Seminar Nasional Toponim – Bandung, 25-06-2013 1

SOCIAL MEDIA DAN CROWDSOURCED DATA

PERSPEKTIF BARU PEMANFAATAN TOPONIMI

Dr. Ade Komara Mulyana

Pusat Pemetaan Rupabumi dan Toponim

Badan Informasi Geospasial

Biodata

Dr. Ir. Ade Komara Mulyana

Tasikmalaya, 21 Agustus 1969

Kepala Bidang Pemetaan Rupabumi Skala Besar, Pusat

Pemetaan Rupabumi dan Toponim, Badan Informasi Geospasial

Pendidikan:

S1/S2: Geodetic Engineering, Delft University of Technology (TU Delft),

The Netherlands

S3: Geomatics Engineering, School of Civil Engineering, Purdue University,

USA

mulyana@gmail.com

0813-19879732

2

Apalah arti sebuah nama? Manfaat Data Toponim untuk UNOCHA

Social Media dan Crowdsourced Data

Social Media: sarana berinteraksi dalam bentuk

pembuatan, penggunaan bersama dan pertukaran

informasi dan pendapat di komunitas virtual dan

jaringan.

Crowdsourced Data: data yang dihasilkan dari

kontribusi/partisipasi banyak orang, khususnya

komunitas online. Terkait toponim:

Un-authorized Digital Gazetteer

Seminar Nasional Toponim – Bandung, 25-06-2013 2

Contoh toponim di social media

Terdapat banyak informasi di dunia maya yang

dapat menjadi indikator suatu kejadian/fenomena

Sifat informasinya conversational:

Singkat

Informal

Imprecise

Subjective

Ambiguous

Geoparsing

Pengenalan bahasa spasial dalam sebuah teks

Sebuah aplikasi spesifik NERC (Named Entity

Recognition and Classification)

Dikenal juga dengan istilah geotagging,

georecognition, toponym recognition

Permasalahan utama: ambigu dalam nama

Ambiguity

Geo/Non Geo

• Paris: Paris ibukota Perancis atau Paris Hilton?

• Anan: Sungai Annan atau Kofi Annan?

Geo/Geo

• Amsterdam: Ibukota Belanda atau kota di negara bagian New York, AS?

• Ciawi: kecamatan di Kab. Bogor atau di Kab. Tasikmalaya?

Ambiguity

Metoda Geoparsing

Pencarian di Gasetir (basis data toponim)

Rule based:

Penentuan apakah suatu nama adalah toponim

atau bukan didasarkan kepada aturan (rules)

dalam domain bahasa tertentu. Misalnya:

kota/kabupaten/kecamatan/desa ........

di C...........

dsb.

Machine learning based

Seminar Nasional Toponim – Bandung, 25-06-2013 3

Gasetir Digital

Penghubung antara dunia manusia yang informal (penggunaan

nama dalam kehidupan sehari-hari) dengan dunia geospasial

yang formal yang memiliki sistem baku dalam penentuan posisi

di bumi

Kunci dalam proses geoparsing dan geocoding (Spatial

Identifier)

Isi minimal sebuah gasetir: NFT

N : Name

F : Footprint (representasi posisi geografis)

T : Type (kategori, kelas fitur)

Contoh Gasetir di internet: Geonames

dan Yahoo! Geoplanet

GeoNames.org Yahoo! GeoPlanet

Places/Toponyms 7,069,291 5,332,310

Aliases/Alternate

Names 2,928,296 1,950,735

Neighbors n/a 8,521,075

Size (all files,

unzipped) 882M 504M

Kondisi 2010

Crowdsource Data: Wikimapia

Link

Monitoring dan pengumpulan data

dari Social Media

Social Media digunakan untuk mendapatkan data untuk misalnya:

Aktivitas pasca bencana

Kepentingan politik (mis: mengukur tingkat kepuasan terhadap kinerja Barrack Obama)

Deteksi awal konflik sosio-ekonomi

Global Pulse: program inovatif dari PBB untuk melacak dan memonitor informasi dengan lebih cepat terkait krisis sosio-ekonomi baik di tingkat lokal maupun global

Global Pulse

Program inovatif dari PBB untuk melacak dan memonitor informasi terkait krisis sosio-ekonomi baik di tingkat lokal maupun global secara lebih cepat

Melengkapi data yang didapatkan dari survey dan sensus atau cara-cara pengumpulan data statistik lainnya yang tradisional

Melacak informasi dari sumber-sumber online seperti blog, media sosial (Twitter dan Facebook), situs berita, situs lowongan kerja, situs jual beli online

Implementation Strategy: Network of Pulse Labs (di Indonesia PLJ)

PLJ Research Results:

Twitter Users Posts on Food Price Rise in

Indonesia

Published via web widget

Seminar Nasional Toponim – Bandung, 25-06-2013 4

PLJ Research Results:

Twitter Users Posts on Fuel Price Rise in

Indonesia

Published via web widget

PLJ Research Results:

Sentiment Analysis on Food Price Rise in

Indonesia (2013)

PLJ Research Results:

Sentiment Analysis on Fuel Price Rise in

Indonesia (2013)

PLJ Research Results: Geolocating Tweets

1st Iteration Using Twitter Location Profile

Sample Data: July– August 2012 (Food Price Rise Spike– Tempe/Tofu/Soybean crises)

Total data examined: 32,842 (100%)

Process Framework:

>> Geolocating using Twitter API

>> Data Cleansing using Geoname services (www.geonames.org)

Result:

Empty text in location profile: 13,147 (40.03%)

Text in location profile is simply "Indonesia" (there is no way to mine province location information): 2,031 (6.18%)

Text in location profile is recognized as invalid location:6,800 (20.71%)

note: current analysis marks any location outside Indonesia as invalid

Text in location profile is recognized as valid location and we can extract province information: 10,864 (33.08%)

Potential use of SIRF for

extending search criteria

PLJ Research Results: Geolocating Tweets

1st Iteration Using Twitter Location Profile

Location Distribution of Twitter Posts

“Food Price Rise” July – August 2012

Iphone vs HP Android berdasarkan

geotagged tweets

Washington, DC:

Merah: pengguna Iphone

Hijau: pengguna Android

developed by Gnip, MapBox

Seminar Nasional Toponim – Bandung, 25-06-2013 5

Pengguna Blackberry

New York City:

Merah: pengguna Iphone

Hijau: pengguna Android

Ungu: pengguna Blackberry

Blackberry di Jakarta

Jakarta:

Merah: pengguna Iphone

Hijau: pengguna Android

Ungu: pengguna Blackberry

Kesimpulan

Informasi toponim banyak didapatkan di media

sosial, situs penyedia informasi geospasial, situs

gasetir, maupun situs-situs lainnya

Gasetir sangat diperlukan untuk menjadi spatial

identifier (proses geoparsing dan geotagging)

terhadap informasi tersebut.