Nghiên cứu trên EPJ Data Science xem liệu dữ liệu kỹ thuật số từ mạng xã hội có thể cung cấp tín hiệu sớm về dòng di cư trong các cuộc khủng hoảng. Mục tiêu là cải tiến công cụ dự đoán khi và ở đâu người dân sẽ di chuyển, vì dữ liệu truyền thống như khảo sát thường khó thu thập trong khủng hoảng di cư cưỡng bức.
Nhóm phân tích gần 2 triệu bài đăng trên X và ba trường hợp: Ukraine (10.6 triệu người di dời sau cuộc xâm lược năm 2022), Sudan (khoảng 12.8 triệu người di dời sau nội chiến bắt đầu tháng 4 năm 2023) và Venezuela (khoảng 7 triệu người di dời do khủng hoảng kinh tế).
Họ phát hiện nhãn cảm xúc tổng quát là tín hiệu đáng tin cậy hơn nhãn cảm xúc cụ thể để dự đoán thời điểm di chuyển, trong khi nhãn cụ thể hữu ích cho dự báo khối lượng và thời điểm vượt biên. Các mô hình ngôn ngữ được huấn luyện trước là công cụ cảnh báo sớm hiệu quả nhất. Nhóm cảnh báo phân tích mạng xã hội có thể gây báo động sai và nên dùng cùng dữ liệu truyền thống.
Từ khó
- khủng hoảng — Tình trạng nguy hiểm, khó khăn lớn.
- phản ứng — Hành động trả lời lại một sự kiện.
- gia tăng — Trở nên lớn hơn, nhiều hơn.
- cảm xúc — Cảm giác hoặc phản ứng tâm lý của con người.
- phân tích — Xem xét kỹ lưỡng để hiểu điều gì đó.phân tích này
Mẹo: di chuột, dùng phím Tab hoặc chạm vào các từ được tô sáng trong bài để xem định nghĩa nhanh ngay khi bạn đọc hoặc nghe.
Câu hỏi thảo luận
- Bạn nghĩ thế nào về tầm quan trọng của cảm xúc trong khủng hoảng?
- Làm thế nào phân tích mạng xã hội có thể cải thiện phản ứng nhân đạo?
- Bạn có tin rằng công cụ mới luôn chính xác trong các tình huống khẩn cấp không?
Bài viết liên quan
Công cụ AI giúp người không tự kỷ hiểu cách giao tiếp của người tự kỷ
Các nhà nghiên cứu tại Đại học Tufts phát triển NeuroBridge, một công cụ dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn để giúp người không tự kỷ hiểu khác biệt giao tiếp của người tự kỷ. Công cụ đã được thử nghiệm và nhóm có kế hoạch mở rộng và đánh giá.
