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【24h】

Returning-Home Analysis in Tokyo Metropolitan Area at the time of the Great East Japan Earthquake using Twitter Data

机译:东京大都市区的回国分析在大东日本地震时使用推特数据

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摘要

This paper clarifies the occurrence factors of commuters unable to return home and the returning-home decision-making at the time of the Great East Japan Earthquake by using Twitter data. First, to extract the behavior data from the tweet data, we identify each user's returning-home behavior using support vector machines. Second, we create non-verbal explanatory factors using geotag data and verbal explanatory factors using tweet data. Then, we model users' returning-home decision-making by using a discrete choice model and clarify the factors quantitatively. Finally, by sensitivity analysis, we show the effects of the existence of emergency evacuation facilities and line of communication.
机译:本文澄清了通勤者的发生因素,无法使用Twitter数据在大东日本地震时返回家庭和回归家庭决策。 首先,要从推文数据中提取行为数据,我们使用支持向量机标识每个用户的返回家庭行为。 其次,我们使用Tweet数据使用GeoTag数据和口头解释性因素创建非口头解释性因素。 然后,我们使用离散选择模型来模拟用户的返回归属决策,并定量阐明这些因素。 最后,通过敏感性分析,我们展示了应急疏散设施和沟通线的存在的影响。

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