Detecting local events using multiple social networking services and geographical clustering

Maximilian Schirmer, Hannes Werthner, Julia Neidhardt
2020
Tag für Tag werden wir alle Zeugen unzähliger Ereignisse, die unseren Alltag prägen. Durch die steigende Beliebtheit von digitalen, sozialen Netzwerken wurde es dabei so einfach wie nie zuvor, ebenjene Erlebnisse öffentlich mit der Welt zu teilen. In dieser Diplomarbeit wird untersucht, ob und wie derartige soziale Netzwerke als eine Art "verteilte Nachrichtenagentur" verstanden werden können. Dafür werden unterschiedliche soziale Netzwerke kombiniert und analysiert, wodurch sowohl von ihrer
more » ... lfalt, als auch von ihren jeweiligen Eigenheiten profitiert werden kann. Um die geographische Genauigkeit der erkannten Ereignisse zu gewährleisten, muss der lokale Kontext mitunter aus dem Inhalt der Nachricht selbst extrahiert werden. Im Zuge dieser Arbeit wurde ein funktionsfähiger Prototyp entwickelt, der die theoretischen Überlegungen auch praktisch implementiert und validiert. Durch die Nutzung von geographischem Clustering in Kombination mit unterschiedlichen Ansätzen aus dem Bereich des maschinellen Lernens gelingt es dadurch, auch lokal stark begrenzte Ereignisse mitunter kurz nach deren Erwähnung in sozialen Netzwerken zu erkennen.
doi:10.34726/hss.2020.51945 fatcat:gdnzlfmgt5clpglpk335gc7wgq