人工知能学会 インタラクティブ
情報アクセスと可視化マイニング研究会(第30回)
SIG-AM-30-08

災害情報収集における SNS のメディア特性に関する一検討
Media Characteristics of Social Network Services
in Collecting Disaster Information
安尾 萌 ∗

森野 穣

松下 光範

Megumi Yasuo

Yutaka Morino

Mitsunori Matsushita

関西大学大学院総合情報学研究科
Graduate School of Informatics, Kansai University
Abstract:

災害発生時，被害報告や救援要請は復興支援を行う上で欠かせない情報である．災害情

報は平常時よりも情報の鮮度がより重視されることから，速報性に優れた情報インフラとして SNS を活用し，災害復興支援に利用するための研究が存在する．従来研究では，災害情報の獲得に利用する情報ソースが偏っている現状がある．この状況は SNS の構造や利用者数などが原因として考えられるが，災害に関する情報インフラが単一のサービスに依拠する状況は必ずしも好ましいものではない．本稿では災害情報収集に適したメディア特性とそのあり方について，現行の SNS のメディア特性，および災害発生時に必要な情報に関する要件の整理を通じて論考する．

なっており，日本における Twitter は社会的な情報インフラになりつつある．また Twitter は運営会社が公式

1 はじめにに提供している API*2 が存在し，投稿されたデータを容

我が国は，台風や地震といった自然災害が発生しやす

易に獲得することが可能である．そのため，多数の学術

い地理的特徴を有しており，しばしば災害大国と称され分野における重要な研究資源としても広く利用されている．2022 年においても，11 月に発生した台風 14 号，15

る [18]．災害情報収集においても，Twitter を情報収集

号による風水害や 12 月に発生した雪害など，複数の大源とする研究は多い [5, 8]．

規模自然災害に見舞われたことが報告されている*1 ．現

しかし，Twitter は企業が提供している SNS サービ

代において災害が発生した際，災害に関する情報を発信スであり，運営する企業の意向次第で環境が大きく変化

するのはマスメディアや政府広報に限らない.Web の発する懸念がある．実際，2023 年 2 月に公表された API

展と普及に伴って，被災者やその周囲の人々といった個の有料化に関するニュース*3 を受け，Twitter と連携す人が，災害に関する情報を発信，共有するようになった．

る様々なサービスの停止が懸念されるなど，大きな影響

これらの情報は今日，災害対策を目的としたソーシャルが見られた [31]．災害情報についても，例えば約 318 万

メディアの情報の活用を試みるいくつかの研究において人のフォロワーに地震情報を発信してきた Twitter ア

注目されている [1, 3]．

カウント「地震速報」（@earthquake jp）が API 有料

災害発生時におけるソーシャルメディア情報の活用を化の影響により閉鎖を検討していることが報じられて目的とした従来研究の多くは，マイクロブログサービス

いる [35]．加えて，こうした影響はユーザの Twitter 離である「Twitter」をデータソースとして利用している．

れ [30] を加速させる恐れがあり，ひいては情報収集ソーTwitter は現在，最も広く普及した SNS の一つである．
内閣府の SNS 活用における調査 [29] では，若年層が利用者の中心となっているだけでなく，40〜50 代の中年層においても 30% 前後が利用していることが明らかにスとしての価値の低減に繋がることが懸念される．こうした懸念を考慮すると，災害に関する web 上の情報イ
ンフラを Twitter に依存する状況は必ずしも好ましいとは言えない．

∗ 連絡先：関西大学総合情報学部*2 Twitter API: https://developer.twitter.com/en/docs/
twitter-api (2023/3/1 確認)*3 @TwitterDev: https://twitter.com/TwitterDev/status/
1621026986784337922 (2023/3/1 確認)〒569-1095 大阪府高槻市霊仙寺町 2-1-1

E-mail: k290993@kansai-u.ac.jp*1 内閣府: 災害情報, 防災情報のページ，https://www.bousai.
go.jp/updates/index.html （2023/3/1 確認）

1
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そこで本稿では，web サービスに投稿される情報の*4 は投稿型 web サービスの形
ば「災害アーカイブぎふ」

性質を災害情報収集という観点から整理し，現在の式を採用している災害アーカイブサービスである．このTwitter が災害情報収集において優れている点を踏ま

web サービスには主に位置情報付きの写真画像が利用者

え，他メディアの利活用及び課題解決のための方策を検から投稿される．蓄積された災害情報を活用したオンラ

討する．

インワークショップなども実施されている [22]．
モダリティを基準にした web サービスは，一般的にコンテンツの形態のみを規定するものであり，内容に関2 ユーザ投稿情報する規定がない場合がほとんどである．そのため投稿さソーシャルメディアをはじめとしたユーザ投稿型のれるトピックの自由度が高く，同一の web サービス内で

web サービスでは，災害発生の如何に関わらず毎日大量の情報が投稿される．本研究では web サービスの利あっても投稿される内容に統一性がない．そのため，こ用者によって投稿された情報群のことを「ユーザ投稿情そのものの性質を対象とした研究が中心となる．特定の報」と定義している．ユーザ投稿情報は「ゲームに関すトピックを対象とした研究のデータソースとして使用する情報」や「芸能情報」といったトピックを基準に扱う

る場合は，タグやキーワードによって対象となるデータ

web サービスと，「動画」や「音楽」といったモダリティ
を基準に扱う web サービスに大別できる．トピックを基準にした web サービスは，各専門のトピックについてを絞り込んだ上で利用される．ただし近年では，動画と興味のある人々が訪れ，各トピックから逸脱しないといの紐付けを行うことで，従来では実現が難しかった試み

う制約のもとで交流する形式が一般的である．代表的なが実現可能になりつつある [12, 25]．

れらの web サービスを対象とした研究は，モダリティ

動画の発話の書き起こしデータを併用する，投稿された画像とそのキャプションを紐づけるなど，モダリティ間ものとしては，製品の口コミ投稿サイトやレシピの共有

情報収集をするという観点で各 web サービスを外観

サイト，ゲームに関する情報を専門に扱う掲示板などがすると，目的とするトピックが明確な場合はトピックを挙げられる．モダリティを基準にした web サービスは，基準にした SNS へアクセスすることが望ましい．しかテキストや画像，動画，音声といった情報の形態を基準

し，トピックを基準にした web サービスは情報量が限としており，トピックに関する制約は存在しない．代表られ，更新速度も芳しくないことがしばしばある．これ的なものとしては，動画を中心とした Youtube や画像

は，トピックを基準にした SNS の利用シーンや投稿内を対象にした Instagram などが挙げられる．これらの容への要求が影響していると考えられる．トピック基準

web サービスの性質が投稿者，情報収集者にとってどのの投稿型 web サービスにおいて安定した利用者のいるような影響があるかについて整理する．

サービスは，食事や化粧品といった多くの人にとって馴

トピックを基準にした投稿型 web サービスは，例え染み深いトピックをカバーしているケースが多く，このばゲーム，化粧品，地元の情報など，話題が固定されてトピックが専門的になるほど投稿の難易度が上がる．まいることを前提とした設計が採用されている．この設計

た，Wikipedia のように閲覧者が多く情報の需要が高いは，特定のトピックについて会話をする，あるいは特定

web サービスにおいては，投稿内容に一定の品質が求のコンテンツを評価するといった目的において利用しめられるケースもしばしばある．以上の点から，トピッ

やすい形式の web サービスである．例えばゲームのレク基準の web サービスはモダリティ基準の web サービ

ビューを専門的に投稿する web サービスにおいては，投スよりも投稿内容についての要求水準が高い．特に，災稿者が遊んだゲームを軸とした話題が投稿されることに害発生時のような突発的なイベントの場合，トピックをなり，同一の目的を持つ投稿者同士が集まりやすい．そ基準にした web サービスのプラットフォームはそもそのため，トピックを基準にした web サービスは，企図も成立しづらく，周知されにくい問題もある．地震や台するトピックが明確である利用者同士の投稿を中心に構風など，繰り返し起きる災害については，災害発生前に成されているといえる．こうした web サービスのデー
タは，専門性の高い語彙の獲得や知識の構築に利用され

web サービスを用意することは可能であるものの，平常時にこうした web サービスを日常的に活用することはる [6, 15]．災害というトピックを基準にした投稿型 web

考えにくく，サービス利用者数は限定的になり，災害発サービスとしては，携帯電話のキャリア会社や一部の自生時の主要な情報発信・共有の場になることは考えにく

治体が提供している災害用伝言板や災害用掲示板サービ

い．そのため，災害に関する情報はトピックの自由度がス，一部の災害アーカイブサービスが挙げられる．例え*4

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http://gifu.shinrokuden.irides.tohoku.ac.jp/ecom/
index.php(2023/3/2 確認)人工知能学会 インタラクティブ
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高いモダリティ基準の web サービスに投稿されやすい間関係をベースにした web サービスである．これは自と考えられる．

身の投稿が馴染みのあるアカウントから徐々に広く伝播していく形態であり，情報共有と同時に仲間との対話を行う側面が強い．Twitter や Instagram などの代表的

3 災害情報と SNS 特性

な SNS を対象とした研究では，メンタルヘルスへの影

本章では，前章におけるソーシャルメディアの分類か

響分析に関する研究が盛んに試みられているほか [16]，ら Twitter というプラットフォームの利点と欠点を整理し，災害発生時に必要な情報とその要件について各段階

SNS を介したコミュニケーションによるメンタルケアの試みも存在する [4]．この点を考慮すると，SNS に投別に考察する．

稿される災害情報は通報や救援要請よりも，仲間内とのコミュニケーションを通じた安否の報告や精神的安定を企図して発信されている情報であると認識する方が適切

3.1 投稿型 web サービスとしての Twitter の

である．

特性
投稿内容に一定の品質を要求するという特徴から，

3.2 Twitter 利用における諸課題

トピック基準の web サービスはモダリティ基準の web
サービスよりも投稿内容に関する編纂コストを投稿者に

情報収集の観点からこの課題を観察すると，Twitter

負担させているといえる．例えばゲームについて興味のを利用することは必ずしも適切ではなく，課題解決におある投稿者が，ゲームについて記述したテキストを何らいて最も信頼性の高い情報へ第一にアクセスすることがかの投稿型 web サービスに投稿する場合を考える．テ

最も望ましい．前述したように，Twitter に流れる情報

キストモダリティを基準にした web サービスであれば，はコミュニケーションを前提としている．そのため書き表現媒体がテキストである以上はそのまま投稿するこ込まれる情報の中には誇張や虚偽の情報，誤情報がしばとができる．しかし，ゲームというトピックを基準にししば含まれることがあり，これらの情報を検出することた web サービスに投稿する場合は，無関係な記述の削は大きな課題となっている [17]．例えば，Mendoza ら

除など，記述内容の推敲をする必要がある．情報収集者

は 2010 年に発生したチリでの大地震における Twitter

にとっては，この特性によって一定の品質が保障されたの影響を調査し, 地震直後の公式な情報源からの情報が情報を一つの web サービス上で収集することができる

乏しいときに，Twitter 上に投稿され拡散されたいくつというメリットがある．一方で情報の発信者にとってかの噂が，現地住民の混乱や不安感を増大させたことをは，発信内容の品質向上のために時間的コストを要求さ報告している [9]．重要な判断をするために正確な情報れる．このコストが要求されず，投稿者にとって負担がを収集する必要がある場合は，政府広報やマスメディア

少ないという点は，モダリティ基準の web サービスのからの放送のように内容を精査，集約された情報群や，魅力の一つであるといえる．この特徴は他の投稿型 web

災害伝言板のように発信元が明確な情報群を対象とすサービス，とりわけ SNS に多く見られる．現在一般的

ることが合理的だろう．災害時における SNS からの情に利用されている SNS は，「ソーシャルメディアのう

報収集では，専属の職員を配備する必要があり，人的負

ち人間関係の構築と維持，および情報共有を目的とした担が大きいという問題が指摘されている [13, 32]．これサービス」と言える [33]．一般的な SNS に標準的に付は，デマや事実と異なる投稿が存在することで情報の信与されている「いいね」機能やシェア機能も，コミュニ

頼性の担保が難しい [34] ことに加え，被災地以外からのケーションを促進させてアカウント同士の繋がりを構築

無関係な投稿による情報過多が発生し，人目による情報する手がかりとして利用される．そのため，SNS のプ確認を行うことが求められるためである．

ラットフォームは投稿内容の品質の担保よりも，投稿者

この情報過多の原因の一つに，SNS の日常的な利用が気軽に投稿できることを志向した仕組みが重視されての多様性が挙げられる．SNS 上では様々な情報のやりいる．例えば Twitter の基本機能である文字数制限をは取りが日常的に行われている．特にエンタテインメント

じめ，Instagram における「ストーリー」や Twitter にと SNS の親和性は高く，通常時における Twitter 投稿

おける「フリート」のように，一定時間で投稿が自動削の 6 割はエンタテインメント情報であると言われてい除される機能が挙げられる．

る [19]．実際，災害時においても趣味や娯楽に関する情以上を踏まえると，発信者が Twitter を災害時に利用報が多く投稿されており，自治体による情報収集の際することの利点は，Twitter が対話性を持つ SNS であに，迅速な対応を困難にしている．SNS からの災害情るという点にある. 上述のように，SNS は構築された人報の収集では，災害に関するキーワードやハッシュタグ

3
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SIG-AM-30-08（例えば「救助」「被害」「支援」など）が用いられるが，を踏まえると，各段階において必要な情報の要件が大き

それらはゲームやアニメなどでも頻繁に用いられる語

く異なることがわかる．発災段階では直接人命に関わる彙であるため，選択的な情報収集を難しくしている．災

ことや，災害発生時という状況下で利用可能なリソース

害時の救助や支援を求めるという行動は “ユーザが要求が限られることを考慮すると，この段階で収集する情報している” という点でゲーム内行動の構造と類似しておは救助を要請する人物が明確であり，一般的な SNS のり，自治体が実際に行っているようなキーワードマッチ

プラットフォームから区別可能であることが求められングでの情報収集では分離することが困難である．

る．被災者支援段階では，広域を対象とした情報を大規

森野らはこうした状況に対処するため，令和 2 年 7 月
3 日から 31 日にかけて発生した「令和 2 年 7 月豪雨」を模に収集する必要がある．そのため，多人数で協調的に情報を集約する仕組みが有効であるといえる．

分析対象とし，どのようなコンテンツが混淆しやすいのかを分析するとともに，それらのコンテンツが分離可能

4 ユーザ投稿情報の活用事例かについて検討している [36]．その結果，ゲームに関すLINE および Facebook では，クローズドな空間に投稿された情報の活用がされている．自治体による LINE

る情報は分離できる可能性が高いものの，グッズに関する情報は難しいことを明らかにした．
以上のように，Twitter 上の情報の利用にはいくつか利用の実例として，自治体の公式アカウントによる被災の課題が存在し，獲得したデータを「災害情報」として者への情報発信や，LINE の基本的なメッセージ機能を汎用的に利用することは現段階では難しい．Twitter 上

用いたユーザ対チャットボットによる双方向のコミュニの情報を利用した災害情報収集について考察するには，ケーションが挙げられる. 令和元年台風 15 号の際，千葉災害情報にどのような区分が存在し，どのようなシーン

県は実際に AI チャットボットを活用した情報発信を行において Twitter の情報を活用することが適しているかい，被災者からの問い合わせに対応する形で情報提供をを整理する必要がある．

行っていた*5 ．また，Facebook は，独自に災害時情報センターを設けている*6 ．この災害時情報センターでは，被災したユーザは自身の安否を投稿することができ，災

3.3 災害発生時に必要な情報とその要件害の影響を受けた地域にいる友達の安否が確認可能であ
災害発生時から復旧に至るまでに必要な情報は，災害る他，サポートが可能なユーザは実際にサポートする意

発生時からの各段階によって変化する．消防庁は，大規思を表明することができる．ユーザ同士の双方向コミュ

模災害発生時の災害対策について「警戒段階」「発災段ニケーションを促すことにより，ユーザ同士の助け合い階」「被災者支援段階」の 3 段階に分類しており，各段階を促している．

別に収集すべき情報をまとめている [24]．警戒段階は災

総務省所管の国立研究開発法人情報通信研究機構

害発生の前段階に位置し，避難勧告や避難指示の発令，災害対策本部の設置が行われる．この際市町村では，天(NICT) は災害情報収集システム「DISAANA」を開発している [11, 20]．DISAANA は Twitter の投稿をリア候の情報や河川の水位，住民の避難状況などについて情ルタイムで分析することで，どこで何が起こっているの

報収集を行う．これらの情報源は主に各観測所が中心とかを抽出するシステムである. 5W1H を含む問いかけ文

なる．発災段階において最も優先される情報は，人命救によるキーワード検索機能や，地点をクエリとした情報助に関わる情報である．特に災害発生時から 72 時間は収集機能を提供している．SNS に散見されるデマや，事人命救助の成功の可否に関わる重要な時間であり [38]，

実関係が不明瞭な情報には，その情報に対して矛盾する

この間に必要となる情報は「どこに負傷者がいるか」ま

投稿を提示することで，システム利用者自身に真偽判断た「いかにして救命するか」に関する情報が最優先になを促している．また，Castillo らは，ユーザの投稿・リる．被災者支援段階では，災害による具体的な被害状況

ツイート行為や投稿内容，参照する外部リソースを特徴

に関する情報が優先されるようになる [14]．これは避難量として投稿された一連の Tweet の信頼性を判定する所の運営や管理に関わる情報や住宅の損壊などの情報と技術を提案し，70-80% の精度で判定できることを示しいった被災者の生活に関わる情報だけでなく，通行が困ている [2]．

難になった道路や水道の損害など，社会的なインフラに宋らは，平成 30 年 7 月豪雨の際，NHK 記者により確関わる情報も含まれる．これらの情報の集約は市民からの通報のほか，市の職員による巡回などによって行われ，*5 現在はサービス運用を終了している．
*6 Meta: 災害時情報センターのご案内， https://about.fb.com/
ja/news/2014/10/safetycheck/ (2023/3/1 確認)

地域によっては対象エリアが広範囲にわたり，多くの人的，時間的リソースを必要とすることも多い．以上の点

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認された救助要請ツイートを分析することで，救助要請
ツイートの特徴を (a) 番地までの詳細な住所 (b) 町名に

5.1 広範囲の物的被害状況に関する情報収集

加えて，団地名・施設名・建物名を記載した住所 (c) 関
係性を表す語または「友達」，とした [27]．この特徴の被災者支援段階における物的被害状況の収集は，対象

うち (a) と (b) の有効性を検証した結果，この特徴を含が広範囲にわたることから被害箇所の把握に多くの時間

むツイートに救助要請ツイートが含まれる確率は 7.94%を要することがある．こうした被害状況に関する情報はであった [28]．これにより，救助要請ツイートを自動的

市民からの通報のほか，自治体職員によって構成されるに検出する可能性を示した．ただし，これら検証は，全災害対策本部などが，直接被災地域を巡回して収集、管体のデータ量が少なく，結果は限定的である．小林ら

理することも多い．こうしたタスクに対しては，多数のは，RNN を用いた噂や不確実な情報の早期検出のため利用者が存在する SNS を活用することで，効率的な情に，ユーザ分類問題で有用とされている過去ツイートを報収集を可能にすることが期待できる．この仕組みの一活用することでユーザ特徴を表現した [21]．リツイート

例として，位置情報と写真を紐づけた災害被害箇所収集したユーザ特徴を多変量時系列化することで，ツイート

ツールが存在する [37]．これは写真と位置情報を紐づけの伝播経路を構築した．佐藤らは，Twitter Japan 社がた簡易型のツールであり，ツールの利用者が被害箇所の推奨している救助要請を行う際の記載方法の一つである発生場所と被害の内容を写真と共に記録することができ「#救助」というハッシュタグが付与されたツイートのる．データ登録の際に携帯端末の位置情報と撮影時の方分析を行った．2017 年 7 月九州北部豪雨災害と 2018 年

向を取得することで，収集された情報を自動的にマッピ

西日本豪雨災害時のツイートを比較し，#救助ツイート

ングできる設計となっている．

の実態を定量的に明らかにした [23]．その結果，実際に5.2 ユーザ投稿情報に対する一時的な投稿内

災害の状況を記載した#救助ツイートは，それぞれの災

容の認証

害で 7.6%，16.5%(リツイート含む) となり，その大多数
がニュース記事や被災地域外からの善意による投稿であ

信頼性の高い情報を獲得する一般的な方法として，情ることが確認された．

報の発信者がどこにいるのかを明らかにするというものが考えられる．災害発生時，携帯電話の通信事業者が設5 議論

置する災害伝言ダイヤルや災害掲示板はその一例である．一部の web サービスにおいても，クレジットカード

前章までの議論をもとに Twitter を災害情報の収集にの連携や SMS 認証を経由することで，発信者の年齢認利用するという観点から，利用に適している側面，およ証や発信内容と個人の関連付けに利用するサービスが存

び課題について整理し，実際の活用における提案を行う．

在する．このような仕組みを利用して，既存の web サー

Twitter はしばしば災害発生時に利用者によって被災

ビス上で一時的に電話番号などによる緊急の投稿を行う

報告が書き込まれる．この要因として，日常的に利用さ仕組みを構築し，一般的な投稿とは区別された情報としれていてユーザが利用形式に馴染んでおり，情報の編纂て収集することで，利用者の情報の信頼性を担保するこコストなどの制約がないことから，利用者が容易に投稿とが可能になる．

可能であること，たくさんの利用者を通じて構築されたネットワークが存在し，そのネットワークを通じたコ

5.3 収集した情報の協調的な峻別

ミュニケーションや投稿から獲得できるフィードバック
によって安心感を獲得できること，などが考えられる．

この仕組みは，複数人で協調的に情報の収集，峻別に

ただし，ユーザ投稿情報を災害情報の収集に利用するに取り組むための方策を構築することで，時間的，資源的

あたっては，いくつかの課題が存在する．例えば被災者

制約下におけるタスク遂行の全体最適化を目指す方法で以外のアカウントから発信される日常的な投稿が災害情ある．災害情報の収集を行う際，その人員は個別にタス報と混淆するコンタミネーションの問題や，重要な情報クを持っていることがあるが，複数のタスクに関わる情が重要度の低い情報によって埋もれてしまう問題，また報について各人が個別にその内容を吟味することは時正しくない情報や古い情報が共有され続ける問題などで間的コストがかかる．この課題に対して，複数人で協調ある．以上の課題を踏まえて，ユーザ投稿情報を災害対的に情報の収集、峻別を行う枠組みを構築することで，策に活用する方策を検討する．

情報の集約を効率化することを目指す試みが存在する．
この枠組みは「協調的情報トリアージ」と呼ばれてい5ー 51 ー

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6 おわりに本稿では，災害発生時に必要な情報に関する要件，および現在の SNS のメディア特性の整理を通じて，災害情報収集において必要となるメディア特性とそのあり方について検討した．災害発生時に必要となる情報の要件
から，SNS 上の情報収集を人命救助に利用するには発信者と紐づいた信頼性の担保が必要であること，現行のSNS を利用する場合は物的被害の状況に関する情報収集に適していることを述べた．ソーシャルメディアは災
害情報収集だけでなく，災害発生時における避難行動などを促す研究 [10] も試みられている．災害発生時において，SNS 上から災害情報を収集可能にすることは，災害分析や今後の災害対策に関する取り組みにおいて大きな貢献になると考える．

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[28] 宋晨潔, 藤代裕之: 救助要請ツイートの特徴の検証 —令和 2 年 7 月豪雨を対象に—, 電子情報通信学会技術研究報告, Vol. 120, No. 166, pp. 18–23(2020).
[29] 総務省情報通信政策研究所: 各種サービス（ソーシャルメディア系サービス/アプリ、ニュースサー
ビス等）の 利用率等, 令和２年度情報通信メディアの利用時間と情報行動に関する調査報告書, 総務省,
pp. 66–69 (2021).
[30] 高 橋 暁 子: つ い に「Twitter 離 れ 」が 始 まっ た · · · イ ー ロ ン・マ ス ク を 悩 ま せ る “日本 人 の 大 量 離 脱” の 現 実 味, PRESIDENT
Online, https://president.jp/articles/-/
63880 (2023). (2023/3/1 確認).
[31] 鳥 海 不 二 夫:
無 料 TwitterAPI の サ ー ビ
ス 停 止 に 関 わ る 阿 鼻 叫 喚, Yahoo!ニ ュ ース,
https://news.yahoo.co.jp/byline/
toriumifujio/20230203-00335524(2023).
(2023/3/1 確認).
[32] 日 本 放 送 協 会: 長 野 県 ツ イ ッ タ ー の 救 助 要 請
収 集 で 約 50 件 救 助 に, https://www.nhk.or.
jp/politics/articles/lastweek/25652.html(2019). (2023/3/1 確認).
[33] 土方嘉徳: ソーシャルメディア論–行動データが解き明かす人間社会と心理–, サイエンス社 (2020).
[34] 藤代裕之, 松下光範, 小笠原盛浩: 大規模災害時にお災におけるツイッターの利用状況について 〜 新 た な 情 報 摂 取・共 有 ス タ イ ル の 定 着〜,

https://www.biglobe.co.jp/pressroom/
release/2011/04/27-1 (2011). (2023/3/1 確認).
[20] 大竹清敬: 災害時における DISAANA、D-SUMMの 活 用 〜DISAANA・D-SUMM と 防 災 チ ャ ッ
ト ボ ッ ト SOCDA〜, https://www.soumu.
go.jp/main_content/000672984.pdf (2020).
(2023/3/1 確認).
[21] 小林鼓, 藤田桂英: ユーザの過去ツイートを用いた
噂の早期検出, 情報処理学会研究報告, Vol. 2020ICS-199, No. 9, pp. 1–8 (2020).
[22] 小山真紀, 荒川宏, 伊藤三枝子, 平岡祐子, 柴山明
寛, 井上透: 災害アーカイブぎふを活用したオンラ
インワークショップ, Vol. 5, No. s1, pp. s63–s66(2021).
[23] 佐藤翔輔, 今村文彦: 2018 年西日本豪雨災害における「#救助」ツイートの実態: 2017 年 7 月九州北部豪雨災害との比較分析, 自然災害科学, Vol. 37,
No. 4, pp. 383–396 (2019).
[24] 消防庁国民保護・防災部防災課: 市町村の災害対策

けるソーシャルメディアの活用―情報トリアージの適用可能性, 社会情報学, Vol. 6, No. 2, pp. 49–63(2018).
[35] 松浦立樹: フォロワー数 318 万人の “地震速報”bot「今後の運用は難しい—Twitter API 有料化の余波大きく, ITmedia News, https://www.itmedia.
co.jp/news/articles/2302/03/news178.html

本部機能の強化に向けて 〜防災情報システム活用 事 例 集 〜, http://www.fdma.go.jp/neuter/topics/pdf/20170703.pdf (2017). (2023/3/1 確

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人工知能学会 インタラクティブ
情報アクセスと可視化マイニング研究会(第30回)
SIG-AM-30-08(2023). (2023/3/1 確認).
[36] 森野穣, 松下光範: 災害情報収集におけるエンタテ
インメントコンテンツによるコンタミネーションの調査, 情報処理学会研究報告, Vol. 2022-EC-65,

No. 33, pp. 1–2 (2022).
[37] 安尾萌, 北村茂生, 松下光範: 災害発生時における被害状況把握を目的とした情報共有システムの基礎検討, 電子情報通信学会 HCG シンポジウム 2018
論文集, No. B-6-2 (2018).

[38] 横田由佳: 看護の果たすべき役割, 杏林医学会雑誌,
Vol. 46, No. 4, pp. 295–299 (2015).

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