Social sensing of floods in the UK.
Social sensing of floods in the UK.
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DOI：
10.1371/journal.pone.0189327
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发表时间：
2018
期刊：
影响因子：
3.7
通讯作者：
Williams HTP
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Arthur R;Boulton CA;Shotton H;Williams HTP
“社会感知”是一种众包形式，涉及对数字通信的系统分析，以检测现实世界的事件。在这里，我们考虑使用社会感知观察自然灾害。特别是，我们提出了一个案例研究，使用数据从一个流行的社交媒体平台（Twitter）来检测和定位洪水事件在英国。为了提高数据质量，我们对数据应用了一些过滤器（时区，简单的文本过滤器和朴素贝叶斯“相关性”过滤器）。然后，我们使用用户配置文件和消息文本中的地名来推断推文的位置。这两个步骤删除了大多数不相关的tweet，并产生了数量级更多的定位tweet比我们依靠地理标记的数据。我们证明了高分辨率的洪水社会感知是可行的，我们可以使用Twitter产生高质量的历史和实时洪水地图。
“Social sensing” is a form of crowd-sourcing that involves systematic analysis of digital communications to detect real-world events. Here we consider the use of social sensing for observing natural hazards. In particular, we present a case study that uses data from a popular social media platform (Twitter) to detect and locate flood events in the UK. In order to improve data quality we apply a number of filters (timezone, simple text filters and a naive Bayes ‘relevance’ filter) to the data. We then use place names in the user profile and message text to infer the location of the tweets. These two steps remove most of the irrelevant tweets and yield orders of magnitude more located tweets than we have by relying on geo-tagged data. We demonstrate that high resolution social sensing of floods is feasible and we can produce high-quality historical and real-time maps of floods using Twitter.
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影响因子：
3.7
作者：
Tkachenko N;Jarvis S;Procter R
通讯作者：
Procter R
DOI：
10.1016/j.gloenvcha.2014.11.003
发表时间：
2015-01-01
影响因子：
8.9
作者：
Kirilenko, Andrei P.;Molodtsova, Tatiana;Stepchenkova, Svetlana O.
通讯作者：
Stepchenkova, Svetlana O.
DOI：
10.1073/pnas.1203882109
发表时间：
2012-07-17
影响因子：
11.1
作者：
Lu, Xin;Bengtsson, Linus;Holme, Petter
通讯作者：
Holme, Petter
影响因子：
7.2
作者：
Hermida, Alfred;Lewis, Seth C.;Zamith, Rodrigo
通讯作者：
Zamith, Rodrigo
影响因子：
3.7
作者：
Jiang W;Wei W;Gaertig MA;Li S;Li XJ
通讯作者：
Li XJ