Abstract Det ständigt växande antalet människor som använder Twitter gör det till en värdefull källa till aktuell information. Att upptäcka händelser i Twitter är dock en svår uppgift, eftersom tweets som rapporterar intressanta händelser överväldigas av en stor mängd tweets om orelaterade ämnen. Befintliga metoder fokuserar på textinnehåll i tweets och ignorerar den sociala aspekten av Twitter. I detta dokument föreslår vi MABED (mention-anomallybased Event Detection), en ny statistisk metod som enbart bygger på tweets och utnyttjar skapandet av dynamiska länkar (dvs. nämner) att användare infogar i tweets för att upptäcka betydande händelser och uppskatta omfattningen av deras inverkan på publiken. MABED skiljer sig också från litteraturen genom att den dynamiskt uppskattar den tidsperiod under vilken varje händelse diskuteras, snarare än att anta en fördefinierad fast varaktighet för alla händelser. Experimenten vi genomförde på både engelska och franska Twitter-data visar att det omnämnande-anomaly-baserade tillvägagångssättet leder till mer exakt händelsedetektering och förbättrad robusthet i närvaro av bullriga Twitter-innehåll. Kvalitativt sett finner vi att MABED hjälper till med tolkningen av upptäckta händelser genom att tillhandahålla tydliga textbeskrivningar och exakta tidsbeskrivningar. Vi visar också hur MABED kan hjälpa till att förstå användarnas intresse. Dessutom beskriver vi tre visualiseringar som är utformade för att gynna en effektiv undersökning av de upptäckta händelserna.
REF utvecklade MABED, en omnämnande-anomaly-baserad metod för händelsedetektering i Twitter.
Event detection, tracking, and visualization in Twitter: a mention-anomaly-based approach
{'venue': 'Social Network Analysis and Mining, vol. 5, iss. 1, 2015', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}