Plattformar för sociala medier tillhandahåller aktiva kommunikationskanaler under masskonvergens och nödsituationer såsom katastrofer orsakade av naturkatastrofer. Som ett resultat av detta kan förstahandssvar, beslutsfattare och allmänheten använda denna information för att få insikt i situationen allteftersom den utvecklas. I synnerhet många sociala medier meddelanden som kommuniceras under nödsituationer förmedlar aktuell, handlingsbar information. Behandling av sociala medier meddelanden för att få sådan information, dock innebär att lösa flera utmaningar, inklusive: tolkning korta och informella meddelanden, hantering av information överbelastning, och prioritera olika typer av information som finns i meddelanden. Dessa utmaningar kan kartläggas till klassisk information bearbetning som filtrering, klassificering, rankning, aggregering, utvinning och sammanfattning. Vi kartlägger state of the art om beräkningsmetoder för att bearbeta sociala medier meddelanden och belyser både deras bidrag och brister. Dessutom undersöker vi deras särdrag och undersöker metodiskt en rad viktiga underproblem som sträcker sig från upptäckt av händelser till skapande av genomförbara och användbara sammanfattningar. Forskningen har hittills i stor utsträckning tagit fram metoder för att extrahera information om situationsmedvetenhet från sociala medier. I den här undersökningen tar vi upp dessa olika tillvägagångssätt och belyser deras fördelar och tillkortakommanden. Vi avslutar med forskningsutmaningar som går utöver situationsmedvetenhet, och börjar titta på stöd till beslutsfattande och samordning av krisinsatser.
Ett antal system har utvecklats för att klassificera, extrahera och sammanfatta krisrelevant information från sociala medier; för en detaljerad undersökning se REF.
Processing Social Media Messages in Mass Emergency: A Survey
{'venue': 'CSUR', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}