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Usare l’intelligenza artificiale per gestire eventi meteorologici estremi

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Un team interdisciplinare di ricercatori di McGill sta studiando come le informazioni in circolazione sui social network possano incidere in modo vantaggioso sulla gestione delle emergenze metereologiche più estreme da parte di soccorritori e governi.

La combinazione del deep learning, una sottocategoria dell’intelligenza artificiale, con l’analisi dei social network, può rendere i contributi dei social media sugli eventi meteorologici più disastrosi uno strumento utile per i gestori di crisi, i primi soccorritori e gli scienziati del governo. Un team interdisciplinare di ricercatori di McGill ha tentato di comprendere come questi strumenti possano aiutare a gestire eventi meteorologici estremi.

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Gli scienziati hanno scoperto che, utilizzando un meccanismo di riduzione del rumore, informazioni preziose potrebbero essere filtrate dai social media per valutare meglio le reazioni degli utenti di fronte ad eventi meteorologici estremi. I risultati dello studio sono stati pubblicati nel Journal of Contingencies and Crisis Management. “Abbiamo ridotto il rumore scoprendo cosa venisse ascoltato e quali fossero le fonti più autorevoli”, spiega Renee Sieber, Professore Associato presso il Dipartimento di Geografia della McGill e autore principale di questo studio. “Questa capacità è importante perché è abbastanza difficile stimare la validità delle informazioni condivise dagli utenti di Twitter“.

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Il team ha basato il proprio studio sui dati di Twitter relativi alle inondazioni del Nebraska del marzo 2019 negli Stati Uniti, che hanno causato oltre 1 miliardo di dollari di danni e diffuse evacuazioni dei residenti. In totale, sono stati analizzati e classificati oltre 1.200 tweet. “L’analisi dei social network può identificare dove le persone ottengono le loro informazioni durante un evento meteorologico estremo. Il deep learning ci consente di comprendere meglio il contenuto di queste informazioni classificando migliaia di tweet in categorie fisse, ad esempio” danni alle infrastrutture e ai servizi pubblici “o” simpatia e sostegno emotivo ‘”, afferma Sieber.

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I ricercatori hanno quindi introdotto un modello di classificazione deep learning a due livelli, per rendere utili questi strumenti a coloro che si occupano della gestione delle emergenze. L’esplorazione preliminare eseguita dai ricercatori ha scoperto come l’appello lanciato da una celebrità fosse in primo piano. Ciò è effettivamente accaduto anche nel caso delle inondazioni del Nebraska del 2019, dove un tweet del cantante pop Justin Timberlake è stato condiviso da un gradissimo numero di utenti, anche se non si è rivelato utile ai fini della gestione dell’emergenza. “I nostri risultati ci dicono che il contenuto delle informazioni può variare a seconda dei diversi tipi di eventi. Non esiste infatti un linguaggio universale per classificare la gestione delle crisi; questo limita l’uso di set di dati etichettati solo su alcuni tipi di emergenze, poiché i termini di ricerca possono cambiare da un evento all’altro” – ha continuato Sieber – La grande quantità di dati forniti sui social media dal pubblico sul meteo, ad esempio, suggerisce che gli utenti potrebbero informazioni critiche in caso di crisi, come tempeste di neve, inondazioni e bufere di ghiaccio. Stiamo attualmente esplorando il trasferimento di questo modello a diversi tipi di crisi meteorologiche e abbiamo in mente di affrontare le carenze di approcci supervisionati esistenti combinandoli con altri metodi”, ha aggiunto Sieber.

Di Sara Fracassi

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