Spesso in caso di disastro, ci sono troppo poche risorse a disposizione della comunità. Un nuovo algoritmo analizza i tweet degli individui per capire meglio come rispondono alle crisi, offrendo un nuovo modo per informare le decisioni sulla gestione dei disastri.

"A volte c'è una disconnessione tra ciò che i decisori prevedono di aiutare una comunità, magari attraverso previsioni economiche, e come gli individui rispondono a una crisi. Abbiamo bisogno di sapere cosa pensano le persone di un evento per rendere una comunità più resiliente durante queste situazioni, " ha detto Benjamin Rachunok, un dottorato di ricerca candidato alla Scuola di Ingegneria Industriale della Purdue University.

Tipicamente, gli scienziati sociali valutano la risposta individuale a un disastro oa una crisi attraverso sondaggi. Ma per oltre 60 milioni di americani ogni mese, gran parte di questa conversazione avviene naturalmente su Twitter.

Rachunok e un team di ricercatori della Purdue hanno sviluppato un algoritmo che cattura le risposte degli individui a una particolare crisi tramite i loro tweet, creando quella che lui chiama una "impronta digitale" che ricercatori e responsabili politici potrebbero utilizzare per quantificare meglio ciò che la comunità pensa di quella crisi.

"L'algoritmo sarebbe uno strumento utile per informare il ripristino a lungo termine da un disastro e sapere dove dare la priorità agli investimenti o all'attenzione, "ha detto Roshi Nateghi, coautore del lavoro e assistente professore di ingegneria industriale e ingegneria ambientale ed ecologica a Purdue.

Il lavoro, pubblicato sulla rivista IEEE Access, mostra che queste impronte digitali potrebbero caratterizzare ciò che rende una comunità resiliente per una serie di eventi, come la violenza pubblica, disastri naturali e persino crisi politiche come la Brexit.

"Capendo come le persone comunicano all'interno dei confini di una comunità, possiamo iniziare a comprendere le proprietà emergenti che contribuiscono alla resilienza di una comunità, "dice Jackson Bennet, co-autore del lavoro e studente di master Purdue in ingegneria industriale.

La tecnica esamina i tweet degli individui associati a un evento e li suddivide in categorie di resilienza della comunità, come definito dai ricercatori:Ecologico, economico, istituzionale, sociale, infrastrutture e qualità della vita. L'algoritmo calcola e genera automaticamente una mappa termica dell'impronta digitale, che è la combinazione specifica di categorie che compongono le risposte degli individui a un evento.

La mappa termica rende più facile vedere quali aspetti della resilienza della comunità sono più evidenti nelle reazioni delle persone a determinate crisi, così come il modo in cui si relazionano tra loro. I ricercatori hanno scoperto, Per esempio, che eventi simili hanno impronte simili, anche se sono accaduti in comunità diverse, come l'uragano Harvey e l'uragano Irma o la sparatoria di Las Vegas e le rivolte di Charlottesville.

I ricercatori hanno in programma di espandere le capacità dell'algoritmo per lavorare in tempo reale, esamina i retweet e individua gli argomenti da solo, piuttosto che fare affidamento solo su determinate categorie di resilienza della comunità. Anche il codice per l'algoritmo sarà reso disponibile al pubblico.