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A framework for annotating OpenStreetMap objects using geo-tagged tweets / Xin Chen in Geoinformatica, vol 22 n° 3 (July 2018)
[article]
Titre : A framework for annotating OpenStreetMap objects using geo-tagged tweets Type de document : Article/Communication Auteurs : Xin Chen, Auteur ; Hoang Vo, Auteur ; Yu Wang, Auteur ; Fusheng Wang, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 589 - 613 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Bases de données localisées
[Termes IGN] corpus
[Termes IGN] données issues des réseaux sociaux
[Termes IGN] données localisées des bénévoles
[Termes IGN] enrichissement sémantique
[Termes IGN] géobalise
[Termes IGN] intégration de données
[Termes IGN] objet géographique
[Termes IGN] OpenStreetMap
[Termes IGN] TwitterRésumé : (Auteur) Recent years have witnessed an explosion of geospatial data, especially in the form of Volunteered Geographic Information (VGI). As a prominent example, OpenStreetMap (OSM) creates a free editable map of the world from a large number of contributors. On the other hand, social media platforms such as Twitter or Instagram supply dynamic social feeds at population level. As much of such data is geo-tagged, there is a high potential on integrating social media with OSM to enrich OSM with semantic annotations, which will complement existing objective description oriented annotations to provide a broader range of annotations. In this paper, we propose a comprehensive framework on integrating social media data and VGI data to derive knowledge about geographical objects, specifically, top relevant annotations from tweets for objects in OSM. We first integrate geo-tagged tweets with OSM data with scalable spatial queries running on MapReduce. We propose a frequency based method for annotating boundary based geographic objects (a polygon), and a probability based method for annotating point based geographic objects (Latitude and Longitude), with consideration of noise. We evaluate our methods using a large geo-tagged tweets corpus and representative geographic objects from OSM, which demonstrates promising results through ground-truth comparison and case studies. We are able to produce up to 80% correct names for geographical objects and discover implicitly relevant information, such as popular exhibitions of a museum, the nicknames or visitors’ impression to a tourism attraction. Numéro de notice : A2018-369 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1007/s10707-018-0323-8 Date de publication en ligne : 20/06/2018 En ligne : https://doi.org/10.1007/s10707-018-0323-8 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90760
in Geoinformatica > vol 22 n° 3 (July 2018) . - pp 589 - 613[article]TAGGS : grouping tweets to improve global geoparsing for disaster response / Jens A. de Bruijn in Journal of Geovisualization and Spatial Analysis, vol 2 n° 1 (June 2018)
[article]
Titre : TAGGS : grouping tweets to improve global geoparsing for disaster response Type de document : Article/Communication Auteurs : Jens A. de Bruijn, Auteur ; Hans de Moel, Auteur ; Brenden Jongman, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2018 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Linguistique
[Termes IGN] catastrophe naturelle
[Termes IGN] données issues des réseaux sociaux
[Termes IGN] Geoparsing
[Termes IGN] inondation
[Termes IGN] prise en compte du contexte
[Termes IGN] risque naturel
[Termes IGN] TwitterRésumé : (Auteur) Timely and accurate information about ongoing events are crucial for relief organizations seeking to effectively respond to disasters. Recently, social media platforms, especially Twitter, have gained traction as a novel source of information on disaster events. Unfortunately, geographical information is rarely attached to tweets, which hinders the use of Twitter for geographical applications. As a solution, geoparsing algorithms extract and can locate geographical locations referenced in a tweet’s text. This paper describes TAGGS, a new algorithm that enhances location disambiguation by employing both metadata and the contextual spatial information of groups of tweets referencing the same location regarding a specific disaster type. Validation demonstrated that TAGGS approximately attains a recall of 0.82 and precision of 0.91. Without lowering precision, this roughly doubles the number of correctly found administrative subdivisions and cities, towns, and villages as compared to individual geoparsing. We applied TAGGS to 55.1 million flood-related tweets in 12 languages, collected over 3 years. We found 19.2 million tweets mentioning one or more flood locations, which can be towns (11.2 million), administrative subdivisions (5.1 million), or countries (4.6 million). In the future, TAGGS could form the basis for a global event detection system. Numéro de notice : A2018-588 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1007/s41651-017-0010-6 Date de publication en ligne : 26/12/2017 En ligne : https://doi.org/10.1007/s41651-017-0010-6 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92505
in Journal of Geovisualization and Spatial Analysis > vol 2 n° 1 (June 2018)[article]EPLA : efficient personal location anonymity / Dapeng Zhao in Geoinformatica, vol 22 n° 1 (January 2018)
[article]
Titre : EPLA : efficient personal location anonymity Type de document : Article/Communication Auteurs : Dapeng Zhao, Auteur ; Yuanyuan Jin, Auteur ; Kai Zhang, Auteur ; Xiaoling Wang, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 29 - 47 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Bases de données localisées
[Termes IGN] anonymisation
[Termes IGN] données issues des réseaux sociaux
[Termes IGN] estimation par noyau
[Termes IGN] protection de la vie privée
[Termes IGN] service fondé sur la position
[Termes IGN] traitement de données localiséesRésumé : (auteur) A lot of researchers utilize side-information, such as the map which is likely to be exploited by some attackers, to protect users’ location privacy in location-based service (LBS). However, current technologies universally model the side-information for all users and don’t distinguish different users. We argue that the side-information is personal for every user. In this paper, we propose an efficient method, namely EPLA, to protect the users’ privacy using visit probability. We select the dummy locations to achieve k-anonymity according to personal visit probability for users’ queries. In EPLA, we use AKDE(Approximate Kernel Density Estimate), which greatly reduces the computational complexity compared with KDE approach. We conduct the comprehensive experimental study on the two real Gowalla and Foursqure data sets and the experimental results show that EPLA obtains fine privacy performance and low computation complexity. Numéro de notice : A2018-022 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/INFORMATIQUE Nature : Article DOI : 10.1007/s10707-017-0303-4 En ligne : https://doi.org/10.1007/s10707-017-0303-4 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=89170
in Geoinformatica > vol 22 n° 1 (January 2018) . - pp 29 - 47[article]Extraction of pluvial flood relevant volunteered geographic information (VGI) by deep learning from user generated texts and photos / Yu Feng in ISPRS International journal of geo-information, vol 7 n° 2 (February 2018)
[article]
Titre : Extraction of pluvial flood relevant volunteered geographic information (VGI) by deep learning from user generated texts and photos Type de document : Article/Communication Auteurs : Yu Feng, Auteur ; Monika Sester, Auteur Année de publication : 2018 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique web
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] Berlin
[Termes IGN] cartographie des risques
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] contenu généré par les utilisateurs
[Termes IGN] données issues des réseaux sociaux
[Termes IGN] données localisées des bénévoles
[Termes IGN] inondation
[Termes IGN] Londres
[Termes IGN] Paris (75)
[Termes IGN] protection civile
[Termes IGN] risque naturel
[Termes IGN] zone sinistrée
[Termes IGN] zone urbaineRésumé : (Auteur) In recent years, pluvial floods caused by extreme rainfall events have occurred frequently. Especially in urban areas, they lead to serious damages and endanger the citizens’ safety. Therefore, real-time information about such events is desirable. With the increasing popularity of social media platforms, such as Twitter or Instagram, information provided by voluntary users becomes a valuable source for emergency response. Many applications have been built for disaster detection and flood mapping using crowdsourcing. Most of the applications so far have merely used keyword filtering or classical language processing methods to identify disaster relevant documents based on user generated texts. As the reliability of social media information is often under criticism, the precision of information retrieval plays a significant role for further analyses. Thus, in this paper, high quality eyewitnesses of rainfall and flooding events are retrieved from social media by applying deep learning approaches on user generated texts and photos. Subsequently, events are detected through spatiotemporal clustering and visualized together with these high quality eyewitnesses in a web map application. Analyses and case studies are conducted during flooding events in Paris, London and Berlin. Numéro de notice : A2018-105 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.3390/ijgi7020039 En ligne : https://doi.org/10.3390/ijgi7020039 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=89530
in ISPRS International journal of geo-information > vol 7 n° 2 (February 2018)[article]Raffinement de la localisation d’images provenant de sites participatifs pour la mise à jour de SIG urbain / Bernard Semaan (2018)
Titre : Raffinement de la localisation d’images provenant de sites participatifs pour la mise à jour de SIG urbain Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Bernard Semaan, Auteur ; Guillaume Moreau, Directeur de thèse ; Bilal Chebaro, Directeur de thèse Editeur : Nantes : Ecole Centrale de Nantes Année de publication : 2018 Autre Editeur : Université Libanaise Importance : 128 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse de Doctorat de l'Ecole Centrale de Nantes, Spécialité Architecture et Etudes UrbainesLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique web
[Termes IGN] approche participative
[Termes IGN] base de données d'images
[Termes IGN] chaîne de traitement
[Termes IGN] détection du bâti
[Termes IGN] géolocalisation
[Termes IGN] image Flickr
[Termes IGN] métadonnées
[Termes IGN] système d'information urbain
[Termes IGN] TwitterIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Les villes sont des zones actives : tous les jours de nouvelles constructions ont lieu, des immeubles sont démolis ou des locaux commerciaux changent d'enseigne. Les gestionnaires des Systèmes d'information géographique de la ville ont pour but de mettre le plus à jour possible leurs modèles numériques de la ville. Ces modèles peuvent se composer de cartes en 2D mais aussi de modèles en 3D qui peuvent provenir d'une reconstruction à partir d'images. Ces dernières peuvent avoir été prises depuis le ciel comme depuis le sol. La cartographie participative, comme le permet la plateforme "OpenStreetMap.org", a émergé pour mettre à disposition de tous l'information géographique et maintenir les cartes 2D à jour par les utilisateurs de la plateforme. Dans le but d'améliorer le processus de mise à jour et suivant le même esprit que les approches participatives, nous proposons d'utiliser les plateformes de partage de photos comme "Flickr", "Twitter", etc. Les images téléchargées sur ces plates-formes possèdent une localisation imprécise de l'image sans information sur l'orientation de la photographie. Nous proposons alors un système qui aide à trouver une meilleure localisation et retrouve une information d'orientation de la photographie. Le système utilise les informations visuelles de l'image ainsi que les informations sémantiques. Pour cela nous présentons une chaîne de traitement automatisée composée de trois couches : la couche d'extraction et de pré-traitement des données, la couche d'extraction et de traitement des primitives, la couche de prise de décision. Nous présentons ensuite les résultats de l'ensemble de ce système que nous appelons "Data Gathering system for image Pose Estimation"(DGPE). Nous présentons aussi dans cette thèse une méthode que nous avons appelée "Segments Based Building Detection"(SBBD) pour la détection d'immeubles simples. Nous avons aussi testé cette méthode sous diverses conditions de prise de vue (occultations, variations climatiques, etc.). Nous comparons cette méthode de détection à une autre méthode de l'état de l'art en utilisant plusieurs bases d'images. Note de contenu : 1- Données spatiales : outils de traitement et modalités d’acquisition
2- Raffinement de la localisation des images
3- Proposition d’un système de localisation de photographies partagées sur les réseaux sociaux
4- Détection automatique d’un immeuble dans une photo
5- RésultatsNuméro de notice : 25881 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/URBANISME Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Spécialité : Architecture et Etudes Urbaines : Nantes : 2018 Organisme de stage : Centre de recherche nantais architectures urbanités nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : https://hal.archives-ouvertes.fr/tel-02101016 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95746 A cloud-enabled automatic disaster analysis system of multi-sourced data streams: An example synthesizing social media, remote sensing and Wikipedia data / Qunying Huang in Computers, Environment and Urban Systems, vol 66 (November 2017)PermalinkDepicting urban boundaries from a mobility network of spatial interactions : a case study of Great Britain with geo-located Twitter data / Junjun Yin in International journal of geographical information science IJGIS, vol 31 n° 7-8 (July - August 2017)PermalinkGlobal multi-layer network of human mobility / Alexander Belyi in International journal of geographical information science IJGIS, vol 31 n° 7-8 (July - August 2017)PermalinkInformation extraction and visualization from twitter considering spatial structure / Hideyuki Fujita in Cartographica, vol 52 n° 2 (Summer 2017)PermalinkDesign and evaluation of a geovisual analytics system for uncovering patterns in spatio-temporal event data / Anthony C. Robinson in Cartography and Geographic Information Science, Vol 44 n° 3 (May 2017)PermalinkDeveloping an integrated cloud-based spatial-temporal system for monitoring phenology / M. Cope in Ecological Informatics, vol 39 (May 2017)PermalinkDemand and supply of cultural ecosystem services: Use of geotagged photos to map the aesthetic value of landscapes in Hokkaido / Nobuhiko Yoshimura in Ecosystem Services, vol 24 (April 2017)PermalinkImproving large area population mapping using geotweet densities / Nirav N. Patel in Transactions in GIS, vol 21 n° 2 (April 2017)PermalinkExploiting location-aware social networks for efficient spatial query processing / Liang Tang in Geoinformatica, vol 21 n° 1 (January - March 2017)PermalinkTowards a unified narrative-centric spatial clustering model of social media volunteered geographic information / Nick Bennett (2017)Permalink