Using social media for sub-event detection during disasters

AbstractSocial media platforms have become fundamental tools for sharing information during natural disasters or catastrophic events. This paper presents SEDOM-DD (Sub-Events Detection on sOcial Media During Disasters), a new method that analyzes user posts to discover sub-events that occurred after a disaster (e.g., collapsed buildings, broken gas pipes, floods). SEDOM-DD has been evaluated with datasets of different sizes that contain real posts from social media related to different natural disasters (e.g., earthquakes, floods and hurricanes). Starting from such data, we generated synthetic datasets with different features, such as different percentages of relevant posts and/or geotagged posts. Experiments performed on both real and synthetic datasets showed that SEDOM-DD is able to identify sub-events with high accuracy. For example, with a percentage of relevant posts of 80% and geotagged posts of 15%, our method detects the sub-events and their areas with an accuracy of 85%, revealing the high accuracy and effectiveness of the proposed approach

The myth of reproducibility : a review of event tracking evaluations on Twitter

Event tracking literature based on Twitter does not have a state-of-the-art. What it does have is a plethora of manual evaluation methodologies and inventive automatic alternatives: incomparable and irreproducible studies incongruous with the idea of a state-of-the-art. Many researchers blame Twitter's data sharing policy for the lack of common datasets and a universal ground truth–for the lack of reproducibility–but many other issues stem from the conscious decisions of those same researchers. In this paper, we present the most comprehensive review yet on event tracking literature's evaluations on Twitter. We explore the challenges of manual experiments, the insufficiencies of automatic analyses and the misguided notions on reproducibility. Crucially, we discredit the widely-held belief that reusing tweet datasets could induce reproducibility. We reveal how tweet datasets self-sanitize over time; how spam and noise become unavailable at much higher rates than legitimate content, rendering downloaded datasets incomparable with the original. Nevertheless, we argue that Twitter's policy can be a hindrance without being an insurmountable barrier, and propose how the research community can make its evaluations more reproducible. A state-of-the-art remains attainable for event tracking research.peer-reviewe

Neural approaches to sequence labeling for information extraction

Een belangrijk aspect binnen artificiële intelligentie (AI) is het interpreteren van menselijke taal uitgedrukt in tekstuele (geschreven) vorm: natural Language processing (NLP) is belangrijk gezien tekstuele informatie nuttig is voor veel toepassingen. Toch is het verstaan ervan (zogenaamde natural Language understanding, (NLU) een uitdaging, gezien de ongestructureerde vorm van tekst, waarvan de betekenis vaak dubbelzinnig en contextafhankelijk is. In dit proefschrift introduceren we oplossingen voor tekortkomingen van gerelateerd werk bij het behandelen van fundamentele taken in natuurlijke taalverwerking, zoals named entity recognition (i.e. het identificeren van de entiteiten die in een zin voorkomen) en relatie-extractie (het identificeren van relaties tussen entiteiten). Vertrekkend van een specifiek probleem (met name het identificeren van de structuur van een huis aan de hand van een tekstueel zoekertje), bouwen we stapsgewijs een complete (geautomatiseerde) oplossing voor de bovengenoemde taken, op basis van neutrale netwerkarchitecturen. Onze oplossingen zijn algemeen toepasbaar op verschillende toepassingsdomeinen en talen. We beschouwen daarnaast ook de taak van het identificeren van relevante gebeurtenissen tijdens een evenement (bv. een doelpunt tijdens een voetbalwedstrijd), in informatiestromen op Twitter. Meer bepaald formuleren we dit probleem als het labelen van woord sequenties (vergelijkbaar met named entity recognition), waarbij we de chronologische relatie tussen opeenvolgende tweets benutten

An Optimization Approach for Sub-event Detection and Summarization in Twitter

International audienc