文件名称:
2018_Predicting Social Unrest Using GDELT.pdf
开发工具:
文件大小: 1mb
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上传时间: 2020-04-09
详细说明：摘要：社会动荡是某些事件和社会因素造成社会普遍不满的负面后果。 我们想利用机器学习（随机森林、助推和神经网络)的力量来解释和预测何时会发生巨大的社会动荡事件(巨大的社会动荡事件是维基百科页面“美国内乱事件清单”所承认的重大社会动荡事件）。 我们审查并发现，在一次此类事件----桑德拉·布兰德的死亡----以及随后发生重大内乱的其他类似事件之后，以负面情绪发表的新闻文章数量有所增加。 我们使用从谷歌的GDELT（全球事件、语言和音调数据库）表中获取的新闻文章作为一种媒介，研究导致美利坚合众国州和县两级大规模动乱的社会因素和事件。 为了能够识别和预测县一级的社会动荡，可以部署方案/应用程序来抵消其不利影响。 本文试图解决这一任务，即识别、理解和预测何时可能发生社会动荡。
关键词：社会动荡·新闻媒体·GDELT·主题·事件·随机森林·阿达促进随机森林·LSTM
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