Sammanfattning av denna webbsida: Twitter har sedan starten spelat en viktig roll i verkliga händelser – särskilt i efterdyningarna av katastrofer och katastrofer – och har i allt högre grad blivit den första kontaktpunkten för användare som vill tillhandahålla eller söka information om sådana situationer. Användningen av Twitter i katastrofhantering och katastrofhantering öppnar vägar för forskning om olika aspekter av Twitters datakvalitet, användbarhet och trovärdighet. En verklig utmaning som har väckt stor uppmärksamhet i Twitters forskningsgemenskap finns i lokaliseringen av twitterdata. Med tanke på att mindre än 2 % av tweets är geotaggade, hitta lokalisering inference metoder som kan gå utöver geotagging förmåga är utan tvekan det prioriterade forskningsområdet. Detta gäller särskilt i fråga om katastrofinsatser, där rumsliga aspekter av information spelar en viktig roll. I detta dokument introduceras en multi-elemental lokalisering inference metod som sätter geotagging åt sidan och försöker förutsäga platsen för tweets genom att utnyttja de andra inneboende bifogade dataelement. I detta avseende beaktas textinnehåll, användares profilplats och märkning, som de viktigaste lokaliseringsrelaterade elementen. Plats-namn klasser i tre granularity nivåer definieras och används för att slå upp platsreferenser från platsen-associerade element. Den inferred platsen för den finaste granular nivå tilldelas en tweet, baserat på en ny plats tilldelning regel. Den plats som tilldelats av lokaliseringsslutprocessen anses vara den slutliga platsen för en tweet, och jämförs med de geotaggade koordinaterna som studiens grundsanning. Resultaten visar att denna metod framgångsrikt kan dra slutsatsen att 87 % av tweetsen är placerad vid det genomsnittliga avståndsfelet på 12,2 km och medianavståndsfelet på 4,5 km, vilket är en betydande förbättring jämfört med nuvarande metoder som kan förutsäga platsen med mycket större avståndsfel eller vid en stadsupplösning i bästa fall.
I REF infördes en metod för att förutsäga lokaliseringen av tweets genom att utnyttja textinnehåll, plats för användarprofil och platsmärkning.
A Multi-Element Approach to Location Inference of Twitter: A Case for Emergency Response
{'venue': 'ISPRS Int. J. Geo-Information', 'journal': 'ISPRS Int. J. Geo-Information', 'mag_field_of_study': ['Geography', 'Computer Science']}