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Soziale Medien sind eine reichhaltige Datenquelle zur Analyse der sozialen Auswirkungen von Gefahrenprozessen und menschlichem Verhalten in Katastrophensituationen; sie werden von Rettungsorganisationen zur Koordination und von lokalen Behörden zur Verbreitung offizieller Informationen genutzt. In diesem Papier schlagen wir eine Methode für das Data Mining in Twitter vor, um Nachrichten zu einem Ereignis abzurufen. Wir beschreiben einen automatisierten Prozess zur Sammlung von Hashtags, die stark mit dem Ereignis verbunden sind und spezifisch nur dafür gelten. Wir vergleichen unsere Methode mit bestehenden stichwortbasierten Methoden und beweisen, dass Hashtags gute Marker für die Trennung ähnlicher, gleichzeitiger Vorfälle sind; daher haben die abgerufenen Nachrichten eine höhere Relevanz. Die Methode nutzt Katastrophendatenbanken, um den Standort eines Ereignisses zu finden und das Auswirkungengebiet zu schätzen. Die vorgeschlagene Methode kann auch angepasst werden, um Nachrichten über andere Arten von Ereignissen mit bekanntem Standort abzurufen, wie Unruhen, Festivals und Ausstellungen.
Murzintcev et al. (Mi,) haben diese Frage untersucht.