Twitter use during an emergency event: the case of the UT Austin shooting

書名（以學術體例詳填資料，網路來源提供超連結及檢索日）：

Li, Yang, Kavanaugh, Fox, Sheetz, Shoemaker, Whalen, Srinivasan (2011/June). Twitter use during an emergency event: the case of the UT Austin shooting. Proceedings of the 12th Annual International Digital Government Research Conference: Digital Government Innovation in Challenging Times.

導讀者：黃淑琳

原作摘要：

這份研究是Crisis, Tragedy, and Recovery Network (CTRnet) project的其中一篇，關注的主題是政府如何運用social media回應處理鄉鎮縣市內發生的緊急事件。監測特殊事件發生時social media上的資訊，可以幫助理解災難危機情境下的tweeting patterns，因此這篇研究以2010年美國德州大學奧斯丁分校（University of Texas at Austin）的槍擊事件為例，運用自然語言處理(Natural Language Toolkit)、文字雲(word clouds)和圖表分析呈現槍擊事件前後可取得的公開tweets。

重點整理：

研究對象

UT Austin官方twitter頁面的粉絲（總共5245人），從中找出2857位有在2010/09/19~2010/10/16期間發布公開tweets的人，並分析這些公開tweets。研究步驟分成三個階段:

1. 收集UTAustin頁面粉絲（follower）的tweets

2. 從上面的資料中找出2010/10/19和之後的tweets，以時間郵戳為憑（timestamp），確保時間的準確性。

3. 運用MySQL Queries資料庫管理系統和自然語言處理分析，再以文字雲和長條圖呈現研究結果。

研究分析與結果

1. 槍擊當天的貼文數量激增超過15000則，其他日子的貼文大多在 6000~1000則的範圍內。

2. 槍擊當天最常出現在twitter上的字：shooter, gunman, shooting, utshooting, suspect”, university, campus, UT, Austin, RT等。

3. 對照槍擊當天(28)和前後兩天(27, 29)的tweets量，可以看到tweets暴增的現象。在事情發生前（早上7點左右），tweets量和以往差不多，8點過後的量則超過以往，增加了400%。

4. 事發當時(早上8點)最常出現的關鍵字為：UT, campus, gunman, shooter;到了當天下午3點，槍擊者自裁、事情差不多落幕時的關鍵字為：Colton Tooley（槍擊者的名字）

小結

•  Tweets數量和內容的變化，可以看出事件是正在發生還是發生過了。

•  這篇的內容分析是根據關鍵字的頻率，研究建議可以用其他方式，像是語意分析。

與本研究問題意識相關的概念與延伸對話：

 只有資訊量，沒有資訊傳遞的過程和方向，也看不出資訊流動的網絡(回

應和轉貼)，分析的項目太少。研究對象和浮現型頻道中匿名使用者不同

，應該可以繼續觀察!!!!!!

 不驚艷、不意外的結果 = =b

延伸閱讀：(請用學術體例將參考文獻中值得延伸閱讀之文章、書籍或網址列於此處)

S. Vieweg, A. L. Hughes, K. Starbird, and L. Palen.Microblogging during two natural hazards events: what Twitter may contribute to situational awareness. In Proc. of the 28th Int. Conf. on Human Factors in Computing Systems, CHI’10, pages

1079–1088, 2010.

S. Yang, A. Kavanaugh, N. P. Kozievitch, L. T. Li, V. Srinivasan, S. D. Sheetz, T. Whalen, D. Shoemaker, R. da S. Torres, and E. A. Fox. CTRnet DL for Disaster Information Services. In Proc. of the 11 th ACM/IEEE Annual Joint Conf. on Digital Libraries, JCDL’11, 2011.