Att förutse storskaliga samhällshändelser som civila oroligheter, sjukdomsutbrott och val är ett viktigt och utmanande problem. Ur mänskliga analytikers och beslutsfattares perspektiv måste prognosalgoritmer inte bara göra korrekta förutsägelser utan också tillhandahålla stödjande bevis, t.ex. de orsaksfaktorer som är relaterade till händelse av intresse. Vi utvecklar en ny inlärningsbaserad metod baserad på flera instanser som tillsammans tar itu med problemet med att identifiera evidensbaserade prekursorer och prognostiserade händelser i framtiden. Särskilt med tanke på en samling strömmande nyhetsartiklar från flera källor utvecklar vi ett inhägnat lärande för flera instanser för att förutse viktiga samhällshändelser som t.ex. protester. Med hjälp av data från tre länder i Latinamerika visar vi hur vår strategi konsekvent kan identifiera nyhetsartiklar som betraktas som prekursorer till protester. Vår empiriska utvärdering visar styrkan i vårt föreslagna tillvägagångssätt att filtrera kandidatprekursorer, att förutse händelseutvecklingen med en lead time fördel och att exakt förutsäga egenskaperna hos civila oroligheter.
En ram inom ramen för ett nätverk för lärande (nMIL) har föreslagits för att förutse civila oroligheter och upptäcka prekursornyheter för dessa händelser.
Modeling Precursors for Event Forecasting via Nested Multi-Instance Learning
{'venue': "KDD '16", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}