(57)【要約】【課題】災害時にソーシャルメディア上で行なわれる多数の文字情報を、災害の内容を確認するための情報として、的確に選択する。【解決手段】ソーシャルメディア上に発信された文字情報を取得し、取得した文字情報が発信された場所を特定する。特定された場所が予め設定した範囲に属する文字情報を抽出し、抽出した文字情報から、災害現場を特定することがない文字情報であるとして予め用意した文字列が含まれているものを排除し、排除された以外の文字情報を提示する。【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上に発信された災害に関する情報を選択する災害情報選択装置であって、
前記ソーシャルメディア上に発信された文字情報を取得する取得部と、
前記取得した文字情報が発信された場所を特定する場所特定部と、
前記取得した文字情報から、前記特定された場所が予め設定した範囲に属する文字情報を抽出する抽出部と、
前記抽出した文字情報から、災害現場を特定することがない文字情報であるとして予め用意した文字列が含まれているものを排除する排除部と、
前記排除された以外の前記抽出された文字情報を提示する提示部と
を備えた災害情報選択装置。
【請求項２】
前記場所特定部は、前記文字情報に属性として付与された位置情報に基づいて、前記場所を特定する請求項１記載の災害情報選択装置。
【請求項３】
前記場所特定部は、前記文字情報に含まれる単語に基づいて、前記場所を特定する請求項１記載の災害情報選択装置。
【請求項４】
前記文字情報に含まれる単語に基づいて前記場所を特定する処理は、前記文字情報に含まれる単語の組み合わせが住所を特定するものである場合には、当該単語の組み合わせに基づいて行なう請求項３記載の災害情報選択装置。
【請求項５】
前記文字情報に含まれる単語に基づいて前記場所を特定する処理は、
予め所定の地域に存在する地物に対して、当該地物を特定するキーワードを付与したデータベースを用意し、
前記文字情報に含まれる単語を形態素解析により取り出し、
前記取り出した単語に基づいて、前記データベースを参照し、前記地物を特定することにより行なう
請求項３または請求項４記載の災害情報選択装置。
【請求項６】
前記文字列は、災害関連情報を公表する機関名や当該機関が公表する災害関連情報を含む請求項１から請求項５のいずれか一項に記載の災害情報選択装置。
【請求項７】
前記文字列は、所定の頻度以上の頻度で前記ソーシャルメディア上に現れる単語である頻出単語を含む請求項１から請求項６のいずれか一項に記載の災害情報選択装置。
【請求項８】
前記頻出単語は、災害発生時以外の時期において所定の頻度以上の頻度で現れる特定の単語を含む請求項７に記載の災害情報選択装置。
【請求項９】
前記頻出単語は、災害発生時以外の時期において所定の頻度以上の頻度で現れる発信者名を含む請求項７または請求項８に記載の災害情報選択装置。
【請求項１０】
前記解析された文字情報は、災害の発生していない時期に前記ソーシャルメディア上に発信されたものであり、前記文字列は、前記災害の発生していない時期の文字情報を形態素解析して得られた単語のうち、場所の特定に関与しない単語から抽出された文字列である請求項５記載の災害情報選択装置。
【請求項１１】
前記提示部は、前記抽出された文字情報を提示するときに、画像が添付された文字情報のみを、前記画像と共に提示する請求項１から請求項１０のいずれか一項に記載の災害情報選択装置。
【請求項１２】
ソーシャルメディア上に発信された災害に関する情報を選択する災害情報選択方法であって、
前記ソーシャルメディア上に発信された文字情報を取得し、
前記取得した文字情報が発信された場所を特定し、
前記取得した文字情報から、前記特定された場所が予め設定した範囲に属する文字情報を抽出し、
前記抽出した文字情報から、災害現場を特定することがない文字情報であるとして予め用意した文字列が含まれているものを排除し、
前記排除された以外の前記抽出された文字情報を提示する
災害情報選択方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、災害情報選択装置およびその方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
災害時には、従来から、気象庁からの台風の進路や強さの情報、集中豪雨に関する短時間降雨情報、あるいは地元の消防署などに電話やファックスで寄せられた緊急出動を要請する情報などが、避難勧告、避難指示などを発令するために利用される。これらの情報は、レーダなどを利用した汎用性の高い情報であるが、現場の実際の映像などを伴っておらず、災害の個別な様相を取得するには向かない場合がある。
【０００３】
例えば、ゲリラ豪雨など、狭い地域に集中的に雨が降り、路面が冠水するといった災害が発生する場合、どこでこうした災害が生じるかを、レーダの情報などで知ることは困難である。こうした場合に、緊急出動を要請する電話などが届くと、現場からの情報であると言う意味では有用だが、個人の受け止め方によって、通報の内容も異なるので、どの程度の災害なのかまでを確定することは難しい。このため、通報のあった現場まで行き、災害の状況を防災担当者が確認する必要が生じる。
【０００４】
こうした場合に、災害が発生している現場の情報が客観的に、例えば写真などによってもたらされるなら極めて有用であると言える。最近では、携帯電話とソーシャルメディアの発展に伴い、多くの人が気軽に災害発生箇所の近くで気軽に発信でき、写真なども併せて送信することができるようになってきた。こうしたサービスを提供する複数のソーシャルネットワーキングサービス（ＳＮＳ）が存在し、参加者の総数は、世界で数億人以上であるとされている。そこで、こうした多様な情報を、災害などのイベントの発生場所を確定する情報として利用しようとする提案がなされている（例えば下記特許文献１、２など）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特許第５６４９６１９号公報
【特許文献２】特許第４６３３８０３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、こうした手法は、ソーシャルネットワーキングサービス上で発信された何十万件といった多数の発言を対象としているため、その中から、必要な発言を特定し、有用な情報を引き出すことが困難であるという問題があった。例えば、上記特許文献１では、基本的にキーワードを用いて抽出を行なうので、現場の状況を知るための発言や投稿を特定することが実際にはできない。例えば、台風によって冠水しているとか樹木が倒壊しているといった現場の状況を伝える発言は、「台風」や「冠水」といったキーワードでは、該当する数が膨大なものとなり、現実的でない。
【０００７】
こうした問題は、ソーシャルネットワーキングサービス上では、「台風により○○地区の××地下道が深さ５０センチほど冠水しています。」と言った形で情報が発信されることはほとんどなく、有用な情報は、「スーパー△△の近くだけど、これ、やばくない？」（冠水した地下道の写真付）といった形で発信されることが多いことによっている。
【０００８】
実際に、災害時に発進された数十万件の情報を分析したところ、災害を例に取ると、「台風」などの災害名が含まれる発言は、例えば気象庁の発表をそのまま流す発言であったりして、むしろ大部分が利用できない情報であることが分かった。こうした情報に対して、キーワードによる抽出は役に立たない。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明は、上述の課題の少なくとも一部を解決するためになされたものであり、以下の態様又は適用例として実現することが可能である。
【００１０】
（１）本発明の第１の態様として、ソーシャルメディア上に発信された災害に関する情報を選択する災害情報選択装置が提供される。この災害情報選択装置は、前記ソーシャルメディア上に発信された文字情報を取得する取得部と、前記取得した文字情報が発信された場所を特定する場所特定部と、前記取得した文字情報から、前記特定された場所が予め設定した範囲に属する文字情報を抽出する抽出部と、前記抽出した文字情報から、災害現場を特定することがない文字情報であるとして予め用意したＮＧワードが含まれているものを排除する排除部と、前記排除された以外の前記抽出された文字情報を提示する提示部とを備える。
【００１１】
この災害情報選択装置は、ソーシャルメディア上に発信された文字情報を取得し、取得した文字情報が発信された場所を特定する。特定された場所が予め設定した範囲に属する文字情報を抽出し、抽出した文字情報から、災害現場を特定することがない文字情報であるとして予め用意したＮＧワードが含まれているものを排除し、排除された以外の文字情報を提示する。かかる災害情報選択装置では、ソーシャルメディア上に発信された多数の文字情報の中から、災害情報の確認に必要な文字情報を、的確に取り出すことができる。
【００１２】
（２）上記の災害情報選択装置において、前記場所特定部は、前記文字情報に付与されたＧＥＯタグに基づいて、前記場所を特定するものとしてもよい。文字情報にＧＥＯタグが付与されていれば、場所の特定を容易に行なうことができる。
【００１３】
（３）上記の災害情報選択装置において、前記場所特定部は、前記文字情報に含まれる単語に基づいて、前記場所を特定するものとしてもよい。文字情報にＧＥＯタグが付与されていなくでも、場所を特定することができる。
【００１４】
（４）こうした災害情報選択装置において、前記文字情報に含まれる単語に基づいて前記場所を特定する処理は、前記文字情報に含まれる単語の組み合わせが住所を特定するものである場合には、当該単語の組み合わせに基づいて行なうものとしてもよい。単語の組合せが住所を特定するに足るものであれば、場所の特定は容易である。
【００１５】
（５）更に、こうした情報選択装置において、前記文字情報に含まれる単語に基づいて前記場所を特定する処理は、予め所定の地域に存在する地物に対して、当該地物を特定するキーワードを付与したデータベースを用意し、前記文字情報に含まれる単語を形態素解析により取り出し、前記取り出した単語に基づいて、前記データベースを参照し、前記地物を特定することにより行なうものとしてもよい。文字情報は、通常、文章の形で行なわれるから、これに対して形態素解析を行なうことにより、単語を取り出すことができ、取り出した単語を用いてデータベースを参照することにより、地物を特定すれば、その場所を容易に特定することができる。
【００１６】
（６）こうした情報選択装置において、前記文字列は、災害関連情報を公表する機関名や当該機関が公表する災害関連情報を含むものとしてよい。あるいは、前記文字列は、所定の頻度以上の頻度で前記ソーシャルメディア上に現れる単語である頻出単語を含むものとしてもよい。また、こうした情報選択装置において、前記頻出単語には、災害発生時以外の時期において所定の頻度以上の頻度で現れる特定の単語を含むものとしてもよい。あるいは、前記頻出単語は、災害発生時以外の時期において所定の頻度以上の頻度で現れる発信者名を含むものとしてもよい。こうした文字列や、こうした文字列の一例として特定された頻出単語は、いずれも災害時に取り除くべきノイズであることが見い出されたからである。従って、これらの文字列や頻出単語を排除すれば、災害時において、ソーシャルメディア上に発信された大量の文字情報の内から、災害に関連性の薄い情報を効率よく排除することができる。
【００１７】
（７）上記の情報選択装置において、前記解析された文字情報は、災害の発生していない時期に前記ソーシャルメディア上に発信されたものであり、前記ＮＧワードは、前記災害の発生していない時期の文字情報を形態素解析して得られた単語のうち、場所の特定に関与しない単語から抽出された文字列であるものとしてもよい。ソーシャルメデイア上で災害時でない時期に高い頻度でなされる文字情報は、災害時にはノイズとなる情報であることが見い出されたからである。
【００１８】
（８）上記の情報選択装置において、前記提示部は、前記抽出された文字情報を提示するときに、画像が添付された文字情報のみを、前記画像と共に提示するものとしてもよい。画像が添付されていることにより、災害の内容を容易に確認することができる。
【００１９】
（９）本発明の第２の態様として、ソーシャルメディア上に発信された災害に関する情報を選択する災害情報選択方法が提供される。この災害情報選択方法は、前記ソーシャルメディア上に発信された文字情報を取得し、前記取得した文字情報が発信された場所を特定し、前記取得した文字情報から、前記特定された場所が予め設定した範囲に属する文字情報を抽出し、前記抽出した文字情報から、災害現場を特定することがない文字情報であるとして予め用意したＮＧワードが含まれているものを排除し、前記排除された以外の前記抽出された文字情報を提示する。
こうすることで、災害時にソーシャルメディア上でなされる多数の文字情報の中から、災害情報の確認に必要な文字情報を、的確に取り出すことができる。
【００２０】
本発明は、上記の態様以外に、災害情報を選択した上で、これを提示する装置、災害情報を選択した上で、災害情報が特定された地域に対して、避難勧告などを出力する装置、あるいはそれらの方法として実施することも可能である。また、ＮＧワードの抽出方法として単独で実施することも可能である。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】第１実施形態の災害情報選択装置を示す概略構成図。
【図２】災害情報抽出処理ルーチンを示すフローチャート。
【図３】地理的情報取得ルーチンを示すフローチャート。
【図４】情報の提示の様子を示す説明図。
【図５】地理的な情報を取得する一例を示す説明図。
【図６】ＮＧワードの学習ルーチンを示すフローチャート。
【図７】第２実施形態における地理的情報取得ルーチンを示すフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
Ａ．第１実施形態：
本発明の第１実施形態について説明する。図１は、災害情報選択装置１０の全体構成を示す概略構成図である。図示するように、災害情報選択装置１０は、インターネット１５などの広域ＬＡＮを介してソーシャルネットワーキングサービスサーバ（以下、ＳＮＳサーバという）２０に接続された災害情報サーバ３０と、この災害情報サーバ３０に接続されたコンピュータ３２とから構成されている。インターネット１５には、複数の無線基地局４０、５０、６０・・・が接続されており、それぞれの通話範囲ＷＡ１、ＷＡ２、ＷＡ３・・・・内に存在する携帯端末は、ＳＮＳサーバ２０に対して、メッセージを送信可能である。図１では、無線基地局４０内では複数の携帯端末４１、４２、４３・・・が通話可能であり、無線基地局５０内では複数の携帯端末５１、５２、５３・・・が通話可能であり、無線基地局６０内では複数の携帯端末６１、６２、６３・・・が通話可能であるものとして描いたが、もとより更に多数の携帯端末が接続可能であることは言うまでもない。本実施形態では、ソーシャルネットワーキングサービス（ＳＮＳ）として、ツイッター（登録商標）を例として、以下説明するが、ＬＩＮＥ（登録商標）やフェイスブック（登録商標）、インスタグラム（登録商標）など、あるいはそれ以外のソーシャルネットワーキングサービスであっても同様に利用することができる。
【００２３】
災害情報サーバ３０は、内部に、ソーシャルネットワーキングサービス上に発信された文字情報（以下、単に発言またはメッセージとも言う）を取得する取得部３１と、取得した発言が発信された場所を特定する場所特定部３３と、場所特定部３３により特定された場所が予め設定した範囲に属する発言を抽出する抽出部３４と、抽出した発言から、災害現場を特定することがない発言であるとして予め用意したＮＧワードが含まれているものを排除する排除部３５とを備える。また、災害情報サーバ３０に接続されたコンピュータ３２は、抽出部３４により抽出された発言のうち、災害情報サーバ３０の排除部３５により排除された以外の発言を、ディスプレイに提示する提示部３７を備える。ここで、ＮＧワードとは、災害現場を特定することがない文字情報であるとして予め用意した文字列である。以下、単にＮＧワードという。
【００２４】
災害時であるか否かを問わず、ソーシャルネットワーキングサービスに参加するユーザは、各人の携帯端末４１，・・・６３等を利用して、様々なメッセージを発信する。これらは全て一度ＳＮＳサーバ２０に蓄積される。膨大な数のメッセージがＳＮＳサーバ２０には、蓄積される。災害情報サーバ３０は、これらの膨大なメッセージを利用して、災害に関する有用な情報を選択する。災害情報サーバ３０は、ＳＮＳサーバ２０に蓄積されたメッセージを取り出し、これを用いて、災害情報の抽出を行なう。
【００２５】
図２は、災害情報サーバ３０が行なう災害情報抽出処理ルーチンを示すフローチャートである。周知のように、災害情報サーバ３０を構成するサーバには、ＣＰＵが備えられ、予め用意したプログラムを、ハードディスクなどの記憶装置からロードして実行することにより、図２に示した処理を実施し、図１に示した取得部３１ないし排除部３５の各処理を実現する。
【００２６】
図２にしめした災害情報抽出処理ルーチンは、一般に災害時に実行される。災害時かどうかは、コンピュータ３２を用いて、使用者が特定すればよい。あるいは、気象庁などが告知する各種警報、注意報をインターネット１５を介して取得し、災害時の情報を抽出する地域に警報や注意報が出されたときに、災害情報抽出処理ルーチンを開始するようにしてもよい。
【００２７】
災害情報サーバ３０が災害情報抽出処理ルーチンを開始すると、まずＳＮＳサーバ２０から、データを収集する処理を行なう（ステップＳ１００）。この処理は、ＳＮＳサーバ２０から、所定の時間毎にまとまった数のメッセージを取得する処理である。メッセージは、時間を単位として、ＳＮＳサーバ２０内のハードディスクなどに記憶されているので、これらのメッセージをまとめて取得する。なお、ＳＮＳサーバ２０からのメッセージの取得は、ソーシャルネットワーキングサービス毎に、例えば１回に２０００件と言った制限を設けている場合もあるので、こうした場合には、ＳＮＳサーバ２０の制限に従って、メッセージを取得する。メッセージの取得に際しては、予めノイズとして確定できる単語が含まれていないものに限定して行なった。ノイズとして確定できる単語とは、「通販」「ショッピング」など物の販売に関する言葉、「愛国」「侵略」「捕鯨」など特定の思想的メッセージに関する言葉などである。もとより、後で説明するように、予め用意した文字列であるＮＧワードによる排除も行なうので、メッセージの取得は無差別に行なうものとしてもよい。
【００２８】
続いて、取得したメッセージから地理的情報を取得する処理を行なう（ステップＳ２００）。本実施形態においては、地理的情報として、メッセージに自体にＧＥＯタグというＧＰＳ情報または緯度・経度の情報を付与することができるので、ＧＥＯタグが付加されているメッセージについては、これを用いる。しかし、多くのメッセージではＧＥＯタグは付けられていないことに鑑み、本実施形態では、図３に示す地理的情報取得ルーチンを実行することで、地理的情報を取得する。
【００２９】
このルーチンでは、受け取ったメッセージの本文をまず形態素解析する（ステップＳ２１０）。形態素解析とは、日本語であれば、日本語の文章を解析して、形態素を特定する処理である。メッセージの本文は、通常は仮名漢字交じり文とされているので、これを名詞、助詞、動詞などの形態素に分けるのである。英語などのように、単語に分けられている言語の場合は、単語の品詞の分類を行なうだけでよい。続いて、ここから単語を抽出する（ステップＳ２２０）。
【００３０】
単語としては、まず名詞を抽出する。一般に地理的な情報は名詞として表現されるからである。このときに、例えば「福岡」であれば、これ単独で名詞として扱われるが、後に「市」や「町」などの行政界の区切りを示す語（接辞）が付属していれば、こうした区切り語までを１つの名詞として取り出しても良い。続いて、取り出した単語から地域を特定する処理を行なう（ステップＳ２３０）。例えば、取り出した単語に、「○○市」「△△町」といった名詞が含まれていれば、これらの単語から、場所とを特定することは容易である。こうした地域の特定は、メッセージから得られた単語を、地域特定サーパ７０に送り、その結果を得ることで特定している。地域特定サーパ７０は、こうした地名以外にも様々な単語の組合せから地域を特定することができる。
【００３１】
こうした地域の特定を行なう手法を、図４を例にとって、説明する。図４では、道路の陥没９５が起きているものとする。この場所の周辺には、様々な施設や建物等の地物が存在する。そうすると、メッセージを送信する人は、陥没９５が起きている場所の住所を入力することもありえるものの、むしろ周辺の状況を入力する例も多い。例えば、「ａ第１公園の真ん前」とか「ａ街郵便局の向かい」といった文言を含むメッセージを取得した場合であれば、形態素解析と単語の抽出によって、「ａ第１公園」や「ａ街郵便局」といった名詞を取り出し、ａ第１公園９０やａ街郵便局９１をマップＭＰから抽出することは容易である。「△△デパート」と「ａ支店」という情報があれば、このデパートの本店・支店の情報から、地域を特定することができる。あるいは、「△△デパートの向かいの▼▼駐車場で車を止めようとしたら陥没しているわ」といったメッセージであれば、「△△デパート」と「▼▼駐車場」の組合せから、▼▼駐車場８２や△△デパートａ支店の地理的な情報のいずれかを取り出すことができる。同様に、「Ａ証券会社近くの○○コンビニから南に向かったら陥没しているわ」というメッセージであれば、ここからＡ証券会社８３とその近くの○○というコンビニエンスストアの情報を探索し、○○コンビニエンスストア８１から南の場所を地域として特定する。地域特定サーパ７０は、こうした様々な施設や建物などの地物を、これを特定するキーワードをインデックスとして検索可能な状態で保存しているデータベースの一種であり、インデックスを利用して瞬時に地域を特定する。
【００３２】
こうしてメッセージに含まれる地域が特定できたら、次に、この地域が予め設定した所定の区域内であるか否かの判断を行なう（ステップＳ２４０）。災害情報サーバ３０が監視しようとしている区域内の情報でなければ、取敢えず無視して良いからである。区域内の情報であると判断すれば、そのメッセージには区域内位置情報があると判断する（ステップＳ２５０）。区域内位置情報ありと判断した場合には、その位置情報に対応するＧＥＯタグをメッセージに付ければ良い。他方、区域内でないと判断するか、あるいはそもそも地域を特定する情報がなかったと判断した場合は、区域内位置情報なしとする（ステップＳ２６０）。
【００３３】
以上の地理的情報取得ルーチン（ステップＳ２００）を完了すると、続いて、メッセージには位置情報があったかの判断を行ない（ステップＳ３１０）。ＧＥＯタグの有無により位置情報があったと判断すれば、更にメッセージがＮＧワードを含むか否かの判断を行なう（ステップＳ３２０）。ＮＧワードとは、災害情報含むかどうかの判断において、災害情報以外のメッセージであると判断できるような文字列として、予め用意され登録されている文字列である。ここでは、過去のメッセージを解析することにより、災害情報以外の情報の発信に用いられている文字列を、予めＮＧワードとして登録している。
【００３４】
ＮＧワードとして登録されている文字列の一例を以下に示す。
［１］新聞社名、放送局名など、マスコミの機関名などを含む文字列
［２］特定のアイドル名、俳優名などを含む文字列、
［３］通信販売者名、通販で有ることを示す文字列、
［４］行政などが公表する「避難指示」「避難勧告」などの災害関連情報示す文字列、
［５］気象庁などが公表する警報、注意報などの災害関連情報を示す文字列、
［６］営業時間、開始時間、終了時間などの文字列
これらの内、［２］や［３］は、メッセージをＳＮＳサーバ２０から取得する際にノイズとして落しているものと重複する場合がある。重複する場合には、いずれか一方の処理を省略してもよい。
【００３５】
ＮＧワードは、通常の災害情報が含まれるメッセージを抽出する抽出語とは、考え方が全く異なる。例えば上記の［４］［５］などは、災害に直接関与する文字列である。通常の災害情報を抽出するという考え方であれば、これらは抽出する際に用いられる検索語として登録されることが多い。本実施形態では、これらの端号はＮＧワードとして、つまり該当するメッセージを選択しないための文字列として登録されている。本実施形態で求めるメッセージは、災害についての一般的な情報ではなく、災害の状況を確認すべき対象といわばピンポイントで特定するような情報だからである。なお、こうしたＮＧワードの学習は、災害時以外の期間に行なっているが、その処理については、別に説明する。
【００３６】
メッセージがＮＧワードを含んでいないと判断した場合には（ステップ３２０）、次にメッセージが画像付きであるか否かの判断を行う（ステップＳ３３０）。ここで画像付きであると判断すれば、そのメッセージを一覧表に加える処理を行う（ステップ３４０）。メッセージを一覧表に加えた後、担当者にメールを送る処理を行なう（ステップＳ３５０）。担当者のメールアドレスは、あらかじめ登録されている。災害情報サーバ３０が、上記の条件を満たしたメッセージを登録したときに、担当者にメールを送るので、担当者は上記の条件を満たす新しいメッセージが一覧表に加えられたことを、メールにより知ることができる。このようにすれば担当者は、常にコンピュータ３２の前に座っている必要がない。
【００３７】
他方、ステップＳ３３０において、画像付きでないと判断すれば、メッセージの登録は行なわず、全てのメッセージについての処理が完了したか否かを判断する（ステップ３６０）。全てのメッセージについての処理が完了していなければ上述したステップＳ２００に戻って、地理的情報の取得から処理を繰り返す。
【００３８】
ステップ３４０の処理において一覧表に加えられたメッセージの一例を、図５に示した。図５は、コンピュータ３２の画面を示す。本実施形態では、コンピュータ３２の画面に、提示部３７の一部として、一覧表３８と、一覧表の一つのメッセージに付属している画像３９とが示される。画像３９の表示を切り替えるには、マウスなどのポインティングデバイスによって、一覧表３８の該当するメッセージを選択すればよい。一覧表３８のメッセージを順次選択することによって、担当者は、メッセージに付属する画像３９を、１つずつ確認することができる。なお、メッセージに複数の画像が付随している場合には、同時に表示してもよいし、画面に表示した切替ボタンなどをクリックすることにより、順次表示を切り替えるものとしてもよい。もとより、コンピュータ３２の画面に余裕があれば、複数のメッセージのそれぞれの画像を同時に表示してもよい。
【００３９】
こうした表示は、様々な態様が可能である。例えば、一覧表に加えられたメッセージは、場所に関する情報を含んでいるので、コンピュータ３２の画面に地図を表示し、メッセージに含まれる場所に関する情報を用いて、地図上にメッセージの分布を表示してもよい。こうすれば、どの地域に関してメッセージが集っているかを直感的に理解することができる。地図上に表示するメッセージは、単にメッセージがあることを示すマークだけにしても良いが、メッセージの一部または全部、あるいはメッセージに添付された画像のサムネイルなどを併せて表示するようにしてもよい。また、メッセージ等をクリックすれば、メッセージとメッセージに添付された画像を拡大表示するようにしてもよい。あるいは、メッセージの数を積み上げ棒グラフなどで表示し、単位時間（例えば１時間）毎のメッセージの数を、地図上に表示してもよい。こうすれば、災害の発生状況に係わるメッセージ数の時間軸上の変化を、容易に把握することができる。
【００４０】
以上、本発明一実施形態としての災害情報選択装置１０について説明したが、上記の説明は、同時に災害情報選択方法の実施形態としての説明ともなっている。本発明はいずれの実施形態でも実施可能である。また、以下に説明する作用効果も、両者に共通である。
【００４１】
以上説明した本実施形態の災害情報選択装置１０は、以下の作用効果を奏する。
（１）本実施形態の災害情報選択装置１０では、まずメッセージに含まれている地理的情報抽出し、そのメッセージにＮＧワードが含まれていれば、これを取り除く。その上で残ったメッセージに画像が付属していれば、これを災害時に有用な情報であるとして、リストに登録し、一覧表の形式で提示する。したがって、極めて多数のメッセージから、必要としているメッセージを的確に抽出することができる。ここで、特に大きな特徴としては、災害時に出現すると考えられる文字列を含むメッセージを抽出しているのではなく、地理的情報と画像を含む情報の中から、ＮＧワードを含むメッセージを取り除いている点である。こうすることで、ノイズの多いメッセージの中からノイズとは無関係に的確な情報を、抽出することができる。災害時に出現すると考えられる文字列を含むメッセージを抽出すると、どのよう文字列を組み合わせても、不要なメッセージを大量に抽出してしまう。これは、本実施形態で必要としている情報は、災害の一般的な情報や、気象庁などが発表する災害の静的な情報、例えば台風の勢力や地震の震度・震源、集中豪雨の降水量、各種警報、注意報などの情報ではなく、具体的な災害について、対応を判断するための個別的・具体的に情報だからである。このような情報を抽出するためには、災害に関して出現すると考えられる文字列の組み合わせは役に立たないことを、発明者等は、災害時の情報を解析することにより見いだしたのである。
【００４２】
（２）本実施形態では、メッセージにＧＥＯタグのようなタグが付いていなくても、メッセージに含まれる単語を利用して地理的情報を特定することができる。このため多数のメッセージの中から地理的情報、つまり地域を特定する情報を的確に取り出すことができる。メッセージに最初からＧＥＯタグが付いていたものは、メッセージ全体の１％に満たなかったが、メッセージに含まれる単語を用いることで、メッセージ全体の数％について地理的な情報を取得することができた。
【００４３】
ＳＮＳサーバ２０から、災害時のメッセージを取得して、実際にテストしてみたところ、２４時間に約５０万件のメッセージが出力されていたが、図３に示した処理を実行することにより、１４０件程度まで絞り込んで、コンピュータ３２に一覧表３８の表示を行なうことができた。２４時間で１４０件程度であれば、１時間６件程度であり、担当者がこれらのメッセージに付加された画像を確認することは容易である。確認した所、４５件のメッセージが、災害の具体的な内容を確認するのに有用であった。
【００４４】
以上説明した実施形態において行なわれているＮＧワードの学習について、次に説明する。図６は、ＮＧワード学習ルーチンを示すフローチャートである。このルーチンが開始されるとまず災害時であるか否かの判断を行う（ステップ４１０）。災害時であれば、以下の処理を行なわず、「ＮＥＸＴ」に抜けて本ルーチンを完了する。災害時に、図６に示した処理を実行しないのは、災害時には別の処理を行なわねばならないこともあるが、災害時でないときに発せられるメッセージから、災害時とは関係がないと判断できる文字列を、ＮＧワードとして学習するからである。文字列は、単語である場合もあるし、単語を組み合わせた文字列あるいは単語とは言えない文字列である場合も想定される。
【００４５】
災害時でないと判断すると（ステップＳ４１０）、ＳＮＳサーバ２０からメッセージを取得する処理を行なう（ステップ４２０）。続いて、取得したメッセージを形態素解析し（ステップ４３０）、更にこのメッセージから単語を抽出する処理を行なう（ステップ４４０）。これらのメッセージの取得（ステップＳ４２０）や形態素解析（ステップＳ４３０）、更に単語抽出の処理（ステップＳ４４０）は、図３を用いて地理的情報取得ルーチンについて説明した際の各処理と同様である。
【００４６】
続いてこうして抽出された単語から、話題や発信者である発言者を同定する処理を行なう（ステップ４５０）。その後、これらの話題や発信者のメッセージが、災害時でない時に、高頻度に出力されているか否かの判断を行なう（ステップＳ４６０）。すなわち、同一の話題について高頻度に出現しているメッセージであるか、あるいは同一発信者について高頻度にメッセージを出力しているか、を判断するのである。こうした判断は、ステップＳ４５０で同定した話題や発信者をリストとして登録しておき、所定時間（例えば３０分）以内に、所定回数（例えば２０回）以上発信されていれば、高頻度と判断する。判断の時間と頻度は、話題と発信者との判断については異なる条件としても良い。また所定回数以上か否かについては、判断基準を設けず、所定時間内に最も頻度が高い話題や発信者名の上位のものを高頻度に出現している話題や発信者と判断しても良い。
【００４７】
高頻度に同じ話題が出力されていたり同じ発信者が高頻度にメッセージを発信していると判断した場合には（ステップＳ４６０）、これらの話題を発信している発信名前、またはその高頻度に出現している話題を表す文字列そのものを、ＮＧワードとして登録する。これらの文字列をＮＧワードとして登録するのは、災害時でない場合に同じ話題を高頻度に発信しているメッセージが存在することを、災害時でない場合のメッセージの解析から見出したからである。例えば、アイドルに関して何度も何度もメッセージを出力するようなケース、あるいは新聞社などのニュースを自動で取得して繰り返しその内容を出力しているケースなどが存在し、その場合のメッセージに含まれる文字列やそのメッセージの発信者は、災害時においてもＮＧワードとして除いてよいからである。そこで、これらの話題やこれらの発信者名をＮＧワード候補として登録するのである（ステップ４７０）。なお、ステップＳ４７０では、ＮＧワード候補として登録するだけにとどめており、実際に登録するかどうかは、担当者による判断により決定している。もとより、直接ＮＧワードとして登録するものとしてもよい。
【００４８】
上記のＮＧワードの学習ルーチンを実行することにより、本実施形態の災害情報選択装置１０による災害情報の選択能力は高まっていく。本実施形態の災害情報選択装置１０におけるＮＧワードの役割は、災害情報を選択するための検索語の学習とは全く異なる。ＳＮＳサーバ２０に蓄積されるメッセージの数は、短時間のうちに膨大な数に上るので、これから地理的な情報を含むものを選択しても、なお多数のメッセージが残る。ここから有用な災害情報を含むメッセージを残して不要なメッセージを取除くには、災害関係の検索語との論理積を取るのではなく、ＮＧワードによる排除を行なった方が有効であることを、本発明の発明者等は見い出した。災害時には、大量の情報が提示されても担当者はこれを確認している時間的な余裕がない。従って、有用な情報を残すために有用でない情報が含まれているという結果が得られるよりも、有用な情報が排除される可能性があっても不要な情報をできるだけ除いた結果が得られることの方が望ましいからである。災害でない期間の方が、災害時の期間よりも長いから、ＮＧワードに相当する文字列を、災害時以外の期間に学習することは、極めて有効である。
【００４９】
Ｂ．第２実施形態：
次に、本発明の第２実施形態について説明する。第１実施形態では、図３に示す地理的情報取得ルーチンを実行することで地理的情報を取得したのに対して、第２実施形態では、さらに、メッセージに関する地理的情報を位置精度に応じて分類し、最も位置精度の高いメッセージを保存する。第２実施形態におけるハードウェア構成や、地理的情報取得に関する処理以外は、第１実施形態と同様である。
【００５０】
図７は、第２実施形態において災害情報サーバ３０が行なう地理的情報取得ルーチンを示すフローチャートである。図７において、図３と同様の処理には、同じステップ番号を付与し、説明を簡略にした。災害情報抽出処理ルーチン（図２）が第１実施形態と同様に実行され、地理的情報取得処理（図２、ステップＳ２００）が実行されると、第２実施形態では、災害情報サーバ３０は、図３の処理に代えて、図７に示した処理を実行する。図７に示した処理を開始すると、災害情報サーバ３０は、ＧＥＯタグというＧＰＳ情報または緯度・経度の情報が付与されているメッセージを検索する（ステップＳ５１０）。メッセージにＧＥＯタグが付与されている場合（ステップＳ５１０：「ＹＥＳ」）、災害情報サーバ３０はメッセージに「位置精度：高」の情報を付与する。
【００５１】
一方、メッセージにＧＥＯタグが付与されていない場合（ステップＳ５１０：「ＮＯ」）、災害情報サーバ３０はメッセージの本文を形態素解析し（ステップＳ２１０）、更にここから単語を抽出する（ステップＳ２２０）。単語抽出の処理では、第１実施形態と同様の処理により、施設名と住所に関する単語とを抽出する。
【００５２】
続いて、災害情報サーバ３０は、取り出した単語に基づいて、地域特定サーバ７０内に記憶された施設データベース（以下、施設ＤＢという）を検索し、該当する単語があるかを判定する（ステップＳ５３０）。施設ＤＢは、施設名称と住所及び座標が関連付けられ、更に検索用のインデックスが付されたデータベースである。施設名称とは「○○ホテル」「△△小学校」などの施設を特定する名称を表しており、施設ＤＢにはそれらの施設の住所や座標が関連付けられている。施設ＤＢ内を検索し、抽出した単語に該当する施設名称がある場合（ステップＳ５３０：「ＹＥＳ」）、災害情報サーバ３０はこの単語を含むメッセージに施設名称に関連付けられた施設座標と「位置精度：中」の情報を付与する（ステップＳ５４０）。
【００５３】
一方、施設ＤＢ内に、抽出した単語に該当する施設名称がない場合（ステップＳ５３０：「ＮＯ」）、災害情報サーバ３０は、地域特定サーバ７０内に記憶した住所データベース（以下、住所ＤＢという）を検索する（ステップＳ５５０）。住所ＤＢとは、住所名称と座標とが関連付けられ、更に検索用のインデックスが付されたデータベースである。住所名称とは「○○県」「△△市」「××町」などの住所を構成するそれぞれの名称を表しており、住所ＤＢにはそれらの名称に対して代表する住所座標が関連付けられている。
【００５４】
住所ＤＢ内に、抽出した単語に該当する住所名称がある場合（ステップＳ５５０：「ＹＥＳ」）、災害情報サーバ３０はこの単語を含むメッセージに住所名称に関連付けられた住所座標と「位置精度：低」の情報を付与する（ステップＳ５６０）。一方、住所ＤＢ内に、抽出した単語に該当する住所名称がない場合（ステップＳ５５０：「ＮＯ」）、災害情報サーバ３０は何の処理も行なわず、従ってメッセージを保存することもなく、本処理ルーチンを終了する。
【００５５】
上述したステップＳ５２０，Ｓ５４０，Ｓ５６０において、それぞれ、メッセージと座標と位置精度とを付与した場合には、ステップＳ２４０に移行し、付与された座標に基づいて、予め定めた区域内での発言か否かの判断とそれに続く処理（ステップＳ２５０，Ｓ２６０）を行なう。ステップＳ２５０およびステップＳ２６０については、第１実施形態で既に説明をしているので記載を省略する。
【００５６】
以上説明した第２実施形態によれば、第１実施形態と同様の作用効果を奏する上、更にメッセージに含まれる地理的情報に位置精度という情報を付加するので、位置精度の情報を用いた種々の処理を行なうことができる。一例として、一覧表に加える場合、この位置精度の情報を併せて表示する構成が考えられる。この場合、一覧表を見た担当者は、そのメッセージが持つ位置情報の確からしさを併せて判断することができる。このため災害の発生に関する判断を行なう場合、位置情報の精度がより高いメッセージを優先して参照するなどの対応が可能となる。なお、メッセージを、コンピュータ３２の画面に表示された地図上に表示すると言った場合、位置精度に応じて、表示の色や大きさを変え、位置精度が高いものほど、表示（色や大きさ、スタイルなど）を目立ちやすくしてもよい。あるいは位置精度の高いものほど、小さな円内に表示するなどの態様を執ってもよい。
【００５７】
位置精度の情報を用いた種々の処理の他の例としては、位置精度の情報を、同じＩＤを持つメッセージが重複したものであるか否かの判断に用いるものが考えられる。つまり、メッセージを一覧表示に加える処理を行なう際（図２、ステップ３４０）、一覧表示に、既に同じＩＤ、同じ位置精度、同じ座標のメッセージが登録されていないかを確認し、同じＩＤ、同じ位置精度、同じ座標のメッセージが無ければ一覧表示に登録し、あれば登録しないという処理を行なってもよい。同じＩＤを持つメッセージとは、投稿者を特定するＩＤが同じであるメッセージを意味する。こうしたＩＤとしては、メッセージの投稿者に付与されたユニークなアドレスなどの他、メッセージを投稿する機器、例えば携帯電話毎に定められたＭＡＣアドレスなどであっても良い。ＭＡＣアドレスは、メッセージをネットワークに載せる際のパケットに付与されるので、メッセージをパケットごと取得するのであれば、ＭＡＣアドレスをＩＤとして扱うことも可能である。こうすれば、同じ内容の投稿を重複登録することがない。なお、同じ座標か否かの判断は、座標値が全く同じである場合の他、数メートル程度の相違に過ぎない違いであれば、同じと判断するものとしてもよい。
【００５８】
Ｃ．変形例：
以下、本発明のいくつかの変形例について説明する。上記実施形態では、災害情報サーバ３０、ＳＮＳサーバ２０に蓄積された全てのメッセージを対象として、地理的情報の取得処理（ステップＳ２００）を行なったが、携帯端末からのメッセージには、これを中継した無線基地局４０，５０，６０・・・・のＩＰアドレスなど、通信の経路を示す情報が付加されている。従って、これを用いて、ＳＮＳサーバ２０から取得するメッセージの地域を最初から限定することも可能である。あるいは、ＳＮＳサーバ２０から一括して取得したメッセージを、まずこの無線基地局のアドレスで選択し、それから図２，ステップＳ２００以下の処理を実行するものとしてもよい。
【００５９】
上記の実施形態では、地理的に情報を取得するに、単語として名詞を取得して、これを用いたが、語尾表現や間投詞なども取得して地域の特定（図３、ステップ２３０）に用いても良い。駅名や施設名などは、全国を対象とした場合、複数ヒットする可能性がある。こうした場合に語尾の表現や間投詞などを用いて方言を特定すれば、その方言が用いられる地域の駅や施設として、地域を特定することができる。
【００６０】
上記実施形態の地理的情報取得ルーチン（図３、図７）では、メッセージの中から１つの地理的情報を取得するものとして扱ったが、メッセージによっては複数の地理的情報を含む場合があり得る。例えば、「○○駅から××駅に向かう途中で」などの場合は、２つの駅名が取得される。こうした場合には、両方の地理的情報があるとして扱えばよい。また、「○○市××区▼▼町なんだけど、△△公園の前で」などであれば、広い地域と狭い地域の２つの位置情報が取得される。こうした場合にはより狭い地域の位置情報を優先的に扱うものとすればよい。あるいは、住所の情報は、正確に入力することは困難な場合が多いことに鑑み、複数の地理的情報に最初から優先順位を付与しておいて、判断するものとしてもよい。例えば、
ＧＥＯタグ＞地物からの特定した位置情報＞住所から特定した位置情報
といった優先順位を予め付与しておき、地域の広狭などではなく、こうした優先順位に従って、判断するものとしてもよい。
【００６１】
上記実施形態では、ソーシャルメディアの１つとしてソーシャルネットワーキングサービスを用いたが、他の携帯、例えば電子掲示板や、ブログ、ウィキ、ポッドキャスト、ソーシャルブックマーク、 画像や動画の共有サイトなどの形態を利用することも可能である。これらの形態を利用する場合には、巡回型のロボットを用いて電子掲示板などに新たに登録された内容などを取得してこれを選択するようにすればよい。動画の共有サイトであれば、画像だけでなく、動画も添付した形で情報を収集し、表示するようにすればよい。
【００６２】
以上、本発明の実施形態および変形例について説明したが、本発明はこれらの実施形態・変形例に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において、種々の態様で実施できることは勿論である。
【符号の説明】
【００６３】
１０…災害情報選択装置
１５…インターネット
２０…ＳＮＳサーバ
３０…災害情報サーバ
３１…取得部
３２…コンピュータ
３３…場所特定部
３４…抽出部
３５…排除部
３７…提示部
３８…一覧表
３９…画像
４０，５０，６０…無線基地局
４１〜４３…携帯端末
５１〜５３…携帯端末
６１〜６３…携帯端末
７０…地域特定サーパ
８１…○○コンビニエンスストア
８２…▼▼駐車場
８３…Ａ証券会社
８４…△△デパートａ支店
９０…ａ第１公園
９１…ａ街郵便局
９５…陥没
【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】
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