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【24h】

Behaviour Analysis Using Tweet Data and geo-tag Data in a Natural Disaster

机译：在自然灾害中使用Twitter数据和地理标签数据进行行为分析

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This paper clarifies the factors that resulted in commuters being unable to return home and commuters’ returning-home decision-making process at the time of the Great East Japan Earthquake using Twitter data. First, to extract the behavioural data from the tweet data, we identify each user's returning-home behaviour using support vector machines. Second, we create nonverbal explanatory factors using geo-tag data and verbal explanatory factors using tweet data. Following this, we model users’ returning-home decision-making using a discrete choice model and clarify the factors quantitatively. Finally, we show the usefulness and the challenges of social media data for travel behaviour analysis.
机译：本文通过Twitter数据，阐明了东日本大地震时导致通勤者无法回家和通勤者回家决策过程的因素。首先，为了从推文数据中提取行为数据，我们使用支持向量机识别每个用户的返乡行为。其次，我们使用地理标签数据创建非语言解释因素，并使用tweet数据创建语言解释因素。然后，我们使用离散选择模型对用户的返乡决策进行建模，并定量阐明因素。最后，我们展示了社交媒体数据对于旅行行为分析的有用性和挑战。

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