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J-GLOBAL ID：202102249549704419   整理番号：21A0170327

自然災害におけるソーシャルメディア応答の分析【JST・京大機械翻訳】

Analysing Social Media Responses in Natural Disaster

著者 (2件)： Satija Tanu (Computer Science and Engineering Department, NIT, Agartala, India) ,  Kar Nirmalya (Computer Science and Engineering Department, NIT, Agartala, India)
資料名： Communications in Computer and Information Science  (Communications in Computer and Information Science)
巻： 1358  ページ： 96-107  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5071A  ISSN： 1865-0929  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 自然災害は地球が免疫されていない自然の wである。ハリケーン,低気圧,地震,マッドリド,洪水,山火事,火山噴火,および極端な干ばつやモンスーンのような気象事象のような自然災害は,何年も人間文明を襲っている。しかし,人間活動による地球温暖化と気候変動により,それらの頻度は増加するようである。これらの事象は人類の正常な機能を破壊し,数千の死亡とインフラストラクチャへの損傷をもたらす。自然災害の後流において,通信の方法はすべて下降し,そして,そこに stし,そして,援助を必要とする人々と通信する方法はない。しかし,今日の時代における技術の進歩と社会メディアの使用の増大により,この問題を解決できる。今日の人々は社会メディアに対して非常に活発である。自然災害が衝突するとき,FacebookとTwitterのようなサイトは非常に有用である。本論文では,これらのソーシャルメディアサイトがインドにおける自然災害中および後でどのように有用であるかを探求した。ツイッターマイニングは,人々が,災害の st area地域を伝えて,彼らのために寄付する人々をコミュニケーションし,支援するために,Kerala洪水2018およびAmphan Cycone2020のような災害の後流において,ツイッターを使用する方法を見つけるのに用いた。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 伴流 ,  洪水 ,  気象 ,  地球 ,  地震 ,  ヒト ,  干ばつ ,  ハリケーン ,  噴火活動 ,  モンスーン ,  *自然災害 ,  インフラストラクチャー ,  地球温暖化
準シソーラス用語： *ソーシャルメディア ,  ツイッター , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： ソーシャルメディア ,  Twitter鉱山 ,  Kerala洪水2018 ,  機械学習 ,  Amphanサイクロン2020

分類 (2件)： 自然災害  (RA02030M) ,  気候学,気候変動  (DC05140T)

タイトルに関連する用語 (4件)： 自然災害 ,  ソーシャルメディア ,  応答 ,  分析