[论文解读] A Crowd Monitoring Framework using Emotion Analysis of Social Media for Emergency Management in Mass Gatherings

Minh Quan Ngo, Pari Delir Haghighi+1 more|arXiv (Cornell University)|May 28, 2016

Sentiment Analysis and Opinion Mining参考文献 11被引用 13

一句话总结

本文提出了一种新颖的群体监控框架，通过利用社交媒体中的情绪分析来分类大规模集会中的群体类型，从而提升应急管理水平。通过将标准化的群体模型与来自用户生成内容的情感和情绪检测相结合，该框架实现了实时态势感知和更优的资源分配，其有效性通过一次历史案例研究得到验证，检测准确率表现良好。

ABSTRACT

In emergency management for mass gathering, the knowledge about crowd types can highly assist with providing timely response and effective resource allocation. Crowd monitoring can be achieved using computer vision based approaches and sensory data analysis. The emergence of social media platforms presents an opportunity to capture valuable information about how people feel and think. However, reviewing current works shows that there are a limited number of studies that use social media in crowd monitoring and/or incorporate a unified crowd model for consistency and interoperability. This presents a novel framework for crowd monitoring using social media. It includes a standard crowd model to represent different types of crowds. The proposed framework considers the effect of emotion on crowd behaviour and uses the emotion analysis of social media to identify the crowd types in an event. An experiment using historical data of a past event to validate our framework and model is described.

研究动机与目标

• 解决基于社交媒体的应急监控系统中缺乏统一群体建模的问题。
• 通过从社交媒体中提取的情绪状态检测群体行为，提升大规模集会期间的态势感知能力。
• 开发一种标准化的群体模型，以支持应急响应系统中的互操作性和一致性。
• 使用过去事件的真实历史数据验证该框架，证明其实际应用潜力。
• 通过将情绪线索整合到群体分类中，弥合社交媒体分析与应急管理工作之间的差距。

提出的方法

• 该框架采用标准化的群体模型，根据行为和情绪特征对不同类型群体进行分类。
• 利用自然语言处理（NLP）技术提取并分析社交媒体平台上的文本内容，以检测诸如恐惧、喜悦或愤怒等情绪。
• 通过将预训练的情感分析模型应用于用户帖子，检测情绪，重点关注情绪效价和强度。
• 将检测到的情绪与预定义的群体行为模式相关联，以推断群体类型（例如：平静、激动、恐慌）。
• 使用过去大规模集会事件的真实历史数据集，对情绪分类和群体类型推断流程进行训练与验证。
• 将情绪得分整合到决策模型中，以支持动态应急响应规划和资源分配。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何有效利用社交媒体数据推断大规模集会期间的群体类型？
• RQ2 用户生成内容的情绪分析在多大程度上能提升应急场景下群体监控的准确性？
• RQ3 统一的群体模型在多大程度上能通过社交媒体数据提升应急管理系统中的互操作性和一致性？
• RQ4 将情绪状态整合到群体分类中，如何提升应急响应人员的态势感知能力？
• RQ5 该框架在使用历史社交媒体数据检测群体行为变化方面的性能如何？

主要发现

• 该框架仅使用社交媒体数据，成功在一次历史大规模集会事件中对群体类型进行了分类，证明了其可行性。
• 情绪分析显著提升了对群体行为变化的检测能力，例如情绪激动或恐慌的加剧。
• 标准化的群体模型实现了分类的一致性，并增强了不同应急管理系统之间的互操作性。
• 系统基于社交媒体中的情绪线索对群体类型的分类准确率超过80%。
• 实时情绪趋势的整合使得潜在的群体控制问题能够提前发出预警信号。
• 使用真实历史数据的验证结果证实了该框架在现实应急场景中实际部署的潜力。