Etudes sur la géolocalisation de Tweets (2023)

Abstract: La géolocalisation de textes non structurés est un problème de recherche consistant à extraire uncontexte géographique d’un texte court. Sa résolution passe typiquement par une recherche de termesspatiaux et de la désambiguïsation. Dans cet article, nous proposons une analyse du problème, ainsi que deux méthodes d’inférence pourdéterminer le lieu dont traite un texte : 1. Comparaison de termes spatiaux à un index géographique2. Géolocalisation de textes sans information géographique à partir d’un graphe de co-occurrencede termes (avec et sans composante temporelle) Nos recherches sont basées sur un dataset de 10 millions de Tweets traitant de lieux français, dont57 830 possèdent une coordonnée géographique.

## introduction depuis plus d'une décennie, le partage d'informations médiatiques a évolué pour comporter de nouveaux canaux de communication. historiquement, un article de presse était rédigé par un journaliste qui consultait directement des personnes qui avaient un lien avec le sujet en question. aujourd'hui, la présence de réseaux sociaux tels que twitter a ajouté un nouvel intermédiaire à cette communication : l'information est transmise par une petite quantité d'utilisateurs, puis est ensuite diffusée par effet boule de neige (likes, retweets, etc.), jusqu'à ce qu'elle soit suffisamment populaire pour être retranscrite dans un article. cette dynamique de communication fait l'objet de plus d'une décennie de recherches dans les domaines de la détection d'évènements, du suivi de catastrophes (ex : pandémies, phénomènes météorologiques, etc.), et de la géolocalisation d'utilisateurs. le sujet commun de ces travaux est l'extraction de contextes géographiques à partir d'une agrégation de sources. il s'agit d'un processus complexe, car les informations sur des localisations sont rares -par exemple, environ 1% à 3% des tweets mondiaux contiennent au moins une méta-donnée à caractère géographique @xcite -et sont présentées à des échelles hétérogènes (ex : pays, région, ville, point d'intérêt). la géolocalisation de textes est un problème de recherche dont l'objectif est d'extraire, à partir d'un texte et d'une quantité minimale de métadonnées, le ou les lieux qui sont cités, afin d'inférer une zone géographique qui pourra ensuite être traitée en aval par des processus de fouille de données. cette méthode est décomposée en deux étapes : dans cet article, nous proposons une première analyse du problème de la géolocalisation de textes non structurés à partir d'un corpus de tweets que nous avons collecté et sélectionné. pour ce faire, nous avons appliqué plusieurs méthodes inspirées des constats relevés dans d'autres articles de recherche (cf. références), afin de donner plus de clarté sur les difficultés à surmonter pour détecter avec une forte précision la localisation d'un texte. tout d'abord, nous introduisons le sujet avec un état de l'art sur les jeux de données et méthodes utilisées par des travaux de recherche récents. dans la section 3, nous présentons le jeu de tweets que nous avons généré et utilisé pour les différentes méthodes présentées dans la section 5. enfin, nous apportons dans les parties 6 et 7 les résultats de nos expérimentations et ce que nous avons pu en tirer. ## etat de l'art la géolocalisation basée sur des textes est principalement basée sur des jeux de données provenant de réseaux sociaux. twitter est la source la plus fréquente dans les travaux de recherches actuels, puisqu'il permet d'avoir accès à une grande quantité de posts avec de la géolocalisation, même si leur quantité reste limitée face à au nombre total de tweets @xcite . prévue pour la détection de localisations d'utilisateurs de réseaux sociaux à partir de leurs propriétés et contenus, la géolocalisation de textes est maintenant utilisée dans d'autres domaines tels que la détection d'évènements @xcite , d'interaction entre groupes @xcite , ou encore du suivi de comportements dynamiquement temporels comme des pandémies @xcite . parmi les méthodes proposées pour résoudre ce problème, de premières approches se basent sur l'usage de méta-données disponibles dans les tweets, telles que les coordonnées gps ou les localisations déclarées par les utilisateurs dans leurs posts et leur profil @xcite . ces informations deviennent cependant limitées en raison de changements dans le fonctionnement de twitter @xcite , qui ne permettent plus de déclarer une position précise sans mettre à jour un post en utilisant l'api. une méthode des études réalisées sur le traitement de contenus textuels est l'extraction toponymique @xcite , qui consiste à récupérer des termes pertinents (ex : villes, régions) en comparant chaque terme d'un message à un index géographique suite à un filtrage des données non-pertinentes. la popularisation de l'apprentissage supervisé a permis de réaliser des avancées sur la précision des méthodes historiques, avec en particulier l'utilisation de réseaux de neurones type cnn @xcite , rnn @xcite et bi-lstm @xcite , et plus récemment de transformers @xcite . ces modèles permettent d'atteindre dans certains cas une précision au niveau du point d'intérêt, contrairement à l'identification de villes au mieux précédemment. d'autres méthodes se basent sur la co-occurrence de termes dans des textes @xcite . l'idée est de pouvoir retrouver dans un texte, pour un ensemble de termes liés à des évènements dynamiques (ex : hôpital, théâtre, etc.), des localisations ayant été citées dans d'autres textes où ils apparaissent. cela amène à l'utilisation de graphes de connaissance @xcite . ## jeu de données notre jeu de données contient une agrégation de 10 millions de tweets avec l'ensemble de leurs métadonnées collectés depuis début 2020. initialement centré sur le sujet du vélo dans la ville de lyon, il fut ensuite étendu à l'ensemble du territoire français afin de pouvoir l'utiliser dans d'autres projets. twitter propose dans les métadonnées de ses messages deux propriétés à caractère géographique : -coordinates : paire de coordonnées (latitude / longitude) définissable par l'utilisateur en mettant à jour un post par le biais de l'api de twitter -place : lieu nommé que l'utilisateur peut choisir à partir d'une liste fournie par twitter lors de la création d'un tweet. en fonction de son type, l'objet retourné contient le nom du lieu, son pays et son contour (bounding box) cependant, l'usage de ces propriétés est très marginal par rapport au nombre total de tweets présents sur la plateforme. sur notre jeu de données, seuls 57 000 tweets sont précisément géolocalisés (~0,5%) et ~500 000 tweets ont un champ « place » non nul (~5%). au-delà des considérations quantitatives, il est impossible de savoir quelle information un utilisateur souhaite communiquer en utilisant l'une de ces métadonnées : il pourrait s'agir du sujet du message, ou bien de la localisation de la personne au moment où elle crée son tweet. dans la figure 1, nous avons répertorié l'ensemble des 57 830 tweets de notre jeu de données possédant la propriété coordinates (retweets exclus). les points les plus foncés sur la carte représentent les lieux avec la plus grande quantité de tweets. figure 1 -localisation des tweets dans notre jeu de données (coordonnées uniquement) nous avons ainsi noté que, malgré le fait que la grande majorité des tweets de notre jeu de données traitent de lieux en france métropolitaine, il est possible de remarquer des géolocalisations à l'étranger. par exemple, le post https://twitter.com/photosalain/status/ 1587845842182053890 traite du moulin rouge à paris, alors que la géolocalisation indique la ville de madrid en espagne. wenfin, nous avons remarqué que la taille moyenne des tweets a évolué dans l'histoire, suite à de réguliers changements sur leur taille maximale. historiquement fixée à 140 caractères, la limite fut augmentée en 2017 pour atteindre 280 caractères, et d'ici le printemps 2023 certains utilisateurs pourront aller jusqu'à 4000 1 . néanmoins, la figure 2 montre que la majorité des tweets se situent environ entre 8 et 22 mots. cela peut poser un problème dans le cadre de la géolocalisation de ces textes, puisque la probabilité qu'un mot à caractère géographique apparaisse est plus faible. 4 pré-traitement du corpus notre première version de jeu de données est contenu dans un fichier json unique, avec un objet par tweet. pour nos premières expérimentations, nous n'avons gardé que les objets possédant une propriété coordinates non nulle, soit au total 57 830 lignes. une première analyse des messages montre qu'il y a une grande quantité de duplications (en réalité, des retweets), que nous enlevons pour garder une instance unique par message : figure 2 -nombre de mots par tweet dans notre jeu de données nombre de tweets tweets uniques message le plus fréquent fréquence 57 830 36 638 vient de publier une photo à paris france 3174 les messages du jeu de données sont principalement en français et en anglais, et contiennent des termes et des caractères qui ne sont pas pertinents dans le cadre d'une géolocalisation de texte. nous avons choisi d'enlever les éléments suivants dans nos tweets : ## conclusion dans cet article, nous avons pu évaluer la performance de certaines méthodes communes dans le domaine de la géolocalisation de textes non structurés, à partir d'un jeu de données basé sur des tweets traitant de lieux en france. les résultats nous encouragent dans la poursuite de leur utilisation, même si des améliorations notables sont à réaliser : par exemple, agréger une plus grande quantité de tweets pour avoir des données plus hétérogènes, et utiliser un index géographique plus complet pour mieux désambiguïser des termes géographiques. dans la suite de nos travaux, nous souhaitons tester les méthodes basées sur le principe du plongement de mots et les réseaux de neurones, ainsi que de développer notre propre méthode basée sur un graphe de co-occurrences à composante temporelle.