DEIM Forum 2023 5b-7-2

複数の災害データを組み合わせた地域行動促進情報抽出手法の比較分析
山本 楓登†

鈴木

優††

灘本

明代†††

† 甲南大学大学院自然科学研究科 〒 658–8501 兵庫県神戸市東灘区岡本 8-9-1†† 岐阜大学工学部 〒 501-1193 岐阜県岐阜市柳戸 1-1††† 甲南大学知能情報学部知能情報学科 〒 658–8501 兵庫県神戸市東灘区岡本 8-9-1
E-mail: †m2124007@s.konan-u.ac.jp, ††ysuzuki@gifu-u.ac.jp, †††nadamoto@konan-u.ac.jp
あらまし 災害時の SNS 上には読み手に行動を促進する地域特有な情報（以下，地域行動促進情報）が存在する．これら地域行動促進情報は被災者へ様々な影響を与えると考えられる．これまで我々は Twitter を対象とし，1 つの台
風から地域行動促進情報抽出モデルを生成し分析してきた．しかしながら，台風には風台風や雨台風等様々な特徴があり，台風の特徴や規模によりこれまで提案してきた地域行動促進情報抽出モデルでは十分な抽出が行えないことがわかった．そこで，本研究では複数の台風の特徴を組み合わせたモデルを生成し，地域行動促進情報抽出手法の検討を行う．具体的には局地的かつ甚大な暴風をもたらした 2019 年台風 15 号と広範囲かつ甚大な暴風をもたらした 2022
年台風 14 号，局地的かつ大雨をもたらした 2022 年台風 15 号を対象として，各々を教師データとしたモデルと 3 つの内 2 つの教師データを組み合わせたモデルを生成する．そして，教師データと異なる台風を用いて各々のモデルの抽出精度を比較する．
キーワード Twitter，災害，行動促進，地域情報
さい．
」といった被災地から非被災者に向けた情報がある．これ

1 はじめに台風や地震，豪雨といった災害発生時，SNS より災害時の情報を取得する人が増えている．実際に東日本大震災直後の平成

24 年の総務省「災害時における情報通信のあり方に関する調査結果」1 によると，被災者は即時性や地域性のある情報を SNSより取得している報告がある．しかしながら，災害発生時のSNS では様々な情報が発信されるため，SNS 上には膨大かつ様々な情報で溢れている．このような情報の中から有益な情報を迅速かつ的確に取得することは減災や被災者支援に繋がるた
め重要である．特に，読み手に行動の促進や抑制を促す情報は，
読み手の行動に影響を与えるため，重要であると考えられる．
これまで我々は災害時の Twitter を対象とし，読み手に行動を促進するツイートを行動促進ツイートと呼び，行動促進ツ
イートの抽出手法を提案してきた [1]．行動促進ツイートとは，
例えば，「豪雨により河川氾濫の恐れがあるため，早めに避難しましょう．
」といったツイートが挙げられる．特に，「XXX 川の水位が上昇しているため，周辺地域にお住まいの方は早めに避難しましょう．
」といったような，地域情報が含まれる行動促進
ツイートは地域情報が含まれない行動促進ツイートと比べて，有益な情報が多いことがわかっている [2]．このような地域情報を含む行動促進ツイートを地域行動促進ツイートと呼ぶ．
また，この地域行動促進ツイートには様々な情報が混在しているため，災害時に必要な情報を迅速かつ的確に送ることが困難である．例えば，「中央公民館で避難所を開設しましたので，ご利用ください．
」といった被災地から被災者に向けた情報や「XXX 町では断水の影響で水が不足しております．助けてくだ
1：http://www.soumu.go.jp/menu_news/s-news/01tsushin02_02000036.html

らの情報は内容が異なるだけでなく，それを受け取った人の立場により有益な場合もあるが非有益な場合も考えられる．そこで我々は，地域行動促進ツイートを発信元地域（被災地，非被災地）と発信先（被災者，非被災者）に分類する手法を提案し，これら 4 つの組み合わせによる特徴分析を行ってきた [3] [4]．
これまで我々は 2019 年の台風 15 号を対象とし，1 つの台風時から地域行動促進ツイートの分類モデルを生成し分析してきた．分類した地域行動促進ツイートには，その台風特有の情報もあれば，行政が発信した情報や台風時に一般的に役立つような情報もあることがわかった．特に，あらゆる台風にとって一
般的に役立つ情報は被災地に関わらず有益な情報であることがわかった．しかしながら，台風には風速のある風台風や降水量のある雨台風等様々な特徴を持った台風があり，台風の特徴や規模によって情報が異なり，特に重要な情報が異なることもわかった．そのため，これまで提案してきた 1 つの台風時の地域
行動促進情報分類モデルでは異なる特徴を持つ台風を十分な精度で抽出が行えないと考えられる．これでは，様々な特徴の台風が来た時に我々が提案したモデルの精度が十分ではなく対応できない．そこで，本研究では大規模台風，小規模台風，雨台
風，風台風等様々な特徴を持つ台風がある中で，複数の台風を組み合わせたモデルを生成し，地域行動促進ツイートの抽出手法の検討を行う．具体的には，大規模ではあるが，局地的（千葉県を主とした関東地方）かつ風台風であった 2019 年台風 15号と，列島横断型で風台風であった 2022 年台風 14 号，及び
小規模であり静岡の局地的な台風ではあったが雨台風であった

2022 年台風 15 号の 3 つの台風を対象とする．そして，3 つの内 2 つの台風データを教師データとして組み合わせた分類モデ
ル，1 つの台風データを教師データとした分類モデルを生成し，

それぞれの分類モデルの精度の比較実験を行い，考察する．そあることを示している．森野ら [11] は，2020 年 7 月の豪雨時

して，各々の台風の教師データと異なる台風を用いて各々のモの「救援」もしくは「救助」を含む画像付きツイートを対象に，デルの抽出精度を比較する．

ツイート画像とそれに対応したツイートテキストの傾向を分析

本研究の手順は以下の通りである．

している．北田ら [12] は，東日本大震災前後のツイートから得（ 1 ） 地域行動促進ツイートを抽出する．

られた議論話題のトピックをフィルタリングとランキングを用（ 2 ） 3 つの内 2 つの台風データを組み合わせた教師データ

いて可視化し，分析を行っている．その結果，Twitter におけと各々の台風データの教師データを用いて，地域行動促進ツる議論話題の変遷が観測でき，トピックの時系列関係を幅広く

イートの発信元地域と発信先の分類モデルを生成する．

観察できることを示している．これらの研究は，一つの大規模（ 3 ） （2）で生成したモデルごとに教師データと異なる台災害を対象として，ツイートの特徴分析を行っている．本論文

風データで分類モデルの精度を比較する．

では，複数の台風を対象として，台風データを組み合わせて地本研究により，今後新たに発生した台風に対して，必要としている人に必要な地域行動促進情報を迅速かつ的確に送ること

域行動促進ツイートの発信元地域と発信先の分類モデルの精度を比較分析している．

ができると考える．
以下，2 章で関連研究について述べ，3 章で地域行動促進ツ
イートの抽出手法について説明する．4 章で複数の災害データを組み合わせた地域行動促進ツイートの抽出手法について説明

3 地域行動促進ツイートの抽出と分類
3. 1 行動促進ツイートの抽出
これまで我々は，大規模災害時の行動促進ツイート自動抽出集

する．5 章で提案手法を用いた比較実験を行い，その考察について述べる．最後に，6 章で本論文のまとめと今後の課題について述べる．

手法を提案してきた [1] [3]．本研究では行動促進ツイートの抽出にこれまでの比較実験で最も良い精度を出した RoBERTa [13]を用いる．RoBERTa の実装には機械学習ライブラリである

2 関連研究

PyTorch 2 を採用する．pre-training モデルには，RoBERTa
日本語 Pretrained モデル 3 を用いる．単語の特徴ベクトルは，Twitter 上の災害情報を抽出する研究は数多く行われている．
例えば，Paul ら [5] は，2012 年から 2018 年に発生した台風にURL と Twitter ユーザ名を除いたツイートに対して Juman++
4を用いて形態素解析を行い，RoBERTa 日本語 Pretrained モ

関するツイートを分析し，機械学習を用いて停電や通信障害にデルに入力して，RoBERTa の最終層から取得した分散表現を関するツイートのカテゴリ分類を行っている．そして，BERT

用いる．取得した分散表現は全結合層への入力となり，ﬁne-を用いることで短時間かつ高精度でカテゴリ分類できることをtuning を行い，行動促進ツイートか否かを判別する．このと示している．Nguyen ら [6] は，災害時のツイートを災害関連

き，RoBERTa の各種ハイパーパラメータはグリッドサーチにカテゴリに分類し，根拠を用いてツイートを要約するためのフより決定し，隠れ層は 12，ベクトルサイズは 768，バッチサイ

レームワークを提案している．このフレームワークを用いるこズは 32，エポック数は 5，学習率は 0.001，ドロップアウト率とで，分類できるだけでなく，災害情報の要約をリアルタイム

は 0.1 とした．また，RoBERTa の最終層の学習率は 0.00005

で生成できることを示している．Krishna ら [7] はリアルタイムとし，オプティマイザーには Adam [14] を採用した．

の Twitter データから災害に関連するツイートを識別し、「救抽出モデルの作成には 2019 年に関東地方（特に千葉県の房助」と「寄付」に分類する災害対応システムとして「Disastro」

総半島）を襲った大型台風である台風 15 号 5 のデータ（2019を提案している．六瀬ら [8] は災害関連ツイートを機械学習を用

年 9 月 6 日〜9 月 18 日）を用いる．使用するデータは行動促進

いて「津波」「避難」「ライフライン」「交通機関」「道路」の災ツイート，非行動促進ツイートともに 12,215 件で合計 24,430

害カテゴリで分類している．これらの研究は，災害時のツイー件である．

トを「救助」や「寄付」，「津波」といった災害情報や被害情報
でカテゴリ毎に分類している．これらの研究に対し，本研究では読み手に行動の促進や抑制を促す情報を災害情報や被害情報ではなく，発信元地域と発信先で分類している点で異なる．

3. 2 地域行動促進ツイートの抽出
先行研究 [3] と同様に，本研究でも地域行動促進ツイートは，行動促進ツイートの中で災害時の被災地域を判別できる単語がさらに，Twitter 上の災害情報を分析する研究も数多く行わ

1 つ以上含まれているツイートと定義する．この被災地域を判れている．例えば，Yamada ら [9] は，2018 年の西日本豪雨災

別できる単語を被災地特定単語と呼ぶ．被災地特定単語の地域

害時のツイートを対象に，ツイート数の推移やハッシュタグ・

特有な情報は細かい地名やその地域固有の施設名に含むため，絵文字の利用傾向，リツイート数，ニュース記事の URL 付き

以下の市区町村群名のみならず，町域名，施設名を用いる．こ

ツイート数に着目した分析を行っている．Nishikawa ら [10] は，の時，災害は局地的な場合もあるため，広い地域を示す県名は2018 年西日本豪雨災害時に投稿された救助要請のハッシュタグが付いたツイートの内容や傾向を分析している．そして，救助

2：https://pytorch.org/

要請のハッシュタグが付いたツイートは地域名やランドマーク，

3：https://huggingface.co/nlp-waseda/roberta-base-japanese

住所が含まれており，救助が必要な場所を特定する際に有用で4：https://nlp.ist.i.kyoto-u.ac.jp/?JUMAN
5：https://ja.wikipedia.org/wiki/令和元年房総半島台風

表 1 取得した施設名
公民館

表 2 各台風の特徴

コミュニティセンター センター プラザ

ホール

No

災害

被災地

台風の特徴

アリーナ

小学校

中学校

高校

大学

1

2019 年台風 15 号 局地的（千葉県） 暴風，停電，断水

市役所

区役所

消防署

警察署

保健所

2

2022 年台風 14 号

病院

避難所

集会所

会館

館

3

2022 年台風 15 号 局地的（静岡県） 大雨，停電，断水

保育園

学園

園

体育館

グラウンド

公園

川

駅

広範囲

暴風，停電

ランティアに行ったりというように，非被災者が被災地から情報を発信する場合が考えられるためである．

被災地特定単語から外す．被災地特定単語の種類を以下に示す．

•

市区町村郡名

日本郵便の郵便データ 6 より取得し，被災地特定単語とする．
この時ツイートの中には例えば「千葉県」と「千葉市」のように県名と市町村名が同じ名前がある．本研究では県名と市名が同じ場合，その名前だけが出ている場合は市名であると判断す
る．例えば「千葉」と含んでいるツイートは「千葉市」であるとみなす．千葉県で取得した場合の被災地特定単語の市区町村
郡名は全部で 66 市区町村郡とある．

•

町域名

日本の住所では市区町村郡名の下に町域名がある．町域名とは，「千葉県館山市犬石」の場合の「犬石」である．この町域名も日本郵便の郵便データより取得する．この時，1 文字の地名
は地名以外の単語にも含まれる可能性があると考え，削除する．
例えば「千葉県館山市沼」の「沼」がそれである．また，町域
名には県名や県庁所在地と同じ名称が含まれている場合がある
ため，これらも削除する．千葉県の場合は，町域名は千葉県内
全部で 2,868 町域である．これを都道府県ごとに決定する．

•

施設名「体育館」や「小学校」などの避難場所に関する施設名や，「警察署」「保健所」などの災害情報を発信する公共施設名は災害時に頻出する施設名である．これらの施設名は地域情報を特定することが可能である．そこで内閣官房国民ポータルサイトの避難施設の一覧表 7 より施設名を取得する．さらに，行動促

発信元地域の分類
抽出した地域行動促進ツイートの発信元地域を被災地，非被災地に分類する．発信元地域の分類には RoBERTa を使用する．
単語の特徴ベクトルは，URL と Twitter ユーザ名を除いたツ
イートに対して Juman++で形態素解析を行い，RoBERTa 日
本語 Pretrained モデルに入力して，RoBERTa の最終層から取得した分散表現を用いる．取得した分散表現は全結合層への入力となり，ﬁne-tuning を行い，被災地か非被災地かを判別する．このとき，RoBERTa の各種パラメータはグリッドサーチ
により決定する．隠れ層は 12，ベクトルサイズは 768，バッチ
サイズは 32 または 16，エポック数は 5，学習率は 0.00002 ま
たは 0.00003，ドロップアウト率は 0.1 とする．オプティマイ
ザーには Adam を採用する．
発信先の分類
発信元の分類と同様に，地域行動促進ツイートの発信先を被災者，非被災者に分類する．この発信先の分類も RoBERTa
を使用する．単語の特徴ベクトルは，URL と Twitter ユーザ
名を除いたツイートに対して Juman++で形態素解析を行い，RoBERTa 日本語 Pretrained モデルに入力して，RoBERTaの最終層から取得した分散表現を用いる．取得した分散表現は
全結合層への入力となり，ﬁne-tuning を行い，被災者か非被災者かを判別する．このとき，RoBERTa の各種パラメータはグリッドサーチにより決定し，オプティマイザーには Adam を採用する．

進ツイートの中で，取得した施設名の前が名詞の場合のみ被災
地特定単語とする．取得した施設名は全部で 28 施設である．表

1 に取得した施設名を示す．

4 複数の災害データを組み合わせた地域行動促進
ツイートの分類手法

被災地特定単語が 1 つ以上含まれている行動促進ツイートを
地域行動促進ツイートとする．

これまで我々は，2019 年の台風 15 号を対象とし，提案手法
である 3. 3 節の地域行動促進ツイートの分類手法を用いて 1 つ

3. 3 地域行動促進ツイートの分類手法の台風時から発信元地域と発信先の地域行動促進ツイート分類

災害時の地域行動促進ツイートには，様々な情報が混在してモデルを生成し分析してきた．しかしながら，台風には風速のいる．例えば，被災者に向けて発信された避難所に関するツある風台風や降水量のある雨台風等様々な特徴を持つ台風があ

イートもあれば，非被災者に向けて発信されたボランティアにり，台風によって同じような被害もあれば，その台風特有の被関するツイートもある．これら混在したツイートを発信元地域

害もある．また，台風の被害によって災害発生後の情報も異なと発信先により分類することにより，必要な情報を必要な人にる．そのため，台風の特徴によりこれまで提案してきた地域行

提示できると考えられる．そこで，先行研究の手法 [3] を用い動促進情報分類モデルでは，他の台風時に対して十分な精度でて，抽出した地域行動促進ツイートを発信元地域（被災地，非抽出が行えないことがわかった．そこで，本研究では複数の台被災地）と発信先（被災者，非被災者）に分類する．ここで，風を組み合わせたモデルを生成し，発信元地域と発信先の地域発信元を人ではなく地域とした理由は，非被災者が被災地にボ

行動促進ツイートの分類手法の検討を行う．具体的には，表 26：https://www.post.japanpost.jp/zipcode/dl/oogaki-zip.html

進ツイートの分類手法を用いて，3 つの内 2 つの台風データをに示す 3 つの台風を対象とする．そして，3. 3 節の地域行動促
7：http://www.kokuminhogo.go.jp/hinan/list.html

タのデータ数を表 4 に示す．そして，アンダーサンプリングを

表 3 災害ごとの地域行動促進ツイートのデータ数
No

災害

行動促進ツイート

地域行動促進ツイート

1

2019 年台風 15 号

12,2154,025

22022 年台風 14 号

67,3789,932

32022 年台風 15 号

51,5996,994

5. 2 実 験 方 法
3. 3 節の我々の提案する地域行動促進ツイートの分類手法を用いて，複数の台風データを組み合わせた地域行動促進ツ

表 4 災害ごとの収集データ数
災害

No

発信元地域

行い，実験に用いたデータ数を表 5 に示す．

イートを発信元地域と発信先の 2 つの分類を行う．具体的には

発信先

被災地 非被災地

合計

被災者

非被災者

合計

RoBERTa の ﬁne-tuning を各台風データのみで行ったモデルと，複数災害の台風データを用いて行ったモデルを比較する．

1

2019 年台風 15 号

1,942

1,240

3,182

2,032

986

3,018

2

2022 年台風 14 号

972

3,143

4,115

1,600

2,011

3,611

3

2022 年台風 15 号

3,436

1,743

5,179

2,994

1,829

4,823

手順を以下に示す．
（ 1 ） 2019 年台風 15 号と 2022 年台風 14 号，2022 年台風

表 5 災害ごとの実験データ数
災害

No

発信元地域

15 号の 3 つの台風データ各々を教師データとして，発信元地域
発信先

被災地 非被災地

合計

被災者

非被災者

合計

（被災地，非被災地）の ﬁne-tuning を行い，発信元分類モデル

12019 年台風 15 号

1,240

1,240

2,480

985

985

1,970

を生成して，教師データと同じ台風のテストデータを用いて精22022 年台風 14 号

970

970

1,940

1,600

1,600

3,200

度を算出する．

3

2022 年台風 15 号

1,740

1,740

3,480

1,825

1,825

3,650

（ 2 ） 2019 年台風 15 号と 2022 年台風 14 号，2022 年台風

15 号の 3 つの内 2 つの台風データを教師データとして組み合組み合わせた分類モデルと 1 つの台風データを用いた分類モデ

わせて，発信元地域の ﬁne-tuning を行い，発信元分類モデル

ルを生成し，それぞれの分類モデルの精度の比較実験を行う．

を生成して，教師データと同じ 2 つの台風のテストデータを用

台風データを組み合わせたモデルの発信元地域と発信先分類モ

いて精度を算出する．

デルの RoBERTa の各種パラメータはグリッドサーチにより決定する．

（ 3 ） 発信先（被災者，非被災者）の分類に関しても（1）（2）と同様に，発信先分類モデルを生成して精度を算出する．
（ 4 ） 生成した発信元分類モデルと発信先モデルを用いて，5 実験

提案した 3 つの内 2 つの台風データを教師データとして組み合わせたモデルが発信元地域（被災地，非被災地）と発信先（被災者，非被災者）の分類に適しているかを評価するために，
分類精度の比較実験を行う．実験で使用するデータは表 3 に示すツイートデータである．実験に使用するツイートデータは台
風の上陸前から上陸後の期間を対象に，クエリとして「台風」

ﬁne-tuning 時に使用していない台風データを用いて精度を算出する．
表 6 に ﬁne-tuning に用いたデータの一覧を示す．教師データとテストデータが同じ台風の実験データは地域行動促進ツイー
トからそれぞれ 20%のツイートを無作為に抽出し，テストデー
タとする．残りの 80%を教師データとし学習を行う．また，2つの台風データを組み合わせた場合の実験データは各々の災害を用いて無作為に収集したツイートを用いる．

の地域行動促進ツイートからそれぞれ 20%のツイートをテスト

5. 1 実験データ

その精度を算出し，適合率，再現率，F 値，AUC を求める．

データとし，残りの 80%を教師データとし学習を行う．そして，
表 3 に示す 3 つの台風のデータから抽出した地域行動促進ツ
イートを用いる．
まず，3. 1 節の我々の提案する行動促進ツイート抽出手法を用いて，行動促進ツイートを抽出する．次に，3. 2 節の我々の提案する地域行動促進ツイートの抽出手法を用いて，被災地特定単語を含む地域行動促進ツイートを抽出する．ここで，各台
風時の被災地特定単語は主な被災地を対象地域として決定した．
その結果，2019 年台風 15 号は千葉県，2022 年台風 14 号は日
本全国，2022 年台風 15 号は静岡県を対象地域として決定し抽

5. 3 結果と考察•

発信元地域の分類

教師データとテストデータが同じ台風の発信元地域の分類結果の適合率，再現率，F 値，AUC の結果を表 7 に示す．また，教師データとテストデータが別災害時の発信元地域で分類されたツイートの適合率，再現率，F 値，AUC の結果を表 8 に示す．
表 7 より，1 つの台風データのみで学習したモデルと 2 つの台
風データを組み合わせて学習したモデルを比較すると，どのモ出する．そして，これら抽出した地域行動促進ツイートに対しデルでも被災地，非被災地ともに適合率再現率が 0.8 を超えててクラウドソーシングを用いて，発信元地域のラベル付けを被おり，F 値も 0.8 を超えているため，発信元地域の分類ができ

災地，非被災地，不明の 3 種類で行う．ここでは，1 ツイート
あたり 5 人の被験者が判定し，3 人以上が被災地，非被災地とラベル付けしたツイートを正解データとする．次に発信先のラベル付けを被災者，非被災者，不明の 3 種類でクラウドソーシ
ングを用いて行う．発信元地域のラベル付けと同様に決定した，
被災者，非被災者のツイートを正解データとする．各々のデーていることがわかる．特に，No.1 と No.3 の結果より，2019 年
台風 15 号（A）と 2022 年台風 15 号（C）は被災地が局地的である点，及び被害が停電や断水に集中した点より，教師データとテストデータの内容が近いため全てのモデルで F 値が 0.8 以上になったと考えられる．また，各台風データの組み合わせごとの AUC の結果より，値が 0.9 前後であるため，モデルの判

表6

No

災害

災害ごとの教師データとテストデータ数

発信元地域
教師データ

発信先
テストデータ

教師データ

テストデータ

被災地 非被災地

合計

被災者 非被災者

合計

被災地

非被災地

合計

被災者

非被災者

合計

1

2019 年台風 15 号

992

992

1,984

248

248

496

788

788

1,576

197

197

394

2

2022 年台風 14 号

776

776

1,552

194

194

388

1,280

1,280

2,560

320

320

640

3

2022 年台風 15 号

1,392

1,392

2,784

348

348

696

1,460

1,460

2,920

365

365

730

別ができていることがわかる．このことから，教師データとテしたモデルと比較すると，どちらの組み合わせも 1 つの台風

ストデータが同じ台風の発信元地域の分類結果から 2 つの台風

データで学習したモデルより F 値が低くなっていることがわ

データを組み合わせても発信元地域の学習ができていることがかる．No.8 より，2022 年台風 14 号（B）は被災地が広範囲でわかる．

あり，非被災地の特徴を学習できていないためと考えられる．

次に 1 つの台風データのみで学習したモデルと 2 つの台風

No.9 より，2019 年台風 15 号（A）は 2022 年台風 15 号（C）

データを組み合わせて学習したモデルを別災害時に利用したと同様に被災地が局地的であるため，台風データを増やしても際の分類結果の比較分析を行う．表 8 の No.1 と No.2 の結果

被災地の F 値が上がらなかったと考えられる．

より，教師データが 2019 年台風 15 号（A）のみで学習したモ

これらの結果から，発信元地域の分類は台風の被災地や台風

デルでは，被災地の適合率が 0.891，0.841 であり，再現率がデータの組み合わせによって抽出精度が変わることがわかった．

0.252，0.290 であることがわかる．これは 2019 年台風 15 号

そのため，教師データとテストデータが同じような被災地の台（A）の被災地が千葉県と局地的であったため，被災地の特徴を

風データを用いてモデルを生成する必要があると考えられる．

学習することができ，適合率が 0.8 以上になったと考えられる．

•

発信先の分類

その一方，2019 年台風 15 号（A）のモデルでは別災害の大雨

教師データとテストデータが同じ台風の発信先の分類結果の適情報や断水情報をうまく判定できなかったため，再現率が 0.3

合率，再現率，F 値，AUC の結果を表 9 に示す．また，教師以下になったと考えられる．また，No.7 と No.9 の結果より，

データとテストデータが別災害時の発信先で分類されたツイー2019 年台風 15 号（A）の台風データを組み合わせて学習したトの適合率，再現率，F 値，AUC の結果を表 10 に示す．表

モデルと比較すると，どちらの組み合わせの場合も 1 つの台風

9 より，1 つの台風データのみで学習したモデルと 2 つの台風

データで学習したモデルより被災地の適合率再現率ともに高く

データを組み合わせて学習したモデルを比較すると，2022 年台なっている．これは，台風データを組み合わせることで新たな風 14 号（B）のみで学習したモデル以外は被災者，非被災者と被災地の特徴を学習できたためと考えられる．

もに適合率再現率が 0.8 を超えており，F 値も 0.8 を超えていNo.3 と No.4 の結果より，教師データが 2022 年台風 14 号

るため，発信先の分類ができていることがわかる．特に，2019（B）のみで学習したモデルでは，被災地の再現率が 0.927，

年台風 15 号（A）と 2022 年台風 15 号（C）は被災地が局地的

0.957 であり，非被災地の再現率が 0.557，0.547 であることがであり，被災者向けの情報に地域特有な情報が含まれているたわかる．これは 2022 年台風 14 号（B）の被災地が日本全国とめ，F 値が 0.8 以上になったと考えられる．また，2022 年台風

広範囲であるため，どこが被災地でどこが非被災地かわからず，

14 号（B）は被災地が全国で発信先が広範囲であり，被災者，

被災地，非被災地の特徴を学習することができなかったためと非被災者に向けた行動促進情報も様々であるため，F 値が 0.8考えられる．また，No.7 と No.8 の結果より，2022 年台風 14以下になったと考えられる．さらに，各台風データの組み合わ号（B）の台風データを組み合わせて学習したモデルと比較す

せごとの AUC の結果より，値が 0.9 前後であるため，モデル

ると，どちらの組み合わせも 1 つの台風データで学習したモの判別ができていることがわかる．このことから，教師データ

デルより非被災地の再現率が高くなっている．そのため，台風とテストデータが同じ台風の発信先の分類結果から 2 つの台風

データを組み合わせることで新たな非被災地の特徴を学習でき

データを組み合わせることで発信先の学習ができていることがたと考えられる．

わかる．

No.5 と No.6 の結果より，教師データが 2022 年台風 15 号

次に 1 つの台風データのみで学習したモデルと 2 つの台風

（C）のみで学習したモデルでは，テストデータが 2019 年台風

データを組み合わせて学習したモデルを別災害時に利用した際

15 号（A）に対しては被災地，非被災地の適合率再現率がともの分類結果の比較分析を行う．表 8 の No.1 と No.2 の結果よに 0.8 前後であり，F 値も 0.8 以上であることがわかる．これり，教師データが 2019 年台風 15 号（A）のみで学習したモデは 2022 年台風 15 号（A）の被災地が静岡県と局地的であるた

ルでは，テストデータが 2022 年台風 14 号（B）に対しては被めと学習に用いる教師データが増えたため，様々な被災地の表

災者の再現率が 0.483 であることがわかる．これは 2022 年台

現に対応できたと考えられる．テストデータが 2022 年台風 14

風 14 号（B）の被災地が日本全国と広範囲であるため，その号（B）に対しては被災地が広範囲であるため，被災地の F 値

地域特有の情報を学習できず被災者向けの行動促進情報を網羅

が 0.654 になったと考えられる．また，No.8 と No.9 の結果よ

できなかったと考えられる．また，No.7 と No.9 の結果より，

り，2022 年台風 15 号（C）の台風データを組み合わせて学習2019 年台風 15 号（A）の台風データを組み合わせて学習した

表 7 教師データとテストデータが同じ台風の発信元地域の分類結果
災害

No

被災地

非被災地

適合率 再現率

F値

適合率

再現率

F値

AUC

1

A

0.891

0.827

0.856

0.838

0.899

0.868 0.937

2

B

0.841

0.763

0.800

0.783

0.857

0.818 0.896

3

C

0.829

0.862

0.845

0.856

0.822

0.839 0.926

4

A&B

0.853

0.787

0.819

0.803

0.864

0.832 0.905

5

B&C

0.785

0.902

0.839

0.885

0.753

0.834 0.911

6

C&A

0.868

0.782

0.823

0.802

0.881

0.839 0.914（注）A：2019 年台風 15 号，B：2022 年台風 14 号，C：2022 年台風 15 号
表 8 教師データとテストデータが別災害時の発信元地域の分類結果
災害

No
教師データ

被災地

テストデータ 適合率

非被災地

再現率

F値

適合率

再現率

F値

1

A

B

0.897

0.252

0.393

0.565

0.971

0.714 0.785

2

A

C

0.844

0.290

0.432

0.571

0.947

0.713 0.835

3

B

A

0.677

0.927

0.783

0.885

0.557

0.684 0.859

4

B

C

0.679

0.957

0.794

0.928

0.547

0.688 0.871

5

C

A

0.845

0.796

0.820

0.807

0.854

0.830 0.889

6

C

B

0.935

0.503

0.654

0.660

0.965

0.784 0.876

7

A&B

C

0.762

0.874

0.814

0.853

0.728

0.785 0.880

8

B&C

A

0.740

0.918

0.820

0.892

0.678

0.770 0.886

9

C&A

B

0.938

0.434

0.593

0.632

0.971

0.766 0.859

AUC（注）A：2019 年台風 15 号，B：2022 年台風 14 号，C：2022 年台風 15 号

モデルと比較すると，どちらの組み合わせも 1 つの台風データ

ことで精度が向上することがわかった．そのため，複数の台風で学習したモデルより被災者，非被災者の F 値が高くなってい

データを用いてモデルを生成する必要があると考えられる．

る．これは災害によって台風の被害が異なり，被災者，非被災総評者に向けた行動促進情報も台風によって異なるため，別台風の発信元地域の分類は台風の被災地や台風データの組み合わせにデータを学習させることで他の台風の行動促進情報を学習でき

よって抽出精度が変わることがわかった．特に，教師データとたためと考えられる．

テストデータの台風の特徴が違う場合は発信元地域を被災地，No.3 と No.4 の結果より，教師データが 2022 年台風 14 号

非被災地に分類することが困難である．そのため，新たに発生（B）のみで学習したモデルではテストデータがどちらの場合でした台風に対して，同じような被災地の台風データや同じようも，F 値が 0.8 前後であることがわかる．これは 2022 年台風

な被災地を組み合わせた台風データを用いて，学習した発信元

14 号（B）は日本全国を襲った台風であり，規模が広範囲かつ地域の分類モデルを適用する必要があると考えられる．

様々な被害が発生したため，様々な行動促進情報を学習できた

発信先の分類は台風データを組み合わせて，学習データを増ためと考えられる．また，No.7 と No.8 の結果より，2022 年台

やすことで抽出精度が向上することがわかった．そのため，新風 14 号（B）の台風データを組み合わせて学習したモデルと比たに発生した台風に対して，複数の台風データを学習した発信較すると，どちらの組み合わせも 1 つの台風データで学習した

先の分類モデルを適用する必要があると考えられる．

モデルより被災者，非被災者の F 値が高くなっている．これは，2019 年台風 15 号（A）と 2022 年台風 15 号（C）は被災地が局地的であるため，その地域特有な被災者向けの情報を学習できたためと考えられる．そのため，台風データを組み合わせる
ことで行動促進情報の様々な特徴に対応できたと考えられる．

No.5 と No.6 の結果より，教師データが 2022 年台風 15 号
（C）のみで学習したモデルではテストデータがどちらの災害でも，F 値が 0.8 前後であることがわかる．また， No.8 と No.9の結果より，2022 年台風 15 号（C）の台風データを組み合わせて学習したモデルと比較すると，どちらの組み合わせも 1 つの台風データで学習したモデルより被災者，非被災者の F 値が高いため，他の台風の行動促進情報を学習できたと考えられる．
これらの結果から発信先の分類は様々な台風データを増やす

6 まとめと今後の課題
本論文では，複数の台風を組み合わせた分類モデルを生成し，
地域行動促進ツイートの分類手法の検討を行った．具体的には，

3 つの台風を対象とし，2 つの台風データを教師データとして組み合わせた分類モデル，1 つの台風データを教師データとした分類モデルを生成し，発信元地域と発信先の分類モデルの精度の比較実験を行った．その結果，発信元地域の分類では台風の被災地や規模によって学習モデルを選択する必要があることがわかった．また，発信先の分類では台風データを組み合わせることで，1 つの台風データを用いた分類モデルより抽出精度が向上することがわかった．
今後の課題として，災害データの追加や分類した地域行動促

表 9 教師データとテストデータが同じ台風の発信先の分類結果
災害

No

被災者

非被災者

適合率 再現率F値

適合率 再現率

F値

AUC

1

A

0.880

0.934

0.906

0.930

0.873

0.901 0.961

2

B

0.756

0.784

0.770

0.776

0.747

0.761 0.843

3

C

0.825

0.929

0.874

0.918

0.803

0.857 0.943

4

A&B

0.796

0.847

0.821

0.837

0.783

0.809 0.894

5

B&C

0.848

0.866

0.857

0.863

0.845

0.854 0.927

6

B&A

0.867

0.916

0.891

0.802

0.911

0.859 0.885（注）A：2019 年台風 15 号，B：2022 年台風 14 号，C：2022 年台風 15 号
表 10 教師データとテストデータが別災害時の発信先の分類結果
災害

No
教師データ

被災者

テストデータ 適合率

非被災者

再現率

F値

適合率

再現率

F値

1

A

B

0.681

0.374

0.483

0.568

0.825

0.673 0.700

2

A

C

0.900

0.576

0.702

0.688

0.936

0.793 0.896

3

B

A

0.730

0.847

0.784

0.818

0.687

0.747 0.863

4

B

C

0.797

0.816

0.807

0.812

0.792

0.802 0.874

5

C

A

0.820

0.864

0.842

0.857

0.810

0.833 0.925

6

C

B

0.812

0.657

0.726

0.712

0.848

0.774 0.842

7

A&B

C

0.889

0.858

0.873

0.862

0.893

0.878 0.944

8

B&C

A

0.846

0.890

0.867

0.884

0.838

0.860 0.942

9

C&A

B

0.821

0.674

0.741

0.723

0.853

0.783 0.850

AUC（注）A：2019 年台風 15 号，B：2022 年台風 14 号，C：2022 年台風 15 号

進ツイートの推薦手法の提案が挙げられる．また，今回は台風を対象としたが，地震や豪雨などの他の災害での比較実験も挙
[7]

げられる．

謝

辞

論文の一部は JSPS 科研費 19H04218，20K12085，及び私学[8]

助成金 (大学間連携研究助成金) の助成によるものである．ここに記して謹んで感謝の意を表する．
[9]

文

献

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[2] 山本 楓登, 鈴木 優, 灘本 明代, “SNS 上の大規模災害時のおける地域特有な行動促進情報の分析, ” 第 13 回データ工学と情報
マネジメントに関するフォーラム (DEIM2021), J11-2, 6pages,
2021.
[3] 山本 楓登, 鈴木 優, 灘本 明代, “情報発信元地域と行動促進対象者に着目した災害時地域特有行動促進情報の分類, ” 第 12 回
ソーシャルコンピューティングシンポジウム (SoC2021), 信学
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[10]

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