Spatio-temporal historical event visual exploration through social media-based models

Abstract

Las plataformas de redes sociales en lı́nea sirven como importantes fuentes de información acerca de lo que está pasando en el mundo y cómo la gente reacciona a estos eventos. Dentro de toda la información útil que los cientı́ficos han extraı́do de estos repositorios, el análisis de mensajes relacionados con eventos del mundo real son una importante oportunidad para realizar análisis histórico de noticias. Como los mensajes publicados en estas plataformas contienen distintos puntos de vista de una noticias, contribuyen con información que quizás no haya sido publicada por los medios tradicionales. Dentro de los aspectos que se pueden estudiar de un evento noticioso, las relaciones geopolı́ticas como consecuencia de ellos contienen información valiosa para análisis histórico futuro. En efecto, entender las relaciones entre paı́ses, su desarrollo en el tiempo y cómo las personas reaccionaron a ellas es esencial para comprender el presente. Sin embargo, extraer información útil desde estas plataformas no es una tarea fácil dada la creciente velocidad de publicación de sus mensajes, lo no estruturado de su contenido y la enormidad de repositorios que generan. Por otra parte, para extraer conocimiento nuevo se necesitan herramientas que permitan la generación de hipótesis nuevas por parte de expertos en un dominio. Esta necesidad de colaboración entre sistemas computacionales y usuarios finales hace que el problema tenga dos componentes. El primer componente es que los datos pueden ser difı́ciles de guardar, recuperar y procesar sin las representaciones adecuadas de alto nivel. El segundo componente es que explorar con ojos humanos un gran número de mensajes puede ser imposible sin las herramientas adecuadas. El objetivo de esta tesis es abordar estos dos problemas. El primer problema, relacionado con la eficiencia del procesamiento computacional de los datos, se aborda presentando una representación de alto nivel de eventos noticiosos en su contexto geopolı́tico. Más especı́ficamente, proponemos una representación de eventos consciente del contexto espacio temporal que incorpora tanto la información de las ubicaciones que están involucradas en el mundo real como de aquellas hasta donde se propagó el evento. Exploramos la utilidad de este modelo usando datos de eventos noticiosos extraı́dos desde Twitter en una ventana de tiempo de dos años. Abordamos el segundo problema, relacionado con la exploración de mensajes por expertos en un dominio, diseñando herramientas visuales para exporarlas. Primero diseñamos una interfaz web visual, llamada Galean, que permite a usuarios explorar noticias dada la representación de eventos anteriormente mencionada. Evaluamos esta interfaz a través de un estudio cualitativo con potenciales usuarios finales y uno cuantitativo con 30 participantes. Dada la retroalimentación recibida en esas instancias, diseñamos y evaluamos una nueva manera de visualizar datos geográficos y temporales llamada Cartoglyphs.