文献

J-GLOBAL ID：201602204050592210   整理番号：16A0331883

ソーシャルセンシングを利用した影響地域内被災状況把握とサポートの必要性 -2011年東日本大震災発生前後のツイッター・データの解析-

Grasp of Disaster Situation and Support Need Inside Affected Area with Social Sensing: - An Analysis of Twitter Data Before and After the 2011 Great East Japan Earthquake Disaster Occurring -

著者 (4件)： SATO Shosuke (Tohoku Univ., Sendai, JPN) ,  HANAOKA Kazumasa (Tohoku Univ., Sendai, JPN) ,  OKUMURA Makoto (Tohoku Univ., Sendai, JPN) ,  KOSHIMURA Shunichi (Tohoku Univ., Sendai, JPN)
資料名： Journal of Disaster Research  (Journal of Disaster Research)
巻： 11  号： 2  ページ： 198-206  発行年： 2016年03月01日 
JST資料番号： F1399A  ISSN： 1881-2473  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ソーシャル・センシング,特に共通作戦状況図の情報源としてのソーシャル・メディア・テキストの解析は,災害対応の意志決定に有用であるとの期待が高まっている。本文は2011年東日本大震災の各1箇月前後の日本ツイッター・アカウントから得た3百万件のツイッター・テキストの地理情報と内容の解析について報告する。結果は次のとおりである。1)ジオタグ(緯度と経度の情報)を含むツイッター・テキストの数は,信頼のおける解析をするには非常に少なかった。しかし,GeoNLP(自然言語テキストからタグの地理情報に自動変換する技術)を用いることにより,ツイート・テキストからツイート場所を検知する方法で地理情報を確認することができ,多くのツイートが地震が襲った地区からのものであることを確信した。2)震災発生前後のツイッター・データの分布を比較したが,どの地域が災害によって大きく影響を受けたかは明確に確認できなかった。3)影響を受けた地域での被害情報を含むツイッター・テキストが極くわずかにあった。これらのサポートが必要である。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *震災 ,  *災害調査 ,  *Web【情報システム】 ,  位置情報 ,  情報 ,  電子メール ,  情報メディア ,  空間分布 ,  意思決定 ,  緯度 ,  経度 ,  救助 ,  大震災 ,  地理情報 ,  東日本大震災
準シソーラス用語： *ツイッター

分類 (2件)： 自然災害  (RA02030M) ,  ドキュメンテーション  (RA01030F)

引用文献 (8件)：

• National Institute of Information and Communications Technology, “DISAANA,” 2014, http://www.nict.go.jp/press/2014/11/05-1.html [accessed October 1, 2015]
• T. Rokuse, S. Nagashima, O. Uchida, and F. Toriumi, “A Proposal on Information Service System at the Time of Large-Scale Disaster Using Twitter,” Forum on Information Technology, Vol.4, No.12, pp. 651-652, August, 2013.
• T. Ishikara, A. Kawasaki, and K. Meguro, “Investigation of information sharing by Twitter users during the 2011 heavy snow disaster in San-in region of western Japan,” Journal of Social Safety Science, No.17, pp. 135-143, 2012.
• T. Sakaki, J. Marui, F. Toriumi, K. Shinoda, K. Kazama, S. Kurihara, and I. Noda, “Changes in social media use in large-scale disasters,” The Association for Natural Language Processing, No.18, pp. 1228-1231, 2012.
• T. Sakaki, M. Okazaki, and Y. Matsuo, “Earthquake shakes Twitter users: real-time event detection by social sensors,” Proceedings of the 19th international conference on World wide web, pp. 851-860, 2010.

タイトルに関連する用語 (7件)： 地域 ,  被災 ,  状況 ,  把握 ,  東日本大震災 ,  ツイッター ,  解析