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好奇學生大哉問連結台灣專題講座 2025 年 11 月專題講座
主題：當 AI 讀懂城市情緒-從社會穩定到全民健康
Anticipating Urban Disruptions from Social Media: AI Models and Systems for Civil Unrest and Public Health Forecasting
主講：呂長天(Chang-Tien Lu) 博士
地點：遠距視訊 (WebEx Video Conference)
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時程：2025/11/21（星期五）10:10 - 11:45 noon (台北時間)
講者簡介：
嘉賓：呂長天(Chang-Tien Lu) 博士
職銜：美國維吉尼亞理工大學電腦科學系 教授/Sanghani 人工智慧與資料分析中心 副主任
簡介:
在數位時代，城市的情緒與脈動早已不只存在於街頭，而是流動於社交媒體的文字、圖片與即時互動之中。這些線索往往在社會動盪或健康危機發生前，就已在網路世界釋放出可被偵測的信號。本演講將探討如何運用人工智慧（AI）結合開放資料，將這些分散的訊息轉化為可操作的城市早期預警系統，協助決策者從「被動反應」轉向「主動預防」。
首先介紹 EMBERS，一個融合動態查詢擴展（Dynamic Query Expansion, DQE）與時空事件建模的即時預測系統，能從新聞、社群平台與經濟資料等開放數據中偵測社會緊張與潛在抗議的跡象。EMBERS 已於拉丁美洲多國實際部署，能提前數天發出預警，顯示 AI 可成為支持社會治理與公共決策的重要工具。
接著介紹 SimNest，一個結合社交媒體訊息與流行病學資料的深度學習框架，用於城市與地區層級的流感監測與健康風險預測。透過多任務時空學習（multi-task spatiotemporal learning），SimNest 能有效處理資料稀疏與地理差異，提供即時且具區域精度的健康洞察。
綜合而言，這兩套系統展現了人工智慧如何「讀懂」城市的社會情緒與健康脈動，將危機管理由事後的應變轉化為事前的預測，為建構更智慧、更具韌性的城市治理開啟新方向。
Urban environments are increasingly shaped by rapid, dynamic societal changes, often signaled first through social media. This talk explores how AI-powered systems can harness social media data as an early warning mechanism for urban disruptions, such as civil unrest and infectious disease outbreaks. First, I introduce EMBERS, a real-time forecasting system that detects emerging civil unrest events by modeling spatiotemporal trends in open-source data streams. By employing techniques such as Dynamic Query Expansion (DQE) and time-sensitive event modeling, EMBERS delivers forecasts with actionable lead times, validated through deployments across Latin America. Case studies demonstrate how meaningful insights can be extracted from noisy, unstructured online discourse. Next, I present SimNest, a deep learning framework that integrates social media with epidemiological modeling to enable real-time flu surveillance at both city and regional levels. A multi-task spatiotemporal learning approach addresses challenges related to data sparsity and geographic heterogeneity, enabling robust urban-scale predictions. Together, these systems illustrate how AI and social data can shift crisis management from reactive response to proactive mitigation and help build more resilient urban futures.
在本次演講您可學到下列知識：
AI 在城市預警系統中的應用
技術方法與實際案例分析
多任務時空學習(multi-task spatiotemporal learning)在流行病預測中的實踐
經歷：
呂長天（Chang-Tien Lu）博士為美國維吉尼亞理工大學（Virginia Tech）電腦科學系教授，現任創新校區（Innovation Campus）課程領導（Curriculum Lead）及 Sanghani 人工智慧與資料分析中心副主任。他於 2001 年獲得美國明尼蘇達大學（University of Minnesota）電腦科學博士學位，2002 年加入維吉尼亞理工大學任教，長期致力於人工智慧與資料密集型運算的跨域研究。
【獎勵金說明】
歡迎你們正式進入好奇學生大哉問的殿堂！我們在各演講前辦了一個「獎勵金」， 提供受獎同學每人最高 3,000 元。歡迎大哉問的新血一起來提問。 本活動獎勵金之相關規定如下:
本獎勵金分兩階段執行:
第一階段:演講前提問
每一名 $1,000，共 2 名
(同一人不限數量)
第二階段:演講中當場提問
每一名 $1,000，共 2 名
【第一階段提問期限】
至11月20日21:00 (TPE)
【得獎資格規定】
未能全程參加演講，且未於演講結束後立即加入得獎群組之學生，將無法獲得獎金。
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