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ツイッター災害情報収集・共有 (ITx災害 勉強会 平成27年2月25日)

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ITX災害 ツイッター活用勉強会
2015/2/25

Published in: Government & Nonprofit

ツイッター災害情報収集・共有 (ITx災害 勉強会 平成27年2月25日)

  1. 1. ツイッターによる 災害情報の収集・共有 (IT×災害 勉強会) 平成27年2⽉25⽇ 稲野 茂 (国⼟技術政策総合研究所) 1
  2. 2. 課題認識 発災直後の情報 東⽇本⼤震災では  交通マヒで⾏政等のパトロールが困難  広域災害なので全容把握に時間を要した  関係機関相互の情報共有が不⼗分  通常の電話はつながりにくい スマホ+ツイッターで 現地の⼈からの情報活⽤はどうか? 2
  3. 3. 活⽤シーンのイメージ • タイミング 発災直後からの初動期 • ⽬的 被災状況の情報収集・共有 ・使う⼈(情報⼊⼒、情報活⽤) 誰でも(関係機関、被災者、関係者) 3
  4. 4. 災害時のツイッター活⽤に対して よく⾔われる指摘事項 ① ⼤多数が匿名投稿。デマや炎上騒ぎになる ケースも。多くの情報は信頼できない ② 膨⼤な投稿から、必要な情報抽出は難しい ⾏政がリアルタイムには使えない。 ③ ⼤多数の投稿は、場所が特定できない 場所不明な情報は災害時には使えない。 4
  5. 5. 5 和光市の事例 防災訓練と⼤⾬時 多数の有効な情報 メリット多数
  6. 6. 6 国総研でも実験 (建設業界に協⼒要請) 多数のジオタグ付き投稿 発展可能性⼤
  7. 7. 1. 和光市防災訓練(平成26年6⽉1⽇) 2. 和光市⼤⾬(平成26年6⽉25⽇他) 3. 国総研実験(平成27年1⽉15⽇) 4. 全体の考察 7
  8. 8. 災害時のハッシュタグ設定 和光市では災害情報収集のため ハッシュタグ#和光市災害を定めた。 8
  9. 9. 防災訓練でツイッター活⽤ • 市⺠等へ現地状況のツイッター投稿を依頼 (#和光市災害+場所がわかるように) 9
  10. 10. 防災訓練の結果 投稿総数191件 訓練の時間内(8〜21時)における、 #和光市災害 付きの投稿 リツイート(他者のコピー投稿)は除く 画像添付56件 位置情報(ジオタグ)添付6件。 (6件とも和光市内からの投稿) 10
  11. 11. 内容で分類すると、 訓練に沿った投稿は137件 71.7% 6.8% 3.7% 5.8% 12.0% 訓練に沿った投稿 訓練に沿わない投稿 タグだけの投稿 事務局からの連絡 その他(感想等) 11
  12. 12. 防災訓練の投稿例 12
  13. 13. 投稿例(ポジティブ感想) • 和光市の皆さん、今⽇は訓練お疲れ様でした。 エヌスタ⾒ました。市⺠として誇らしいです。 • 和光市の取り組み凄い! • この発想は新鮮 13
  14. 14. 投稿例(ネガティブ感想) • 既にこれで⾺⿅なことを書いている⼈がいる。本 当に⾺⿅発⾒器 • ⼤型地震が来た時にツイート可能なのかな • ツイッターを使うという発想はいいと思います が、情報錯乱させるバカが出るかもしれませんね • このハッシュ・タグを使って悪さをする⼈が出な きゃいいですね • いざなにかあれば膨⼤な量になるけど処理できる のかね。バカや愉快犯をどう⾒抜く • 関係ない⼈も使っちゃうんじゃない • 地震とかあったらめちゃくちゃに荒らされるだろ 14
  15. 15. 位置情報(ジオタグ)付きツイート 6件とも和光市内からの投稿 15 Webサイト「ちずツイ」で#和光市災害を検索した結果
  16. 16. 投稿時刻による分析 イタズラ的投稿が17時台に集中 0 5 10 15 20 25 30 35 感想等 事務局からの連絡 タグだけの投稿 訓練に沿わない投稿 訓練に沿った投稿 16
  17. 17. イタズラ的投稿の考察 • 当⽇、17時30分からのテレビのニュース で和光市の防災訓練が取り上げられた。 • この直後にイタズラ的投稿が急増 • なお17時前はイタズラ的投稿はゼロ 17
  18. 18. 1. 和光市防災訓練(平成26年6⽉1⽇) 2. 和光市⼤⾬(平成26年6⽉25⽇他) 3. 国総研実験(平成27年1⽉15⽇) 4. 全体の考察 18
  19. 19. 6⽉25⽇ゲリラ豪⾬(熊⾕地⽅気象台発表) 19
  20. 20. ゲリラ豪⾬当⽇の投稿 • 平成26年6⽉25⽇午後、 – 埼⽟県南部でゲリラ豪⾬ – 和光市内の各所で冠⽔ • 当⽇、約40件の #和光市災害 付き投稿 • ⾃発的に市内各所の状況を報告する内容 • イタズラ的投稿はゼロ 20
  21. 21. ゲリラ豪⾬当⽇の投稿例 21
  22. 22. 22
  23. 23. 新聞記事によると これは使える! • 和光市は、⼤⾬への対応検討において ツイッター情報を参考にした、とのこと • 和光市の松本市⻑のコメント 「ビジュアル⾯も含め、瞬時に被害の把握が できたことは⼤きい。」 23
  24. 24. 7⽉20⽇にも⼤⾬ • 平成26年7⽉20⽇⼣刻 – 和光市内で⼤⾬ – 和光市内の各所で冠⽔ • 当⽇、約10件の #和光市災害 付き投稿。 • 全てが写真添付で市内各所の状況を報告 • 4件のジオタグ付き投稿(和光市内) • イタズラ的投稿はゼロ 24
  25. 25. 和光市の事例総括 ① #和光市災害を定め、防災訓練で活⽤  訓練では多数の的確な投稿(イタズラは少数) ② その後の⼤⾬時に⾃発的に冠⽔状況等 を伝える投稿(イタズラはゼロ)  市役所として状況把握に役⽴った 25
  26. 26. 1. 和光市防災訓練(平成26年6⽉1⽇) 2. 和光市⼤⾬(平成26年6⽉25⽇他) 3. 国総研実験(平成27年1⽉15⽇) 4. 全体の考察 26
  27. 27. 国総研実験(1⽉15⽇) • 国総研から関東管内の建設業界に依頼 • ジオタグ必須 • ハッシュタグは2つ ① #災害通報 (共通タグ、必須) ② #●▲市災害 (地域タグ、任意) • 61名が実験に参加 • 131件のツイッター投稿 27
  28. 28. 国総研実験の投稿例(屋外) 28
  29. 29. 国総研実験の投稿例(室内) 29
  30. 30. 群⾺県建設業協会からの投稿例 30
  31. 31. ジオタグ添付は、約7割 31 ジオタグ有り /45/74% ジオタグ無し /16/26% 実験用ツイート投稿者 N=61 ジオタグ有無(GPS非対応端末は含まず) ジオタグ有 /92/70% ジオタグ無 /39/30% ジオタグ(緯度経度)有無 N=131 • ジオタグ付きの投稿を呼びかけた結果 投稿件数の70%がジオタグ付き 参加者では74%
  32. 32. ジオタグ付き投稿の表⽰例 32 「ちずツイ」で#災害通報を検索・表示
  33. 33. ジオタグ付き投稿(拡⼤) 33 「ちずツイ」で#災害通報を検索・表示
  34. 34. AndroidアプリTwitmapで表示 34
  35. 35. 災害時ハッシュタグの提案 2種類 1. 共通タグ #災害通報 2. 地域タグ #●▲市災害 35
  36. 36. 共通タグ #災害通報 • 基本的に必須 • 複数市町村を含む広域エリアの災害情報を 得る際に、このタグで検索 • 詳細な場所特定は、ジオタグを活⽤ 36
  37. 37. 地域タグ #●▲市災害 • 特定の⾏政域の災害情報を得る際に活⽤ • 詳細な場所特定は、ジオタグや投稿⽂章を 活⽤ • #和光市災害など既存の取り組みと整合 • 投稿する際、現在位置の市町村等が不明な 場合には省略可 37
  38. 38. 1. 和光市訓練(平成26年6⽉1⽇) 2. 和光市⼤⾬(平成26年6⽉25⽇他) 3. 国総研実験(平成27年1⽉15⽇) 4. 全体の考察 38
  39. 39. 考察1 有効な情報源のひとつ 以下のツイッター投稿を依頼 状況+ハッシュタグ+場所(ジオタグ等) 39 信頼に⾜る投稿が多数 • イタズラ的投稿は、和光市の防災訓練の際に少数あったのみ • 通常のツイート分析はパッシブ・ソナー。この⽅式は依頼に呼応 した投稿のみを分析する⾔わばアクティブ・ソナー
  40. 40. ⼤規模災害が⽣じた際 想定される活⽤場⾯ • 関係機関は、初動期の対応の参考に活⽤ • 被災地の⼈は、⾃らの⾏動の参考に活⽤ (避難判断、共助活動、帰宅ルート検討など) • 遠⽅の⼈は、知⼈の安否確認の参考に活⽤ (連絡がとれなくても、おおよその状況把握など) 40
  41. 41. 注意事項 • ツイッターは災害時の情報源のひとつ • 避難等が必要な状況下では、住⺠に投稿を 求めてはいけない • ⼈がいない場所の情報は得られない • 通信途絶したエリアの情報は得られない • 個々の投稿の信頼性は保証されない 41 万能ではない
  42. 42. 考察2 誰でも簡単に情報閲覧 • PCやスマホで、ハッシュタグ検索 誰でも、どこでも、簡単に情報閲覧 リアルタイムに情報更新 広く情報共有が図られる 42
  43. 43. 考察3 場所特定が容易 場所が特定できる投稿を依頼 • 和光市の事例では、市役所担当者は、ほとん ど投稿⽂章から場所特定が可能とのこと • 国総研の実験では、多数のジオタグ付き投稿 が得られ、ちずツイなどで地図展開可能 43
  44. 44. 指摘事項に対する回答 ①ツイッター情報は信頼できない ➔ ⼗分信頼に⾜る投稿が多数 ②情報抽出は難しい ➔ ハッシュタグ検索で簡単 ③場所が特定できない ➔ ほとんどの投稿は場所特定可能 44
  45. 45. 考察4 コストゼロ • 和光市のツイッター活⽤事例は、 ⽇常使っているPC等をそのまま活⽤ すなわち、導⼊コストはゼロ • 独⾃のアプリ開発委託・分析委託等を⾏ わないなら、運営コストもゼロ • 投稿側も個⼈所有のスマホ等活⽤と想定 45
  46. 46. 他の⾃治体の動向 • 他の⾃治体でも、和光市の事例を参考にして、 同様の動きが始まっている。 ⼭⼝県宇部市 ➔ #宇部市災害 埼⽟県北本市 ➔ #北本市災害 埼⽟県狭⼭市 ➔ #狭⼭市災害 東京都清瀬市 ➔ #清瀬市災害 横浜市⾦沢区 ➔ #⾦沢区災害 岐⾩県御嵩町 ➔ #御嵩町災害 46
  47. 47. 災害時のツイッター活⽤ 今後の進め⽅・可能性 (私案) 47
  48. 48. 未確認の災害情報の共有 • ⾏政の情報発信は、確認情報に限定 • ⼀般からの情報は、未確認(要確認)情報 ➔ ⾏政から、そのまま発信できない • 数が多いと、個別確認にも対応困難 48 【提案】 • 現地からの災害情報をツイッターに集約 • これを関係機関、関係者が共有・活⽤
  49. 49. 災害時の情報の分類と特徴 • ⾃情(⾃分⾃⾝で⾒た、確認した情報) 情報範囲が限定される。信頼性は100% • 共情(インターネットに投稿・共有された情報) 匿名情報の信頼性は保証されない ツイッターは迅速かつ、検索・⼆次利⽤も容易 • 公情(⾏政やマスコミ等からの情報) ⾏政の発表は、信頼できるが遅い(気象庁は例外) マスコミ報道は、⽬⽴つ箇所が中⼼ 49
  50. 50. 提案 現地から積極的に投稿 • ⾃情(⾃分⾃⾝で⾒た、確認した情報) 50 • 共情(ツイッターに投稿) 災害発⽣時、⾃分⾃⾝で確認した現地の情報は、 他者に役⽴つよう、積極的にツイッターに投稿 この際には、 場所情報(ジオタグ)+ハッシュタグ+写真添付
  51. 51. 今後の発展の⽅向性 実験・訓練の参加者の拡⼤ • 研究所(国総研)からの建設業界への依頼 では、実験参加者は少数 • ⼯事発注部署(整備局)から依頼すれば、 参加者は増えると想定 • 仮に、公共⼯事⼊札時の加点要素となれ ば、建設業界からの参加者が⼀気に拡⼤ 51
  52. 52. 今後の発展の可能性 現場から通⾏可否情報を発信 • 国交省●▲国道事務所です。国道■■号●▲ 市■■では、通⾏⽀障物の撤去が完了し、安 全を確認したので、ただ今より通⾏可能で す。作業中はご迷惑をおかけしました。 #●▲市災害 #災害通報 • 役所の公式アカウントからジオタグ付き投稿 • 通⾏実績マップよりも最新の情報となり、有 効活⽤が期待される。 52
  53. 53. 今後の発展の可能性 被災現場での情報連携 1. 発災後、各施設管理者は緊急点検を実施。その際 電⼒会社が、県道の異常を発⾒ 県の⼟⽊事務所が、国道の異常を発⾒ 国道事務所が、電柱・電線の異常を発⾒ 2. 発⾒した異常を、その場でツイッター投稿するこ とにより、他の管理者に情報が伝わり、発災直後 の状況把握に役⽴つ ジオタグ+#災害通報+#●▲市災害+写真 投稿アカウントは組織名・公式が望ましい 53
  54. 54. 今後の発展の可能性 様々なアプリ開発の期待 • 今回は、現存の無料アプリ等を活⽤ • 災害時のツイッター投稿が定着し、数多く の投稿が集まるならば、今後、⺠間から 様々なアプリの開発が期待 • 関係機関・関係者は、各々のニーズに沿っ たアプリを選択 54
  55. 55. 今後の発展の可能性 個別投稿者の評価 • 今後、仮に、ツイッター活⽤の防災訓練を 定期的に実施した場合 • 実際の災害発⽣時に、個別の匿名投稿者を 以下の観点で評価することも考えられる 過去の防災訓練の参加回数等 ジオタグの有無 55
  56. 56. 今後の進め⽅について 注意すべき事項 • 最も避けるべきは、 災害情報の関連システムの乱⽴ • 災害時専⽤システムは、災害時には使われ ない、と⼀般論 • 平常時に広く使われているシステムを、災 害時にも活⽤する考えが重要 56
  57. 57. やってみなはれ やらなわからしまへんで 57 サントリー創業者 ⿃井信治郎 の⾔葉 ⼩理屈を並べても、物事は運ばない。 とにかく実⾏して、そこから学びながら、 次のアクションを考えたらええ。

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