2013 Fiscal Year Research-status Report
膨大なテキストデータを活用した災害対応に資する効果的な状況認識支援モデルの構築
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24710180
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| Research Institution | Tohoku University |
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Principal Investigator |
佐藤 翔輔 東北大学, 災害科学国際研究所, 助教 (00614372)
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| Keywords | 災害対応 / テキストマイニング / マスメディア / ソーシャルメディア / ビッグデータ |
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| Research Abstract |
今年度は，昨年度に引き続き， 1）膨大なインターネット上のウェブ上のテキスト情報（ウェブニュース，twitter）の収集と2）収集したテキストデータの内容分析を行った．1）においては，東日本大震災に関するウェブ情報を継続して収集するほか，今年度発生した台風26号，台風ハイエン（フィリピン）に関するウェブ情報について新規に収集を開始した．加えて，近年利用者が急増しているfacebookから投稿情報を抽出するクローラーの開発も行った．2）においては，昨年度に検討を行った5W1Hの枠組みでテキストを解析するアルゴリズム（係り受け解析，述語項構造解析）の改良要件にもとづいて，それを自動的に処理するシステムを開発した．今年度は，台風26号で発信されたウェブニュースに対して，同システムを実装し，主語と述語について約6割程度の適切な情報を自動的に解析できるようになった．これらに関連する成果を，1件の寄稿，2件の口頭発表を行った．さらに今年度は，3）東日本大震災の被災者78人を対象にしたパーソナルインタビュー調査を行い，同調査で聞き取った被災経験から，災害時の困難とその対応・対処の事例に関する内容分析（コーティングと統計解析）を行い，被災者側に発生する諸問題の把握を行った．その結果，発災直後の緊急対応，応急対応，個人の復興のフェーズごとに異なる諸問題が発生していたほか，フェーズに関わらない問題が発生していたことが明らかになった．同成果について査読論文を投稿中である．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
昨年度検討を行ったテキスト処理のアルゴリズムを実装し，約6割の精度で自動的に主語，述語等を抽出できるようになったため．
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| Strategy for Future Research Activity |
今後は，テキスト処理のアルゴリズムの改良を行い，解析精度の向上を目指すほか，ユーザーになりえる自治体職員等と頻繁な意見交換を行うことで，研究開発を意義高いものにしたい．
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| Expenditure Plans for the Next FY Research Funding |
購入データが前年度見積りよりも低価格となったため．
追加データの購入に当てる予定．
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