借助 HERMES 获取更优社会危机数据：面向应急管理的混合感知系统
人机交互
2024-12-13 v2 计算机与社会
机器学习
摘要
卷入大规模突发事件的人们越来越多地在在线社交网络（OSNs）中发布信息丰富的内容，从而充当分布式且具韧性的“人类传感器”网络。在本工作中，我们提出 HERMES，一个旨在丰富灾难发生后 OSN 用户自发披露信息的系统。HERMES 利用一种称为混合感知的混合数据采集策略以及最先进的人工智能（AI）技术。在真实世界突发事件中的评估证明，HERMES 能够提升：（i）可用损害信息的数量；（ii）检索地理信息的密度（最高 7 倍）与多样性（最高 18 倍）；（iii）地理覆盖率（最高 30%）与粒度。
引用
@article{arxiv.1912.02182,
title = {Towards better social crisis data with HERMES: Hybrid sensing for EmeRgency ManagEment System},
author = {Marco Avvenuti and Salvatore Bellomo and Stefano Cresci and Leonardo Nizzoli and Maurizio Tesconi},
journal= {arXiv preprint arXiv:1912.02182},
year = {2024}
}
备注
Postprint of the article published in the Pervasive and Mobile Computing journal. Please, cite accordingly