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J-GLOBAL ID：202102232583999199   整理番号：21A2334703

情報発信元地域と行動促進対象者に着目した災害時地域特有行動促進情報の分類

Classification of Local Behavioral Facilitation information Based on Local-source and Target-people

著者 (3件)： 山本楓登 (甲南大 大学院自然科学研究科) ,  鈴木優 (岐阜大 工) ,  灘本明代 (甲南大 大学院自然科学研究科)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告(Web)  (IEICE Technical Report (Web))
巻： 121  号： 125(DE2021 1-11)  ページ： 40-45 (WEB ONLY)  発行年： 2021年07月17日 
JST資料番号： U2030A  ISSN： 2432-6380  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 大規模災害時のTwitter上にはユーザに行動を促進する地域特有な行動促進情報(以下,地域特有行動促進情報と呼ぶ)が存在する.これまで我々は,大規模災害時の地域特有行動促進情報を抽出し,特徴分析を行ってきた.その結果,地域特有行動促進情報の発信元地域と行動促進の対象者に特徴があることがわかった.そこで本論文では抽出した地域特有行動促進情報の発信元地域と行動促進の対象者に着目した分類手法を提案する.具体的には,被災地,被災地以外のどこから発信された地域特有行動促進情報か,また,被災者,被災者以外の誰に向けてかの地域特有行動促進情報かを深層学習を用いて分類手法の提案を行う.さらに提案手法の有用性を示す実験も行う.(著者抄録)

シソーラス用語： *災害 ,  *情報 ,  情報配布 ,  *Web【情報システム】 ,  行動 ,  地域 ,  分類 ,  機械学習 ,  特徴抽出 ,  データマイニング ,  知識獲得 ,  テキストマイニング ,  災害情報 ,  深層学習 ,  *大規模災害
準シソーラス用語： ツイート ,  *ツイッター ,  情報発信 ,  *地域情報

分類 (2件)： 自然語処理  (JE06000L) ,  災害・防災一般  (RA02010Q)

引用文献 (11件)：

• 米田 吉希, 鈴木 優, 灘本 明代, “深層学習を用いた大規模災害の行動促進情報の分析”.第12回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM2020), C8-2, 7pages, 2020.
• 山本 楓登, 鈴木 優, 灘本 明代, “SNS 上の大規模災害時のおける地域特有な行動促進情報の分析”.第13回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM2021), J11-2, 6pages, 2021.
• Ritam Dutt, Kaustubh Hiware, Avijit Ghosh, and Rameshwar Bhaskaran, “SAVITR: A System for Real-time Location Extraction from Microblogs during Emergencies”.In WWW’18 Companion: The 2018 Web Conference Companion, April 23-27, 7pages, 2018.
• 田原 琢士, 馬強, “Twitterから有益な日常情報を発見するための特徴語による地域ユーザの検索”.第6回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM2014), B3-3, 8pages, 2014.
• 村上 明子, 伊川 洋平, “Twitterを用いた災害時の住民感情の分析”.第12回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM2020), C8-3, 8pages, 2020.

タイトルに関連する用語 (8件)： 情報発信 ,  地域 ,  行動 ,  促進 ,  着目 ,  災害 ,  特有 ,  分類