J
V
Mapping Service
AH
API
Client tier
l Streaming API
Service tier
C
x
W'cb-Scmces
DB
Om plaatsaanduidingen in tweets
beter te kunnen interpreteren is
intelligentere data-mining nodig
Social network
.Viy cfcftu sit
f ectjwte'gy (Ann n 5
w# miiiiiyi
SjjatijJ frilcr
lera
Tem etaimaj.
tvmt
iH
Dn I a tier
Fig. 3
locatie blijft echter moeizaam zonder expli
ciete geo-referentie en is sterk afhankelijk
van type event. Voor de Bevrijdingsdag
case en de Nederland-Duitsland case zijn
de gebruikte geografische aanduiding
meestal te algemeen. Voor de Bevrijdings
dag waren de meest voorkomende termen
'Nederland','Amsterdam', of'Zwolle'. Omdat
verderde
niet commer
ciële versie
van de Twit
ter streaming
API is gebruik
was er slechts de beschikking over 1%
31 tweets/sec) van het totale aantal tweets.
Hierdoor konden veel relaties tussen locatie
en event niet met voldoende significantie
gelegd worden. Verwacht wordt dat dit
betrouwbaarder wordt wanneer de vol
ledige stream beschikbaar is. De conclusie
op dit moment is dat de methode geba
seerd op het BursT algoritme goed events
kan detecteren uit ruimtelijk gerelateerde
berichten maar dat de ruimtelijk nauwkeu
righeid nog laag is. Eén van de oorzaken
is het kleine percentage geogerefereerde
Tweets dat associatie tussen events en loca
tie lastiger maakt. Daarnaast is het gebruik
van toponiemen niet eenduidig terwijl
veel plaatsaanduidingen geen duidelijke
definitie kennen voor omvang, begrenzing
en schaal. Een toponiem als'Amsterdam'
kan zowel
betrekking
hebben op
de stadsregio,
de stad, of
het centrum.
Dit kan wellicht verbeterd worden via meer
geavanceerde data mining technieken
die gebruik maken van de semantiek en
context van de locatie aanduiding.
Situational Awareness: Participatie in Planning
Het derde onderzoek is een voorbeeld van
het gebruik van Twitter in een specifieke
toepassing voor participatieve ruimtelijke
planning. Het doel van deze toepassing was
burgers bewuster te maken van gebeur
tenissen in hun omgeving en ze hierbij te
betrekken. Een van de problemen hierbij is
het activeren van doelgroepen anders dan
de hoger opgeleide middelbare man die
traditioneel al naar inspraak bijeenkomsten
komt. In deze studie is het gebruik van
Twitter in een tweetal cases geanalyseerd.
De eerste case betrof'De stad van Morgen'
(http://www.destadvanmorgen.nl/een
project van de gemeente Alphen aan de
Rijn waar, in de week van 1-5 november
2010, burgers mee konden praten over de
ontwikkeling van een structuurplan via een
website en sociale media. De tweede case
betrof de ontwikkeling van een structuur
visie voor de gemeente Zuidpias opgezet
volgens een vergelijkbaar concept (zie
http://www.hoeqwiekbenjij.nl/).
Alle berichten (viaTwitter, Facebooken
Hyves) die tijdens deze projecten zijn ver
zonden zijn handmatig geanalyseerd op
het gebruik van toponiemen, de deelne
mers en het type reactie. Als type reactie
werden onderscheiden: feit, vraag, opinie,
idee, evenement en verslag. Uit de geana-
Geo-lnfo 2012-9 19
