4,022 research outputs found
Temporal and Spatial Evolution and Influencing Factors of Public Sentiment in Natural Disasters—A Case Study of Typhoon Haiyan
The public’s attitudes, emotions, and opinions reflect the state of society to a certain extent. Understanding the state and trends of public sentiment and effectively guiding the direction of sentiment are essential for maintaining social stability during disasters. Social media data have become the most effective resource for studying public sentiment. The TextBlob tool is used to calculate the sentiment value of tweets, and this research analyzed the public’s sentiment state during Typhoon Haiyan, used the biterm topic model (BTM) to classify topics, explored the changing process of public discussion topics at different stages during the disaster, and analyzed the differences in people’s discussion content under different sentiments. We also analyzed the spatial pattern of sentiment and quantitatively explored the influencing factors of the sentiment spatial differences. The results showed that the overall public sentiment during Typhoon Haiyan tended to be positive, that compared with positive tweets, negative tweets contained more serious disaster information and more urgent demand information, and that the number of tweets, population, and the proportion of the young and middle-aged populations were the dominant factors in the sentiment spatial differences
Quantifying the Effect of Sentiment on Information Diffusion in Social Media
Social media have become the main vehicle of information production and
consumption online. Millions of users every day log on their Facebook or
Twitter accounts to get updates and news, read about their topics of interest,
and become exposed to new opportunities and interactions. Although recent
studies suggest that the contents users produce will affect the emotions of
their readers, we still lack a rigorous understanding of the role and effects
of contents sentiment on the dynamics of information diffusion. This work aims
at quantifying the effect of sentiment on information diffusion, to understand:
(i) whether positive conversations spread faster and/or broader than negative
ones (or vice-versa); (ii) what kind of emotions are more typical of popular
conversations on social media; and, (iii) what type of sentiment is expressed
in conversations characterized by different temporal dynamics. Our findings
show that, at the level of contents, negative messages spread faster than
positive ones, but positive ones reach larger audiences, suggesting that people
are more inclined to share and favorite positive contents, the so-called
positive bias. As for the entire conversations, we highlight how different
temporal dynamics exhibit different sentiment patterns: for example, positive
sentiment builds up for highly-anticipated events, while unexpected events are
mainly characterized by negative sentiment. Our contribution is a milestone to
understand how the emotions expressed in short texts affect their spreading in
online social ecosystems, and may help to craft effective policies and
strategies for content generation and diffusion.Comment: 10 pages, 5 figure
Event Detection and Tracking Detection of Dangerous Events on Social Media
Online social media platforms have become essential tools for communication and information exchange in our lives. It is used for connecting with people and sharing information.
This phenomenon has been intensively studied in the past decade to investigate users’ sentiments for different scenarios and purposes. As the technology advanced and popularity
increased, it led to the use of different terms referring to similar topics which often result in
confusion. We study such trends and intend to propose a uniform solution that deals with
the subject clearly. We gather all these ambiguous terms under the umbrella of the most
recent and popular terms to reach a concise verdict. Many events have been addressed
in recent works that cover only specific types and domains of events. For the sake of
keeping things simple and practical, the events that are extreme, negative, and dangerous
are grouped under the name Dangerous Events (DE). These dangerous events are further
divided into three main categories of action-based, scenario-based, and sentiments-based
dangerous events to specify their characteristics. We then propose deep-learning-based
models to detect events that are dangerous in nature. The deep-learning models that include BERT, RoBERTa, and XLNet provide valuable results that can effectively help solve
the issue of detecting dangerous events using various dimensions. Even though the models
perform well, the main constraint of fewer available event datasets and lower quality of
certain events data affects the performance of these models can be tackled by handling
the issue accordingly.As plataformas online de redes sociais tornaram-se ferramentas essenciais para a comunicação, conexão com outros, e troca de informação nas nossas vidas. Este fenómeno
tem sido intensamente estudado na última década para investigar os sentimentos dos utilizadores em diferentes cenários e para vários propósitos. Contudo, a utilização dos meios
de comunicação social tornou-se mais complexa e num fenómeno mais vasto devido ao
envolvimento de múltiplos intervenientes, tais como empresas, grupos e outras organizações. À medida que a tecnologia avançou e a popularidade aumentou, a utilização de
termos diferentes referentes a tópicos semelhantes gerou confusão. Por outras palavras, os
modelos são treinados segundo a informação de termos e âmbitos específicos. Portanto, a
padronização é imperativa. O objetivo deste trabalho é unir os diferentes termos utilizados
em termos mais abrangentes e padronizados. O perigo pode ser uma ameaça como violência social, desastres naturais, danos intelectuais ou comunitários, contágio, agitação social,
perda económica, ou apenas a difusão de ideologias odiosas e violentas. Estudamos estes
diferentes eventos e classificamos-los em tópicos para que a ténica de deteção baseada em
tópicos possa ser concebida e integrada sob o termo Evento Perigosos (DE). Consequentemente, definimos o termo proposto “Eventos Perigosos” (Dangerous Events) e dividimo-lo
em três categorias principais de modo a especificar as suas características. Sendo estes
denominados Eventos Perigosos, Eventos Perigosos de nível superior, e Eventos Perigosos
de nível inferior. O conjunto de dados MAVEN foi utilizado para a obtenção de conjuntos
de dados para realizar a experiência. Estes conjuntos de dados são filtrados manualmente
com base no tipo de eventos para separar eventos perigosos de eventos gerais. Os modelos
de transformação BERT, RoBERTa, e XLNet foram utilizados para classificar dados de
texto consoante a respetiva categoria de Eventos Perigosos. Os resultados demonstraram
que o desempenho do BERT é superior a outros modelos e pode ser eficazmente utilizado
para a tarefa de deteção de Eventos Perigosos. Salienta-se que a abordagem de divisão
dos conjuntos de dados aumentou significativamente o desempenho dos modelos.
Existem diversos métodos propostos para a deteção de eventos. A deteção destes eventos
(ED) são maioritariamente classificados na categoria de supervisonado e não supervisionados, como demonstrado nos metódos supervisionados, estão incluidos support vector
machine (SVM), Conditional random field (CRF), Decision tree (DT), Naive Bayes (NB),
entre outros. Enquanto a categoria de não supervisionados inclui Query-based, Statisticalbased, Probabilistic-based, Clustering-based e Graph-based. Estas são as duas abordagens
em uso na deteção de eventos e são denonimados de document-pivot and feature-pivot. A
diferença entre estas abordagens é na sua maioria a clustering approach, a forma como
os documentos são utilizados para caracterizar vetores, e a similaridade métrica utilizada
para identificar se dois documentos correspondem ao mesmo evento ou não. Além da
deteção de eventos, a previsão de eventos é um problema importante mas complicado
que engloba diversas dimensões. Muitos destes eventos são difíceis de prever antes de
se tornarem visíveis e ocorrerem. Como um exemplo, é impossível antecipar catástrofes
naturais, sendo apenas detetáveis após o seu acontecimento. Existe um número limitado
de recursos em ternos de conjuntos de dados de eventos. ACE 2005, MAVEN, EVIN são alguns dos exemplos de conjuntos de dados disponíveis para a deteção de evnetos.
Os trabalhos recentes demonstraram que os Transformer-based pre-trained models (PTMs)
são capazes de alcançar desempenho de última geração em várias tarefas de NLP. Estes
modelos são pré-treinados em grandes quantidades de texto. Aprendem incorporações
para as palavras da língua ou representações de vetores de modo a que as palavras que se
relacionem se agrupen no espaço vectorial. Um total de três transformadores diferentes,
nomeadamente BERT, RoBERTa, e XLNet, será utilizado para conduzir a experiência e
tirar a conclusão através da comparação destes modelos.
Os modelos baseados em transformação (Transformer-based) estão em total sintonia utilizando uma divisão de 70,30 dos conjuntos de dados para fins de formação e teste/validação.
A sintonização do hiperparâmetro inclui 10 epochs, 16 batch size, e o optimizador AdamW
com taxa de aprendizagem 2e-5 para BERT e RoBERTa e 3e-5 para XLNet. Para eventos
perigosos, o BERT fornece 60%, o RoBERTa 59 enquanto a XLNet fornece apenas 54%
de precisão geral. Para as outras experiências de configuração de eventos de alto nível, o
BERT e a XLNet dão 71% e 70% de desempenho com RoBERTa em relação aos outros
modelos com 74% de precisão. Enquanto para o DE baseado em acções, DE baseado em
cenários, e DE baseado em sentimentos, o BERT dá 62%, 85%, e 81% respetivamente;
RoBERTa com 61%, 83%, e 71%; a XLNet com 52%, 81%, e 77% de precisão.
Existe a necessidade de clarificar a ambiguidade entre os diferentes trabalhos que abordam
problemas similares utilizando termos diferentes. A ideia proposta de referir acontecimentos especifícos como eventos perigosos torna mais fácil a abordagem do problema em
questão. No entanto, a escassez de conjunto de dados de eventos limita o desempenho dos
modelos e o progresso na deteção das tarefas. A disponibilidade de uma maior quantidade
de informação relacionada com eventos perigosos pode melhorar o desempenho do modelo
existente. É evidente que o uso de modelos de aprendizagem profunda, tais como como
BERT, RoBERTa, e XLNet, pode ajudar a detetar e classificar eventos perigosos de forma
eficiente. Tem sido evidente que a utilização de modelos de aprendizagem profunda, tais
como BERT, RoBERTa, e XLNet, pode ajudar a detetar e classificar eventos perigosos
de forma eficiente. Em geral, o BERT tem um desempenho superior ao do RoBERTa e
XLNet na detecção de eventos perigosos. É igualmente importante rastrear os eventos
após a sua detecção. Por conseguinte, para trabalhos futuros, propõe-se a implementação
das técnicas que lidam com o espaço e o tempo, a fim de monitorizar a sua emergência
com o tempo
Machine Learning Methods for Evaluating Public Crisis: Meta-Analysis
This study examines machine learning methods used in crisis management.
Analyzing detected patterns from a crisis involves the collection and
evaluation of historical or near-real-time datasets through automated means.
This paper utilized the meta-review method to analyze scientific literature
that utilized machine learning techniques to evaluate human actions during
crises. Selected studies were condensed into themes and emerging trends using a
systematic literature evaluation of published works accessed from three
scholarly databases. Results show that data from social media was prominent in
the evaluated articles with 27% usage, followed by disaster management, health
(COVID) and crisis informatics, amongst many other themes. Additionally, the
supervised machine learning method, with an application of 69% across the
board, was predominant. The classification technique stood out among other
machine learning tasks with 41% usage. The algorithms that played major roles
were the Support Vector Machine, Neural Networks, Naive Bayes, and Random
Forest, with 23%, 16%, 15%, and 12% contributions, respectively
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