Resumen

¿Los lugares cercanos (por ejemplo, ciudades) se describen mediante palabras relacionadas? En este artículo, trasladamos esta pregunta de investigación al campo de la codificación léxica de la información geográfica al nivel de la intertextualidad. Con este fin, exploramos (VGI) para modelar textos que abordan lugares a nivel de ciudades o regiones con la ayuda de las llamadas redes de temas. Esto se hace para examinar cómo el lenguaje codifica y conecta la información geográfica en el nivel de los textos. Nuestra hipótesis es que las tematizaciones en red de los lugares son similares, independientemente de sus distancias y de las comunidades subyacentes de autores. Para investigar esto, introducimos s (MTN), que derivamos automáticamente de s (LMN) como un modelo novedoso, especialmente de la interconexión temática en corpus de texto. Nuestro estudio muestra una organización zipfiana del universo temático en el que los lugares geográficos (especialmente ciudades) se ubican en la comunicación en línea. Interpretamos este hallazgo en

• Materias:Big Data Gestión de riesgos Administración de información Red neuronal Teoría de redes
• Subjects:Big Data Risk management Information management Neural network Network Theory
• Palabras claves:Lugares; Codificación textual; Información geográfica; Redes temáticas; Networking temático; Mapas cognitivos
• Keywords:Places; Textual encoding; Geographic information; Topic networks; Thematic networking; Cognitive maps