A Multi-Indicator Approach for Geolocalization of Tweets


Schulz, Axel ; Hadjakos, Aristotelis ; Paulheim, Heiko ; Nachtwey, Johannes ; Mühlhäuser, Max



URL: https://ojs.aaai.org/index.php/ICWSM/article/view/...
Dokumenttyp: Konferenzveröffentlichung
Erscheinungsjahr: 2013
Buchtitel: Proceedings of the Seventh International AAAI Conference on Weblogs and Social Media, Cambridge, Massachusetts, USA, July 8–11, 2013
Seitenbereich: [1-10]
Veranstaltungstitel: Seventh International AAAI Conference on Weblogs and Social Media
Veranstaltungsort: Cambridge, Mass.
Veranstaltungsdatum: July 8-11, 2013
Herausgeber: Kiciman, Emre
Ort der Veröffentlichung: Palo Alto, Calif.
Verlag: AAAI Press
ISBN: 978-1-57735-610-3
Verwandte URLs:
Sprache der Veröffentlichung: Englisch
Einrichtung: Fakultät für Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsmathematik > Information Systems V: Web-based Systems (Bizer 2012-)
Fakultät für Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsmathematik > Web Data Mining (Juniorprofessur) (Paulheim 2013-2017)
Fachgebiet: 004 Informatik
Abstract: Real-time information from microblogs like Twitter is useful for different applications such as market research, opinion mining, and crisis management. For many of those messages, location information is required to derive useful insights. Today, however, only around 1% of all tweets are explicitly geotagged. We propose the first multi-indicator method for determining (1) the location where a tweet was created as well as (2) the location of the user's residence. Our method is based on various weighted indicators, including the names of places that appear in the text message, dedicated location entries, and additional information from the user profile. An evaluation shows that our method is capable of locating 92% of all tweets with a median accuracy of below 30km, as well as predicting the user's residence with a median accuracy of below 5.1km. With that level of accuracy, our approach significantly outperforms existing work.




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