Журнал теоретических и вычислительных наук
Открытый доступ

Абстрактный

Социальное зондирование и аналитика больших данных: от управления катастрофами до общественного здравоохранения

Чжэньлун Ли

Быстро возникающие катастрофы, к которым часто трудно подготовиться и на которые трудно отреагировать, делают управление стихийными бедствиями сложной задачей во всем мире. Традиционные методы сбора данных, такие как дистанционное зондирование и полевые исследования, часто не обеспечивают своевременной информации во время или сразу после стихийных бедствий. Социальное зондирование позволяет всем гражданам стать частью большой сенсорной сети, которая является недорогой, более полной и всегда транслирует информацию о ситуационной осведомленности. Однако данные, собранные с помощью социального зондирования (например, твиты), часто являются массивными, неоднородными, шумными и ненадежными с некоторых точек зрения. В совокупности эти проблемы представляют собой серьезную проблему для полного использования социального зондирования для принятия решений по управлению стихийными бедствиями в экстремальных условиях. В этом докладе рассказывается о наших последних усилиях по использованию социального зондирования и аналитики больших данных для поддержки управления стихийными бедствиями. Используя примеры из реального мира, в этом докладе определяются основные проблемы использования больших данных социального зондирования для управления стихийными бедствиями и представляются наши решения. Наконец, обсуждается пример исследования использования данных социальных сетей для отслеживания перемещения населения во время пандемии COVID-19, чтобы продемонстрировать, как социальное зондирование и аналитика больших данных могут использоваться в исследованиях общественного здравоохранения.