Multilingual retrieval of crisis-relevant information from social media

Author

Vitiugin, Fedor

Director

Castillo, Carlos

Date of defense

2023-10-06

Pages

163 p.



Department/Institute

Universitat Pompeu Fabra. Departament de Tecnologies de la Informació i les Comunicacions

Doctorate programs

Programa de Doctorat en Tecnologies de la Informació i les Comunicacions

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.


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.

Keywords

Social media; Crisis informatics; Natural language processing; Data science; Deep learning; Machine learning; Network science; Information retrieval; Redes sociales; Informática de crisis; Procesamiento del lenguaje natural; Ciencia de datos; Aprendizaje profundo; Aprendizaje automático; Ciencia de redes; Recuperación de información

Subjects

62 - Engineering

Documents

tfv.pdf

7.917Mb

 

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/
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