インドネシアにおける自然災害に関する世論のクラスタリング：DBSCANおよびK-Medoidsアルゴリズムを用いて

要約 自然災害は、地震、津波、火山の噴火、洪水、トルネード、土砂崩れなど、自然によって引き起こされるイベントや一連のイベントによって引き起こされる災害である。これらの自然災害の中には、共感、悲しみ、批判など、ソーシャルメディアにおける意見を形成する多くの公衆の注目を集めたものがある。一般に使用される最も人気のあるソーシャルメディアの1つはTwitterである。Twitterユーザーによって書かれた意見はツイートと呼ばれる。ツイートのコレクションは、テキストマイニングというデータマイニング技術を用いて情報を取得するために処理できる。この研究では、ノイズを含むアプリケーションのための密度ベースの空間クラスタリング（DBSCAN）アルゴリズムとK-Medoidsが使用された。この研究の結果、DBSCANが最良のアルゴリズムであることが示され、シルエットインデックス（SI）の妥当性は0.9140であり、RapidMiner Studioでの平均実行時間は83.40秒である。一方、K-Medoidsアルゴリズムはシルエットインデックス（SI）の妥当性が0.2259であり、RapidMiner Studioでの平均実行時間は849.93秒である。「地震」という言葉の頻度はポジティブカテゴリーで支配的であり、「災害」という言葉はネガティブカテゴリーで支配的であり、「洪水と地震」という言葉はネガティブカテゴリーで支配的である。