Araştırmacılar, sosyal medya gönderilerinin kriz anlarında insan hareketleri için erken uyarı sağlayıp sağlayamayacağını inceledi. Çalışma EPJ Data Science dergisinde yayımlandı ve amaç çatışma ve felaketler sırasında insanların ne zaman ve nereye hareket edeceğini tahmin eden araçların geliştirilmesine katkı sağlamaktı. İncelemede X (eski adıyla Twitter) üzerinde üç dilde neredeyse 2 milyon gönderi kullanıldı.
Üç vaka çalışması ele alındı: Ukrayna (10.6 milyon kişi, 2022 işgali sonrası yerinden edildi), Sudan (Nisan 2023'te patlak veren iç savaş sonrası yaklaşık 12.8 milyon kişi) ve Venezuela (çoklu ekonomik krizler sonucu yaklaşık 7 milyon kişi). Araştırmacılar farklı analiz yöntemlerini karşılaştırdı ve olumlu/olumsuz/nötr şeklindeki duygu durumu etiketlerinin, sevinç veya korku gibi ayrışmış duygu etiketlerinden daha güvenilir bir erken gösterge olduğunu buldu. Bu özellikle sınır ötesi hareketlerin zamanlaması ve hacmi için geçerliydi.
Ayrıca ekip, önceden eğitilmiş dil modellerinin en etkili erken uyarıyı sağladığını tespit etti; bu modeller derin öğrenme ile büyük metin verileri üzerinde eğitiliyor. Marahrens yöntemin çatışma ortamlarında (Ukrayna örneği) daha iyi performans gösterdiğini, daha yavaş gelişen ekonomik krizlerde (Venezuela örneği) ise daha az iyi olduğunu söylüyor. Araştırmacılar sosyal medya analizinin yanlış alarma yol açabileceğini ve en iyi kullanımının diğer geleneksel göstergeler ve saha raporları ile birlikte erken uyarı olarak kullanmak olduğunu vurguluyor.
Gelecekteki çalışmalar için öneriler arasında duygu ve duygu durumu ilişkisini daha iyi anlamak, daha fazla dili otomatik çeviri ile kapsamak ve diğer sosyal medya ağlarından veri eklemek yer alıyor. Çalışma National Science Foundation ve Georgetown University’nin Massive Data Institute tarafından fonlandı.
Zor kelimeler
- erken uyarı — tehlike veya olay hakkında önceden bilgi veren sistem
- çatışma — silahlı veya şiddet içeren anlaşmazlık durumu
- yerinden edilmek — insanların zorla yaşadıkları yerleri terk etmesiyerinden edildi
- duygu durumu — bir kişinin o anda hissettiği genel duygu hali
- dil modeli — metinleri anlamak için eğitilmiş yapay zeka programıdil modellerinin
- derin öğrenme — büyük veriyle karmaşık örüntüleri öğrenme yöntemi
- yanlış alarm — gerçekte tehlike yokken verilen yanlış uyarıyanlış alarma
- saha raporu — olay bölgesinden gelen gözlem ve bilgi raporusaha raporları
İpucu: Türkçe metni okurken veya ses kaydını dinlerken, vurgulanan kelimelerin üzerine gel, odaklan ya da dokun; anında kısa tanımlar görünür.
Tartışma soruları
- Sosyal medya analizlerinin erken uyarı amacıyla kullanılması hangi faydaları ve hangi riskleri beraberinde getirebilir? Örnek verin.
- Duygu durumu etiketlerinin sınırlılıkları neler olabilir? Bu etiketler saha raporlarıyla nasıl tamamlanabilir?
- Araştırma daha fazla dili otomatik çeviri ile kapsama öneriyor. Bu öneriyi uygulamanın zorlukları ve potansiyel yararları nelerdir?
İlgili makaleler
Manyetik Rezonansta (MRI) Yeni Fiziksel Model
Rice Üniversitesi ve Oak Ridge Ulusal Laboratuvarı araştırmacıları, moleküler hareketleri MRI sinyalleriyle ilişkilendiren fizik tabanlı bir model geliştirdi. Çalışma The Journal of Chemical Physics dergisinde yayımlandı ve kod açık kaynak verildi.
Günlük duygular gündelik yaratıcılığı etkiliyor
University of Georgia ekibi, üniversite öğrencilerinin günlük raporlarını inceleyerek olumlu duygular ile yaratıcılık arasında karşılıklı bir ilişki buldu. Özerklik, yetkin hissetme ve iyi ilişkiler gündelik yaratıcılığı destekleyebiliyor.