Assessing socio-economic climate impacts from text data

📄 arXiv: 2605.20793v1 📥 PDF

作者: Mariana Madruga de Brito, Brielen Madureira, Taís Maria Nunes Carvalho, Damien Delforge, Aglaé Jézéquel, Murathan Kurfalı, Ni Li, Gabriele Messori, Joakim Nivre, Barbara Pernici, Niko Speybroeck, Stefano Terzi, Wim Thiery, Bram Valkenborg, Jingxian Wang, Shorouq Zahra, Jakob Zscheischler, Jan Sodoge

分类: cs.CL

发布日期: 2026-05-20

备注: Work in progress

💡 一句话要点

提出文本数据分析框架，提升气候灾害社会经济影响评估的准确性和可比性

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 自然语言处理 气候变化 社会经济影响评估 文本数据分析 灾害风险管理

📋 核心要点

  1. 现有方法在利用文本数据评估气候灾害的社会经济影响时，缺乏统一的标准和流程，导致结果可比性差。
  2. 本文提出一个框架，旨在综合现有实践，并为使用文本数据评估气候灾害影响提供明确的指南和建议。
  3. 该研究旨在支持构建更可靠的、基于文本的社会经济影响数据集，从而提升灾害风险管理和归因研究的准确性。

📝 摘要（中文）

自然语言处理（NLP）和大型语言模型（LLM）的最新进展使得能够系统地利用来自新闻、社交媒体和报告的大规模文本数据，创建包含洪水、干旱、风暴和多重灾害事件等气候灾害社会经济影响的数据集。随着文本数据用于影响评估领域的扩展，其方法复杂性也在增加。然而，研究仍然是分散的，缺乏明确的指南来定义什么是影响、处理时间和空间偏差以及选择适当的建模和后处理策略。这种缺乏连贯性限制了研究之间的透明度和可比性。本文通过综合常见实践，描述了使用文本数据方法分析社会经济影响数据的关键挑战，并提出了解决这些挑战的建议。通过提供最佳实践指南，旨在支持构建稳健的文本衍生的社会经济影响数据集，从而更准确地为灾害风险管理和归因研究提供信息。

🔬 方法详解

问题定义：当前利用文本数据评估气候灾害社会经济影响的研究存在碎片化的问题。缺乏统一的标准来定义“影响”，处理时空偏差，以及选择合适的建模和后处理策略。这导致不同研究之间的结果难以比较，透明度不足。现有方法的痛点在于缺乏一个通用的框架来指导研究人员进行此类分析。

核心思路：本文的核心思路是综合现有研究中的常见实践，提炼出关键挑战，并针对这些挑战提出具体的建议。通过提供最佳实践指南，旨在帮助研究人员构建更稳健、更可靠的基于文本的社会经济影响数据集。核心在于标准化流程，提高研究结果的可信度和可比性。

技术框架：本文并非提出一个全新的技术框架，而是对现有方法进行梳理和总结，并提出改进建议。其框架可以理解为以下几个阶段：1. 定义影响：明确社会经济影响的定义和范围。2. 数据收集与预处理：从新闻、社交媒体等渠道收集文本数据，并进行清洗、去噪等预处理操作。3. 时空偏差处理：识别并纠正数据中的时空偏差。4. 建模与分析：选择合适的NLP模型（如LLM）进行影响分析。5. 后处理与验证：对模型输出进行后处理，并进行验证，确保结果的准确性。6. 结果解释与应用：将分析结果应用于灾害风险管理和归因研究。

关键创新：本文的创新点在于其综合性和指导性。它不是提出一种新的算法或模型，而是对现有方法进行系统性的总结和分析，并针对实际应用中遇到的问题提出解决方案。这种方法论上的创新对于推动该领域的发展具有重要意义。通过提供最佳实践指南，降低了研究门槛，提高了研究质量。

关键设计：本文的关键设计在于其建议的实用性和可操作性。例如，在处理时空偏差方面，建议使用地理加权回归等方法进行校正。在建模方面，建议根据具体任务选择合适的NLP模型，并进行充分的实验验证。在后处理方面，建议采用人工审核等方式来提高结果的准确性。具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节取决于所选择的具体NLP模型。

📊 实验亮点

本文的主要贡献在于提供了一个全面的文本数据分析框架，用于评估气候灾害的社会经济影响。虽然没有提供具体的性能数据或提升幅度，但通过综合现有实践并提出改进建议，提高了研究结果的可信度和可比性。该框架为未来的研究提供了一个有价值的参考。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于灾害风险管理、气候变化归因研究、政策制定等领域。通过更准确地评估气候灾害的社会经济影响，可以帮助政府和企业制定更有效的应对措施，减少灾害损失，提高社会韧性。未来，该研究可以进一步扩展到其他类型的灾害和社会经济影响评估中。

📄 摘要（原文）

Recent advances in natural language processing (NLP) and large language models (LLMs) have enabled the systematic use of large-scale textual data from news, social media, and reports to create datasets with socio-economic impacts of climate hazards such as floods, droughts, storms, and multi-hazard events. As the field of text-as-data for impact assessment expands, so does its methodological complexity. Yet research remains fragmented, with no clear guidelines for defining what constitutes an impact, handling temporal and spatial biases, and selecting appropriate modeling and post-processing strategies. This lack of coherence limits transparency and comparability across studies. Here, we address this gap by synthesising common practices, describing key challenges specific to the use of text-as-data methods for analyzing socio-economic impact data, and proposing recommendations to address them. By providing guidance on best practices, we aim to support the construction of robust text-derived socio-economic impact datasets that can more accurately inform disaster risk management and attribution studies.