Platsbaserade sociala nätverk, som Twitter, kan ge kritisk insikt och information för katastrofinsatser, enligt ny forskning från University of Alberta forskare.

Att använda en maskininlärningsalgoritm för att klassificera tweets efter innehåll, region och sentiment, Forskare undersökte tweets som skickades i Florida 2017 under orkanen Irma, när mer än sex miljoner människor evakuerades.

"Vi visade att platsinformation inbäddad i tweets kan vara användbar för att få ytterligare insikter om policyrelevant innehåll, sa Darcy Reynard, en U av en Ph.D. kandidat och huvudförfattare på studien.

"Informationen kan användas för att utveckla policy både under och efter katastrofer. Processen har sannolikheten att öka responsnoggrannheten och underlätta effektiva resursallokeringsbeslut under och efter en katastrof."

Twitter tillhandahåller realtidsdata om upplevelserna för dem som direkt drabbats av en katastrof.

Studien visade att längre tweets var mer benägna att inkludera användbara sentimentbaserade, eller känslomässigt, innehåll. Mer populära tweets var mindre benägna att innehålla användbar information om katastrofen, och negativa känslor uttrycktes oftare i områden med unga familjer.

"Forskning med platsbaserade sociala nätverk, som Twitter, har en extra fördel jämfört med andra sociala medieplattformar eftersom tweets kan innehålla en geospatial komponent, ", sa Reynard. "Detta tillåter oss att identifiera en användares plats vid den tidpunkt då tweeten skapades så att forskare inte bara kan analysera vilka ämnen som diskuteras, men också där de diskuteras."

Studien, "Utnyttja kraften i maskininlärning:Kan Twitter-data vara användbara för att vägleda resursallokeringsbeslut under en naturkatastrof?" publicerades i Transportforskning Del D:Transport och miljö .