Sensemaking using automatically extracted information from text is a challenging problem. In this paper, we address a specific type of information extraction, namely extracting information related to descriptions of movement. Aggregating and understanding information related to descriptions of movement and lack of movement specified in text can lead to an improved understanding and sensemaking of movement phenomena of various types, e.g., migration of people and animals, impediments to travel due to COVID-19, etc. We present GeoMovement, a system that is based on combining machine learning and rule-based extraction of movement-related information with state-of-the-art visualization techniques. Along with the depiction of movement, our tool can extract and present a lack of movement. Very little prior work exists on automatically extracting descriptions of movement, especially negation and movement. Apart from addressing these, GeoMovement also provides a novel integrated framework for combining these extraction modules with visualization. We include two systematic case studies of GeoMovement that show how humans can derive meaningful geographic movement information. GeoMovement can complement precise movement data, e.g., obtained using sensors, or be used by itself when precise data is unavailable.
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Sensemaking mit automatisch extrahierten Informationen aus Text ist ein anspruchsvolles Problem. In diesem Beitrag befassen wir uns mit einer bestimmten Art der Informationsextraktion, nämlich der Extraktion von Informationen im Zusammenhang mit Bewegungsbeschreibungen. Das Sammeln und Verstehen von Informationen in Bezug auf Beschreibungen von Bewegung und Bewegungsmangel, die in Texten angegeben sind, kann zu einem verbesserten Verständnis und einer Sinngebung von Bewegungsphänomenen verschiedener Art führen, z. B. Migration von Menschen und Tieren, Reisebehinderungen aufgrund von COVID-19 usw. Wir präsentieren GeoMovement, ein System, das auf der Kombination von maschinellem Lernen und regelbasierter Extraktion bewegungsbezogener Informationen mit modernsten Visualisierungstechniken basiert. Neben der Bewegungsdarstellung kann unser Tool Bewegungsmangel extrahieren und darstellen. Es gibt nur sehr wenige Vorarbeiten zum automatischen Extrahieren von Bewegungsbeschreibungen, insbesondere von Negation und Bewegung. Abgesehen davon, dass GeoMovement diese anspricht, bietet GeoMovement auch ein neuartiges integriertes Framework zur Kombination dieser Extraktionsmodule mit Visualisierung. Wir schließen zwei systematische Fallstudien von GeoMovement ein, die zeigen, wie Menschen aussagekräftige geografische Bewegungsinformationen ableiten können. GeoMovement kann präzise Bewegungsdaten ergänzen, die z. B. mithilfe von Sensoren gewonnen werden, oder allein verwendet werden, wenn keine präzisen Daten verfügbar sind.
Keywords: Big data analytics; Geographic movement; Geovisual analytics; Machine learning; Natural language processing.
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