Katastrofinsatser har börjat integrera sociala medier som en källa till snabbt banbrytande information för att förstå behoven hos människor som drabbats av de många kriser som inträffar runt om i världen. Dessa organ letar efter tweets från den region som drabbats av krisen för att få de senaste uppdateringarna av statusen för den drabbade regionen. Men bara 1 % av alla tweets är "geotackade" med explicit platsinformation. Första responders förlorar värdefull information eftersom de inte kan bedöma ursprunget till många av de tweets de samlar in. I detta arbete försöker vi identifiera icke-geotagerade tweets som har sitt ursprung i krisregionen. I detta avseende tar vi upp tre frågor: 1) finns det en skillnad mellan språket för tweets som har sitt ursprung i en krisregion och tweets som har sitt ursprung utanför regionen, 2) vilka språkliga mönster kan användas för att skilja mellan tweets inom regionen och tweets utanför regionen, och 3) för icke-geotagerade tweets, kan vi automatiskt identifiera dem som har sitt ursprung i krisregionen i realtid?
Andra använder språkliga funktioner för att identifiera det geografiska ursprunget för icke-geotangerade tweets, för att identifiera tweets som kommer från regioner som genomgår en kris eller kris.
Finding Eyewitness Tweets During Crises
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'History']}