多模式社会传感用于时空进化和自然灾害评估
Chen Yu1,2, Zhiguo Wang1
1Center for Public Security Technology, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu 610054, China.
社会传感利用人们作为灾难数据的传感器. 多模式社交媒体分析,包括图像和视频,提供比单独的文本更具动态的灾难感知.
科学领域:
- 灾害管理和社会计算
- 信息科学与技术信息科学与技术
背景情况:
- 社会传感为灾难数据收集提供了一种具有成本效益的方法,但研究主要利用了文字信息.
- 社交媒体平台上多式联网数据 (图像,视频) 的大量传播为深入分析社会传感系统提供了机会.
研究的目的:
- 提出一个分析框架,从多式联网社交媒体数据中提取与灾难相关的时空信息.
- 将灾难语义与时空数据相结合,以提高情境意识.
主要方法:
- 使用预训练的多式联络神经网络进行数据分析.
- 采用位置实体识别模型来提取时空信息.
- 综合灾难语义和时空空间数据.
主要成果:
- 多式联网社交媒体内容显示,与仅文本数据相比,在中国广东的暴雨事件中,与降雨模式的相关性更强.
- 该框架成功地提取了与灾难相关的时空信息,提供了动态的灾难感知.
结论:
- 多式联网社交媒体数据对于灾难分析和情境意识非常有价值.
- 拟议的框架为安全风险监测,预警系统,应急响应和灾难救援提供了一种可行的方法.
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