Abstract-Den explosiva tillväxten i sociala nätverk innehåll tyder på att den största "sensor nätverk" ännu kan vara mänsklig. Genom att utvidga modellen för deltagandeanalys utforskas möjligheterna att använda sociala nätverk som sensornätverk, vilket ger upphov till ett intressant och tillförlitligt sensorproblem. I detta problem representeras individer av sensorer (datakällor) som ibland gör observationer om den fysiska världen. Dessa observationer kan vara sanna eller falska, och därför betraktas som binära påståenden. Det tillförlitliga sensorproblemet är att fastställa riktigheten av rapporterade observationer. Ur ett nätverkat förnimmelseperspektiv är det som gör denna analysproblemformulering annorlunda att, när det gäller mänskliga deltagare, inte bara tillförlitligheten hos källor som vanligtvis är okända, utan också den ursprungliga data härkomsten kan vara osäker. Enskilda personer kan rapportera synpunkter från andra som sina egna. Bidraget från detta dokument ligger i att utveckla en modell som tar hänsyn till effekten av sådant informationsutbyte på den analytiska grunden för tillförlitlig analys, och inbädda det i ett verktyg som kallas Apollo som använder Twitter som ett "sensornätverk" för att observera händelser i den fysiska världen. Utvärdering, med hjälp av Twitter-baserade fallstudier, visar god överensstämmelse mellan observationer som bedöms vara korrekta av Apollo och grundsanning.
Detta beslut träder i kraft dagen efter det att det har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. REF föreslår Apollo att fastställa riktigheten av rapporterade observationer i sociala medier, med beaktande av både källtillförlitlighet och korrelationer.
Using humans as sensors: An estimation-theoretic perspective
{'venue': 'IPSN-14 Proceedings of the 13th International Symposium on Information Processing in Sensor Networks', 'journal': 'IPSN-14 Proceedings of the 13th International Symposium on Information Processing in Sensor Networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}