(57)【要約】      （修正有）【課題】昼夜間の人口差が基準を超える地域が災害地であるかどうかを精度良く判定する。【解決手段】夜間人口よりも昼間人口が基準より多い地域として、渋谷区の例を示す。判定装置１０１は、渋谷区の周辺市区町村である、中野区、新宿区、港区、品川区、目黒区、世田谷区、杉並区における災害に関するツイート数を、渋谷区が災害地であるかどうかの判定処理１０２に反映させる。渋谷区の発災は、渋谷区の周辺市区町村のツイート数に影響するため、判定装置１０１は、周辺市区町村の災害に関するツイート数を反映させて判定処理１０２を実行することにより、渋谷区が災害地であるかどうかを精度良く判定する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ソーシャルメディアにおける災害情報の発信状況に応じて災害地を判定する判定プログラムにおいて、
災害地であるかどうかの判定を行う対象の地域が、昼夜間の人口差が基準を超える地域に対応する場合に、前記対象の地域の周辺の地域における災害情報の発信状況を前記対象の地域が災害地であるかどうかの判定処理に反映させる、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする判定プログラム。
【請求項２】
前記災害が発生した時間帯に応じて、前記判定処理に反映させるかどうかを決定する処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする請求項１に記載の判定プログラム。
【請求項３】
前記災害情報の発信状況は、前記災害に関して発信された情報の数によって示されており、
前記対象の地域で前記災害より過去の災害が発生した時の前記周辺の地域における前記災害に関して発信された情報の数を第１のクラスに属するデータとし、前記対象の地域では前記過去の災害が発生していないが前記周辺の地域で前記過去の災害が発生した時の前記周辺の地域における前記過去の災害に関して発信された情報の数を第２のクラスに属するデータとしてサポートベクターマシンを実行することにより、前記第１のクラスと前記第２のクラスとを分類する境界を特定し、
前記災害が発生した際に、前記判定処理として、特定した前記境界と、前記周辺の地域における前記災害に関して発信された情報の数とに基づいて、前記対象の地域が災害地であるかどうかを判定する、
処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする請求項１または２に記載の判定プログラム。
【請求項４】
前記特定する処理は、
前記対象の地域で前記過去の災害が発生した時の前記周辺の地域のうちの昼夜間の人口差が基準を超える地域を除く他の地域における前記災害に関して発信された情報の数を前記第１のクラスに属するデータとし、前記対象の地域では前記過去の災害が発生していないが前記他の地域で前記過去の災害が発生した時の前記他の地域における前記過去の災害に関して発信された情報の数を前記第２のクラスに属するデータとしてサポートベクターマシンを実行することにより、前記第１のクラスと前記第２のクラスとを分類する境界を特定し、
前記判定する処理は、
前記災害が発生した際に、前記判定処理として、特定した前記境界と、前記他の地域における前記災害に関して発信された情報の数とに基づいて、前記対象の地域が災害地であるかどうかを判定する、
ことを特徴とする請求項３に記載の判定プログラム。
【請求項５】
ソーシャルメディアにおける災害情報の発信状況に応じて災害地を判定する判定方法において、
災害地であるかどうかの判定を行う対象の地域が、昼夜間の人口差が基準を超える地域に対応する場合に、前記対象の地域の周辺の地域における災害情報の発信状況を前記対象の地域が災害地であるかどうかの判定処理に反映させる、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする判定方法。
【請求項６】
ソーシャルメディアにおける災害情報の発信状況に応じて災害地を判定する判定装置において、
災害地であるかどうかの判定を行う対象の地域が、昼夜間の人口差が基準を超える地域に対応する場合に、前記対象の地域の周辺の地域における災害情報の発信状況を前記対象の地域が災害地であるかどうかの判定処理に反映させる制御部、
を有することを特徴とする判定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、判定プログラム、判定方法、および判定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、ソーシャルメディアのユーザによる投稿内容から、災害に関する情報を解析し、災害に関する情報を投稿したユーザのプロフィール情報から災害が発生した災害地を判定する技術がある。関連する先行技術として、例えば、自治体の選択ルールに従った複数の自治体を含む監視区域での災害情報の発信数から、監視区域での災害発生を推定し、監視区域を含む自治体ごとの災害情報の発信数に基づき、災害発生が推定される自治体を選択するものがある。また、ソーシャルメディアから得た所定のイベントに関するメッセージからイベントの発生場所を抽出し、発生場所をメッセージ数の多い順に各発生場所のメッセージ数を累積し、メッセージ数の増加率が平均増加率となる変化点から発生場所を出力するものがある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１６−１５３９７１号公報
【特許文献２】特開２０１５−２０７１０６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、従来技術によれば、昼夜間の人口差が基準を超える地域において、災害地の判定を誤ることがある。具体的には、ユーザのプロフィール情報には、ユーザの現在地ではなく、ユーザが居住する地域が記載されていることが多い。そして、夜間人口よりも昼間人口が多い地域で発災した場合、ユーザによって投稿された災害に関する情報は、ユーザが居住する地域に対する情報であると判定するため、夜間人口よりも昼間人口が基準より多い地域が災害地であると判定しにくくなる。
【０００５】
１つの側面では、本発明は、昼夜間の人口差が基準を超える地域が災害地であるかどうかを精度良く判定することができる判定プログラム、判定方法、および判定装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
１つの実施態様では、判定プログラム、判定方法、および判定装置は、ソーシャルメディアにおける災害情報の発信状況に応じて災害地を判定する際において、災害地であるかどうかの判定を行う対象の地域が、昼夜間の人口差が基準を超える地域に対応する場合に、対象の地域の周辺の地域における災害情報の発信状況を対象の地域が災害地であるかどうかの判定処理に反映させる。
【発明の効果】
【０００７】
一つの側面では、本発明は、昼夜間の人口差が基準を超える地域が災害地であるかどうかを精度良く判定することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】図１は、本実施の形態にかかる判定装置１０１の動作例を示す説明図である。
【図２】図２は、発災地域判定システム２００の構成例を示す説明図である。
【図３】図３は、判定装置１０１のハードウェア構成例を示す説明図である。
【図４】図４は、判定装置１０１の機能構成例を示す説明図である。
【図５】図５は、渋谷区が発災している時のツイート数の一例を示す説明図である。
【図６】図６は、渋谷区は発災していないが周辺市区町村のいずれかが発災している時のツイート数の一例を示す説明図である。
【図７】図７は、ＳＶＭによるクラス分類の一例を示す説明図である。
【図８】図８は、周辺市区町村一覧作成処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図９】図９は、ＳＶＭ学習処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図１０】図１０は、対象市区町村発災判定処理の一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下に図面を参照して、開示の判定プログラム、判定方法、および判定装置の実施の形態を詳細に説明する。
【００１０】
（本実施の形態にかかる判定装置１０１の動作例）
図１は、本実施の形態にかかる判定装置１０１の動作例を示す説明図である。判定装置１０１は、災害が発生した地域である災害地を判定するコンピュータである。具体的には、判定装置１０１は、ソーシャルメディアにおける災害情報の発信状況に応じて、災害地を判定する。判定装置１０１は、例えば、サーバである。災害は、例えば、河川氾濫、浸水災害、土砂災害、火災、地震等である。また、災害地と判定する地域の単位は、例えば、日本では市町村や特別区といった行政単位や、日本以外の他国であれば、日本の市町村と特別区とに相当する行政単位である。以下、市町村と特別区とを総称して「市区町村」と呼称する。また、地域の単位は、都道府県といった、市区町村を包括する最上級の行政単位でもよい。
【００１１】
ソーシャルメディアは、ユーザの発信した情報やユーザ間のつながりによってコンテンツを作り出す要素を持ったＷｅｂサイトやネットワークサービスなどを総称するメディアである。例えば、ソーシャルメディアには、ＳＮＳ（Ｓｏｃｉａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ  Ｓｅｒｖｉｃｅ）、ブログ、動画共有サービス、写真共有サービス等がある。ＳＮＳは、Ｗｅｂ上で社会的ネットワーク、すなわち、ソーシャルネットワークを構築可能にするサービスである。ＳＮＳには、ツイッター（ｔｗｉｔｔｅｒ）（登録商標）やフェイスブック（Ｆａｃｅｂｏｏｋ）（登録商標）等がある。
【００１２】
災害情報の発信状況は、例えば、災害に関して発信された情報の数によって示される。災害に関して発信された情報は、例えば、ＳＮＳに投稿された文であって、災害を示す文字列が含まれる文である。または、災害に関して発信された情報は、写真共有サービスに投稿された画像情報であって、災害の様子が写った画像情報でもよい。また、災害情報の発信状況は、災害に関して発信された情報を発信した人の数でもよい。以下の記載では、災害情報の発信状況は、ＳＮＳに投稿された短文であって、災害を示す文字列が含まれる短文によって示されるとする。また、ＳＮＳに投稿された短文を、「ツイート」と称する。
【００１３】
ソーシャルメディアにおける災害情報の発信状況に応じて、災害地を判定する方法としては、例えば、以下に示す第１番目から第４番目の処理を行うことが考えられる。
【００１４】
第１番目の処理：災害に関するツイートを収集する。
第２番目の処理：収集したツイートそれぞれに対して投稿された場所を推定する。
第３番目の処理：都道府県ごとに災害に関するツイート数を集計し、それぞれ人口で正規化したツイート数から統計処理にて比較し、一定の閾値以下の確率で起こり得ると判断された都道府県が発災していると判断する。
第４番目の処理：発災していると判定した都道府県において、市区町村ごとにツイート数を多い順に並べツイート数の累積構成比率曲線を形成し、ツイート数の増加が穏やかになる点、具体的には増加率が閾値以下となる点までの市区町村が災害地であると判定する。
【００１５】
ここで、第３番目の処理と第４番目の処理とにおいて、地域が発災していると判定されるには、第１番目の処理と第２番目の処理とにおいて、該当の地域における災害に関するツイートを集めることになる。そして、第２番目の処理における投稿された場所を推定する方法としては、ユーザのプロフィールに登録されている地域情報と、ツイート本文に含まれる地域に関する単語とのうち、プロフィールに登録されている地域情報を優先することが考えられる。ツイート本文に含まれる地域に関する単語を優先しない理由としては、ツイート本文には、地域に関する単語を省略した文字列といったように、表記揺れが発生する可能性が高いため、高精度で場所を特定することが困難であるためである。
【００１６】
このように、プロフィールに登録されている地域情報を、ツイートを投稿した場所として推定した結果、昼夜間の人口差が大きい地域において、災害地の判定を誤ることがある。具体的には、ユーザのプロフィール情報には、ユーザの現在地ではなく、ユーザが居住する地域が記載されていることが多い。そして、昼夜間の人口差が大きい地域、具体的には夜間人口よりも昼間人口が基準より多い地域で発災した場合、ユーザによって投稿されたツイートは、ユーザが居住する地域に対するツイートであると判定されることになる。これにより、夜間人口よりも昼間人口が基準より多い地域では、多くツイートされないことになる。結果として、夜間人口よりも昼間人口が基準より多い地域は、災害地であると判定されにくくなる。例えば、東京などの昼間に外の地域から移動して来る人口が多い地域において実際に発災しても、外から来た人によって投稿されたツイートは、上述の地域のものと見做されず、実際のツイート投稿場所と異なる場合が生じる。
【００１７】
そこで、本実施の形態では、居住地をツイートの投稿場所と見做して災害地を判定する判定処理を実行する際、判定の対象の地域が夜間人口より昼間人口が基準より多い地域ならば、対象地域の周辺地域のツイート数を判定処理に反映することについて説明する。
【００１８】
図１を用いて、判定装置１０１の動作例について説明する。図１では、夜間人口よりも昼間人口が基準より多い地域として渋谷区の例を示す。実際に渋谷区において発災していても、渋谷区は周りの地域から来る人が多く、実際に居住している人口が少ないため、上述した第１番目〜第４番目の処理を行うと、渋谷区ではなく、周りの市区町村が発災していると判定されてしまう。そして、図１では、災害地であるかどうかを判定する判定処理１０２を行う対象の地域が、渋谷区であるとする。
【００１９】
判定装置１０１は、対象の地域が、昼夜間の人口差が基準を超える地域に対応する場合に、対象の地域の周辺の地域における災害情報の発信状況を、対象の地域が災害地であるかどうかの判定処理１０２に反映させる。ここで、周辺の地域における災害情報の発信状況を、判定処理１０２に反映させる理由は、対象市区町村の発災が、周辺の地域における災害情報の発信状況に影響を与えるためである。以下、地域を、市区町村の単位とし、対象の地域を、「対象市区町村」と呼称し、周辺の地域を、「周辺市区町村」と呼称する。
【００２０】
ここで、昼夜間の人口差の基準を超える市区町村として、判定装置１０１は、例えば、昼夜間の人口差が、判定装置１０１の管理者によって設定された所定値を超えた市区町村を、昼夜間の人口差の基準を超える市区町村であると判定する。また、対象の昼夜間の人口差の基準を超える市区町村に対応することとは、対象市区町村が、昼夜間の人口差の基準を超える地域そのものでもよいし、対象市区町村が、昼夜間の人口差の基準を超える地域に含まれてもよい。
【００２１】
また、周辺市区町村は、例えば、対象市区町村から所定の範囲に含まれる市区町村である。ここで、所定の範囲は、例えば、判定装置１０１の管理者によって設定される値である。図１の例では、渋谷区の半径Ｌ［ｋｍ］以内である範囲Ｌａｒｅａに役場が含まれる市区町村を、周辺市区町村としており、具体的には、周辺の地域は、中野区、新宿区、港区、品川区、目黒区、世田谷区、杉並区である。そして、図１の例では、中野区、新宿区、港区、品川区、目黒区、世田谷区、杉並区は、発災していると判定された地域である。図１では、網掛けを付与した地域が、発災していると判定された地域である。
【００２２】
図１の例では、図１の（１）で示すように、判定装置１０１は、渋谷区の周辺市区町村における災害情報の発信状況を、渋谷区が災害地であるかどうかの判定処理１０２に反映させる。ここで、図１では、渋谷区の周辺市区町村における災害情報の発信状況を示す情報として、世田谷区における災害に関して発信されたツイートｔｗ１、ｔｗ２、…を示す。例えば、判定装置１０１は、中野区、新宿区、港区、品川区、目黒区、世田谷区、杉並区における災害に関して発信されたツイート数を、判定処理１０２に反映させる。ここで、上述のツイート数を判定処理１０２に反映させるとは、具体的には、判定処理１０２の引数の１つとして上述のツイート数を用いることである。
【００２３】
判定処理１０２の具体例として、判定装置１０１は、対象市区町村が発災している時の市区町村別のツイート数と、対象市区町村が発災していないが周辺市区町村が発災している時の市区町村別ごとのツイート数を教師データとして機械学習を行う。機械学習としては、例えば、サポートベクターマシン（ＳＶＭ：Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅ）を採用することができる。次に、判定装置１０１は、対象市区町村の一つでも発災を検知したら、機械学習の結果と、反映させるとした周辺市区町村ごとのツイート数に基づき、対象市区町村も発災しているかどうかの判定を行う。判定処理１０２のより具体的な詳細の処理については、図４等で説明する。
【００２４】
以上説明したように、対象市区町村の発災が、周辺市区町村のツイート数に影響するため、判定装置１０１は、周辺市区町村のツイート数を反映させて判定処理１０２を実行することにより、判定精度を向上させることができる。半径Ｌ［ｋｍ］以内にある周辺市区町村のツイート数を利用する理由は、周辺市区町村が対象市区町村の周辺にあるので、対象市区町村が発災したときに、その周辺市区町村のツイート数の増え方が偶然ではなく意味がある増え方になりうるためである。
【００２５】
また、図１の説明では、昼夜間人口の差が大きい地域において、夜間人口よりも昼間人口が基準より多い地域を、判定処理１０２の対象の地域としたが、昼間人口よりも夜間人口が基準より多い地域、いわゆるベッドタウンを、対象の地域としてもよい。次に、判定装置１０１を含むシステムについて、図２を用いて説明する。
【００２６】
（発災地域判定システム２００の構成例）
図２は、発災地域判定システム２００の構成例を示す説明図である。発災地域判定システム２００は、判定装置１０１と、ソーシャルメディア管理サーバ２０１と、携帯端末２０２を含む。判定装置１０１、ソーシャルメディア管理サーバ２０１、携帯端末２０２は、インターネット、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）等のネットワーク２１０で接続される。
【００２７】
ソーシャルメディア管理サーバ２０１は、ソーシャルメディアサービスを提供するサーバである。具体的には、ソーシャルメディア管理サーバ２０１は、ユーザＵの操作によって携帯端末２０２が発信したツイートを蓄積し、判定装置１０１の検索要求に応じて、検索要求の検索条件に該当するツイートを判定装置１０１に返す。携帯端末２０２は、ユーザＵによって操作されるコンピュータである。携帯端末２０２は、例えば、スマートフォンや携帯電話等である。次に、判定装置１０１のハードウェア構成について、図３を用いて説明する。
【００２８】
（判定装置１０１のハードウェア構成例）
図３は、判定装置１０１のハードウェア構成例を示す説明図である。図３において、判定装置１０１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）３０１と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ−Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）３０２と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）３０３と、を含む。また、判定装置１０１は、ディスクドライブ３０４およびディスク３０５と、通信インターフェース３０６と、ディスプレイ３０７を含む。また、ＣＰＵ３０１〜ディスクドライブ３０４、通信インターフェース３０６、ディスプレイ３０７はバス３１０によってそれぞれ接続される。
【００２９】
ＣＰＵ３０１は、判定装置１０１の全体の制御を司る演算処理装置である。ＲＯＭ３０２は、ブートプログラムなどのプログラムを記憶する不揮発性メモリである。ＲＡＭ３０３は、ＣＰＵ３０１のワークエリアとして使用される揮発性メモリである。
【００３０】
ディスクドライブ３０４は、ＣＰＵ３０１の制御に従ってディスク３０５に対するデータのリードおよびライトを制御する制御装置である。ディスクドライブ３０４には、例えば、磁気ディスクドライブ、光ディスクドライブ、ソリッドステートドライブなどを採用することができる。ディスク３０５は、ディスクドライブ３０４の制御で書き込まれたデータを記憶する不揮発性メモリである。例えばディスクドライブ３０４が磁気ディスクドライブである場合、ディスク３０５には、磁気ディスクを採用することができる。また、ディスクドライブ３０４が光ディスクドライブである場合、ディスク３０５には、光ディスクを採用することができる。また、ディスクドライブ３０４がソリッドステートドライブである場合、ディスク３０５には、半導体素子によって形成された半導体メモリ、いわゆる半導体ディスクを採用することができる。
【００３１】
通信インターフェース３０６は、ネットワーク２１０と内部のインターフェースを司り、他の装置からのデータの入出力を制御する制御装置である。具体的に、通信インターフェース３０６は、通信回線を通じてネットワーク２１０を介して他の装置に接続される。通信インターフェース３０６には、例えば、モデムやＬＡＮアダプタなどを採用することができる。
【００３２】
ディスプレイ３０７は、カーソル、アイコンあるいはツールボックスをはじめ、文書、画像、機能情報などのデータを表示する。例えば、ディスプレイ３０７は、ＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ  Ｒａｙ  Ｔｕｂｅ）、ＴＦＴ（Ｔｈｉｎ  Ｆｉｌｍ  Ｔｒａｎｓｉｓｔｏｒ）液晶ディスプレイ、プラズマディスプレイなどを採用することができる。
【００３３】
また、判定装置１０１の管理者が、判定装置１０１を直接操作する場合、判定装置１０１は、キーボード、マウスといったハードウェアを有してもよい。また、ソーシャルメディア管理サーバ２０１は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ディスクドライブ、ディスク、通信インターフェースを有する。同様に、携帯端末２０２は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ディスクドライブ、ディスク、通信インターフェース、タッチパネルを有する。タッチパネルは、タップ操作やフリック操作を検出するセンサと、カーソル、アイコンあるいはツールボックスをはじめ、文書、画像、機能情報などのデータを表示するディスプレイとを組み合わせた装置である。具体的には、センサは、ディスプレイ上に重ねて配置される。また、センサは、例えば、抵抗膜方式、表面型や投影型の静電容量方式等が採用されたセンサである。ディスプレイは、例えば、ＴＦＴ液晶ディスプレイなどを採用することができる。次に、判定装置１０１の機能構成例について、図４を用いて説明する。
【００３４】
（判定装置１０１の機能構成例）
図４は、判定装置１０１の機能構成例を示す説明図である。判定装置１０１は、制御部４００を有する。制御部４００は、ツイート収集部４０１と、反映部４０２と、決定部４０３と、判定部４０４と、特定部４０５と、出力部４０６とを含む。制御部４００は、記憶装置に記憶されたプログラムをＣＰＵ３０１が実行することにより、各部の機能を実現する。記憶装置とは、具体的には、例えば、図３に示したＲＯＭ３０２、ＲＡＭ３０３、ディスク３０５などである。また、各部の処理結果は、ＲＡＭ３０３や、ＣＰＵ３０１のレジスタ、ＣＰＵ３０１のキャッシュメモリ等に格納される。
【００３５】
また、判定装置１０１は、記憶部４１０にアクセス可能である。記憶部４１０は、ＲＡＭ３０３、ディスク３０５といった記憶装置に格納されている。
【００３６】
ツイート収集部４０１は、ソーシャルメディア管理サーバ２０１から、災害に関するツイートを収集する。収集したツイートは、記憶部４１０に蓄積される。これにより、ツイート収集部４０１は、収集したツイートを、反映部４０２、判定部４０４、特定部４０５に提供することができる。
【００３７】
反映部４０２は、災害地であるかどうかの評価を行う対象市区町村が、昼夜間の人口差が基準を超える地域に対応する場合に、判定処理１０２に反映させる。具体的には、反映部４０２は、対象市区町村が、昼夜間の人口差が基準を超える地域に対応すれば、判定部４０４が実行する判定処理１０２に、周辺市区町村のツイート数を引数に加える。これにより、反映部４０２は、周辺市区町村のツイート数を考慮した判定処理１０２を、判定部４０４に実行させることができる。
【００３８】
決定部４０３は、災害が発生した時間帯に応じて、判定処理１０２に反映させるかどうかを決定する。例えば、決定部４０３は、災害が発生した時間帯が昼間であれば、周辺市区町村のツイート数を判定処理１０２に反映させ、災害が発生した時間帯が夜間であれば、周辺市区町村のツイート数を判定処理１０２に反映させない。また、決定部４０３は、災害が発生した時間帯が平日の昼間であれば、周辺市区町村のツイート数を判定処理１０２に反映させ、災害が発生した時間帯が休日、祝日や、平日の夜間であれば、周辺市区町村のツイート数を判定処理１０２に反映させないとしてもよい。これにより、決定部４０３は、例えば、災害が発生した時間帯に応じて適切な判定処理１０２を実行することができる。
【００３９】
判定部４０４は、反映部４０２が周辺市区町村のツイート数を反映させるとした際には、対象市区町村の周辺市区町村のツイート数を用いて対象市区町村が災害地であるかどうかを判定する判定処理１０２を実行する。また、判定部４０４は、決定部４０３が周辺市区町村のツイート数を反映させると決定した場合、判定処理１０２を実行してもよい。また、判定部４０４は、周辺市区町村のツイート数を反映しない場合には、図１で示した第１番目〜第４番目の処理を実行する。これにより、判定部４０４は、対象市区町村が災害地であるかどうかの判定結果を提供することができる。
【００４０】
特定部４０５は、記憶部４１０を参照して、第１のクラスか第２のクラスのいずれかに属するデータ群からＳＶＭを実行し、第１のクラスと第２のクラスとを分類するＳＶＭを実行することにより、第１のクラスと第２のクラスとを分類する境界を特定する。ＳＶＭは、与えられたベクトルデータを２つのクラスに分類するパターン認識手法である。第１のクラスに属するデータは、対象市区町村で過去の災害が発生した時の周辺市区町村における過去の災害に関して発信されたツイート数である。また、第２のクラスに属するデータは、対象市区町村では過去の災害が発生していないが周辺市区町村で過去の災害が発生した時の周辺市区町村における過去の災害に関して発信されたツイート数である。
【００４１】
また、特定部４０５は、周辺市区町村ごとのツイート数を成分とするベクトルデータとする。従って、ベクトルデータは、周辺市区町村の数の次元のデータとなる。例えば、ベクトルデータは、周辺市区町村が２つであれば２次元のベクトルデータとなり、周辺市区町村が３つであれば３次元のベクトルデータとなる。従って、特定部４０５が特定する境界は、周辺市区町村の数の次元の空間を区切る境界となる。例えば、特定部４０５が特定する境界は、周辺市区町村が２つであれば、直線や曲線となり、周辺市区町村が３つであれば、平面や曲面となる。より具体的には、周辺市区町村が２つであれば、特定部４０５は、第１のクラスと第２のクラスとを分類する境界を示す直線の式を特定する。これにより、特定部４０５は、新たな発災がある際に、周辺市区町村ごとのツイート数が第１のクラスに分類されるか第２のクラスに分類されるかによって、対象市区町村が災害地であるかどうかを特定可能にすることができる。
【００４２】
そして、判定部４０４は、災害が発生した際に、判定処理として、特定した境界と、他の地域における災害に関して発信された情報の数とに基づいて、対象市区町村が災害地であるかどうかを判定する。
【００４３】
また、特定部４０５は、第１のクラスに属するデータを、対象市区町村で過去の災害が発生した時の周辺市区町村のうちの昼夜間の人口差が基準を超える地域を除く他の地域における災害に関して発信されたツイート数としてもよい。同様に、特定部４０５は、第２のクラスに属するデータを、対象市区町村では過去の災害が発生していないが他の地域で過去の災害が発生した時の上述の他の地域における過去の災害に関して発信されたツイート数としてもよい。この場合、判定部４０４は、災害が発生した際に、判定処理１０２として、特定した境界と、上述の他の地域における災害に関して発信されたツイート数とに基づいて、対象市区町村が災害地であるかどうかを判定する。
【００４４】
出力部４０６は、判定部４０４による対象市区町村が災害地であるかどうかの判定結果を出力する。出力形式は、例えば、ディスプレイ３０７への表示、通信インターフェース３０６による外部装置への送信、または、ＲＡＭ３０３やディスク３０５などの記憶領域への記憶である。また、判定装置１０１の管理者は、出力部４０６の出力による判定結果を閲覧して、判定結果に応じた安全確保や安全確認を行うことができる。例えば、判定装置１０１の管理者は、対象市区町村が災害地であるという旨を示す判定結果を閲覧した場合、対象市区町村に対する安全確保や安全確認を行うことができる。
【００４５】
次に、渋谷区を対象市区町村として、図５〜図７を用いて説明を行う。渋谷区の半径Ｌｋｍの範囲にある市区町村は中野区、新宿区、目黒区、杉並区、世田谷区、港区とする。
【００４６】
（対象市区町村と周辺市区町村とにおけるツイート数の一例）
図５は、渋谷区が発災している時のツイート数の一例を示す説明図である。また、図６は、渋谷区は発災していないが周辺市区町村のいずれかが発災している時のツイート数の一例を示す説明図である。
【００４７】
図５に示す表５００は、昼間において、実際に渋谷区が発災している時のツイート数の一覧を示す。図５に示す表５００は、レコード５０１−１〜７を有する。表５００が示すように、世田谷区、杉並区、中野区、目黒区でツイート数が比較的多くなっている。
【００４８】
図６に示す表６００は、昼間において、渋谷区は発災していないが周辺市区町村のいずれかが発災している時のツイート数の一例を示す。図６に示す表６００は、レコード６０１−１〜７を有する。表６００が示すように、中野区、目黒区のツイート数は多くなっておらず、世田谷区、杉並区だけでツイート数が比較的多くなっている。
【００４９】
表５００、表６００を比較した結果わかるように、世田谷区、杉並区だけでツイート数が多くなっている傾向が見られただけでは、渋谷区も発災しているかは不明である。そして、世田谷区、杉並区、中野区、目黒区でツイート数が多くなっている傾向が見られた場合に渋谷区も発災していると判定することが可能になる。具体的な判定方法としては、ＳＶＭを採用することができる。図７を用いて、ＳＶＭについて説明する。
【００５０】
（ＳＶＭによるクラス分類の一例）
図７は、ＳＶＭによるクラス分類の一例を示す説明図である。図７に示すグラフ７０１は、ＳＶＭの概念を示す図である。学習段階では、判定装置１０１は、２つのクラスの例となるデータを含む教師データから、グラフ７０１のように、２つのクラスを分割する境界ωを求める。グラフ７０１では、白抜きの丸で示したデータが、２つのクラスのうちの第１のクラスに属するデータを示し、墨塗りの三角で示したデータが、２つのクラスのうちの第２のクラスに属するデータを示す。そして、グラフ７０１で示すように、境界ωにより、第１のクラスと第２のクラスとにデータが分類されることがわかる。また、グラフ７０１では、ｘとｙという２つのベクトルデータを示すが、３つ以上のベクトルデータに対しても境界ωを求めることができる。
【００５１】
そして、判定処理１０２では、判定装置１０１は、実データが与えられた際に、予め計算しておいた境界ωを用いて、第１のクラスと第２のクラスとのうちのどちらのクラスに分類するか計算を行う。本実施の形態においては、判定装置１０１は、ベクトルデータに周辺市区町村ごとのツイート数を並べたものを用いる。
【００５２】
例えば、判定装置１０１は、学習段階では、渋谷区が発災した時の周辺市区町村ごとのツイート数を第１のクラスとし、渋谷区は発災していないが周辺市区町村のいずれかが発災した時の周辺市区町村ごとのツイート数を第２のクラスとした教師データを作成する。そして、判定には、判定装置１０１は、クラス分類を行う境界ωと、実データとなる周辺市区町村ごとのツイート数とから、どちらのクラスに分類するか計算を行う。
【００５３】
次に、判定装置１０１が行うフローチャートについて、図８〜図１０を用いて説明を行う。また、図８で示す周辺市区町村一覧作成処理の前に、判定装置１０１は、夜間人口と昼間人口を取得し、夜間人口よりも昼間人口が基準より多く、差が一定以上である対象市区町村、すなわち、発災していると判定されにくい市区町村の一覧を記憶しておく。対象市区町村の一覧の作成方法については、例えば、判定装置１０１の管理者によって入力されることによって対象市区町村の一覧を作成してもよい。または、判定装置１０１が、ネットワーク２１０を介して国税調査の結果等から、夜間人口と昼間人口とを取得して、対象市区町村の一覧を生成してもよい。
【００５４】
（周辺市区町村一覧作成処理手順）
図８は、周辺市区町村一覧作成処理手順の一例を示すフローチャートである。周辺市区町村一覧作成処理は、対象市区町村に対する周辺市区町村一覧を作成する処理である。
【００５５】
判定装置１０１は、全ての対象市区町村のうちの先頭の対象市区町村を選択する（ステップＳ８０１）。次に、判定装置１０１は、全ての対象市区町村について周辺市区町村の一覧を作成したか否かを判断する（ステップＳ８０２）。周辺市区町村の一覧を作成していない対象市区町村がまだある場合（ステップＳ８０２：Ｎｏ）、判定装置１０１は、選択した対象市区町村の役場の緯度経度情報を取得する（ステップＳ８０３）。次に、判定装置１０１は、取得した緯度経度情報から半径Ｌ［ｋｍ］以内に役場がある周辺市区町村一覧を作成する（ステップＳ８０４）。ステップＳ８０４の処理において、判定装置１０１は、周辺市区町村一覧に、対象市区町村を含めてもよいし、含めなくてもよい。そして、判定装置１０１は、全ての対象市区町村のうちの次の対象市区町村を選択し（ステップＳ８０５）、ステップＳ８０２の処理に移行する。
【００５６】
また、全ての対象市区町村について周辺市区町村の一覧を作成した場合（ステップＳ８０２：Ｙｅｓ）、判定装置１０１は、周辺市区町村一覧作成処理を終了する。
【００５７】
（ＳＶＭ学習処理手順）
図９は、ＳＶＭ学習処理手順の一例を示すフローチャートである。ＳＶＭ学習処理は、教師データを作成し、ＳＶＭに対象市区町村が発災した時と、対象市区町村が発災していない時との学習を行わせる処理である。
【００５８】
判定装置１０１は、全ての対象市区町村のうちの先頭の対象市区町村を選択する（ステップＳ９０１）。次に、判定装置１０１は、全ての対象市区町村についてＳＶＭによるクラス分類を行ったか否かを判断する（ステップＳ９０２）。ＳＶＭによるクラス分類を行っていない対象市区町村がある場合（ステップＳ９０２：Ｎｏ）、判定装置１０１は、教師データを作成する（ステップＳ９０３）。上述の教師データは、選択した対象市区町村が発災した時の周辺市区町村ごとのツイート数を第１のクラスとし、選択した対象市区町村は発災していないが周辺市区町村のいずれかが発災した時の周辺市区町村ごとのツイート数を第２のクラスとしたデータである。次に、判定装置１０１は、作成した教師データから、ＳＶＭにより、クラス分類を行う境界ωを表す式を特定する（ステップＳ９０４）。そして、判定装置１０１は、全ての対象市区町村のうちの次の対象市区町村を選択する（ステップＳ９０５）。
【００５９】
また、全ての対象市区町村についてＳＶＭによるクラス分類を行った場合（ステップＳ９０２：Ｙｅｓ）、判定装置１０１は、ＳＶＭ学習処理を終了する。
【００６０】
（対象市区町村発災判定処理）
図１０は、対象市区町村発災判定処理の一例を示すフローチャートである。対象市区町村発災判定は、対象市区町村が発災したか否かを判定する処理であり、判定処理１０２に相当する。
【００６１】
判定装置１０１は、発災した時刻が昼間か否かを判断する（ステップＳ１００１）。発災した時刻が昼間である場合（ステップＳ１００１：Ｙｅｓ）、判定装置１０１は、全ての対象市区町村のうちの先頭の対象市区町村を選択する（ステップＳ１００２）。次に、判定装置１０１は、全ての対象市区町村について発災判定を行ったか否かを判断する（ステップＳ１００３）。発災判定を行っていない対象市区町村がある場合（ステップＳ１００３：Ｎｏ）、判定装置１０１は、選択した対象市区町村の周辺市区町村について、１つでも発災していると判定されているか否かを判断する（ステップＳ１００４）。
【００６２】
周辺市区町村が１つでも発災していると判定されている場合（ステップＳ１００４：Ｙｅｓ）、判定装置１０１は、選択した対象市区町村のクラス分類を行う境界ωと、選択した対象市区町村の周辺市区町村ごとのツイート数とから、選択した対象市区町村が発災しているか否かを判定する（ステップＳ１００５）。具体的には、判定装置１０１は、境界ωによって、選択した市区町村の周辺市区町村ごとのツイート数が第１のクラスに属するデータであると判定した場合、選択した市区町村が発災していると判定する。また、判定装置１０１は、境界ωによって、選択した市区町村の周辺市区町村ごとのツイート数が第２のクラスに属するデータであると判定した場合、選択した市区町村が発災していないと判定する。
【００６３】
ステップＳ１００５の処理終了後、または、周辺市区町村が１つも発災していないと判定された場合（ステップＳ１００４：Ｎｏ）、判定装置１０１は、全ての対象市区町村のうちの次の対象市区町村を選択し（ステップＳ１００６）、ステップＳ１００３の処理に移行する。
【００６４】
また、全ての対象市区町村について発災判定を行った場合（ステップＳ１００３：Ｙｅｓ）、判定装置１０１は、対象市区町村発災判定処理を終了する。また、発災した時刻が夜間である場合（ステップＳ１００１：Ｎｏ）、判定装置１０１は、夜間における発災判定処理を実行し、（ステップＳ１００７）。対象市区町村発災判定処理を終了する。ここで、夜間における発災判定処理は、図１で示した第１番目から第４番目の処理である。
【００６５】
また、ステップＳ１００５により、対象市区町村が発災していると判定した場合、判定装置１０１は、対象市区町村の周辺市区町村についても、再度発災判定を行ってもよい。ここで、再度発災処理を行う場合には、判定装置１０１は、発災しているか否かを判定する閾値を下げるというように、発災していると判定する条件を緩めてもよい。例えば、対象市区町村の発災により、周辺市区町村における災害に関して発信されたツイート数が増大した結果、周辺市区町村が実際には発災していないにもかかわらず発災していると判定される場合が考えられる。この場合に対し、判定装置１０１は、発災していると判定する条件を変えて再度発災判定を行うため、周辺市区町村が発災しているか否かを判定する精度の向上を図ることができる。
【００６６】
また、ステップＳ９０３の処理において、判定装置１０１は、第１や第２のクラスに属するデータとして、周辺市区町村のうちの昼夜間の人口差が基準を超える市区町村を除く他の市区町村における災害に関して発信されたツイート数としてもよい。このとき、判定装置１０１は、ステップＳ１００５の処理における「選択した対象市区町村の周辺市区町村ごとのツイート数」を、「選択した対象市区町村の前述した他の市区町村ごとのツイート数」に変更して実行する。
【００６７】
また、ステップＳ１００４では、判定装置１０１は、周辺市区町村の１つでも発災していると判定された場合に、ステップＳ１００５の処理を実行していたが、周辺市区町村が実際には１つも発災していない場合にも、ステップＳ１００５の処理を実行してもよい。
【００６８】
以上説明したように、判定装置１０１は、対象市区町村が夜間人口より昼間人口が基準より多い地域ならば、対象市区町村の周辺市区町村のツイート数を判定処理１０２に反映する。これにより、判定装置１０１は、昼間人口から夜間人口の差が基準を超える地域において発災していると判定されにくい状態を解消でき、該当の地域が発災地であるという判定を精度良く行うことができる。
【００６９】
また、判定装置１０１は、災害が発生した時間帯に応じて、周辺市区町村における災害情報の発生状況を、判定処理１０２に反映させるかどうかを決定してもよい。具体的には、判定装置１０１は、災害が発生した時間帯が昼間であれば、周辺市区町村における災害情報の発生状況を、判定処理１０２に反映させると決定する。一方、災害が発生した時間帯が夜間であれば、周辺市区町村における災害情報の発生状況を、判定処理１０２に反映させないと決定する。これにより、判定装置１０１は、誤判定が発生しやすい昼間において、夜間人口よりも昼間人口が基準より多い地域が発災地であると精度良く判定することができる。
【００７０】
また、判定装置１０１は、過去に災害が発生した際に、対象市区町村が発災した時の周辺市区町村ごとのツイート数と、対象市区町村は発災していないが周辺市区町村が発災した時の周辺市区町村ごとのツイート数とから、ＳＶＭを実行してもよい。そして、判定装置１０１は、災害が発生した際に、判定処理１０２として、ＳＶＭから得られた境界と、災害が発生した際の周辺市区町村ごとのツイート数から、対象市区町村が発災地かどうかを判定してもよい。これにより、判定装置１０１は、ＳＶＭを用いて、精度良く判定することができる。
【００７１】
また、上述したＳＶＭを実行する方法は、単に、周辺市区町村が発災しているときに対象市区町村も発災しているだろうと判断する方法と比較すると、対象市区町村が発災した時と発災していない時の過去の周辺市区町村ごとのツイート数を用いることになる。従って、上述したＳＶＭを実行することにより、判定装置１０１は、上述した方法と比較して、対象市区町村が災害地であるか否かの判定をより正確にすることができる。
【００７２】
また、上述したＳＶＭを実行する方法は、ステップＳ８０４の処理で周辺市区町村一覧を生成する際、発災時に周辺市区町村のツイート数が増大するか否かを管理者が考慮して指定しなくてもよい。このように、判定装置１０１は、発災時にどの周辺市区町村のツイート数が増大するかを管理者に指定させずに機械的に周辺市区町村一覧に追加すればよい。
【００７３】
また、上述したＳＶＭを実行する方法において、判定装置１０１は、災害地を判定する市区町村を、ベッドタウンとしてもよい。この場合、第１のクラスに属するデータは、ベッドタウンで過去の災害が発生した時のベッドタウンの周辺市区町村における過去の災害に関して発信されたツイート数とする。そして、第２のクラスに属するデータは、ベッドタウンでは過去の災害が発生していないがベッドタウンの周辺市区町村で過去の災害が発生した時の周辺市区町村における過去の災害に関して発信されたツイート数とする。これにより、判定装置１０１は、ベッドタウンが発災地であるか否かを判定することができる。
【００７４】
また、判定装置１０１は、対象市区町村の周辺市区町村から、昼夜間の人口差の基準を超える地域を除いた他の市区町村で教師データを作成してＳＶＭを実行してもよい。この場合、判定装置１０１は、判定処理１０２においても、ＳＶＭから得られた境界と、災害が発生した際の上述の他の市区町村ごとのツイート数から、対象市区町村が発災地かどうかを判定する。ここで、昼夜間の人口差の基準を超える地域は、図５、図６でも示したように、昼間で発災しても発災していなくても大きくツイート数が変わることがない。従って、判定装置１０１は、昼夜間の人口差の基準を超える地域を除くことにより、判定精度を維持しつつ、教師データが少なくなるため、ＳＶＭにかかる負荷を抑制することができる。
【００７５】
なお、本実施の形態で説明した判定方法は、予め用意されたプログラムをパーソナル・コンピュータやワークステーション等のコンピュータで実行することにより実現することができる。本判定プログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｃ−Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｋ）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行される。また本判定プログラムは、インターネット等のネットワークを介して配布してもよい。
【００７６】
上述した実施の形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
【００７７】
（付記１）ソーシャルメディアにおける災害情報の発信状況に応じて災害地を判定する判定プログラムにおいて、
災害地であるかどうかの判定を行う対象の地域が、昼夜間の人口差が基準を超える地域に対応する場合に、前記対象の地域の周辺の地域における災害情報の発信状況を前記対象の地域が災害地であるかどうかの判定処理に反映させる、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする判定プログラム。
【００７８】
（付記２）前記災害が発生した時間帯に応じて、前記判定処理に反映させるかどうかを決定する処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする付記１に記載の判定プログラム。
【００７９】
（付記３）前記災害情報の発信状況は、前記災害に関して発信された情報の数によって示されており、
前記対象の地域で前記災害より過去の災害が発生した時の前記周辺の地域における前記災害に関して発信された情報の数を第１のクラスに属するデータとし、前記対象の地域では前記過去の災害が発生していないが前記周辺の地域で前記過去の災害が発生した時の前記周辺の地域における前記過去の災害に関して発信された情報の数を第２のクラスに属するデータとしてサポートベクターマシンを実行することにより、前記第１のクラスと前記第２のクラスとを分類する境界を特定し、
前記災害が発生した際に、前記判定処理として、特定した前記境界と、前記周辺の地域における前記災害に関して発信された情報の数とに基づいて、前記対象の地域が災害地であるかどうかを判定する、
処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする付記１または２に記載の判定プログラム。
【００８０】
（付記４）前記特定する処理は、
前記対象の地域で前記過去の災害が発生した時の前記周辺の地域のうちの昼夜間の人口差が基準を超える地域を除く他の地域における前記災害に関して発信された情報の数を前記第１のクラスに属するデータとし、前記対象の地域では前記過去の災害が発生していないが前記他の地域で前記過去の災害が発生した時の前記他の地域における前記過去の災害に関して発信された情報の数を前記第２のクラスに属するデータとしてサポートベクターマシンを実行することにより、前記第１のクラスと前記第２のクラスとを分類する境界を特定し、
前記判定する処理は、
前記災害が発生した際に、前記判定処理として、特定した前記境界と、前記他の地域における前記災害に関して発信された情報の数とに基づいて、前記対象の地域が災害地であるかどうかを判定する、
ことを特徴とする付記３に記載の判定プログラム。
【００８１】
（付記５）前記災害情報の発信状況は、前記災害を示す文字列が含まれる文の数によって示されることを特徴とする付記１〜４のいずれか一つに記載の判定プログラム。
【００８２】
（付記６）ソーシャルメディアにおける災害情報の発信状況に応じて災害地を判定する判定方法において、
災害地であるかどうかの判定を行う対象の地域が、昼夜間の人口差が基準を超える地域に対応する場合に、前記対象の地域の周辺の地域における災害情報の発信状況を前記対象の地域が災害地であるかどうかの判定処理に反映させる、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする判定方法。
【００８３】
（付記７）ソーシャルメディアにおける災害情報の発信状況に応じて災害地を判定する判定装置において、
災害地であるかどうかの判定を行う対象の地域が、昼夜間の人口差が基準を超える地域に対応する場合に、前記対象の地域の周辺の地域における災害情報の発信状況を前記対象の地域が災害地であるかどうかの判定処理に反映させる制御部、
を有することを特徴とする判定装置。
【符号の説明】
【００８４】
１０１  判定装置
１０２  判定処理
４００  制御部
４０１  ツイート収集部
４０２  反映部
４０３  決定部
４０４  判定部
４０５  特定部
４０６  出力部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
2018128849.tif 000009
【図８】
2018128849.tif 000010
【図９】
2018128849.tif 000011
【図１０】
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