィルタリングおよび可視化のためのパイプライン【JST・京大機械翻訳】

A Pipeline for Rapid Post-Crisis Twitter Data Acquisition, Filtering and Visualization

著者 (2件)： Kejriwal Mayank ,  Gu Yao
資料名： Technologies (Web)  (Technologies (Web))
巻： 7  号： 2  ページ： 33  発行年： 2019年 
JST資料番号： U7284A  ISSN： 2227-7080  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 短報  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： Twitterのようなソーシャルメディアプラットフォームに関するデータの即時アベイラビリティと機械学習とデータ管理技術の進歩により,リアルタイム危機情報学は,過去10年間,プロリクティブ研究領域として浮上している。現在,いくつかのベンチマークが利用可能であるが,特に,CrisisLexのようなポータルでは,今までに取り組まれていない重要な実用的問題は,危機の即時直後のTwitter APIのような自由,公的に利用可能なストリームからのデータの急速取得,ベンチマークおよび視覚探査である。本論文では,Twitter APIからの即時事後データ収集,キュレーションおよび関連性フィルタリングを容易にするためのそのようなパイプラインを提示した。パイプラインは最小教師つきであり,アクティブ学習フレームワークとともに,データ前処理と高速テキスト埋込みの賢明な混合を含む特徴工学の必要性を緩和した。著者らは,2017年のLas Vegas射撃の即時のマチントにおける数百万のツイートを収集し,分析するために使用された最近の事例研究を記述することにより,パイプラインの有用性を説明した。Copyright 2021 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： 視覚 ,  情報科学 ,  データ管理 ,  *フィルタリング ,  *可視化 ,  アベイラビリティ ,  事例研究 ,  *データ収集 ,  ベンチマーク ,  機械学習
準シソーラス用語： 能動学習 ,  ポータルサイト ,  ソーシャルメディア ,  ツイッター ,  データ前処理 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (11件)： data acquisition ,  social web ,  twitter ,  crisis informatics ,  case study ,  Las Vegas shootings ,  fastText ,  active learning ,  data preprocessing ,  visualization ,  embeddings

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  自然災害  (RA02030M)

引用文献 (58件)：

• Palen, L.; Anderson, K.M. Crisis informatics-New data for extraordinary times. Science 2016, 353, 224-225.
• Olteanu, A.; Castillo, C.; Diaz, F.; Vieweg, S. CrisisLex: A Lexicon for Collecting and Filtering Microblogged Communications in Crises. In Proceedings of the Eighth International AAAI Conference on Weblogs and Social Media (ICWSM), Ann Arbor, MI, USA, 1-4 June 2014.
• Anderson, K.M.; Aydin, A.A.; Barrenechea, M.; Cardenas, A.; Hakeem, M.; Jambi, S. Design Challenges/Solutions for Environments Supporting the Analysis of Social Media Data in Crisis Informatics Research. In Proceedings of the 48th Hawaii International Conference on System Sciences, Kauai, HI, USA, 5-8 January 2015; pp. 163-172.
• Vieweg, S.; Hughes, A.L.; Starbird, K.; Palen, L. Microblogging during two natural hazards events: What twitter may contribute to situational awareness. In Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems, Atlanta, GA, USA, 10-15 April 2010; pp. 1079-1088.
• Sakaki, T.; Okazaki, M.; Matsuo, Y. Earthquake shakes Twitter users: real-time event detection by social sensors. In Proceedings of the 19th International Conference on World Wide Web, Raleigh, NC, USA, 26-30 April 2010; pp. 851-860.

タイトルに関連する用語 (4件)： 収集 ,  フィルタリング ,  可視化 ,  パイプライン