利用大型公共数据预测群体行为
社会与信息网络
2014-02-12 v1 物理与社会
摘要
随着公共信息在当今网络上变得广泛可获取和共享，对于公民和非国家行为者（如大型抗议和网络行动主义）的群体行动可以获得更深入的洞察。我们展示了基于从全球 7 种语言的超过 300,000 个开放内容网络来源（ ranging from 主流媒体到政府出版物再到博客和社交媒体）收集的公共数据，在此类行动发生之前预测其发生、具体时间框架和地点的努力。利用自然语言处理，从内容中提取事件信息，如事件类型、涉及哪些实体及其角色、情感和语气，以及所讨论事件的发生时间范围。关于未来日期的 Twitter 声明被证明特别具有指示性。我们特别考虑了 2013 年埃及政变的情况。该研究验证并量化了这样一个普遍直觉：社交媒体数据（超越主流新闻来源）能够预测重大事件。
引用
@article{arxiv.1402.2308,
title = {Predicting Crowd Behavior with Big Public Data},
author = {Nathan Kallus},
journal= {arXiv preprint arXiv:1402.2308},
year = {2014}
}