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【CNMO新闻】在一篇研究论文中,欧洲委员会科学与知识服务联合研究中心的科学家们详细介绍了一个原型——洪水风险社交媒体(SMFR),它将通过推特用户的实时报告来进行洪水预警系统(EFAS)分析。
最近,谷歌科学家们发表了一篇关于机器学习系统回顾的文章,文中提到的系统能够准确预测河流洪水,准确率高达75%。
论文的合著者写道:“在过去的十年中,社交媒体已经成为灾害发生时的重要信息来源,这促使来自不同领域的研究人员在这一领域进行研究,分析社交媒体的信息,这为处理灾难危机提供了及时、宝贵的信息。”
研究人员利用EFAS系统来确定某个地理区域的洪水风险何时会超过阈值。这会触发从社交媒体(推特)收集数据,每次最多可调到400个关键字,与此同时,他们还使用一个单独的模型,为已经预测出洪水风险的地区找出“有代表性”的消息。
为了测试他们方法的可行性,科学家们将SMFR集成到EFAS中,并在2018年10月初意大利卡拉布里亚发生的洪水中部署了它。
该研究小组写道:“作为未来的研究活动,我们可以设想一个由数十种语言组成全球系统,能充分利用各种社交媒体,预测即将发生的各种灾害事件,从而减少灾害所带来的损失。”
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