緊急時にSNSから自然災害の被害を把握する汎用的な機械学習モデルが誕生した−。
自然災害の恐怖
平成30年（2018年）度に発生した主な自然災害を覚えているだろうか？
- 6月 大阪府北部地震
- 都市ガス供給支障：約11万戸
- 7月 豪雨
- 停電：約８万戸
- 都市ガス供給支障：290戸
- 8月 台風20号
- 停電：約17万戸
- 9月 台風21号
- 停電：約240万戸
- 9月 北海道胆振東部地震
- 停電：約295万戸
- 熱供給支障：約3100戸
- 9月 台風24号
- 停電：約180万戸
日本は自然災害の起こりやすい国である。
また国土が狭く環境が似ているために、自然災害時は緊急的に情報を集めて被害を把握する行動が求められる。
さて、自然災害が発生するとSNSの書き込みは増える傾向にある。例えば1日あたりのツイート数国内最高を記録したのは台風が直撃した日であった。
しかしSNSは自ら書き込むことは簡易であっても、大多数の書き込みを統計的にみて現象を把握することは容易ではない。
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中国にある武漢大学のJiang Yuら研究者は、台風による災害が発生した際に市民がウェイボー等のマイクロブログで自発的に共有する大規模な災害情報(VGI)に着目し、災害状況を自動的に抽出することを試みた。
SNSから災害を把握する技術
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