Social media analysis for situational awareness and impact assessment in flood risk management

• Autores: Valerio Lorini
• Directores de la Tesis: Carlos Castillo Ocaranza (dir. tes.)
• Lectura: En la Universitat Pompeu Fabra ( España ) en 2022
• Idioma: español
• Tribunal Calificador de la Tesis: Muhammad Imran (presid.), Hemant Purohit (secret.), Cody Buntain (voc.)
• Programa de doctorado: Programa de Doctorado en Tecnologías de la Información y las Comunicaciones por la Universidad Pompeu Fabra
• Materias:
  • Matemáticas
    • Ciencia de los ordenadores
      • Inteligencia artificial
• Enlaces
  • Tesis en acceso abierto en: TDX
• Resumen
  • español

    Las interacciones entre las personas a través de las redes sociales son una forma de inteligencia distribuida, ya que permiten dar sentido a un evento en desarrollo de manera colectiva. Los usuarios de redes sociales pueden contribuir a crear un "sensor" para que datos generados por los ciudadanos puedan ser asimilados durante una crisis por sistemas de modelado o monitoreo. Sin embargo, las plataformas de redes sociales no ofrecen una funcionalidad para resumir la información útil para la gestión de una crisis. Para resolver este problema, desarrollamos una plataforma para agilizar el procesamiento de texto e imágenes extraídos de Twitter en tiempo casi-real durante inundaciones. El análisis de redes sociales puede mejorar la conciencia situacional a través de mapas o informes. Cuando se combina con el análisis de riesgos y datos socioeconómicos, podría acortar el tiempo entre la definición del riesgo y el impacto real de una inundación. Los administradores de emergencias podrían utilizar datos anotados automáticamente para confirmar un pronóstico o monitorear el desarrollo de un evento. Las personas encargadas de la gestión de una crisis pueden filtrar los mensajes de redes sociales para destilar aquellos que atienden necesidades específicas, en particularmente en los casos en que deben actuar rápidamente. Finalmente, exploramos una integración cuantitativa de la información de las redes sociales en sistemas de información geoespacial para calcular la extensión las inundaciones en áreas urbanas

  • English

    The interactions among people on social media are a form of distributed intelligence, as they allow people to make sense of a developing event collectively.Social media users can contribute to creating a ’sensor’ for user-generated data that modeling or monitoring systems can assimilate during a crisis. However, social media platforms may not provide the functionality of summarizing useful information for crisis responders. We developed a platform to streamline the pro- cessing of text and images extracted from Twitter in near real-time during floods to solve this problem. Social media analysis can improve situational awareness in the form of a map or a report. When combined with risk analysis and socio-economic data, it could shorten the time needed to fill the time gap between the definition of the risk and the actual impact of a flood. Emergency managers could aggregate annotated data to confirm a forecast or monitor an event’s de- velopment. Crisis responders can filter social media messages to distill specific needs when they must act quickly. Finally, we explore a quantitative integration of social media information into geospatial information systems to compute the flood extent in urban areas.