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La información de las microblogging en redes sociales se ha aplicado a la gestión de situaciones de emergencia tras desastres. En particular, estos blogs contienen mucha información sobre la percepción pública de los desastres. Sin embargo, la recolección y el uso efectivo de información sobre desastres de microblogs todavía representa un desafío significativo. En este documento, se establece un método de detección de distribución espacial utilizando información de emergencia basada en la intensidad de urgencia de los microblogs y análisis de autocorrelación espacial. Además, se aplica un clasificador de red neuronal convolucional a nivel de caracteres para la clasificación de microblogs con el fin de explorar el proceso de cambio espaciotemporal de la información de rescate de emergencia. Los resultados del estudio de caso del terremoto de Jiuzhaigou (Sichuan, China) demuestran que diferentes tipos de información de emergencia exhiben diferentes características de variación temporal. Además, el análisis de autocorrelación espacial basado en el grado de urgencia del texto puede excluir las influencias de distribución espacial desigual del número de usuarios de microblogs y determinar con precisión el nivel de urgencia de la situación. Además, los métodos de clasificación y análisis espaciotemporal combinados en este estudio pueden extraer de manera efectiva la información de emergencia requerida, permitiéndonos entender los cambios espaciotemporales de la información de emergencia. Nuestro estudio puede servir como referencia para aplicaciones de información de microblog en el campo de la actividad de rescate de emergencia.
Xing et al. (Martes,) estudiaron esta cuestión.
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