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Detección de eventos sociales
Por evento social se entiende un evento organizado y planificado por gente y para gente, el cual es ilustrado por contenidos multimedia, creados por las personas que atienden a dicho evento, compartidos en redes sociales.
Así, la detección de eventos sociales es el proceso mediante el cuál se clasifican y agrupan en distintos eventos un conjunto de datos multimediadados previamente.

Motivación

La actual proliferación de aplicaciones de redes sociales está propiciando un incremento desmesurado de contenidos multimedia en la red. En consecuencia, encontrar contenido multimedia (digital) relacionado con un evento social concreto supone un reto. Así, surge como imprescindible la creación de algoritmos que puedan facilitar esta tarea a los usuarios.Recientemente, en el MediaEval1 2013, la detección de eventos sociales ha sido una de las tareas propuestas a resolver por los concursantes. Algunas de las técnicas presentadas por los participantes están explicadas más adelante.
Aplicaciones

Aplicaciones Actuales
Hoy en día su uso no está muy extendido todavía pero básicamente puede utilizarse para tener constancia de los eventos que se realizan,la magnitud de estos eventos, ciudades donde se han realizado los eventos, etc. Esta información, por ahora, también permite hacer recomendaciones.
Posibles aplicaciones futuras
En un futuro servirá para tener bases de datos de los eventos realizados y así poder realizar estudios más exhaustivos sobre un mercado determinado. Pudiendo así hacer una estimación a priori sobre si saldría rentableorganizar un tipo de evento de características similares a otro que ya se haya realizado. Todo esto es gracias a que en la clasificación de eventos podemos disponer de la información de la magnitud de dichos eventos.
Funcionamiento

Las imágenes siempre van acompañadas con una cabecera de metadatos, los cuales nos aportan gran cantidad de información sobre la propia imagen. Para poder realizarel reconocimiento de un evento podemos extraer características a partir de la información temporal, espacial o textual (tanto títulos, tags como descripciones) que podemos encontrar adjunta a la propia imagen. En este caso, la información de los metadatos resulta más importante que la propia información visual de la imagen. Los metadatos pueden ser definidos como "datos sobre datos". Es decir, sondatos complementarios a un objeto que ayudan a la descripción, contexto y descripción de este en cuestión. Los modelos de metadatos se pueden aplicar no solo a texto o audio, sino, también a imágenes, pinturas, videos, etc.
En Internet existen tres grandes modelos de metadatos:
Dublin Core schema: Este esquema es típico para archivos de texto, pero también es utilizado para imágenes y contienepropiedades como: Autor, Titulo, Editor y Fecha.
Technical schema: Con este esquema podemos extraer los datos técnicos acerca de la foto y la cámara tales como: tipo de cámara, lentes utilizadas o fecha de la imagen.
Content schema: Este esquema se usa para dar una categoría a la imagen por medio de vocabulario conocido. Permite recuperar las fotos basándose en determinadas características como:paisaje, retrato, animales, deportes, etc.
Por otra parte, existen estándares muy comunes en cuanto a la indexación de metadatos para imágenes como es el caso del estándar CDWA (Categories for the Description of Works of Art), uno de los esquemas conceptuales más utilizados en museos y archivos ya que consta de más de 30 categorías y subcategorías como: orientación, dimensiones, etc.
Otrosestándares muy utilizados en imágenes son:
EXIF: Permite metadatos sobre tiempo de exposición, distancia focal, modelo de la cámara, datos del flash, etc.
IPTC: Permite gestionar diferentes objetos multimedia, sobre todo imágenes y noticias. Está pensado para agilizar la transmisión de datos entre agencias de noticias y ofrece metadatos sobre autor, título, descripción, palabras clave, urgencia,...