大規模災害時における Twitter を用いたシステム制御に有用な情報の抽出
丸

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千尋

(指導教員：小口 正人)

はじめに

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地震や台風などの大規模災害が発生すると，電話やインターネットが繋がりにくくなるといった問題が生じる．現在，人間が見て判断可能な単純なネットワー
ク制御は行われているが，緊急災害時のようにデータの種類や量が桁違いに多くなると，少数のネットワーク管理者が多数の障害を手作業で検知するのに限界がある．この問題を解決するために，本研究では，ソーシャルネットワークサービス (SNS) による集合知を利用した障害検知を迅速かつ高精度に行うシステムを提案する．

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システム詳細提案システムの候補データ抽出処理の各段階について，以下の各節で説明する．

3.1

地名抽出

キーワード検索で取得したツイートの本文とユーザのプロファイルと GEO タグを MeCab を使ってそれぞれ品詞分解し，地名名詞を抽出する．抽出した地名名詞の出現回数をカウントし，一定回数以上出現した地名名詞ごとに，キーワード検索で取得したツイートをまとめる．ここでは，出現回数の閾値を 5 回とした．

3.2

提案システムの概要

特徴語特定

地名名詞ごとにまとめたツイートだけでは，同じ障害について言及したツイートであるが地名名詞を含んでいないツイートを全て捨ててしまうことになる．そのため，地名名詞ごとにまとめたツイートの中に出現する特徴的な単語を抽出し，抽出した特徴語を含み地名名詞を含まないツイートを，キーワード検索で取得したツイートの中から加えることを考える．
特徴語は，地名名詞ごとにまとめたツイートの中から，MeCab を使って名詞のみを抽出することで見つける．抽出した名詞それぞれに対して tf-idf 値を求める．そして，tf-idf 値が 0.2 以上となった名詞を特徴語と定義する.
2014 年 7 月 8 日にキーワードを「電話 and 繋がらない」としたときに取得したデータに対して，特徴語の特定を行った．tf-idf 値が 0.2 以上になったのは，地震，心配，番号，iPhone，大丈夫，震源，ビックリといった名詞であった．この結果から，地震に関係のある名詞を特徴語として抽出できたことが分かる．地震が発生したときに「地震」「震源」などの名詞が特徴語として抽出されるのは予想することができるが，「心配」「大丈夫」「ビックリ」といった感情的・感覚的な名詞も抽出することができた．このことから，有益そうな特徴語を発見することができたと言える．

本研究では以下の「ネットワーク障害検知システム」を提案する．提案システムの概要を図 1 に示す．

図 1: ネットワーク障害検知システム(1) 特定のキーワードを設定して，キーワードを含むツイートを取得する．
(2) キーワード検索で取得したツイートを同じ地名名詞が含まれるツイートごとにまとめる．
(3) 地名名詞ごとにまとめたツイートの中から特徴語を特定し，特徴語を含み地名名詞を含まないツイートを，キーワード検索で取得したツイートの中から抽出して加える．
(4) 関係のないツイートを排除するためにツイートされた時刻を考慮し，時間フィルタリングを行う．
(5) 緊急地震速報や気象情報などの公的機関から発行された外部情報を取得し解析を行う．
(6) ツイートから検知した障害と外部情報を照らし合わせ，Google マップ上に表示する．

3.3

時間フィルタリング

地名名詞でまとめたツイートの中には，内容の異なるツイートが多く混じっている．そのため，ツイートされた時刻を考慮して関係のないツイートを排除することを考える．大規模災害が発生した際には，Twitter上の複数のユーザが特定の時間に似たような内容のツイートをする．本研究では，その点に着目して，ツイートを排除する時間の閾値を決定する．閾値を決定するために，ネットワーク障害に言及するツイート数の時間変化を調べ，一般化した．2014 年 11 月 22 日に長野県北部で発生した地震の際のツイート数の時間変化を
図 2 の緑の棒グラフに示す．
図 2 より，地震が発生した直後にツイート数が急速に増えて，その後収束していることが分かるので，地震の場合はツイート数の時間変化が特徴的な形になると考えられる．本研究ではサンプル数が少ないため，累積度数を考える．累積度数の時間変化を見ると，指また，Twitter から検出したネットワーク問題に関する情報を出力することで，ネットワーク制御システムに直接連携するという目的を達成するために，ネットワーク障害検知システムの自動化を行った．2014 年
11 月 22 日 22 時 08 分に長野県北部で発生した地震を対象に，Twitter のデータを用いて自動化システムの動作を確認した．自動化にあたり，ツイートのサンプリング間隔を 1 分とし，現在の時刻から 60 分遡った時刻までのツイートを扱うことにした．その結果，企業からネットワーク障害に関する第一報が出されたのが，地震が発生してから 48 分後であったのに対し，提案システムを用いると 5 分後の 22 時 13 分に障害を検出することができた．

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ツイートを排除することで上げることができた．このことから，ツイートされた時刻を考慮することは有用であることが分かる．再現率は特徴語を加えることで大幅に上げることができたが，時間を考慮すると少し下がってしまった．しかし，手法 (1)，(2)，(3) を試すにつれて F 値を徐々に上げることができ，三種類の手法を全て使うことによって最終的に F 値を 0.85 付近にすることができた．

数分布の累積分布関数に似た形になっている．そのため，指数分布の累積分布関数を用意し，最小二乗法を使ってフィッティングを行う．図 2 に累積度数の実デー
タを赤い点，フィッティングの結果を赤線で示す．指数分布の累積分布関数を以下に示す．
f (x) = 1 − e−λ x5

検知した障害の可視化出力

提案手法を使って検知した障害と緊急地震速報から取得した情報を照らし合わせ，Google マップ上に表示した．

図 2: ネットワーク障害に言及するツイート数の時間変化と累積度数の時間変化の指数分布の累積分布関数へのフィッティング(a) 可視化の結果 (1)

図 2 より，指数分布の累積分布関数にフィッティングさせることができた．北海道や関東で発生した地震のケースも同様によくフィットした．このことから，地震の場合のツイート数の時間変化は特徴的であることが分かる．
地震が発生した際にネットワーク障害等に関するツイートが出現してから 60 分後には，どの実験対象ツイートも累積度数が 80 ％に達しているので，本研究では時間の閾値を 60 分に設定する．

4(b) 可視化の結果 (2)図 3: 長野県北部で発生した地震を可視化した結果
ピンの色はツイート数を表しており，多い方から赤桃黄緑青の順である．一方，外部情報から特定した震源地を円の中心に設定し，マグニチュードに応じて円の半径が決まる．ピンをクリックすると，図 3(b) のようにピンが刺さっている地域に関係のあるツイートが出力される. 図 3(a) を見ると，円に近い場所ほど多くツイートが検出されており，震源地付近で大きな障害が起きていることが分かる．この結果から，障害の原因は地震であり，ピンの色と円の位置から提案手法を使って取得した障害と外部情報が一致していることを示せた．

候補データ抽出の評価

本章では，候補データ抽出処理によって取得した候補データについて評価する. キーワード検索で取得したツイートに対して，三種類の手法を適用してそれぞれ候補データを抽出する．手法は以下の三通りである．

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まとめ

少数のネットワーク管理者による障害検知では，大規模災害時の多数の障害を手作業で検知するのに限界があるという問題を解決するために，SNS による集合知を利用する自動化された障害検知を容易かつ高精度に行うシステムの提案を行った．集合知による障害検知では，ツイートの「位置情報による」検知と「時間変化のフィルターによる」検知を行い，精度を上げた．
障害検知の自動化では，検知の自動化システムを提案
し，地震が発生した際のネットワーク障害を企業の第一報よりも前に検知できたことを示した．今後は，自動化システムの拡張を行いたい．

(1) 地名抽出(2) 地名抽出 + 関連キーワード抽出(3) 地名抽出 + 関連キーワード抽出 + 時間抽出
検証方法としては，まず，キーワード検索で取得したツイートから正解のツイートを人手で集める．正解のツイートとは，地震が原因でネットワーク障害が起きていることが明らかに分かるツイートである．そして，正解のツイートと，候補データそれぞれとの適合率，再現率，F 値を求める．2014 年 11 月 22 日にキーワードを「電話 and 繋がらない」としたときに取得したデータに対して，三種類の手法を適用したときの結果を表 1 に示す．

謝辞
本研究を進めるにあたり，ご指導して下さった株式会社日本 IBM の榎美紀さん，東京大学の中尾彰宏先生，山本周さん，工学院大学の山口実靖先生に深く感謝致します.

表 1: ネットワークトラフィック障害検知の効果
手法 適合率 再現率F値(1)0.8071 0.6141 0.6974(2)
0.6748 0.8913 0.7680(3)0.9625 0.8369 0.8953

参考文献[1] 丸千尋，榎美紀，中尾彰宏，山本周，山口実靖，
小口正人:大規模災害時における Twitter を用いたネットワークシステム制御に有用な情報の抽出，DEIM2015，2015 年 3 月発表予定

適合率は特徴語を加えると下がってしまったが，その後ツイートされた時刻を考慮しノイズとなっている

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