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)
2025/11/20 (Thursday) 6:10 - 7:45 PM (PST time)
2025/11/20 (Thursday) 9:10 - 10:45 PM (EST time)
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時間(TPE) |
內容 |
講者/主持人 |
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09:00~09:30 |
網路設備測試 |
場控 |
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09:30~10:10 |
觀眾進場 |
演講前導影片 |
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10:10~10:15 |
開幕致詞 |
主持人 |
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10:15~10:18 |
介紹主講者 |
大同大學 何明果 校長 |
| 10:18~11:00 | 演講 | 呂長天(Chang-Tien Lu) 博士 |
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11:00~11:40 |
問題與討論 |
呂長天(Chang-Tien Lu) 博士 及主持人 |
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11:40~11:45 |
謝幕 |
主持人 |
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。
呂博士為 IEEE 會士（IEEE Fellow）與 ACM 傑出科學家（Distinguished Scientist），其研究領域涵蓋空間資訊學、城市運算、人工智慧、資料探勘、機器學習與智慧交通系統等。迄今已於國際頂尖會議與期刊發表超過 250 篇研究論文，主持多項跨機構研究計畫，並長期獲得美國國家科學基金會（NSF）、國家衛生研究院（NIH）、國防部（DoD）、能源部（DoE）、情報高等研究計畫署（IARPA）及州與地方交通機構（如 VDOT 與 DCDOT）等單位的資助與支持。其在時空人工智慧與城市數據分析領域的研究對智慧城市與公共安全發展具有深遠影響，多次獲《華爾街日報》、《新聞週刊》、《經濟學人》與《華盛頓郵報》等國際媒體專文報導。
在學術服務方面，呂博士擔任多項國際期刊編輯委員，包括 ACM Transactions on Spatial Algorithms and Systems（副主編）、Data & Knowledge Engineering、IEEE Transactions on Big Data、GeoInformatica，以及 International Journal of Geographical Information Science 等。他亦在多個國際學術會議中擔任重要領導角色，先後出任 ACM SIGSPATIAL（2009、2020、2021）、SSTD 2017、IEEE Big Data 2024，以及 IEEE ICDM 2025 等大會的共同主席（General Co-Chair），展現其在國際學術社群的領導力與影響力。
此外，呂博士於 2008 至 2011 年間擔任 ACM SIGSPATIAL 秘書（Secretary），並於 2011 至 2014 年間出任副主席（Vice Chair），在推動國際空間資訊學與資料科學研究社群的發展中扮演關鍵角色。他以在跨領域人工智慧、可解釋資料探勘與城市智慧應用的持續貢獻，為全球智慧城市與資料驅動決策的研究奠定了重要基礎。
Chang-Tien Lu is a Professor of Computer Science at Virginia Tech, where he serves as Curriculum Lead at the Innovation Campus and Associate Director of the Sanghani Center for AI and Data Analytics. He received his Ph.D. from the University of Minnesota in 2001. An ACM Distinguished Scientist and IEEE Fellow, Dr. Lu’s research interests include spatial informatics, urban computing, artificial intelligence, and intelligent transportation systems. He has published over 250 papers in premier journals and conferences, with research supported by the NSF, NIH, DoD, and DoE. Dr. Lu serves on the editorial boards of ACM Transactions on Spatial Algorithms and Systems, Data & Knowledge Engineering, IEEE Transactions on Big Data, and GeoInformatica. He has held key leadership roles in major conferences, including General Co-Chair of ACM SIGSPATIAL (2009, 2020, 2021), SSTD (2017), IEEE Big Data (2024), and IEEE ICDM (2025). He previously served as Secretary (2008–2011) and Vice Chair (2011–2014) of ACM SIGSPATIAL, playing a pivotal role in advancing the field and the computing research community.
歷屆演講影片 [YouTube] 好奇學生大哉問:連結台灣系列
https://youtube.com/playlist?list=PL8YimPCg6Qaqj8rbmWq_eou32Ij_wEalJ&si=UAts1U_fQU6niK0R
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【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: 【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。 |
