WATERSensing, app per a gestionar catàstrofes naturals

L’aplicació processa informació en temps real i és capaç de destriar i classificar els tuits i els/les usuaris/es més rellevants i fiables, descartant així informació falsa o no ajustada a la realitat que puga publicar-se en la xarxa. Per a fer-ho incorpora un mòdul de rastreig que recopila dades de les diferents xarxes socials; un segon mòdul encarregat d’analitzar semànticament la informació recopilada, utilitzant diverses mètriques per a classificar els tuits segons la probabilitat que reflectisquen un problema determinat; i, en últim lloc, un tercer paquet que identifica, a partir de l’anàlisi del text, les possibles localitzacions on succeeix un problema determinat. “A través de les paraules que componen els nostres missatges en les xarxes socials no solament descrivim les situacions i esdeveniments del nostre entorn, sinó també la forma en què els percebem, la qual cosa serveix per a determinar el nivell de preocupació pública que existeix davant d’un problema”, comenta Carlos Periñán, expert en Lingüística Aplicada del Campus de Gandia de la UPV i investigador principal del projecte WATERoT.

Més informació

La aplicación procesa información en tiempo real y es capaz de discernir y clasificar los tuits y a los/as usuarios/as más relevantes y fiables, descartando así información falsa o no ajustada a la realidad que pueda publicarse en la red. Para ello, incorpora un módulo de rastreo que recopila datos de las diferentes redes sociales; un segundo módulo encargado de analizar semánticamente la información recopilada, utilizando varias métricas para clasificar los tuits según la probabilidad de que reflejen un problema determinado; y, en último lugar, un tercer paquete que identifica, a partir del análisis del texto, las posibles localizaciones donde sucede un problema determinado. «A través de las palabras que componen nuestros mensajes en las redes sociales no solo describimos las situaciones y eventos de nuestro entorno, sino también la forma en que los percibimos, lo cual sirve para determinar el nivel de preocupación pública que existe ante un problema», comenta Carlos Periñán, experto en Lingüística Aplicada del Campus de Gandia de la UPV e investigador principal del proyecto WATERoT.

The app processes information in real time and is capable of discerning and classifying the most relevant and reliable tweets and users, ruling out fake news or misinformation that may be published on the platform. In order to achieve this, it has incorporated a tracking module that gathers data from different social media platforms. A second module is in charge of conducting a semantic analysis of the information gathered using various metrics to classify the tweets in terms of their probability of referring to a specific issue. Lastly, a third package uses text analysis to identify the possible locations where said issue has occurred. “With the words that make up our messages on social media, we not only describe situations and events in our environment, but also the way we perceive them, which indicates the level of public concern that surround a specific issue,” comments Carlos Periñán, an expert in Applied Linguistics from Campus Gandia of the UPV and principal investigator of the WATERoT project.

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Taken on: August 16, 2016

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