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Multilingual retrieval of crisis-relevant information from social media

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dc.contributor.author Vitiugin, Fedor
dc.contributor.other Castillo, Carlos
dc.contributor.other Universitat Pompeu Fabra. Departament de Tecnologies de la Informació i les Comunicacions
dc.date.accessioned 2024-03-16T02:34:55Z
dc.date.available 2024-03-16T02:34:55Z
dc.date.issued 2023-10-26T12:11:33Z
dc.date.issued 2023-10-26T12:11:33Z
dc.date.issued 2023-10-06
dc.identifier http://hdl.handle.net/10803/689218
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10230/58195
dc.description.abstract Social media is a valuable platform for sharing real-time perspectives and insights, particularly during dynamic events. Extracting relevant information from social media during emergencies can be challenging, especially when dealing with multiple languages. To address this issue, we have developed a multilingual approach that retrieves and summarizes crisis-related information from social media, providing a comprehensive solution. Our method involves experts and volunteers to address various information needs of emergency managers, allowing them to access distilled and aggregated data for validation and event monitoring. For crisis responders, targeted social media messages tailored to their operational requirements facilitate efficient work. Additionally, we propose a method for detecting and prioritizing critical help-seeking requests in multiple languages during disasters, enabling prompt and effective responses. By leveraging social media, our approach enhances emergency management by facilitating information assimilation, monitoring, and response coordination.
dc.description.abstract Las redes sociales son una plataforma valiosa para compartir perspectivas e ideas en tiempo real, especialmente durante eventos dinámicos. Extraer información relevante de las redes sociales durante emergencias puede ser un desafío, especialmente al lidiar con varios idiomas. Para abordar este problema, hemos desarrollado un enfoque multilingüe que recupera y resume información relacionada con crisis de las redes sociales, ofreciendo una solución integral. Nuestro método involucra a expertos y voluntarios para satisfacer las diversas necesidades de información de los administradores de emergencias, permitiéndoles acceder a datos destilados y agregados para la validación y el monitoreo de eventos. Para los respondientes a crisis, mensajes específicos de las redes sociales adaptados a sus requisitos operativos facilitan un trabajo eficiente. Además, proponemos un método para detectar y priorizar las solicitudes críticas de ayuda en múltiples idiomas durante desastres, lo que permite respuestas rápidas y efectivas. Al aprovechar las redes sociales, nuestro enfoque mejora la gestión de emergencias al facilitar la asimilación de información, el monitoreo y la coordinación de respuestas.
dc.description.abstract Programa de Doctorat en Tecnologies de la Informació i les Comunicacions
dc.format 163 p.
dc.format application/pdf
dc.language.iso eng
dc.publisher Universitat Pompeu Fabra
dc.rights L'accés als continguts d'aquesta tesi queda condicionat a l'acceptació de les condicions d'ús establertes per la següent llicència Creative Commons: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.rights http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.rights info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.source TDX (Tesis Doctorals en Xarxa)
dc.title Multilingual retrieval of crisis-relevant information from social media
dc.type info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
dc.type info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.date.modified 2024-03-15T10:58:01Z
dc.subject.keyword Social media
dc.subject.keyword Crisis informatics
dc.subject.keyword Natural language processing
dc.subject.keyword Data science
dc.subject.keyword Deep learning
dc.subject.keyword Machine learning
dc.subject.keyword Network science
dc.subject.keyword Information retrieval
dc.subject.keyword Redes sociales
dc.subject.keyword Informática de crisis
dc.subject.keyword Procesamiento del lenguaje natural
dc.subject.keyword Ciencia de datos
dc.subject.keyword Aprendizaje profundo
dc.subject.keyword Aprendizaje automático
dc.subject.keyword Ciencia de redes
dc.subject.keyword Recuperación de información
dc.subject.keyword 62


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