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Prior knowledge about the SNS (Social Network Services) datasets is often required to conduct valuable analysis using social media data. Understanding the characteristics of the information extracted from SNS datasets leaves much to be desired in many ways. This paper purposes on analyzing the detail of the target social network services, Twitter, Instagram, and YouTube to establish the spatial informatization process to integrate social media information with existing spatial datasets. In this study, valuable information in SNS datasets have been selected and total 12,938 data have been collected in Seoul via Open API. The dataset has been geocoded and turned into the point form. We also removed the overlapped values of the dataset to conduct spatial integration with the existing building layers. The resultant of this spatial integration process will be utilized in various industries and become a fundamental resource to further studies related to geospatial integration using social media datasets.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Understanding of SNS Datasets
3. Spatial Informatization
4. Discussion
References
참고문헌 (24)
참고문헌 신청
Antoine, É., Jatowt, A., Wakamiya, S., Kawai, Y., andAkiyama, T. (2015), Portraying Collective Spatial Attentionin Twitter, In Proceedings of the 21th ACM SIGKDDInternational Conference on Knowledge Discovery andData Mining, 10-13 August, Sydney, Australia, pp. 39-48.
Cheng T. and Wicks, T. (2014), Event Detection usingTwitter: A Spatio-Temporal Approach, PLoS ONE, Vol. 9,Issue. 6, e97807.
Cheng, Z., Caverlee, J., and Lee, K. (2010), You are where youtweet: a content-based approach to geo-locating twitterusers, In Proceedings of the 19th ACM internationalconference on Information and knowledge management,26-30 October, Toronto, Canada, pp. 759-768.
Cruz, I.F. (2004), Geospatial Data Integration, Chicago:ADVIS Lab, Dept. of Computer Science, University ofIllinois, pp.73-77.
Dashti, S., Palen, L., Heris, M.P., Anderson, K.M., Anderson,S., and Anderson, S. (2014), Supporting disasterreconnaissance with social media data: a design-orientedcase study of the 2013 colorado floods, Proc. of ISCRAM,24 May, Pennsylvania, USA, pp. 632-641.
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Cheng, Z., Caverlee, J., and Lee, K. (2010), You are where youtweet: a content-based approach to geo-locating twitterusers, In Proceedings of the 19th ACM internationalconference on Information and knowledge management,26-30 October, Toronto, Canada, pp. 759-768.
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