Προηγμένες τεχνικές και αλγόριθμοι για συλλογή, ανάλυση και οπτικοποίηση χωροχρονικών δεδομένων από κοινωνικά δίκτυα

During the past decade, the social media evolution has grown to become an essential part of our lives, producing an incredible amount of user-generated and voluntarily contributed content, about people's everyday activities, thoughts and interests.Besides the intent of the users and the platforms, we believe that the information residing within these streaming datasets can be useful in other contexts as well, such as enriching collections and gazetteers, providing real-time notifications and alerts, identifying trends and providing academia and industry with valuable on-the-ground knowledge.To this end, this thesis focuses on exploring the potentials of these datasets by designing and implementing advanced algorithms and data structures to extract, analyze and visualize data and information from the social media traffic. Throughout this dissertation we describe several cases of using social media data to solve different problems, or enhance existing solutions.The cases studied include: (i) locating and describing geospatial features, (ii) integrating geospatial content from several sources, (iii) providing multidimensional interactive and interconnected summaries of social media traffic, (iv) enhancing event detection by suggesting a methodology to rank events based on their spatial footprint, and (v) linking together places using people's activities.Our extensive work is accompanied by a series of experiments and examples. The lessons learnt allow us to generalize and modularize the workflow pattern discovered in all our previous efforts, which benefits any future work.Κατά τη διάρκεια της τελευταίας δεκαετίας, τα διαδικτυακά κοινωνικά δίκτυα εξελίχθηκαν και πλέον αποτελούν ένα αναπόσπαστο κομμάτι της καθημερινότητάς μας, παράγοντας παράλληλα, ένα τεράστιο όγκο δεδομένων που δημοσιεύεται εθελοντικά από τους ίδιους τους χρήστες. Το περιεχόμενο αυτό περιλαμβάνει τις δραστηριότητες, σκέψεις, και ιδέες των χρηστών του, και αποτελεί μια πολύ χρήσιμη πηγή δεδομένων.Εκτός από την πρόθεση των ίδιων των κοινωνικών δικτύων, και το κίνητρο που ωθεί τους χρήστες να δημοσιεύουν εθελοντικά περιεχόμενο, οι πληροφορίες που μπορούν να ανακτηθούν από εκτεταμένη ανάλυση και εξόρυξη αυτών των δεδομένων, δύναται να χρησιμοποιηθούν και για άλλες εφαρμογές, όπως για τον εμπλουτισμό συλλογών σημείων ενδιαφέροντος, για ειδοποιήσεις συμβάντων όπως αυτά εξελίσσονται, καθώς και παροχή πολύτιμης και άμεσης ανταπόκρισης για διάφορα γεγονότα.Στη διατριβή αυτή εξερευνούμε τις προοπτικές που έχουν αυτές οι συλλογές δεδομένων να χρησιμοποιηθούν για τους προαναφερόμενους σκοπούς. Για την ανάλυσή μας σχεδιάζουμε και υλοποιούμε αλγόριθμους και δομές δεδομένων για μεθοδευμένη και βελτιστοποιημένη συλλογή, ανάλυση και οπτικοποίηση πληροφοριών ανακτώμενων από πλατφόρμες κοινωνικής δικτύωσης. Περιγράφοντας μια σειρά από προβλήματα και προτεινόμενες λύσεις, αποδεικνύουμε την χρησιμότητα των μεθόδων μας.Τα προβλήματα που περιγράφουμε επιγραμματικά είναι: (α) εντοπισμός και περιγραφή γεοχωρικών οντοτήτων, (β) ενοποίηση συλλογών σημείων ενδιαφέροντος, (γ) παροχή πολυδιάστατων και διασυνδεδεμένων περιλήψεων για μεγάλες συλλογές δεδομένων από κοινωνικά δίκτυα (δ) αναγνώριση συμβάντων από παρακολούθηση ροών δεδομένων και κατηγοριοποίηση με βάση το γεωγραφικό τους αποτύπωμα, και (ε) ανάλυση των μετακινήσεων των χρηστών για ανακάλυψη μοτίβων κίνησης που συνδέουν διάφορες τοποθεσίες μεταξύ τους.Η ανάλυση μας στα παραπάνω προβλήματα, συνοδεύεται από εκτεταμένα παραδείγματα και πειράματα που μετρούν την αποδοτικότητα των προτεινόμενων αλγορίθμων. Τέλος, η εμπειρία που αποκτήθηκε από την ενασχόληση με τα προαναφερθέντα προβλήματα, γενικεύεται και παρουσιάζεται σαν γενική μεθοδολογία, μαζί με συμπεράσματα και κατευθύνσεις για μελλοντικές εργασίες

Zika in Twitter: Temporal Variations of Locations, Actors, and Concepts

Background: The recent Zika outbreak witnessed the disease evolving from a regional health concern to a global epidemic. During this process, different communities across the globe became involved in Twitter, discussing the disease and key issues associated with it. This paper presents a study of this discussion in Twitter, at the nexus of location, actors, and concepts. Objective: Our objective in this study was to demonstrate the significance of 3 types of events: location related, actor related, and concept related, for understanding how a public health emergency of international concern plays out in social media, and Twitter in particular. Accordingly, the study contributes to research efforts toward gaining insights on the mechanisms that drive participation, contributions, and interaction in this social media platform during a disease outbreak. Methods: We collected 6,249,626 tweets referring to the Zika outbreak over a period of 12 weeks early in the outbreak (December 2015 through March 2016). We analyzed this data corpus in terms of its geographical footprint, the actors participating in the discourse, and emerging concepts associated with the issue. Data were visualized and evaluated with spatiotemporal and network analysis tools to capture the evolution of interest on the topic and to reveal connections between locations, actors, and concepts in the form of interaction networks. Results: The spatiotemporal analysis of Twitter contributions reflects the spread of interest in Zika from its original hotspot in South America to North America and then across the globe. The Centers for Disease Control and World Health Organization had a prominent presence in social media discussions. Tweets about pregnancy and abortion increased as more information about this emerging infectious disease was presented to the public and public figures became involved in this. Conclusions: The results of this study show the utility of analyzing temporal variations in the analytic triad of locations, actors, and concepts. This contributes to advancing our understanding of social media discourse during a public health emergency of international concer