Twitter 数据分析：伊兹密尔地震案例
计算与语言
2022-12-06 v1 人工智能
机器学习
摘要
土耳其位于断层线上，经常发生不同规模的地震。灾害期间亟需获取实时信息的有效解决方案。我们可以利用社交媒体洞察公众舆论。该洞察可用于公共关系与灾害管理。本研究分析了 2020 年 10 月发生的伊兹密尔地震相关 Twitter 帖子。我们探究该分析能否用于及时进行社会推断。数据挖掘与自然语言处理（NLP）方法用于此分析。NLP 用于情感分析与主题建模。潜在狄利克雷分配（LDA）算法用于主题建模。我们使用基于 Transformers 架构的双向编码器表示来自 Transformer（BERT）模型进行情感分析。结果表明，用户分享了善意祝愿，并旨在为震后发起的援助活动做出贡献。用户希望由主管机构与组织听到其声音。所提方法有效运作。文中亦讨论了未来研究。
引用
@article{arxiv.2212.01453,
title = {Twitter Data Analysis: Izmir Earthquake Case},
author = {Özgür Agrali and Hakan Sökün and Enis Karaarslan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2212.01453},
year = {2022}
}