Conception d’un modèle d’apprentissage à partir des réseaux sociaux pour la gestion des catastrophes et l’éducation des catastrophes

Abstract

Les médias sociaux, tels que Twitter, jouent un rôle crucial en tant que source d’informations importantes sur les catastrophes. Dans cette étude, nous proposons deux modèles capable de détecter les risques majeurs et les grandes catastrophes en exploitant les tweets et en utilisant des modèles d’apprentissage profond tels que LSTM et BERT. Avec la participation de millions d’utilisateurs partageant leurs histoires et leurs préoccupations sur Twitter, un flux massif de tweets est généré. Cependant, trouver des informations pertinentes parmi cette abondance de tweets nécessite des efforts considérables. Les résultats obtenus lors des tests de classification ont montré une précision et un rappel satisfaisants, ce qui constitue une première étape prometteuse dans la détection des catastrophes par l’analyse des tweets. Cette étude offre donc une occasion précieuse pour faciliter une réponse plus rapide à ces situations critiques en analysant le contenu des médias sociaux.