Public sentiment analysis of roadway work zones using social media data and machine learning models
Rattachement africain : us. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
The construction and maintenance of roadway infrastructure contribute positively to social and economic development and improve traffic safety. However, roadway work zones (WZs) present safety issues for construction workers and travelers, and adversely affect vehicular movement. By collecting and analyzing Twitter data (currently “X” threads), this study aims to explore public perceptions regarding WZs and identify factors that influence crashes and public experience at WZs. In this study, we employed several machine learning methods to classify WZ tweets and performed exploratory, sentiment, and emotional analyses of the classified tweets. We then verified our Twitter-related research outcomes using police crash reports. Sentiment and emotion analysis using classified tweets (with a 92% classification accuracy and 0.68 F1-score) showed somewhat negative emotions towards roadway WZs and onsite physical elements. However, the overall sentiment and emotion scores support the positive outcomes of WZ activities. We also found a strong temporal relationship between WZ-related tweets and fatalities. A cross-analysis of tweets and crash reports revealed that certain physical elements (e.g., signs, barriers, barrels, closures, and workers) are strongly associated with severe crashes at WZs. The results of this study may help policymakers to make appropriate policy decisions to improve driving experience and reduce WZ-related traffic accidents.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Public sentiment analysis of roadway work zones using social media data and machine learning models
- Date Crossref
- 01/12/2025
- Éditeur
- Elsevier BV
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
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Wisconsin Department of Transportation pays non établi dans la noticeOrganisme public
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Columbus State University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Bradley University Department of Computer Science & Information Systems pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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University of Oklahoma Health Sciences Center Health Science Center pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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University of North Carolina at Charlotte pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Lee College pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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University of Wisconsin–Milwaukee pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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TSYS School of Computer Science pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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University of Wisconsin-Milwaukee The Institute for Physical Infrastructure and Transportation pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
Wisconsin Department of Transportation, Columbus State University et Department of Computer Science & Information Systems — Bradley University, avec 6 autres affiliations.
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