Twitter has become popular among researchers as a means to detect various kinds of events. Several attempts were made to detect trends, real world events, news, earthquakes and others with satisfying results. However they do not perform well on nding local events such as release parties, musicians in a park, or art exhibitions. Many of the extracted local events were not related to an event but to locations, global events, or just common words. In this paper, we introduce Event Radar, a novel local event detection method to improve the precision by analyzing seven day historic Tweet data. We estimate the average Tweet frequency of keywords per day in and around a potential event area and use these estimations to classify whether the keywords are related to a local event. The proposed scheme produces a precision rate of 68% compared to 25.5% achieved by previous work.
다양한 종류의 이벤트들을 탐지하기 위해서, 트위터는 많은 연구에서 자주 사용되어 왔다. 그 중 몇몇은 유행이나, 세계 각지에서 일어나고 있는 이벤트들, 뉴스, 지진 등과 관련해서 만족할만한 결과를 내놓았다. 하지만 기존의 연구들은 지역에서 일어나고 있는 파티나, 소규모의 음악회, 미술 전시회 등과 같은 이벤트를 찾는 것에 대해서는 잘 동작하지 않았다. 기존의 방법을 이용해서 찾은 지역 이벤트들은 이벤트와 연관이 있는 것이 아니라, 장소, 혹은 세계적인 축제, 자주쓰이는 단어 등과 관련이 있었다. 이 논문에서는 트위터 데이터를 이용한 새로운 지역 이벤트 탐지 방법인 Event Radar를 소개한다. 우리는 어떤 공간 주위에서 일어나는 트위터들의 키워드에 대한 평균을 측정하였고, 측정된 데이터를 바탕으로 그 키워드들이 지역 이벤트와 관련이 있는지 없는지를 분류하였다. 제안된 방법은 25.5%의 기존방법과 비교하여, 68%의 높은 정확률을 보였다.
