Twitterを活用した災害情報の収集と被災者支援

Twitterを活用した
災害情報の収集と被災者支援
東海大学情報理工学部情報科学科
内田理
ITx災害情報発信チーム twitter活用勉強会 @ twitter Japan 2015.2.25

Twitterを活用した災害情報の収集と被災者支援
東日本大震災時に
ツイッターは役に立ったか
株式会社IMJモバイル調べ（2011年）
http://www.imjp.co.jp/press/release/
20110404_000581.html
45%
34%
17%
3% 1%
・秦野市内246沿いの一部(くず葉台病院近辺)
が停電中なぅ。今泉近辺は停電してないです。
ジャスコは営業してません。
・国道1号大渋滞。銀河大橋は空いてるが平塚
市停電中。信号真っ暗
・伊勢原市桜台、東大竹、岡崎、平塚市豊田近
辺、停電です。信号も消えているし、街全体が暗
いので、車の方は気をつけて下さい。
・障害児童施設の園長である私の母が、その子
供たち10数人と一緒に、避難先の宮城県気仙
沼市中央公民館の3階にまだ取り残されていま
す。下階や外は津波で浸水し、地上からは近寄
れない模様。もし空からの救助が可能であれば、
子供達だけでも助けてあげられませんでしょうか。
東日本大震災時の実際のツイート例
大規模災害時に被害を最小限に抑えるためには、
リアルタイムに情報を収集し、伝達することが重要
役に立った
やや役に立った
どちらともいえない
あまり役に
立たなかった
役に立たなかった

20110404_000581.html
45%
34%
17%
3% 1%
約8割
役に立った
あまり役に
立たなかった
役に立たなかった

20110404_000581.html
45%
34%
17%
3% 1%
約8割
役に立った
あまり役に
立たなかった
役に立たなかった災害時のソーシャルメディア利用に
注目が集まっている

災害情報提供システムの開発
ツイッターなどの
ソーシャルメディア
から収集した情報
自治体からの
公式な情報
地図情報
ツイッターなどのソーシャルメディア上の震災関連情報を
収集・整理し、利用者の属性や現在地などに応じて最適化
（パーソナライズ）された情報を提示するシステムの構築

災害情報提供システム
最寄りの避難所 Twitterからの情報
避難所情報：以下の場所が避難所として開放
されています。東海大学、大根小学校
○☓商店の前の道、寸断しています
大根中学校、開放しています
小田急線間もなく復旧の見込み
秦野市からのお知らせ
一部地域、断水しています。○時頃復旧の見込みです。
△☓地域の皆さん、土砂崩れのおそれがあるため、○○公民館に避難してくださ
い。
属性に応じてパーソナライズされた情報の提示
帰宅困難者にとっては、公共交通機関の運行状況が重要な情報

災害情報提供システム
最寄りの避難所 Twitterからの情報
○☓商店の前の道、寸断しています
避難所情報：以下の場所が避難所として開放
されています。東海大学、大根小学校
大根中学校、開放しています
小田急線間もなく復旧の見込み
秦野市からのお知らせ
一部地域、断水しています。○時頃復旧の見込みです。
属性に応じてパーソナライズされた情報の提示
△☓地域の皆さん、土砂崩れのおそれがあるため、○○公民館に避難してくださ
い。
ドライバーにとっては、道路の状況が重要な情報

研究の意義
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Mar 10 Mar 11 Mar 12
大規模災害発生時、インターネット上の情報量は
爆発的に増加する

研究の意義
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23:00
Mar 10 Mar 11 Mar 12
大規模災害発生時、インターネット上の情報量は
爆発的に増加する
情報を自動的に収集・整理し
提供するシステムが必要

研究の進捗状況
津波
避難所
ライフライン
公共交通機関
道路
カテゴリ
分類
マッピング
ツイートを複数のカテゴリに分類し
地図上に表示するシステムを構築中
SVMにより
東日本大震災時の
ツイートを高い精度で
分類可能
プロトタイプが完成

Twitterを活用した災害情報の収集と被災者支援 11

Twitterを活用した災害情報の収集と被災者支援 12
被災者に適切な情報の提供が可能

要救助の情報収集も可能

適切なマッピングの例
不適切なマッピングの例

適切なマッピングの例
函館市立東小学校の情報が
西東京市にマッピングされている
→ 西東京市にも東小学校があるため

ツイートに位置を一意に特定するための
「目印」があるとマッピングの精度が高まる
ジオタグ・ハッシュタグ・地名（施設名）

災害報告専用ツイッタークライアントの開発
 今後、国総研稲野様が普及活動に取り組んでおられる、
災害報告用自治体別ハッシュタグ（#自治体名災害、
例：#和光市災害）の利活用が進むと思われる
→ さらなる普及のためには、以下の点を考慮する必要がある
 ツイッターの利用に不慣れな人は、ハッシュタグの付与を
断念してしまう可能性がある
 土地勘のない場所では、自治体名がわからない
 ジオタグをどの程度の人が付与してくれるかわからない
 そこで、災害報告用自治体別ハッシュタグ、及び地名付きの
ツイートを簡便な操作で投稿できる、ツイッタークライアントの
開発を目指す

はい → #自治体名災害_要救援
いいえ → #自治体名災害

逆ジオコーディングにより
地名を自動取得
適切なハッシュタグを
自動で選択

ツイート本文を入力
入力可能文字数が
表示される

ツイートに地名が「自動的に」付与されている
→ジオタグが付いていなくても
おおよその地点を特定可
適切なタグが「自動的に」付与されている
→利用者はハッシュタグの付与を意識しなくてよい

現在地の自治体の（防災用）
ツイッターアカウントの
最新10ツイートを表示
（現在、東京と神奈川のみ対応）
近隣の避難所表示にも対応

WEBアプリなので、原則として
利用端末を選ばない

学前のファミマ前、道路陥没しています
地名やハッシュタグが付与されることにより
ツイート内容がより適切に収集・拡散される
可能性が高まる
東海大学湘南キャンパスの学生は、東海大学前駅のことを「学前」と呼ぶ
→ それ以外の人には意味不明のツイート
→ 秦野市内の情報として収集・拡散することが極めて困難
ツイートに付与された地名とハッシュタグにより、秦野市内の情報として
収集・拡散可能
→ より多くの人に情報が伝わる
「神奈川県秦野市南矢名1丁目13周辺」
学前のファミマ前、道路陥没しています
#秦野市災害

まとめ
 現在取り組んでいる以下のテーマに関して報告した
 災害情報提供システムの開発
 カテゴリ分類
 マッピング
 災害報告専用ツイッタークライアントの開発
 今後の方針
 大学のスケールメリットを活かした防災・減災への貢献
 東海大学は学生・教職員合わせて3万人超
 学生はSNSの利用に慣れている
 地域連携の強化
 防災訓練などに参加して実証実験を実施する
 情報弱者への対応
 スマホ、ネットを使えない人は大勢いる
 災害時要援護者（一人暮らし高齢者、障がい者など）対応への貢献

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