دانلود مقاله انگلیسی رایگان:تعیین شدت فاجعه از طریق تحلیل رسانه های اجتماعی: آزمایش روش با توییت سیل جنوب شرقی کوئینزلند - 2020
دانلود بهترین مقالات isi همراه با ترجمه فارسی 2

با سلام خدمت کاربران در صورتی که با خطای سیستم پرداخت بانکی مواجه شدید از طریق کارت به کارت (6037997535328901 بانک ملی ناصر خنجری ) مقاله خود را دریافت کنید (تا مشکل رفع گردد). 

دانلود مقاله انگلیسی داده های بزرگ رایگان
  • Determining disaster severity through social media analysis: Testing the methodology with South East Queensland Flood tweets Determining disaster severity through social media analysis: Testing the methodology with South East Queensland Flood tweets
    Determining disaster severity through social media analysis: Testing the methodology with South East Queensland Flood tweets

    دسته بندی:

    داده های بزرگ - big data


    سال انتشار:

    2020


    عنوان انگلیسی مقاله:

    Determining disaster severity through social media analysis: Testing the methodology with South East Queensland Flood tweets


    ترجمه فارسی عنوان مقاله:

    تعیین شدت فاجعه از طریق تحلیل رسانه های اجتماعی: آزمایش روش با توییت سیل جنوب شرقی کوئینزلند


    منبع:

    Sciencedirect - Elsevier - International Journal of Disaster Risk Reduction, 42 (2020) 101360: doi:10:1016/j:ijdrr:2019:101360


    نویسنده:

    Nayomi Kankanamge a, Tan Yigitcanlar a,*, Ashantha Goonetilleke a, Md. Kamruzzaman b


    چکیده انگلیسی:

    Social media was underutilised in disaster management practices, as it was not seen as a real-time ground level information harvesting tool during a disaster. In recent years, with the increasing popularity and use of social media, people have started to express their views, experiences, images, and video evidences through different social media platforms. Consequently, harnessing such crowdsourced information has become an opportunity for authorities to obtain enhanced situation awareness data for efficient disaster management practices. Nonetheless, the current disaster-related Twitter analytics methods are not versatile enough to define disaster impacts levels as interpreted by the local communities. This paper contributes to the existing knowledge by applying and extending a well-established data analysis framework, and identifying highly impacted disaster areas as perceived by the local communities. For this, the study used real-time Twitter data posted during the 2010–2011 South East Queensland Floods. The findings reveal that: (a) Utilising Twitter is a promising approach to reflect citizen knowledge; (b) Tweets could be used to identify the fluctuations of disaster severity over time; (c) The spatial analysis of tweets validates the applicability of geo-located messages to demarcate highly impacted disaster zones.
    Keywords: Social media | Data analytics | Big data | Crowdsourcing | Volunteered geographic information | South East Queensland Floods


    سطح: متوسط
    تعداد صفحات فایل pdf انگلیسی: 13
    حجم فایل: 2626 کیلوبایت

    قیمت: رایگان


    توضیحات اضافی:




اگر این مقاله را پسندیدید آن را در شبکه های اجتماعی به اشتراک بگذارید (برای به اشتراک گذاری بر روی ایکن های زیر کلیک کنید)

تعداد نظرات : 0

الزامی
الزامی
الزامی
rss مقالات ترجمه شده rss مقالات انگلیسی rss کتاب های انگلیسی rss مقالات آموزشی
logo-samandehi
بازدید امروز: 10255 :::::::: بازدید دیروز: 0 :::::::: بازدید کل: 10255 :::::::: افراد آنلاین: 84