Geri Dön

Using twitter for situational awareness after an earthquake: The roles of text categorization and location information

Deprem sonrası durumsal farkındalık için twıtter kullanımı: Metin kategorizasyonunun ve konum bilgisinin rolü

  1. Tez No: 676580
  2. Yazar: NAZMİYE ELİGÜZEL
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. CİHAN ÇETİNKAYA, PROF. DR. TÜRKAY DERELİ
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Gaziantep Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Endüstri Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 215

Özet

Acil durumlarda, Twitter kritik bilgileri yaymak için kullanılan önemli bir platformdur. Twitter kullanımı ile birlikte belge sayısının hızla artması metin sınıflandırmasını önemli bir duruma getirmiştir. Ek olarak, afetzedelerin ihtiyaçlarına (kurtarma, psikolojik yardım vb.) cevap verebilmek için konumlarının bilinmesi oldukça önemlidir. Bu tezin ana katkısı, depremle ilgili tweetleri kullanarak metin sınıflandırmasına ve konum bilgilerine yeni bir yaklaşım getirmektir. Nihai hedef, verimli ve etkili afet yönetimine ulaşmak için depremle ilgili kapsamlı tweet analizleri yapmaktır. Öncelikle deprem yönetiminde Twitter lokasyon verilerinin önemi, lokasyona özgü tweetler kullanılarak ortaya konulmuştur. İkinci olarak, önemli konuları ve bu konuların etrafındaki kümelenmiş tweetleri göstermek için ilk kez Twitter veri seti üzerinde kapasite kısıtsız p-medyan problemi uygulanmıştır. Kapasite kısıtsız p-medyan problemini çözmek için, gizli dirichlet ayırımı aracılığıyla elde edilen bir benzerlik matrisi kullanılarak, yeni bir hibrit genetik yarasa algoritması geliştirilmiştir. Üçüncü olarak, deprem ile ilgili tweetlere bir anlam atfetmek için, bu tweetlerden konum gibi adlandırılmış varlıkları çıkarma işlemi, tekrarlayan sinir ağı tabanlı yaklaşımlarla birlikte adlandırılmış varlık tanıma araçlarının kullanılması ile elde edilmiştir. Son olarak, önemli konuların lokasyonlara göre dağılımını göstermek için çekirdek yoğunluğu tahmini metodu kullanılmıştır. Önerilen yeni yaklaşımlar, Nepal depreminin Twitter veri setini analiz etmek için uygulanmıştır. Sonuç olarak, bu tez, olası bir deprem durumunda, kapsamlı bir deprem yönetimi sağlamak için Twitter'den faydalı bilgiler çıkarmaya odaklanmıştır.

Özet (Çeviri)

Twitter is an important platform to disseminate critical information for emergencies. Text categorization became a significant concept due to the rapid increase in the number of documents along with Twitter usage. In addition, it is important to know the location of the victims to respond to their needs, such as rescue operations, psychological assistance, and so on. The primary contribution of this thesis is that, it is a novel approach for text categorization and location information harvesting from earthquake-related tweets. The ultimate goal is to conduct sophisticated earthquake-related tweet analyses to achieve efficient and effective disaster management. Firstly, importance of location data in earthquake management is demonstrated by using location-specific tweets. Secondly, an uncapacitated p-median problem (UPMP) on Twitter data-set is applied to demonstrate important topics and related clustered tweets. To solve the UPMP problem, a novel hybrid genetic bat algorithm (HGBA) is introduced by using a similarity (distance) matrix gathered by the latent dirichlet allocation (LDA). Thirdly, to extract named entities such as location from tweets, named entity recognition tools in conjunction with recurrent neural network (RNN)-based approaches are used to ascribe a meaning to tweets in earthquake situations. Finally, Kernel density estimation (KDE) is used to identify hotspots based on important topics in each location. The proposed novel approaches are applied to analyze the Twitter data-set of the Nepal earthquake. All in all, this thesis focuses on extracting useful information from Twitter in case of an earthquake due to provide comprehensive earthquake management.

Benzer Tezler

  1. Classification of the effects of natural disasters on structures through social media posts with machine learning methods

    Sosyal medya paylaşımları üzerinden doğal afetlerin yapılar üzerindeki etkilerinin makine öğrenmesi yöntemleri ile sınıflandırılması

    UTKU SÜSOY

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDokuz Eylül Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÖZLEM AKTAŞ

  2. Effects of negative digital firestorms related to social issues on brand marketing

    Sosyal değerlere ilişkin negatif firestorm'ların marka pazarlamasına etkisi

    GİZEM ÖZKAYNAK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    İşletmeBahçeşehir Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ELİF YOLBULAN

  3. Analysis of gdpr notification emails sent by blockchain service providers and developers and sentiment analysis of tweets about gdpr notification emails

    Blockchaın hizmet sağlayıcıları ve geliştiricileri tarafından gönderilen gdpr bildirim e-postalarının analizi ve gdpr bildirim e-postalarına ilişkin tweetlerin duygu analizi

    FATMA EMÜL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara Yıldırım Beyazıt Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHAMMED ABDULLAH BÜLBÜL

  4. Detecting malicious tweets in twitter using runtime monitoring with hidden information

    Başlık çevirisi yok

    ABDULLAH YILMAZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Savunma ve Savunma TeknolojileriThe Naval Postgraduate School

    Dr. DORON DRUSINSKY

    Dr. MAN-TAK SHING

  5. A novel framework for disaster resilient smart cities: Using big data analytics

    Afete dayanıklı akıllı şehırler için özgun bir çerceve: Büyük veri analitiği kullanımı

    SYED ATTIQUE SHAH

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Coğrafi Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. DURSUN ZAFER ŞEKER