深度学习助力气候行动：X 平台上视觉叙事的计算机视觉分析
计算机视觉与模式识别
2025-03-13 v1 社会与信息网络
摘要
气候变化是 21 世纪最紧迫的挑战之一，在社交媒体平台上引发了广泛讨论。活动家、政策制定者和研究人员试图了解公众情绪和叙事，而在后 API 时代，获取社交媒体数据变得越来越受限。在本研究中，我们分析了 X（原 Twitter）上 2019 年分享的与气候变化相关的推文数据集，包含 73 万条推文及其共享图像。我们的方法整合了统计分析、图像分类、目标检测和情感分析，以探索气候话语中的视觉叙事。此外，我们引入了一个图形用户界面（GUI）以促进交互式数据探索。我们的发现揭示了气候传播中的关键主题，突显了图像与文本之间的情感分歧，并强调了基础模型在分析社交媒体图像方面的优势与局限。通过发布我们的代码和工具，我们旨在支持气候变迁、社交媒体与计算机视觉交叉领域的未来研究。
引用
@article{arxiv.2503.09361,
title = {Deep Learning for Climate Action: Computer Vision Analysis of Visual Narratives on X},
author = {Katharina Prasse and Marcel Kleinmann and Inken Adam and Kerstin Beckersjuergen and Andreas Edte and Jona Frroku and Timotheus Gumpp and Steffen Jung and Isaac Bravo and Stefanie Walter and Margret Keuper},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.09361},
year = {2025}
}