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J-GLOBAL ID：202002288558068667   整理番号：20A2565504

ソーシャルメディアを用いたハリケーン避難行動モデリングの人口学的カバレッジの強化【JST・京大機械翻訳】

Enhancing demographic coverage of hurricane evacuation behavior modeling using social media

著者 (2件)： Kumar Dheeraj (Department of Electronics and Communication Engineering, Indian Institute of Technology Roorkee, Uttarakhand, India) ,  Ukkusuri Satish V. (Lyles School of Civil Engineering, Purdue University, West Lafayette, IN, USA)
資料名： Journal of Computational Science  (Journal of Computational Science)
巻： 45  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： W3406A  ISSN： 1877-7503  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ハリケーン避難は複雑な動的プロセスであり,沿岸住民の避難行動に影響する要因のより良い理解は,より良い避難政策を計画する際に役立つ可能性がある。伝統的に,家庭避難決定のさまざまな側面は,避難後アンケート調査によって決定されてきたが,これらの調査は,近年,応答率の緩やかな減少のために,データの質の悪化が見られ,それは,非応答バイアスにつながる可能性がある。社会メディア,特に緊急時のユーザの活動増加は,ポストの地理タグ付けとともに,ユーザの意思決定プロセスへの洞察を得る機会を提供し,また,従来の調査データに対する補足としてソーシャルメディアデータを使用して,公共意見と活動を計る。本論文は,ニューヨーク市(NYC)とJacksonville,Hurricane SandyとMatthewの後流におけるFLを,それぞれ,Twitterユーザの避難挙動を理解し,調査回答者のそれらと比較するために,それぞれ,Hurricane SandyとMatthewの後流において,地理標識したTwetsを活用した。著者らは,新しいHMMモデリングフレームワークとしてTwitterユーザ分類問題を設計し,それらを3つのカテゴリーの1つに分類する:外部避難ゾーン,避難者,および非避難者。2つのデータ源の補足的な性質を強調するために,人口の代表的サンプルを与える2つのデータソースの補完的な性質を強調するために,Twitterユーザの人口統計的構成(年齢,性別,人種/民族)と空間カバレッジを比較した。避難とリターン時間及び避難場所パターンを理解し,調査回答者と比較するために,避難所によってツイートのGPS座標を分析した。本論文に示した技術は,緊急時の避難行動のモデリングのための情報の代替(高速および自発的)源を提供し,それは,従来の調査と比較して,人口統計学および空間分布に関して補完的であり,緊急ヒット地域の住民の生活へのリスクを最小化するために,より良い避難キャンペーンを計画するために,当局にとって有用であろう。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 伴流 ,  意思決定 ,  空間分布 ,  *ハリケーン ,  地理学 ,  *避難 ,  住民 ,  アンケート ,  沿岸 ,  GPS
準シソーラス用語： *人口統計学 ,  *避難行動 ,  避難所 ,  *ソーシャルメディア ,  ツイッター , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： ハリケーン避難 ,  人口学的カバレッジの強化 ,  空間カバレッジ ,  非応答の調査 ,  避難意思決定 ,  ジオタグ付きツイート

分類 (1件)： 自然災害  (RA02030M)

タイトルに関連する用語 (7件)： ソーシャルメディア ,  ハリケーン ,  避難行動 ,  モデリング ,  人口学 ,  カバレッジ ,  強化