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J-GLOBAL ID：202202263993111291   整理番号：22A1059217

自然災害の管理:マイクロブログデータからの行動可能な洞察【JST・京大機械翻訳】

Managing a natural disaster: actionable insights from microblog data

著者 (3件)： Mukherjee Shubhadeep (Operations Management & Decision Science, Xaviers Institute of Management, Bhubaneswar, India) ,  Kumar Rahul (Information Systems, Indian Institute of Management Sambalpur, IIM Sambalpur, Sambalpur, India) ,  Bala Pradip Kumar (Information Systems, Indian Institute of Management Ranchi, IIM Ranchi, Ranchi, India)
資料名： Journal of Decision Systems  (Journal of Decision Systems)
巻： 31  号： 1-2  ページ： 134-149  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5946A  ISSN： 1246-0125  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ソーシャルメディアメッセージボードは,質量緊急/災害時の情報の重要な情報源となり,適切な人間行動をもたらす。コミュニケーションのための政府による非折畳み危機とソーシャルメディア採用に関する情報を共有するためのTwitterのようなプラットフォームの利用は,丸災害管理戦略の開発において関心が高まっている。社会的メディア利用予測子として人間-形質をモデル化するための学術的研究は存在するが,人間行動の予測子としてソーシャルメディアを用いることに関する精巧な仕事は稀である。本論文は,適切な情報を識別することを目的とし,人々が一般的で,人間の関与を誘引する,言語学的および主題的特徴を,非地球的言語学的および主題的特徴に伝えることを目指す。本研究は,インド亜大陸における過去10年間の災害に基づいている。著者らは,災害中に人気のあるツイートを作る特徴を同定するために,計算知能を適用した。本研究は,災害における人間行動を誘引するツイート人気が,ソーシャルメディア上の通信スタイルによって影響されることを示唆する。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 予測技法 ,  言語 ,  言語学 ,  情報源 ,  データ ,  地球 ,  デコンボリューション ,  自然言語処理 ,  人工知能 ,  通信 ,  *自然災害 ,  情報メディア ,  機械学習
準シソーラス用語： 予測子 ,  ソーシャルメディア ,  ツイッター ,  ビッグデータ ,  災害管理 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 災害管理 ,  大量救急 ,  機械学習 ,  自然言語処理 ,  流行管理 ,  ビッグデータ

分類 (2件)： 自然災害  (RA02030M) ,  その他の情報処理  (JE15050M)

タイトルに関連する用語 (4件)： 自然災害 ,  マイクロブログ ,  行動 ,  洞察