Учёные проверяли, могут ли сообщения в социальных сетях предупреждать о массовых перемещениях людей. Работа опубликована в EPJ Data Science и направлена на улучшение инструментов прогноза в конфликтах и при стихийных бедствиях.
В исследовании проанализировали почти 2 миллиона сообщений в X (ранее Twitter) на трёх языках. Рассматривали три случая: Украина (10.6 миллиона перемещённых), Судан (приблизительно 12.8 миллиона) и Венесуэла (около 7 миллионов).
Авторы обнаружили, что метки сентимента дают более надёжный сигнал, чем метки эмоций. Предварительно обученные языковые модели давали лучшее раннее предупреждение. Метод полезен как первый сигнал и должен сочетаться с традиционными данными.
Сложные слова
- анализ — Изучение информации или данных.анализы
- перемещение — Движение или переход людей.переместились, перемещениями
- ситуация — Определенные условия или обстоятельства.ситуациях
- чувства — То, что мы ощущаем или переживаем.эмоции
- предсказать — Узнать о будущем заранее.
- исследование — Изучение или анализ чего-то нового.
Подсказка: наведите, сфокусируйтесь или нажмите на выделенные слова, чтобы увидеть краткие определения прямо во время чтения или прослушивания.
Вопросы для обсуждения
- Как чувства людей влияют на их действия в кризисах?
- Почему важно следить за перемещениями людей?
- Как можно улучшить гуманитарную помощь с помощью анализа данных?
Похожие статьи
Уязвимость VillainNet в самоуправляемых автомобилях
Исследователи обнаружили уязвимость в AI «суперсетях», которая позволяет скрыть «заднюю дверь» в подсети. При выборе такой подсети она активируется и может захватить управление автомобилем, поэтому учёные призывают усилить защиту.
Танзания борется с бешенством через вакцинацию собак
Бешенство в Танзании остаётся серьёзной угрозой: около 1,500 человек умирают ежегодно, а полный курс PEP стоит US$100. Массовая вакцинация собак и подход «One Health» помогают сокращать случаи и стремятся устранить смертельные исходы к 2030 году.