DEIM Forum 2017 D6-5

災害時における現地情報 Tweet 抽出手法と評価
湯沢 昭夫†

小林 亜樹††† 工学院大学工学部情報通信工学科 〒 163-8677 東京都新宿区西新宿 1-24-2†† 工学院大学情報学部情報通信工学科 〒 163-8677 東京都新宿区西新宿 1-24-2
E-mail: †c513110@ns.kogakuin.ac.jp, ††aki@cc.kogakuin.ac.jp
あらましTwitter などの SNS を通じて，災害時の被災地状況を知ることには価値がある．単純には災害名での検索が想定されるが，災害名を含むものの，被災地の現状が含まれないものも存在する．そのため，大量にある tweet の中から被災地の状況を含む tweet を見つけるのは困難である．本研究では，災害名と関連性の高い語を抽出して用いることで，被災地の現状を含む tweet を抽出する手法を提案する．まず，一定時間範囲内に投稿された災害名と地名を含む tweet を抽出し，これを用いて災害名と関連性の高い単語を抽出する．次に，災害名を含む tweet の投稿時刻よりも後に同一投稿者によって投稿された tweet 集合に対し，災害名と関連性の高い単語をクエリとした検索を行う．これにより，被災地の状況を含む tweet を抽出する．実際に起きた災害を対象に検証を行い，本手法の有効性を確認した．
キーワード Twitter, SNS, 現地情報，情報抽出

1. は じ め にについて言及している情報も抽出対象としている点で，先行研究とは異なる．

全世界で約 3 億人が利用している [1]Twitter は，tweet と呼本研究では，検索クエリと関連性の高い語を抽出し用いるこ

ばれる 140 文字の短いメッセージを投稿し，利用者同士でのコとで，災害時における被災地の状況について言及している情報ミュニケーションや情報共有するためのソーシャルネットワーを抽出する手法を提案する．

キングサービスである．投稿の手軽さから，情報発信へのハー本論文の構成として，第 2 章で提案モデルについて説明する．

ドルが下がっており [5]，2012 年 10 月の時点で，全世界で 1 日

第 3 章で提案モデルを実現するための試作システムについて説

5 億を超える tweet が投稿されている [2]．この大量の tweet の明をする．第 4 章で実験と評価を行う．第 5 章で実験結果につ中には，利用者の身近な出来事や災害情報といった多種多様ないての考察を行い，最後に，第 6 章でまとめと今後の課題につ情報が存在していることが報告されている [6] [7]．

いて述べる．

一方で，2011 年 3 月 11 日に発生した東日本大震災の際において，救難活動や被災状況の共有，家族の安否確認などにTwitter が活用された [9]．また，2016 年 4 月 14 日に発生した熊本地震の際においても，漏水箇所やデマ情報の打ち消しなどに活用され [3]，東日本大震災の時よりも災害に関する tweet が上回っていることが報告されている [4]．

2. 提 案 手 法
2. 1 現地情報の定義
本研究における現地情報とは，災害時，被災地やその周囲の状況について言及している情報のことである．
例えば，災害の影響による物理的な被害状況，どこでどの程しかし，こうした被災地の状況について言及している情報の度揺れたか，どのような揺れ方をしたのか等の揺れに関連する

多くは，人手によって収集が行われていたのが現状である．ま情報，被災地やその周囲でしか知りえない情報．このような，た，Twitter 上で検索を行う場合，これらの情報には検索クエ

災害による被害情報や個人の体験や見聞が現地情報である．

リを含まない可能性も出てくる．そのため，検索クエリと関連性のある情報を収集することが出来ない可能性が高い．

現地情報は，救援活動や被災地の災害の状況を把握する上で重要な情報であるが，人や見方によって異なる可能性がある．

そのため，Twitter を対象とした情報を検索，抽出する試み

例えば，「被災地の近くじゃないから揺れは弱かった」というは多数存在する [7] [8] [10] [11]．例えば，新田ら [7] は，ユーザ内容の tweet があるとする．この tweet の投稿者は，被災地のから与えられたクエリを観測対象とし，クエリと関連性の高い近くには居ないが，揺れを感知できる範囲内に居ることが分か

語は観測対象に関連する情報を含んでいると考え，それらを抽り，投稿者の現在地ではあまり揺れなかったことが読み取れる．

出する手法を提案した．検索クエリと関連性の高い語に着目ししかし，文章内の「被災地の近くじゃない」とは，どの場所をている点で本研究と似ているが，災害を対象としていない点で，指しているのか明確ではないため，ある人によっては，被災地本研究とは異なる．また，Sakaki ら [8] は，地震が発生した際周辺では揺れがなかったという情報が読み取れるから現地情報に投稿される tweet はリアルタイム性が高く，その tweet にはと判断し，どこを指しているか分からないから現地情報ではな

地震に関連する内容が言及されていると考え，地震に関連するいと判断する人もいる．

語を含む tweet の分析することにより，震源地や台風の進路をこのように，人や見方によって判断が異なるため，どこまで推定した．災害情報に着目しているが，本論文では災害の状況を現地情報として含むか定義するのは困難である．そのため，

上記のみに関わらず，被災地の状況について言及していると，

表 2 属性表記の例

XXXXX
XX

人が判断した情報は全て現地情報とする．

2. 2 概要

本研究では，後述のアルゴリズムに従って，tweet に対して自動的に 4 つの属性によるラベル付けを行い，そのうち，特定の組み合わせを現地情報と推定し抽出する手法を提案する．図

1 に本手法の全体像を示す．
処理対象tweet
投稿者a
投稿者ba0

a0

a3

a3

a3a3

a3a3・・・

・・・

time

a1

a2

a3

tweet10000

tweet20001

tweet3.
.
.

1..
.

0..
.

1..
.

0.
.
.

XXXX

次節では，推定現地情報 tweet の 4 属性の組み合わせについて説明を行う．

開始tweet
災害名属性a0

処理対象 tweet

・・・

共起語抽出

後続tweet2. 3 推定現地情報の基準
a2
共起語辞書

a1
地名辞書

現地情報には，災害による被害情報や，個人の体験や見聞などの情報も含まれている．そのため，現地情報を含む tweet には，災害と関連性の高い語や，都道府県や市区町村といった特定の地域が特定できる地名が含まれていると考えられる．すなわち，a0 a1 a2 の属性の組み合わせにより，現地情報を含むtweet を抽出できるのではないかと考えられる．
また，災害時に開始 tweet を投稿した投稿者は，被災者であ図1

提案手法の概要図る可能性がある．開始 tweet を被災者による災害情報の第一報とすると，開始 tweet を起点とした後続 tweet は，第二報，第災害名とは，クエリとして与えられるキーワードであり，開始 tweet 集合とは，災害後の一定時間内に存在する災害名をtweet 本文中に含む tweet 集合である．
共起語辞書とは，開始 tweet 集合内で，災害名と共起している語 (以降，共起語) による頻出上位語の集合である．また，これとは別途，地名辞書を持つ．地名辞書とは，都道府県名や市区町村名といった地名の集合である．
後続 tweet 集合とは，開始 tweet を投稿した同一の投稿者三報である可能性がある．そのため，後続 tweet には，現地情報を含む可能性がある．
したがって，処理対象 tweet 集合のうち，A = (11∗0)∪(∗111)の特徴を持つ tweet(*は don’t care) は現地情報を含む tweet と推定し，それらを抽出する手法を提案する．

3. 試作システム
3. 1 概要により投稿された tweet であり，開始 tweet を起点とし，開始

本研究では，A = (11 ∗ 0) ∪ (∗111) の特徴を持つ tweet は現tweet よりも時間的に後ろに存在する一連の tweet 集合である．

地情報を含むと推定し，この特徴を持つ tweet を抽出する．図

処理対象 tweet 集合とは， 開始 tweet 集合と後続 tweet 集

2 に手順の流れの概要を示し，次節以降に詳細を述べる．

合の和集合である．
これらの状態を前提条件として，処理対象 tweet 集合に対し開始tweet集合て，表 1 のような 4 つの属性によるラベル付けを行う．tweet

災害名と地名を含む
開始tweet集合

本文中に，災害名を含む tweet には「a0 」，地名を含む tweetには「a1 」，共起語を含む tweet には「a2 」のラベルが付与さ後続tweetの収集後続tweet集合れる．また，後続 tweet には「a3 」のラベルが付与される．
表 1 属性対応表
属性名

説明

a0

災害名を tweet 本文中に含む

a1

地名を tweet 本文中に含む

a2

共起語を tweet 本文中に含む

a3

後続 tweet である

このとき，該当する属性が付与されたなら 1 ，付与されていないなら

0 の 2 値変数とすると，tweet の特徴 A は表 2のように (a0 a1 a2 a3 ) の 2 進数表記できる．

災害名と地名を含む
開始tweetの抽出

共起語と地名を含む
後続tweetの抽出

共起語辞書の生成
共起語共起語辞書

推定現地情報ツイート集合
図 2 試作システムの概要図

3. 2 準備

災害後の一定時間範囲内で Twitter に投稿された tweet を，Twitter の Streaming API を用いて収集する．ただし，実装

本研究では，これら 4 つの属性の組み合わせによって，現地上は無償利用できる Twitter の sample API を利用したため，情報を含むと推定される tweet を抽出する．これを推定現地情全体の 1%である．また，リツイート・引用リツイートを除外

報 tweet と呼ぶ．

した．

収集した tweet 集合を T とし，件数を i とするとき，各 tweetを {t1 ，· · · ，ti } として表す．また，災害名 q を設定する．の前者のみか，または両者を満たすかの 2 通りについて考える．
ここで，N = | succT(tq , cond.)|tweet から，その tweet の特徴 A を得る関数として，(5)を意味する．また，時刻 at1 は災害発生前の任意の時刻を，時attr(tweet)

刻 at2 は，災害発生後の任意の時刻であり，別に設定される．
を定義する．

succT による後続 tweet の属性ベクトル A = (∗ ∗ ∗1) である．

3. 3 開始 tweet の抽出∀tq ∈ Tq についての後続 tweet 集合の和集合をtweet 集合 T を対象に，tweet 本文中に災害名 q を含む tweet
S=を抽出し，これを開始 tweet と呼ぶ．

∪succT(tq , cond.)(6)

tq ∈Tq得られた tweet 集合をとする．

Tq = {tq |tq ∈ T, attr(tq ) = (1 ∗ ∗0)}(1)

3. 7 共起語と地名を含む後続 tweet の抽出
後続 tweet 集合の和集合 S を対象に，tweet 本文中に共起語とする．

cM を含む tweet を抽出する．

3. 4 災害名と地名を含む開始 tweet の抽出
tweet 集合 Tq を対象に，形態素解析器である MeCab（注 1） で得られた tweet 集合を形態素解析を行う．このとき，MeCab の出力として品詞が「名Tc = {tc |tc ∈ S, attr(tc ) = (∗ ∗ 11)}

詞」，品詞細分類 2 が「地域」と解析された語を地名 l とし，tweet 本文中に地名 l を含む tweet を抽出する．ただし，MeCab（注 2）のシステム辞書として，mecab-ipadic-NEologdを用いる．

(7)とする．

tweet 集合 Tc を対象に，MeCab で形態素解析を行い，MeCabのシステム辞書に登録されている地名 l を含む tweet を抽出得られた tweet 集合をする．

Tql = {tql |tql ∈ Tq , attr(tql ) = (11 ∗ 0)}(2)

得られた tweet 集合をとする．

Tcl = {tcl |tcl ∈ Tc , attr(tcl ) = (∗111)}

3. 5 共起語辞書の生成
tweet 集合 Tql を対象に，形態素解析を行い，災害名 q 以外の，品詞が { 名詞，動詞，形容詞 } のいずれかに該当する語を(8)とする．

3. 8 推定現地情報 tweet 集合共起語とし抽出する．そして，頻出上位 M 件の共起語を共起

本手法は，A = (11 ∗ 0) ∪ (∗111) の特徴を持つ tweet を推定語集合とする．ただし，URL や @ をはじめとする英字や記現地情報 tweet として抽出する手法であるから，(2) 式と (8) 式号で構成されるものは不要とし除去する．

より，抽出された tweet 集合 Tql および tweet 集合 Tcl の和集合が目指す集合である．そのため，災害名と地名を含む tweet得られた共起語集合を

C = {c1 , · · · , cM }集合 Tql と共起語と地名を含む tweet 集合 Tcl の和集合を，推(3)

定現地情報 tweet 集合とする．
推定現地情報 tweet 集合をとする．ただし，M は共起語の件数である．

3. 6 後続 tweet の収集

Teds = Tql ∪ Tcl

同一の投稿者によって，開始 tweet の投稿時刻よりも，時間的に後に投稿された tweet を，Twitter の REST API を用いて収集する．これを後続 tweet と呼ぶ．

(9)とする．

4. 評 価 実 験

3. 3 節で得たツイート tq ∈ Tq の後続 tweet 集合を

4. 1 実 験 目 的succT(tq , cond.)(4)とする．
条件 cond. は，（ 1 ） succT の要素数である tweet 件数が N 件以内，
（ 2 ） 時間 [at1, at2] 内に投稿された tweet，提案手法の有効性を，Streaming API で得られた tweet 集合のうち，A = (1 ∗ ∗0) の特徴を持つ tweet を抽出した場合 (以降，比較手法) と，提案手法を用いて tweet を抽出した場合において取得した tweet を比較し検証する．
また，次章では実験結果や取得した tweet の内容についての考察を行う．

4. 2 実 験 条 件
2016 年 6 月 16 日 北海道函館市で起きた震度 6 弱の地震を（注 1）：http://taku910.github.io/mecab/（注 2）：https://github.com/neologd/mecab-ipadic-neologd

対象とし，災害名 q = 地震とする．

Twitter の Streaming API を用いて，地震発生 1 分前の14:21:00 から 15:59:59 の間に日本語を用いて投稿された，合tweet のみが分析対象であるため，真の正解集合全体を得るこ

計 29670 件の tweet を収集した．そのうち，A = (1 ∗ ∗0) の特とはできない．そのため，実験データセット中に見いだされた徴を持つ，合計 984 件の開始 tweet を実験に用いる．ただし，正解 tweet 数を横軸にとっている．

リツイート・引用ツイートは除去した．

この結果，図 3 のグラフにおいては右上にいくほど良い結果

開始 tweet 集合に streaming API を使っているため，全 tweetであると言える．

対象にはできないが，検証の目的にはこれらから辿れる一部の上位1件サンプルを用いていると理解すれば問題ない．

0.14
提案手法各パラメータとして，M = 10 とした．succT は条件 cond.
を 14:21:00，at2 の時刻を 15:59:59 とした．

0.10

4. 3 現地情報の判定基準
提案手法と比較手法の精度を比較するために，提案手法および比較手法によって抽出した A = (1 ∗ ∗0) ∪ (∗111) の特徴を持つ，合計 1181 件の tweet に対して，4 人の実験参加者に，現地情報を含むか否かの判定を行ってもらった．本実験では，3 人以上の実験参加者が現地情報を含むと判断した tweet 合計 71

正解割合の (1)，(2) の両方を満たすものとする．N = 20，at1 の時刻

0.12

比較手法

0.08
比較手法
0.06

0.04

上位4件

0.02

件を正解とした．表 3 に結果を示す．
表 3 は，提案手法と比較手法それぞれにおける，抽出された

tweet 合計 1181 件のうち，人手により現地情報を含むと判断

0.00
010203040
正解件数[件]された tweet 数 (正解)，1181 件に含まれる正解の割合 (割合)5060

図 3 比較手法と提案手法の比較結果を示している．
各行は，1181 件のうち，k 人が現地情報を含むと判断した正表 4 各手法の抽出結果解件数を示している．ただし，k は現地情報を含むと判断した

属性

合計

正解

不正解

割合

11 ∗ 0 ∪ ∗111

623

36

587

0.05780111

116

151010.1293

1111

81

6

750.0741

1100

19

1

180.0526

1110

407

143930.0344

1 ∗ ∗0984

50

9340.0508

実験参加者の人数である．
表 3 現地情報を含むと判断した人数表

4人
正解
割合

243人
472人
186

1人
2090人715

提案手法

0.0203 0.0398 0.1575 0.1770 0.6054

4. 4 実 験 結 果

比較手法

実験で得られた結果を図 3，表 4 に示す．
表 4 は，提案手法と比較手法それぞれにおける，抽出された tweet 数 (合計)，うち人手により現地情報を含む正解とされた tweet 数 (正解)，同様に人手により不正解とされた tweet 数(不正解)，合計に含まれる正解の割合 (割合) の 4 項目を示している．
各行が手法，あるいは抽出対象とした属性毎になっており，提案手法によるものは最上行に示されている．提案手法の欄のうち，残りの 4 行は，この提案手法で抽出対象とした tweet の持つ属性を本手法による最も細分化した状態で，その内訳を示したものである．
図 3 は，この表 4 の横軸を正解 tweet 数，縦軸を正解割合としてプロットしたものである．青三角が比較手法であり、赤丸が提案手法とその内訳によるものである．提案手法では，表4 における正解割合の高い順に 1〜4 項目 (属性値) までを抽出すると想定した場合のプロットとなっている．したがって，赤線右下の「上位 4 件」ラベルが当初提案手法による測定結果である．
この図 3 の縦軸は検索精度を表している．一方，横軸は再現率に相当する軸として用意した．ただし，本実験では一部の

図 3，表 4 より，比較手法は，正解件数において提案手法よりも高い値を示した．これは，提案手法と比べて比較手法は，地名や共起語といったフィルターを通さなかったためだと考えられる．提案手法は，正解 tweet であるのにも関わらず，4 属性の組み合わせに合致しない tweet は除外してしまうため，正解件数が比較手法と比べて低いのではないかと考えられる．
しかし，正解割合においては，提案手法の方が高い値を示した．これは，現地情報を抽出する上で，後続 tweet がうまく作用したのではないかと考えられる．そのため，各区分の正解割合が高くなったと考えられる．
このように，提案手法の一定の有効性が確認できた．ただし，他の災害でも同様の傾向かどうかは不明であるため，別のデータでの実験は今後の課題である．
表 5 に，災害名を地震としたときの頻出上位 10 件の共起語を示す．出現回数とは，開始 tweet 集合 Tql 内で，該当する共起語が抽出された回数のことを指す．また，共起語が現地情報を抽出する際に寄与したかを確認するため，A = (∗ ∗ 11)の特徴を持つ tweet の本文中に，該当する共起語を tweet 本文中に含む tweet の合計件数，その正解，不正解の件数，正解割

表 5 共起語集合 (災害名 q = 地震

5. 2 辞書に登録されていない単語による抽出漏れ)

A = (∗ ∗ 11)

2-1 は，「内浦湾」といった地理情報を含んでいるが，MeCab順位

共起語

出現回数

品詞合計

正解

不正解割合のシステム辞書にその地名が登録されていなかったため，地名を含まないと機械的に判断された tweet である．そのため，a11

北海道

278名詞

74

2720.0270

2大丈夫

112

名詞

90

9810.1000

3

函館

85名詞

84

16

680.1905

4あっ

50

動詞

291280.0345

できるため，MeCab の出力として品詞細分類 2 は 地域

5

震度 6 弱

34名詞

43

4

390.0930

返ってきてほしいが，実際には，品詞細分類 2 は6

揺れ

33名詞, 動詞

7924

550.3038と返ってきてしまう．

7

日本

32名詞

210210

このように，辞書に登録されていない単語によって抽出漏れ

8

心配

32名詞

56

3530.0536が発生するため，システム辞書の見直しや地域に特化した辞書

9ない

28

形容詞

198

91890.0455の生成といった対策を検討する必要がある．

10

震度25名詞181

15

1660.0829

が固有名詞

5. 3 方言話者による tweet
3-1 では，tweet 本文に「わや」という言葉が含まれている．

合を示す．
表 5 より，共起語として震源地である「北海道」や「函館」といった地名が抽出された．また，地震と関連性のある語として，「揺れ」や「震度」，「震度 6 弱」が抽出された．投稿者の感情を表現する語として，「心配」や「大丈夫」が抽出された．また，現地情報を抽出する際に，「日本」や「北海道」はあまり寄与しないことが，「揺れ」や「函館」は寄与することが確認できた．これより，共起語は現地情報を含む tweet を抽出する際にある程度寄与することが確認できた．今後の課題として，他の災害でも共起語が有効に働くか確認する必要がある．
表 6 に，本手法と比較手法で抽出された tweet の一部を示す．
それぞれの tweet において，ID，属性，正解であるか否か，その tweet の本文を示す．また，tweet 本文中に出現する共起語を下線，地名を太字で示す．ID は各 tweet の通し番号の役割を果たす．各 tweet についての考察は次章で述べる．

5. 考の属性が 0 となっている．
「内浦湾」で地域を特定することが察

5. 1 共起語の改善点
表 6 より 6-1，6-3 は，表 5 の共起語集合より，「ない」が含まれていたため抽出された tweet だと考えられる．
「ない」は，様々な場面で日常的に使われる単語であるため，現地情報とは全く関係のない tweet を多く抽出するのではないかと考えられる．そのため，共起語を生成する際に，頻出単語を使うのではなく，TF-IDF 値を使うといった共起語辞書の生成の見直しの必要性が考えられる．

6-2 や 6-5 のような，「大丈夫」を含んでいて正解 tweet と判定されたものがある．6-2 と 6-5 の「大丈夫」を比較すると，「大丈夫」に続く付属の文字の「かー」，「でした」の違いが確認できる．
「大丈夫かー」だと，心配しているように感じ取れる．
「大丈夫でした」だと，心配されていた側の安否確認のような感じだと受け取れる．このことから，ある単語に続く付属の文字によって，文章の意味合いが変わってくると考えられる．そのため，同じ単語を含んでいても正解 tweet と不正解 tweet に分かれたのだと考えられる．単純に名詞，動詞，形容詞を取ってくるのではなく，その単語に続く付属の文字を活用することにより，現地情報をより多く抽出できるのではないかと考えられる．

これは，北海道の方言で，めちゃくちゃなさま，手が付けられないさま，を意味しており，緊急地震速報で投稿者の周りのみんなが騒いでいることが伺える．3-1 は，現地情報を含まないと判断されたが，2-1 と同様に抽出漏れを防ぐために，方言にも対応できる辞書を用意していく必要が出てくるのではないかと考えられる．

5. 4 tweet 内容の重複
4-1 のような，「地震」という単語のみを投稿する投稿者は多数いた．また，「地震あったの？」，「地震かー」といった内容の tweet や，4-2 のような地震速報 Bot も多数ある．これらのtweet は，伝えようとしている内容が同じであるため，ノイズになると考えられる．このように，内容が重複している tweet集合から，代表として tweet を 1 件のみ抽出して，それ以外を除外するといったような，ノイズの除去が行えると考えられる．
だが，その内容の重複をどう判断するのか，どうやって抽出するかは今後の課題である．

6-5 は，震源地やその周囲に住んでいる人たちを心配している tweet である．表 5 の共起語表より，「大丈夫」を含んでいるため抽出されたと考えられる．しかし，この心配しているtweet は多数あり，内容も重複しているため，1-3 と同様に，内容が重複している tweet 集合から，tweet1 件のみを抽出することで，ノイズの除去につながると考えられる．

5. 5 表記揺れによる抽出漏れ5-1 の投稿者は，青森の下北地域，もしくは下北半島のことを「下北」と省略している．仮に「下北半島」が地名として辞書に登録されている場合，「下北」では地名として認識されないため，現地情報を含む tweet を抽出する際の漏れとなってしまう．それを防ぐために，このような表記ゆれに対応していくことは今後の課題である．

5. 6 嘘ツイート問題
7-1 は，地震による影響で家の煙突が折れたらしいのだが，嘘か本当か見分けがつかない tweet もある．人ですら判断が出来ないため，デマ問題は未解決である．

6. お わ り に
本論文では，tweet に対して自動的に 4 つの属性によるラベル付けを行い，そのうち，特定の組み合わせを現地情報と推定表6抽出した tweet の内容

ID

a0

a1

a2a3

正解

tweet 本文

1-11110○STV で地震についてインタビューに答えてる読売センターの 函館 北部所長さん、「経験した中では大きい方だと思うが、被害は大きくなさそう」と。新幹線も止まってないみたい。その他、強い 揺れ を感じたが物が倒れたりはしていない。救急車の出動もなし。怪我人もなし、と。

1-2011○

1

五稜郭タワー、揺れ たのは 10 秒ぐらい。観光客を避難誘導するまでもなく、動揺もそれほど見られなかった、とのこと。

1-30

11

○

1

夫のところ（札幌市北区）はちょっと 揺れ たらしい。中央区、というかうちは、揺れ なかったが。

2-1

101×0

内浦湾で 震度 6 弱、朝もあったけど、どうしてあそこで起きたのか。。。\n かな
り 揺れ たわ、緊急地震速報間に合わなかった

3-1

10

00×

地震警報でみんなわや笑笑

4-1

1000×

地震

4-2

1

1

10×

[第 1 報] 14:21:26 苫小牧沖 深さ 10km M6.4 最大 震度 6 弱 #地震

5-10011○

私の方は下北だったけどそんな 揺れ なかったよ！\n ありがとお麩ーっ！
！

6-100

11×

気づか ない ぞ……

6-20

111○

@■■■ ああああご心配ありがとうございます…！
；；；；\n もろ 函館 に住んでいますが全然 大丈夫 でした\n 余震に気をつけます＼ (^o^) ／

6-30

11×

1

納得いかないドイツ語単語シリーズ。カメラマンが Fotograf. なんで Lehrer み
たいに-er つけ ない んだろう…。

6-4

1

11○0

@■■■ こんにちは！
！\n 札幌も緊急地震速報入ったんですが、札幌の 揺れ はほぼ無かったです。\n \n 函館の方も今のところあまり大きな被害があるような報道はされて ない ので……大丈夫 なのかな？\n 引き続き警戒が必要ですよね。

\n \n ありがとうございますっ！
！’6-50111×

北海道組 大丈夫 かー！
？

7-1

1000×

地震で家の煙突折れた wwwし抽出する手法を提案した．また，2016 年 6 月 16 日 北海道函館市で起きた震度 6 弱の地震を対象に実験を行い，本手法の有効性を確認した．

[4]

現地情報を含む tweet を抽出する際に，寄与しなかった共起語があった．これは，日常的に使われる単語であったため，現[5]

地情報を含まない tweet を多く抽出する結果となってしまった．
共起語の生成方法については検討課題である．

[6]

今後の課題として，北海道地震に対してのみ実験を行ったため，他の災害でも同様の傾向かどうかは分からない．そのため，[7]別のデータでの実験を今後行っていく必要がある．また，今回の 4 属性の分類カテゴリで，正解件数が多いにもかかわらず，[8]

割合が低いカテゴリについて細分化できないか，引き続き分析していく，
[9]

謝

辞

本研究の一部は科研費（26242013）の助成を受けたものである．

[10]
[11]

文

献

[1] THE HUFFINGTON POST：Twitter が国内ユーザー数を初公
表 「増加率は世界一」，http://www.huﬃngtonpost.jp/2016/02/18/twitter-japan n 9260630.html，(参照 2017-01-15)[2] CNET : Report: Twitter hits half a billion tweets aday, https://www.cnet.com/news/report-twitter-hits-halfa-billion-tweets-a-day/, (参照 2017-01-15)[3] 毎日新聞：情報発信でツイッター活用 大西市長に聞く，http://mainichi.jp/articles/20161017/k00/00e/040/121000c，(参照2017-01-15)
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