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講演抄録/キーワード
講演名 2014-06-14 13:30
Twitterを用いた災害情報の早期発見
斎藤翔太東大)・伊川洋平日本IBM)・鈴木秀幸東大)・村上明子日本IBM
技報オンラインサービス実施中
抄録 (和) 近年普及しているTwitterにおいて,ユーザーによって投稿されている即時的な情報により,実世界の出来事を即時に知ることができるようになり,特に災害対応などで注目されている.しかし,現在,災害対応においては,人手で検索し災害の情報を得ていることも多い.また,出来事の自動検出手法は数多く考案されているが,その災害のなすコンテキストの情報がわからないことが多い.本研究では,災害の情報を,その災害のなすコンテキストを示す情報とともに,早期に発見する方法を提案する.注目に値する災害は,複数の語によって表される話題になり,それらに言及するツイートは表現が異なるという仮説を立てた.この仮説に基づき,語の共起のなすグラフのコミュニティとして話題を検出し,その話題に言及しているツイート同士の表現の違いを指標化した独立ソース度という指標を考案し,それをもとに検出することを提案する.
Twitterのデータを用いて2014年1月17日に発生した火災を対象に実験し,妥当な火災がメディアの報道より前に検出できたことを示した. 
(英) Twitter, a recently growing micro-blogging service, offers opportunities to analyze real-time events by its real-time nature. Particularly, it is highly valuable if real-time disasters in a real world can be detected by Twitter. However, we have to search for the disaster on Twitter manually, or we cannot know the details or the contexts of the disaster if we use previous porposed event detection methods. Therefore we propose a method for an early detection of disasters with contextual information. In this study, we assume that huge disasters make a topic which is composed of several words, and that the expression of tweets mentioning that disaster diverge. Based on the assumputions, we propose to make a graph of cooccurence of the words appearing in Twitter, and to detect real disasters by independent source measure, which measures how much the expressions between each tweet mentioning a same topic diverge. We demonstrate our technique on real data from Twitter and show that our method can detect reasonable disasters before media reports.
キーワード (和) ソーシャルメディア / イベント検出 / グラフ / 独立ソース度 / / / /  
(英) Social Media / Event Detection / Graph / Independent Source Measure / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 114, no. 81, NLC2014-2, pp. 7-12, 2014年6月.
資料番号 NLC2014-2 
発行日 2014-06-07 (NLC) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380

研究会情報
研究会 NLC  
開催期間 2014-06-14 - 2014-06-15 
開催地(和) 九州工業大学(飯塚キャンパス) 
開催地(英) Kyushu Institute of Technology 
テーマ(和) 言語処理・言語分析の社会応用,および一般 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 NLC 
会議コード 2014-06-NLC 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) Twitterを用いた災害情報の早期発見 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Early Detection of Disasters with Contextual Information on Twitter 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) ソーシャルメディア / Social Media  
キーワード(2)(和/英) イベント検出 / Event Detection  
キーワード(3)(和/英) グラフ / Graph  
キーワード(4)(和/英) 独立ソース度 / Independent Source Measure  
キーワード(5)(和/英) /  
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キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 斎藤 翔太 / Shota Saito / サイトウ ショウタ
第1著者 所属(和/英) 東京大学 (略称: 東大)
The University of Tokyo (略称: Univ. of Tokyo)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 伊川 洋平 / Yohei Ikawa / イカワ ヨウヘイ
第2著者 所属(和/英) 日本アイ・ビー・エム株式会社 (略称: 日本IBM)
IBM Research (略称: IBM)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 鈴木 秀幸 / Hideyuki Suzuki / スズキ ヒデユキ
第3著者 所属(和/英) 東京大学 (略称: 東大)
The University of Tokyo (略称: Univ. of Tokyo)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 村上 明子 / Akiko Murakami / ムラカミ アキコ
第4著者 所属(和/英) 日本アイ・ビー・エム株式会社 (略称: 日本IBM)
IBM Research (略称: IBM)
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講演者
発表日時 2014-06-14 13:30:00 
発表時間 25 
申込先研究会 NLC 
資料番号 IEICE-NLC2014-2 
巻番号(vol) IEICE-114 
号番号(no) no.81 
ページ範囲 pp.7-12 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-NLC-2014-06-07 


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