عنوان المقالة:استخراج المواقع الجغرافية الكامنة لمواقع التواصل الاجتماعي بالاعتماد على تطبيقات خرائط كوكل الجغرافية Extracting Implicit Geolocation Based on Google Maps Geocoding API of Social Media Networks
أصبحت وسائل التواصل الاجتماعي مثل Twitter واحدة من القواعد الأساسية لدعم وتطوير التطبيقات في العديد من مجالات الحياة مثل التجارة والتصنيع والتعليم والصحة. في القسم الصحي ، يمكن استغلال استخراج الموقع الجغرافي للكشف عن تفشي الأوبئة. يهدف هذا البحث إلى اقتراح إطار عمل لتحسين المعرفة الأكاديمية والعلمية حول صحة المجتمع أو أي مجالات أخرى مهتمة باسترجاع الموقع الجغرافي. تم تنفيذ هذه الطريقة من خلال دمج API لخرائط جوجل للترميز الجغرافي مع مجموعة من شبكات التواصل الاجتماعي لاستعادة تحديد الموقع الجغرافي الضمني. تم تطبيقه على آلاف التغريدات التي لم يكن لها موقع جغرافي واضح في البيانات الوصفية. النتائج التي تم الحصول عليها تتضمن معظم مجموعات البيانات التي تم جمعها بدلاً من تجاهل المستخدمين الذين ليس لديهم موقع جغرافي واضح. أظهر التقييم أن هناك تحسنًا ملحوظًا في مجموعة البيانات من خلال تضمين حوالي 80٪ من المستخدمين الذين ليس لديهم موقع جغرافي واضح. وبالتالي ، يمكن استخدام بياناتهم بدلاً من تجاهلها.
Abstract
Social Media such as Twitter has become one of the essential bases for supporting and evolving applications in several life fields such as commerce, manufacture, education and health. In the health section, the extraction of geolocation can be exploited in detecting epidemic outbreaks. This research aims at proposing a framework to improve the academic and scientific knowledge about a population health or any other fields interested in geolocation retrieval. The method has been implemented by incorporating google maps geocoding API into a dataset of social media networks for retrieving implicit geolocation. It has been applied on thousands tweets that have not had an explicit geolocation in the metadata. The findings obtained inclusion most dataset collected rather than ignore the users that have no explicit geolocation. The evaluation showed that there is a noticeable improvement in the dataset by including about 80% of users who did not have an explicit geolocation. Thus, their data can be used instead of ignoring it.