基于图像的社会感知：结合人工智能与人群从 Twitter 挖掘政策遵从指标
计算机与社会
2021-03-09 v2 社会与信息网络
摘要
社交媒体提供了大量信息，若得以恰当聚合与分析，可为政策制定者提供重要统计指标。在某些情形下，这些指标无法通过其他机制获得。例如，鉴于正在发生的 COVID-19 疫情，政府必须获取关于口罩佩戴、社交距离及其他难以度量数量的政策遵从方面的可靠数据。本文探究是否可通过聚合社交媒体所发布图像中的信息来获得此类数据。论文提出 VisualCit，一种结合图像识别技术最新进展与地理编码及众包技术的基于图像的社会感知流水线。我们的目标是发现哪些国家、以及在何种程度上人们遵循 COVID-19 相关政策指令。我们将结果与 CovidDataHub 行为追踪计划所产生的指标进行比较。初步结果表明，社交媒体图像可为政策制定者提供可靠指标。
引用
@article{arxiv.2010.03021,
title = {Image-based Social Sensing: Combining AI and the Crowd to Mine Policy-Adherence Indicators from Twitter},
author = {Virginia Negri and Dario Scuratti and Stefano Agresti and Donya Rooein and Gabriele Scalia and Amudha Ravi Shankar and Jose Luis Fernandez Marquez and Mark James Carman and Barbara Pernici},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.03021},
year = {2021}
}
备注
10 pages, 9 figures, to be published in Proceedings of ICSE Software Engineering in Society, May 2021