本文關鍵詞：運用社交網絡分析淹水空間信息之關聯性

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【摘要】：隨著社交網絡的普遍發(fā)展,大量的訊息透過智能手機發(fā)布在個人的微博或其他社交網站。臺灣地區(qū)的社交網站以臉書(Facebook)的使用量最大,平均每天有近千萬筆的訊息量,大多數的訊息多以食衣住行或個人訊息為主,但從本研究所擷取自2010年至2015年的數據中顯示,公眾在社交網站所分享的信息中具有降雨、淹水或相關災情的訊息,而這些訊息具有極高比例的正確性。由于社交網站無法提供私人訊息,故本研究將從社交信息中,以地點為單位擷取大量的數據信息再輔以語意關鍵詞萃取出有關可作為淹水預判的訊息數據。為檢核資料的可性度,本研究透過歷史臺風數據FLO-2D仿真重建淹水之空間信息進行檢核。從研究比對分析中發(fā)現,經萃取后的公眾信息其與災害的關聯性及正確性相當顯著,故透過社交網站中大量的非結構訊息,透過語意及空間的轉換,可萃取轉化為防災信息,對廣域的都市治理而言,此一訊息將可作為預判區(qū)域淹水或防救災情報之有效參考。
【作者單位】： 逢甲大學地理信息系統(tǒng)研究中心;逢甲大學;
【分類號】：TP393.092;P426.616
【正文快照】： 引用格式:周天穎,賴順仁,黃崇典,楊龍士,葉美伶,吳政庭,方耀民.2016.運用社交網絡分析淹水空間信息之關聯性.遙感學報,20(5):1299 1307Chou T Y,Lai S R,Huang C D,Yang L S,Ye M L,Wu Z T and Fang Y M.2016.Social crowd sourcing applicationin spatial information analy

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