目前滑坡数据库可通过多种的途径构建,但是极少滑坡数据能够自动或实时更新。大众媒体可以以相对较高的时间和空间分辨率提供有关自然灾害事件的可靠信息。在报纸或大众网络平台内发布有关自然灾害的新闻可以更快地了解、调查和分类这些现象。针对许多自然事件,已经开发了多种基于社交媒体信息的数据挖掘技术,但很少应用于“滑坡事件”的自动提取。这种信息来源允许从现实世界中不断反馈,并且可以快速收集有关滑坡事件的新闻。本项工作中,通过基于语义引擎的现有数据挖掘算法自动收集关于意大利滑坡的报纸文章。对这些新闻进行了分析,以评估其在区域上的分布情况,并验证将其用于滑坡危险编图的可能性。通过这一途径识别并定位了2010年至2019年10年间184 322篇涉及32 525个一般事件(“新闻”)的文章。对收集的数据进行手动验证后,根据新闻相关性、本地化准确性和发布时间进行分类。依据这些数据确定了受滑坡影响最大的地区和灾害发生时间。结果表明,意大利近42%的城市受到滑坡影响。研究表明,基于数据挖掘技术创建的滑坡数据库,不仅可确定滑坡发生日期和大致位置(市)。反过来,该数据库可用于科学研究,如确定引发滑坡的气象条件,验证滑坡风险。它还可以用于确定最容易发生滑坡的城市、土地利用或风险评价及重建规划等。