应用数据科学发现伊拉克与暴力相关的社会问题
计算机与社会
2020-06-16 v1 机器学习
摘要
数据科学已被令人满意地用于发现世界多个地区的社会问题。然而，在伊拉克等国家，缺乏政府开放数据来发现这些问题。这种情况引出了以下问题：尽管伊拉克缺乏开放数据，如何应用数据科学原理来发现社会问题？如何利用可用数据在没有数据的地方进行预测？我们的贡献在于应用数据科学处理来自全球事件、语言和语调数据库 (GDELT) 的非政府大数据，以发现伊拉克特定的与暴力相关的社会问题。具体来说，我们应用了 K-最近邻、朴素贝叶斯、决策树和逻辑回归分类算法来发现以下问题：难民、人道主义援助、暴力抗议、使用火炮和坦克的战斗以及大规模杀戮。使用决策树算法发现难民危机和火炮战斗区域的结果最佳。这两类事件的准确率为 0.7629。发现难民危机位置的精确率为 0.76，召回率为 0.76，F1 分数为 0.76。此外，我们的方法发现火炮战斗位置的精确率为 0.74，召回率为 0.75，F1 分数为 0.75。
引用
@article{arxiv.2006.07980,
title = {Application of Data Science to Discover Violence-Related Issues in Iraq},
author = {Merari González and Germán H. Alférez},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.07980},
year = {2020}
}