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数据分析与知识发现  2019, Vol. 3 Issue (11): 1-15     https://doi.org/10.11925/infotech.2096-3467.2019.0249
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自然灾害事件微博热点话题的时空对比分析 *
李纲,陈思菁(),毛进,谷岩松
武汉大学信息资源研究中心 武汉 430072
Spatio-Temporal Comparison of Microblog Trending Topics on Natural Disasters
Gang Li,Sijing Chen(),Jin Mao,Yansong Gu
Center for Studies of Information Resources, Wuhan University, Wuhan 430072, China
全文: PDF (3425 KB)   HTML ( 45
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

【目的】对受灾地区用户和非受灾地区用户在灾难不同时期的热点话题进行分析, 揭示和比较两类用户在宏观层面和微观层面的话题演化规律。【方法】本文结合地理标签和个人信息描述对受灾地区用户和非受灾地区用户进行自动划分; 提出一种基于主题词共现和社区发现的微博热点话题识别、测度和演化分析框架; 利用冲积图构建热点话题演化图谱; 基于态势感知理论, 比较两类用户在宏观层面和微观层面的热点话题演化规律。【结果】灾难爆发时, 受灾用户主要发布物理环境类话题, 而非受灾用户倾向于情感的表达; 灾难过后, 受灾用户主要发布情感类话题, 而非受灾用户则更倾向发布建设环境和物理环境类话题。【局限】以用户个人信息描述判断其所属地区的方法较粗糙; 话题强度的测量有进一步优化的空间。【结论】受灾用户和非受灾用户在不同时间阶段表现出不同的话题关注倾向, 灾害管理部门可以利用这种差异更高效地从社交媒体数据中识别受灾人群及其需求, 从而及时采取响应措施。

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作者相关文章
李纲
陈思菁
毛进
谷岩松
关键词 时空分析社交媒体突发事件话题识别话题演化态势感知    
Abstract

[Objective] This paper analyzes the trending topics generated by users from disaster-affected areas and those by users from non-disaster areas at different stages of a disaster, aiming to discover the evolution of topics. [Methods] Firstly, we used geo-tags and users’ profiles to decide their locations. Then, we proposed a framework based on topic-word co-occurrence and community detection to identify trending topics, calculate topic strength and analyze topic evolution. Thirdly, we used alluvial diagram to visualize the evolution of these topics. Finally, based on situational awareness theory, we compared the macro and micro-evolutionary patterns of trending topics between the two user groups. [Results] During a disaster, the affected users mainly published tweets on physical environment, while the non-affected users tended to express their emotions on Twitter. After a disaster, the affected users mainly published emotional topics, while the non-affected users posted tweets on built environment and physical environment. [Limitations] Deciding a user’s geographic location based on his/her profile might not be reliable. More research is needed to optimize the measurement of topic strength. [Conclusions] The affected and non-affected users show different topic preferences at various stages of a disaster, which helps the related agencies identify peoples in need more effectively.

Key wordsSpatio-Temporal Analysis    Social Media    Emergency    Topic Detection    Topic Evolution    Situational Awareness
收稿日期: 2019-03-05      出版日期: 2019-12-18
ZTFLH:  G203  
基金资助:*本文系国家自然科学基金重大课题“国家安全大数据综合信息集成与分析方法”(项目编号: 71790612);教育部哲学社会科学研究重大课题攻关项目“提高反恐怖主义情报信息工作能力对策研究”(项目编号: 17JZD034);国家自然科学基金青年项目“突发公共卫生事件社交媒体信息主题演化与影响力建模”(项目编号: 71603189)
通讯作者: 陈思菁     E-mail: csj16912@163.com
引用本文:   
李纲,陈思菁,毛进,谷岩松. 自然灾害事件微博热点话题的时空对比分析 *[J]. 数据分析与知识发现, 2019, 3(11): 1-15.
Gang Li,Sijing Chen,Jin Mao,Yansong Gu. Spatio-Temporal Comparison of Microblog Trending Topics on Natural Disasters. Data Analysis and Knowledge Discovery, 2019, 3(11): 1-15.
链接本文:  
https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/10.11925/infotech.2096-3467.2019.0249      或      https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/Y2019/V3/I11/1
  方法流程
  数据划分结果
  微博主题词网络及社区划分可视化
地区 时间阶段 总话题数 总微博覆盖率 热点话题 话题强度 微博数
受灾地区 灾难爆发前 7 50.17% 准备与提醒 0.2294 2 604
灾害发展 0.2106 2 108
祈福 0.1719 1 833
物资准备 0.1179 1 312
降雨 0.0954 1 135
疏散 0.0911 1 058
影响(生活) 0.0837 978
灾难爆发时 12 51.76% 洪水准备 0.2170 18 512
呼吁加入志愿者 0.1744 14 976
降雨 0.1261 10 767
祈福 0.0958 7 999
灾害发展 0.0799 6 680
救济 0.0568 4 791
为受害者募捐 0.0510 4 434
救援 0.0488 4 289
感谢 0.0485 4 319
提醒 0.0359 3 289
避难所 0.0333 2 903
影响(生活) 0.0324 2 950
灾后一周 7 54.17% 帮助 0.3526 5 641
救济 0.2199 3 208
感谢 0.1290 2 176
房屋 0.0904 1 555
总统去德州 0.0878 1 539
厄玛飓风 0.0615 1 043
洪水 0.0588 1 031
灾后第二第三周 8 56.22% 恢复与重建工作 0.2410 2 057
帮助受害者 0.2303 1 992
厄玛飓风 0.1246 1 109
感谢帮助 0.1226 1 115
救济 0.1117 950
回家 0.0625 569
恢复(生活) 0.0615 567
好人好事 0.0457 406
非受灾地区 灾难爆发前 7 56.50% 警告与提醒 0.2319 3 892
灾害发展 0.2084 3 446
政府举措 0.1643 3 041
飓风登陆预测 0.1501 2 583
祈福 0.1497 2 406
海水水温 0.0524 990
疏散 0.0433 820
灾难爆发时 8 54.22% 救援 0.1938 32 205
帮助 0.1815 27 881
对亲人朋友的关心 0.1317 22 658
救济 0.1054 16 721
总统应对自然灾害 0.1044 18 328
避难所 0.0998 17 344
祈福 0.0985 15 208
灾害发展 0.0850 13 353
灾后一周 9 55.96% 影响 0.2226 9 630
救济 0.2099 8 430
受害者 0.2011 8 777
厄玛飓风 0.1338 5 258
帮助 0.0972 4 409
对总统的不满 0.0449 1 560
祈福 0.0442 1 816
感谢 0.0325 1 485
洪水危机管理标准 0.0138 212
灾后第二第三周 7 64.02% 厄玛飓风 0.3860 10 237
帮助受害者 0.1814 4 516
救济 0.1484 3 725
气候变化 0.1360 3 371
受灾地区现状 0.1117 3 136
对一系列灾难的震惊 0.0270 391
感谢 0.0095 219
  热点话题发现结果统计(各阶段内按话题强度由高到低排序)
地区类型 时间阶段 信息类型
社会环境 建设环境 物理环境 非态势感知
受灾地区 灾难爆发前 准备与提醒, 物资准备, 疏散 影响(生活) 灾害发展, 降雨 祈福
灾难爆发时 洪水准备, 呼吁加入志愿者, 救济,
为受害者募捐, 救援, 提醒, 避难所
影响(生活) 降雨, 灾害发展 祈福, 感谢
灾后一周 帮助, 救济, 总统去德州 房屋 厄玛飓风, 洪水 感谢
灾后第二第三周 恢复与重建工作, 帮助受害者, 救济,
回家
恢复(生活) 厄玛飓风 感谢帮助, 好人好事
非受灾地区 灾难爆发前 警告与提醒, 政府举措, 飓风登陆预
测, 疏散
灾害发展 祈福, 海水水温
灾难爆发时 救援, 帮助, 救济, 总统应对自然灾
害, 避难所
灾害发展 对亲人朋友的关心, 祈福
灾后一周 救济, 受害者, 帮助, 洪水危机管理
标准
影响 厄玛飓风 对总统的不满, 祈福, 感谢
灾后第二第三周 帮助受害者, 救济 受灾地区现状 厄玛飓风, 气候变化 对一系列灾难的震惊, 感谢
  基于态势感知的热点话题分类
  受灾地区微博热点话题演化图谱
  非受灾地区微博热点话题演化图谱
  受灾地区微博话题演化路径
  非受灾地区微博话题演化路径
  基于主题词的受灾地区与非受灾地区话题演化比较
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