利用微網誌資訊偵測事件期間

Abstract

隨著Web 2.0 的興起，越來越多的使用者透過微網誌發佈訊息，推 特(Twitter) 正是其中一個代表。從2006 年創立至2012 年，它已擁有 超過五億個活躍的使用者遍及世界各地。假使我們將每個使用者當 成一個感應器(Sensor)，那我們幾乎可以即時的知道這個世界正發生什 麼。這個研究的主旨是利用推特資料偵測事件以及它持續發生的時間， 並以下雨這個事件當作評估的對象。我們的目標是建立一個虛擬氣象系 統即時告訴使用者一個地方是否正在下雨。 在實作中我們的系統包含了兩個階段。在第一個階段我們建立了一 個分類器(Classifier) 去找出和下雨相關的Tweet。第二個階段我們利用 老化理論（Aging theory）的概念建立了一個用來偵測以及模擬下雨生 命週期的模型。在我們的實驗中，我們提出了兩個事件偵測的方法當 成baseline 和系統做比較。實驗結果說明事件期間偵測的問題並不能 被許多事件偵測的方法所取代。我們也對我們的系統做了一些參數的 調整，並觀察在不同情境下效能的變化。最後我們將虛擬氣象觀測系 統更進一步延伸了預測的功能。

Twitter, a popular microblogging service, has passed the 500 million users. If we consider widely distributed Twitter users as social sensors, the sensor network provides us a snapshot of the real world. In this study, we take the advantage of Twitter data to detect events and model their durations. We choose rain as our target event, and build an on-line weather station to tell whether it rains or not for any given location and time. Our system contains two stages. In the first stage, we find out truly rain-related tweets from candidate pool to deal with the inherent noises in Twitter. In the second stage we construct an aging based model to simulate the life cycles of rain events. We compare our model to other event detection based methods. Our results show that it’s not feasible to transform the problem of detecting duration of rain events to multiple rain events detection problems. We further figure out how spatiotemporal factors and the properties of events influence our model. User behaviour is also carefully discussed. Finally, we extend the rain event detection system to rain forecast system.