Information Extraction and Visualization from Twitter Considering Spatial Structure

Mobile social media represented by Twitter are expected to be a suitable source of data for analyzing human behaviour and statuses of locations. It seems that we can provide location-based information simply by spatially filtering archived data. However, there are several problems in terms of practical use. This research considers in particular problems that concern the relationship between data meaning and their spatial structures. With regard to Twitter, in general, the location from which a tweet is posted is attached to a geotagged tweet. For example, the location coordinates attached to the geotagged tweet “Heavy rain in Miura Peninsula” by NHK (Japan’s public broadcaster) are not those of the Miura Peninsula, but of Shibuya in Tokyo (where NHK is located). Therefore, the tweet is not found by a spatial search around the Miura Peninsula or even Kanagawa Prefecture (where the Miura Peninsula is located). To resolve such problems, we propose a framework that distinguishes locations of interest and locations of activity. We propose a method for automatically classifying such locations and develop a data collection, classification, and visualization system based on this method.

RÉSUMÉ:

Les médias sociaux sur mobile, et Twitter au premier chef, devraient offrir une source de données appropriées à l’analyse du comportement humain et de l’état d’emplacements. Il semble qu’il soit possible de produire de l’information basée sur l’emplacement par simple filtrage spatial de données archivées. L’exercice soulève toutefois plusieurs problèmes d’ordre pratique. L’auteur se penche sur certains d’entre eux qui touchent la relation entre la signification des données et leur structure spatiale. Pour ce qui est de Twitter, de façon générale, l’emplacement à partir duquel un micromessage est affiché est attaché à un micromessage géomarqué. Ainsi, les coordonnées d’emplacement afférentes au micromessage géomarqué « Forte pluie dans la péninsule de Miura » de NHK (diffuseur public du Japon) ne sont pas celles de la péninsule de Miura, mais plutôt celles de Shibuya à Tokyo (là où se trouve NHK). Une recherche spatiale dans les environs de la péninsule de Miura ou même de la préfecture de Kanagawa (à laquelle appartient la péninsule de Miura) ne permet donc pas le repérage du micromessage. Pour résoudre les problèmes de cette nature, l’auteur propose un cadre de référence établissant la distinction entre les emplacements d’intérêt et les emplacements d’activité. Il suggère une méthode permettant de classer automatiquement ces emplacements et élabore un système de collecte, de classification et de visualisation des données, basé sur cette méthode.