Data från sociala medier uppfattas i allt högre grad som alternativa källor till offentliga attitydundersökningar på grund av mängden tillgängliga data som är tidsstämplade och (ibland) exakt lokaliserade. Sådana data kan mineras för att ge planerare, marknadsförare och forskare användbar information om aktiviteter och åsikter över tid och rum. I sin råa form är dock textdata fortfarande svåra att analysera på ett sammanhängande sätt och Twitterströmmar utgör särskilda tolkningsutmaningar eftersom de är begränsade till endast 140 tecken. Detta papper utforskar användningen av en oövervakad inlärningsalgoritm för att klassificera geo-taggade Tweets från Inner London inspelade under typiska vardagar under hela 2013 till ett litet antal grupper, efter omfattande textrengöring tekniker. Vår klassificering identifierar 20 distinkta och tolkande ämnesgrupperingar, som representerar viktiga typer av Tweets, från att beskriva aktiviteter eller informella samtal mellan användare, till användning av check-in applets. Vår motivering är att använda klassificeringen för att visa hur typ av innehåll som publiceras på Twitter varierar beroende på platsers och användares egenskaper. Ämnen och attityder som uttrycks genom tweets har visat sig variera avsevärt mellan Londons inre delar och med tiden på dagen. Vissa observerade variationer i beteendet på Twitter kan tillskrivas de demografiska och socioekonomiska särdragen hos användarna, men plats och lokal verksamhet kan också ha ett betydande inflytande. På det hela taget befanns klassificeringen utgöra ett värdefullt ramverk för att undersöka innehållet i och täckningen av Twitteranvändning i Inner London.
Lansley och Longley REF klassificerar geo-taggade tweets från Inner London för att identifiera kluster av ämnen över rum och tid med hjälp av ämnesmodellering.
The geography of Twitter topics in London
{'venue': 'Comput. Environ. Urban Syst.', 'journal': 'Comput. Environ. Urban Syst.', 'mag_field_of_study': ['Geography', 'Computer Science']}