《突发自然灾害事件短视频用户情感时空演化分析方法研究》

  • 来源专题:数智化图书情报
  • 编译者: 程冰
  • 发布时间:2024-12-26
  • 准确、有效地揭示突发自然灾害事件短视频用户情感演变特征、规律,对于网络舆情监测、短视频治理等相关研究与实践具有重要的意义。首先利用LSTM模型进行短视频用户情感计算;然后设计突发自然灾害短视频用户情感交互指标,分析短视频用户情感交互程度;最后综合利用时间序列和可视化方法揭示短视频用户情感的时间和地理空间演化特征、规律。 通过对15个突发自然灾害事件的实证,发现我国突发自然灾害短视频用户情感时空演化特征主要有:不同突发自然灾害事件中短视频用户起始情感受事件严重程度影响、不同突发自然灾害事件中短视频用户情感时序演化受到作息影响和不同突发自然灾害事件中短视频用户情感和地理空间呈正相关关系等,验证情感时空演化分析方法的可行性和有效性。


  • 原文来源:https://www.lis.ac.cn/CN/10.13266/j.issn.0252-3116.2024.24.007
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    • 2024年1月,亥姆霍兹海洋研究中心重要参与了德国海洋研究联盟(Deutsche Allianz Meeresforschung,DAM)的第三项研究任务“改善海洋极端事件和自然灾害领域风险管理的途径”(mareXtreme),来自29个研究机构和伙伴组织的约150名科学家调查了如何改进极端海洋事件和自然灾害的风险管理。mareXtreme的目标是显著提高对极端海洋事件和自然灾害的预测能力,支持沿海社区的可持续发展,加强沿海社会的复原力。其目的是增强反映社会的、以解决方案为导向的知识,并使基于科学的决策能够应对极端海洋事件和自然灾害。利用机器学习对现有和新数据进行分析,并将其集成到耦合模型中,将大大提高对极端事件期间和之后生态系统服务变化的理解。结果表明,了解欧洲的极端海洋事件和自然灾害这方面的知识是改进对极端事件可能造成的沿海生态系统中长期变化的预测的关键先决条件,也是就必要的生态、社会和经济后果、预警服务和社会适应作出决定的基础。(傅圆圆 编译;熊萍 校稿)
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