Under de senaste åren har analytiker börjat förverkliga principen "Medborgare som sensorer" genom att analysera mänskliga rörelser, trender och åsikter, samt förekomsten av händelser från tweets. Denna studie syftar till att använda geo-taggade tweets för att identifiera och visualisera flyktingmigrationsmönster från Mellanöstern och Nordafrika till Europa under den första vågen av flyktingar som siktade på Europa 2015, vilket orsakades av krig och politisk och ekonomisk instabilitet i dessa regioner. Fokus för denna studie ligger på undersökande dataanalys, som inkluderar extraktion och aggregering av flyktingbanan samt upptäckt av aktuella kluster längs migrationsvägar med hjälp av verktygslådan V-Analytics. Resultaten tyder på att endast ett fåtal flyktingar använder Twitter, vilket begränsar antalet utdragna resevägar till Europa. Iterativ undersökning av filterparametrar, dynamisk resultatkartläggning och innehållsanalys var avgörande för förfining av banan extraktion och klusterdetektering. Även om det är ont om data, ger hashtag-baserad aktuell klusterbildning en tydligare bild av allmänna flyktingvägar och kan hitta geografiska områden med hög tweet-verksamhet i flyktingrelaterade ämnen. Identifierade spatiotemporala kluster kan komplettera uppgifter om migrationsflöden som publicerats av internationella myndigheter och som vanligtvis finns på aggregerad (t.ex. nationell) nivå. Dokumentet avslutas med förslag för att ta itu med bristen på geo-taggade tweets för att få mer detaljerade resultat om flyktingmigrationsmönster.
Återigen, i REF, analyserar forskare beteendet hos migranter från Mellanöstern och Nordafrika till Europa genom att överväga deras kollektiva rörlighet och dess utveckling i tid.
Analyzing Refugee Migration Patterns Using Geo-tagged Tweets
{'venue': 'ISPRS Int. J. Geo-Information', 'journal': 'ISPRS Int. J. Geo-Information', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Geography']}