Caracterización de riesgos urbanos en prensa aplicando minería de texto para el enriquecimiento de datos abiertos

IF 0.2 4区管理学 Q4 INFORMATION SCIENCE & LIBRARY SCIENCE Investigacion Bibliotecologica Pub Date : 2022-05-09 DOI:10.22201/iibi.24488321xe.2022.91.58538

Luis M. Vilches-Blázquez, Diana Comesaña Ocampo

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Abstract

Las noticias se difunden libremente y con amplia disponibilidad para los usuarios de internet con mucha más facilidad que con los medios tradicionales. En estas noticias se pueden encontrar infinidad de “datos menores” ocultos que pueden suministrar valiosa información no recogida en otras fuentes de información. En este contexto, en este artículo nos ha interesado analizar y caracterizar los riesgos urbanos recogidos en prensa abierta en el contexto nacional uruguayo utilizando técnicas de minería de texto. Esta propuesta permite conformar un corpus de noticias que parte de eventos de riesgo contenidos en datos abiertos. El corpus abarca el periodo 2003- 2019 y proviene de periódicos digitales abiertos (El Eco Digital, Montevideo Portal y La Red 21). Sobre este corpus se aplican diversas técnicas de minería de texto empleando el software QDA-MinerLite y el lenguaje Python (mediante la librería Scattertext) para identificar, caracterizar y descubrir conocimiento sobre estos eventos. Los resultados obtenidos del procesamiento del corpus ayudan a enriquecer los datos abiertos existentes sobre riesgos en Uruguay, incorporando información sobre sus efectos, actores e intervenciones asociadas.

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利用文本挖掘丰富开放数据，对媒体中的城市风险进行表征

与传统媒体相比，互联网用户可以自由地、广泛地获得新闻。在这些新闻中，你可以找到无数隐藏的“次要数据”，这些数据可以提供其他来源没有收集到的有价值的信息。在此背景下，本文对使用文本挖掘技术分析和描述乌拉圭国家背景下的开放新闻收集的城市风险感兴趣。这一提议允许创建一个从开放数据中包含的风险事件开始的新闻语料库。语料库涵盖2003- 2019年期间，来自开放的数字报纸(El Eco Digital、Montevideo Portal和Red 21)。在这个语料库上应用了各种文本挖掘技术，使用QDA-MinerLite软件和Python语言(通过Scattertext库)来识别、描述和发现关于这些事件的知识。语料库处理的结果有助于丰富关于乌拉圭风险的现有公开数据，包括有关其影响、行动者和相关干预措施的信息。

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