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SMAP ermöglicht das Finden von Informationen zu einer Krise in den Sozialen Medien.

Die Sozialen Medien enthalten Informationen, die zur der Situation beitragen können. Diese Informationen können das Ereignis selbst, seine Auswirkungen oder die Bedürfnisse der von der betroffenen Bevölkerung betreffen.

Wenn sie versuchen, die Sozialen Medien zu berücksichtigen, sehen sich Krisenmanager einer großen Herausforderung aufgrund der großen Menge an Informationen ausgesetzt. SMAP unterstützt diesen Prozess durch die Automatisierung des Sammelprozesses und das Anbieten von Miningtools auf der Grundlage der Inhaltsanalyse, der Zeit und der Geographie.

 

Supported Use Cases

Crowd-Sourcing

SMAP kann für das Erkennen mit dem Ereignis in Verbindung stehender Informationen verwendet werden, die von Privatpersonen bewusst oder unbewusst veröffentlicht werden, die der direkt ausgesetzt sind oder Zeuge einer solchen sind, die für den Krisenmanager bei einer erfolgreichen Bewältigung der Krise nützlich sein könnten.

In diesem Fall kann SMAP mit vorab registrierten oder nicht vorab ausgewiesenen Freiwilligen (deren Twitter-Accounts vorher bekannt waren) sowie mit Spontanhelfern zusammenarbeiten.

 

Related CM functions

Das Entlarven von Gerüchten

Wenn die eintritt, kann SMAP sich entwickelnde Gerüchte, die falsche Informationen, zum Beispiel über die Art, die Herkunft oder das Bewältigen der Krise, verbreiten, erkennen. SMAP kann dabei helfen, den Inhalt des Gerüchts und die Gemeinschaft innerhalb des Tweeds, in dem es initiiert wird und/oder sich verbreitet, aufzuspüren und zu verstehen. 

Dies kann beim Kampf gegen Gerüchte und/oder Falschmeldungen helfen und eine informierte und effiziente Krisenkommunikation unterstützen.

 

Related CM functions

Innovation stage
Readiness
Crisis Cycle Phase
Crisis size
Supported standards
  1. Common Alerting Protocol (CAP)
Bilder
SMAP – Diagramm
Solution references

SOR-laurent-2019-02-11

Trial reference

Crowd-Sourcing

Trial reference
Training material
Driver-trail2-SMPA-solution-training-v0.1_LDV2.pptx

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