| 講演名 | 2019-02-07 災害時における信頼性の高い救助要請の見つけ方 宋 晨潔(法政大), 藤代 裕之(法政大), |
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| 抄録(和) | 東日本大震災をきっかけに，災害時におけるソーシャルメディアの活用が注目されているが，ソーシャルメディアには不確かな情報が散在しており，活用が困難である．Twitter上の「#救助」を含むツイートを分析した研究によると，救助要請ニーズを発信したツイートは7.6%と僅かである．本研究では，NHKが取材で救助されたと確認した西日本豪雨に関するデータの提供と手法の説明を受け，ツイートの特徴を明らかにした．この特徴を別の救助要請ツイートに適用して有効性を検証したところ，信頼性が高い救助要請が71%を占めており，膨大なツイートから救助要請を高い確率で見つけ出せることが分かった． |
| 抄録(英) | A large amount of unverified information circulating on social media has prevented it from being efficiently utilized for relief efforts in the event of natural disasters. We analyzed and revealed particular features of such tweets, based on a dataset of tweets that had actually led to saving lives of people affected by the 2018 west Japan heavy rain disaster, provided and confirmed by Japan Broadcasting Corporation (NHK). We then compared the features to another set of tweets in an attempt to differentiate ones that includes crucial information related to rescue requests. As a result, 71 percent of the tweets we collected based on the features were reliable rescue requests. |
| キーワード(和) | ソーシャルメディア / ツイッター / 災害情報 / 救助要請 |
| キーワード(英) | social media / Twitter / disaster information / rescue request |
| 資料番号 | NLC2018-36 |
| 発行日 | 2019-01-31 (NLC) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLC / IPSJ-IFAT |
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| 開催期間 | 2019/2/7(から2日開催) |
| 開催地（和） | 龍谷大学大宮キャンパス |
| 開催地（英） | Ryukoku University Omiya Campus |
| テーマ（和） | 第14回 テキストアナリティクス・シンポジウム |
| テーマ（英） | The 14th Text Analytics Symposium |
| 委員長氏名（和） | 榊 剛史(ホットリンク) |
| 委員長氏名（英） | Takeshi Sakaki(Hottolink) |
| 副委員長氏名（和） | 吉田 光男(豊橋技科大) / 嶋田 和孝(九工大) |
| 副委員長氏名（英） | Mitsuo Yoshida(Toyohashi Univ. of Tech.) / Kazutaka Shimada(Kyushu Inst. of Tech.) |
| 幹事氏名（和） | 渡辺 靖彦(龍谷大) / 東中 竜一郎(NTT) |
| 幹事氏名（英） | Yasuhiko Watanabe(Ryukoku Univ.) / Ryuichiro Higashinaka(NTT) |
| 幹事補佐氏名（和） | 小早川 健(NHK) / 坂地 泰紀(東大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Takeshi Kobayakawa(NHK) / Hiroki Sakaji(Univ. of Tokyo) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Natural Language Understanding and Models of Communication / Special Interest Group on Information Fundamentals and Access Technologies |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 災害時における信頼性の高い救助要請の見つけ方 |
| サブタイトル（和） | 西日本豪雨「救助」ツイートの検証 |
| タイトル（英） | Finding Reliable Rescue Request in Disasters |
| サブタイトル（和） | Analysis of " Rescue" Tweet in 2018 West Japan Heavy Rain Disaster |
| 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） | ツイッター / Twitter |
| キーワード(3)（和/英） | 災害情報 / disaster information |
| キーワード(4)（和/英） | 救助要請 / rescue request |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 宋 晨潔 / Chenjie Song |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 法政大学(略称：法政大) Hosei University(略称：Hosei Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 藤代 裕之 / Hiroyuki Fujishiro |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 法政大学(略称：法政大) Hosei University(略称：Hosei Univ.) |
| 発表年月日 | 2019-02-07 |
| 資料番号 | NLC2018-36 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | NLC-439 |
| ページ範囲 | pp.7-12(NLC), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2019-01-31 (NLC) |