基于微博的芦山地震前后宏观异常信息筛选与分析

• 作者: 刘峻明 张旭 张晓东 张群燕 李林 苏伟 苏晓慧 黄健熙
• 来源期刊: 震灾防御技术
• 关键词: 微博 芦山地震 宏观异常 信息筛选
• 年，卷（期）: 2013,（4）
• 所属期刊栏目: 地震分析预测实用技术——芦山地震专题论文
• 页码范围: 451-458
• 页数: 8页
• 字数: 4460字
• 语种: 中文

摘要

地震宏观异常是指地震前后人的感觉能直接察觉到的自然界异常现象,本研究在芦山地震后,针对公众通过微博发布的异常信息进行搜集,提出从真实性、完整性、信誉度和关联度四方面对公众提供的微博宏观异常信息进行筛选的方法,并根据筛选后的信息从时间角度、空间分布等方面进行芦山地震前后宏观异常信息的分析研究.结果表明,芦山地震前后是有宏观异常出现的,公众关注的异常种类主要为动物异常与天气异常;震前发生宏观异常占宏观异常总数的67％,但仅有30％被发布;微博发布的宏观异常信息中,大多位于距离震中较远的成都市,而非震中地区.微博信息可以作为宏观异常信息的一个主要的及时信息来源,有助于发挥群测群防在防震减灾工作中的作用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李林	中国农业大学信息与电气工程学院	47	351	8.0	17.0
2	张旭	中国农业大学信息与电气工程学院	91	1269	17.0	34.0
3	张晓东	中国农业大学信息与电气工程学院	68	1324	14.0	35.0
4	黄健熙	中国农业大学信息与电气工程学院	43	474	13.0	20.0
5	刘峻明	中国农业大学信息与电气工程学院	46	520	13.0	20.0
6	苏晓慧	中国农业大学信息与电气工程学院	4	11	2.0	3.0
7	张群燕	中国农业大学信息与电气工程学院	3	11	2.0	3.0