Att upptäcka händelser från data från sociala medier har viktiga tillämpningar inom allmän säkerhet, politiska frågor och folkhälsa. Många studier har fokuserat på att upptäcka specifika eller ospecifika händelser från Twitterströmmar. Dock har inte mycket uppmärksamhet ägnats åt att upptäcka förändringar, och deras inverkan, i online-samtal relaterade till en händelse. Vi föreslår metoder för att upptäcka sådana förändringar, med hjälp av kluster av tidsprofiler av hashtaggar, och tre förändringspunktsdetektionsalgoritmer. Metoderna testades på två Twitter dataset: en som täcker 2014 Ottawa skytte händelse, och en som täcker Sotji vinter OS. Vi jämför vår strategi med en baslinje som består av att upptäcka förändringar från råa tal i konversationen. Vi visar att vår metod ger stora vinster i förändringsdetektionsnoggrannheten på båda dataseten.
REF utvärderade prestandan hos algoritmer för bytespunktdetektering med hjälp av hashtaggars temporalprofiler och tweets frekvens på två twitterdatauppsättningar.
Detecting Changes in Twitter Streams using Temporal Clusters of Hashtags.
{'venue': 'NEWS@ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}