Araştırmacılar sosyal medya gönderilerinin krizler sırasında insan hareketleri için erken uyarı sağlayıp sağlayamayacağını araştırtı. Çalışma EPJ Data Science dergisinde yayımlandı ve X (eski adıyla Twitter) üzerinde üç dilde neredeyse 2 milyon gönderiyi inceledi. Amaç, çatışma ve felaketlerde insanların ne zaman ve nereye hareket edeceğini tahmin eden araçlar geliştirmekti.
Üç vaka ele alındı: Ukrayna (10.6 milyon kişi yerinden edildi), Sudan (12.8 milyon kişi) ve Venezuela (7 milyon kişi). Araştırmacılar farklı analiz yöntemlerini karşılaştırdı ve olumlu/olumsuz/nötr duygu durumunun, sevinç veya öfke gibi ayrı duygu etiketlerinden daha güvenilir bir gösterge olduğunu buldu. Özellikle sınır ötesi hareketlerin zamanlaması ve hacmi tahmin edilebilir oldu.
Ekip, önceden eğitilmiş dil modellerinin en etkili erken uyarıyı sağladığını tespit etti. Marahrens yöntemin çatışma ortamlarında (örneğin Ukrayna) daha iyi çalıştığını, ekonomik krizlerde (örneğin Venezuela) ise daha düşük performans gösterdiğini belirtiyor. Araştırmacılar sosyal medya analizinin yanlış alarmlar yaratabileceğini ve bunun geleneksel verilerle desteklenmesi gerektiğini vurguluyor.
Zor kelimeler
- analiz — Bir şeyi incelemek veya değerlendirmek.analizlerinin
- öngörmek — Gelecek hakkında tahminde bulunmak.
- etkili — İyi sonuçlar veren veya başarılı olan.
- veri — Bilgi veya istatistikler; araştırmalarda kullanılır.verilerini
- çalışma — Bir konuda yapılan araştırma veya inceleme.çalışmalar
- duygu — İnsanların hissettiği hisler.duygularını
- tahmin — Bir olayı önceden kestirmek.tahmin etmekte
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 kriz zamanlarındaki etkilerini nasıl değerlendiriyorsunuz?
- Sosyal medya platformlarının veri toplamadaki rolü nedir?
- Gelecekte sosyal medya analizlerinin kullanılabileceği diğer alanlar nelerdir?
İlgili makaleler
Tarihçiler yapay zekanın iş ve ekonomi etkilerini inceliyor
Tarihçiler geçmişteki teknolojik değişimlerin bugün yapay zekaya nasıl yanıt verebileceğini araştırıyor. February 10'da Matt Shumer'in X paylaşımı ve yeni araçların hızı, iş, düzenleme ve toplumsal etki üzerine endişeleri artırdı.
Bilim İnsanları İnfluenza Virüsünün Hücreye Girişini Canlı İzledi
İsviçre ve Japonya ekipleri, canlı insan hücrelerinde influenza virüsünün nasıl girdiğini yeni bir mikroskopi yöntemiyle yüksek çözünürlükte kaydetti. Yöntem canlı hücreleri yok etmiyor ve antiviral araştırmalara yol açıyor.
