DEIM Forum 2019 I7-5

Twitter からの救助要請の抽出と検証—2018 年 7 月の西日本豪雨災害ツイートを対象として—
川崎

凌摩†

松下

光範†

宋

晨潔††

藤代 裕之††† 関西大学総合情報学部 〒 569–1095 大阪府高槻市霊仙寺町 2-1-1†† 法政大学社会学部メディア社会学科 〒 194–0298 東京都町田市相原町 4342
E-mail: †{k244416,t080164}@kansai-u.ac.jp, ††chenjie.song.4x@stu.hosei.ac.jp, †††fujisiro@hosei.ac.jp
あらまし

本研究は，災害時の情報トリアージを支援するシステムの実現を目指し，災害時におけるツイートの中から，救助を求めていると見られるツイートを特定することを目的とする．これまでに西日本豪雨において NHK が行ったツイートデータの検証手法を分析して信頼性の高い救助要請の特徴を明らかにし，他のツイートデータに手動で適用して検証している．本研究では，このデータを教師データとし，災害に関連するキーワードで収集したツイート集
合を災害で考慮すべきカテゴリに分類し，その識別可能性について検討する．さらに，この分類に組み合わせて信頼性の高い救助要請が持つ特徴を利用することで，災害時に至急に対処すべきデータを特定することを試みる．
キーワード

救助要請，情報トリアージ，ヒューリスティックスの生存率は 80.5% であったが，翌 18 日では 26.5%, 19 日には

1 はじめに2018 年は，大阪府北部地震（6 月）や西日本豪雨（7 月），北海道胆振地震（9 月）など，自然災害が多数発生し各地に甚大な被害をもたらした．現在，このような災害が発生した際にはSNS 上で多くの情報が発信される．Twitter に注目すると，2016
年 4 月に発生した熊本地震の際，地震発生から 1 週間で約 2,610
万件のツイートが投稿された．これは，2011 年 3 月に発生した東日本大震災の際に投稿されたツイート数（115 万件）の約23 倍にも及ぶ 1 ．こういった災害時の SNS 情報は，救助の要請
や被害状況の共有にとどまらず様々な場面で役に立つ反面，その莫大な情報量ゆえに情報間の埋没や錯綜が避けられない [10]．

Twitter の日本国内でのアクティブユーザ数は 2017 年 10 月には4,500 万人を突破しており 2 ，こうした災害時ツイートの増加やそれに伴う錯綜は今後も続く可能性が高い．災害時，Twitter 上

21.8% と低下し，災害発生から 72 時間が経過した 20 日の生存率は 5.9% と大幅に下がったとの報告がある [6]．このような時
間的切迫性が高い状況下では，こうした情報錯綜を排し，要救助者を効率的かつ迅速に特定・救助することが重要である．迅
速な要救助者の特定を行うための一助として，信頼性の高い救助要請ツイートの抽出は有効的である．災害時の Twitter 上から機械的に信頼性の高い救助要請ツイートを抽出することで，錯綜した情報の中に埋もれた救助要請ツイートを見落とすことなく救助活動に反映することが可能である．
こうした背景の下，本研究では災害時 Twitter 上の錯綜する情報の中から情報トリアージの観点を踏まえて，救助要請ツイー
トを抽出する方法について検討する．

2 情報トリアージとはに増加する情報のひとつが救助要請に関するツイートである．

本章では情報トリアージについて述べる．災害医療現場には救助要請ツイートとは，災害時に Twitter 上で被災者が救助を限られた医療資源を最大限活用し，可能な限り多数の負傷者を求め投稿するツイートであり，人命に関わる情報のため一刻も救命するトリアージという考え方がある．トリアージの考え

早い情報の整理が必要になる．しかし，災害時 Twitter 上では方では負傷者を重症度，緊急度などによって分類し，治療の優

実際に救助を求めているツイートが他のツイートに紛れてしま

先順位を決めることで，緊急で対処が必要な負傷者を優先的い，救助の遅れや看過につながる懸念がある．加えて，要救助に治療を行う 4 ．トリアージを情報に適用した考え方が，情報者が救助要請ツイートを投稿したのちに救助されたあとも RT

トリアージである．情報トリアージでは重要度の高い情報（救（ReTweet）による拡散が続き，情報の錯綜につながる可能性が助要請）を分類し，優先的に伝達する 5 ．優先的に伝達するこある．災害時の被災地での救助活動では，72 時間の壁と呼ばれとで，迅速な救助活動を行うことが可能である．藤代ら [5] はる言葉がある 3 ．これは，災害発生から 72 時間が経過した後に大規模災害時にソーシャルメディア（主に Twitter）を情報伝達

要救助者の生存率が著しく低下するものである．例えば，1995

ツールとして活用する試みの課題である情報爆発とデマを解決

年の阪神淡路大震災の際は，発災日（17 日）に救助された場合するため，情報トリアージの Twitter への適用性を検討している．Twitter 情報と消防機関の指令システムを連携させる「情報1：https://mainichi.jp/articles/20160519/k00/00m/040/059000c
2：https://mainichi.jp/articles/20171027/k00/00e/040/370000c

4：http://www.yokosukashi-med.or.jp/topics/saigaimanual/3.htm

3：http://www.bousai.go.jp/kyoiku/chikubousai/pdf/160818.pdf

5：http://www.fdma.go.jp/ugoki/h1911/191112-3.pdf

トリアージシステム」の検討を行い，Twitter の情報爆発とデマ

一般ユーザからの災害時に役に立つ情報の投稿であったことをを解決できる可能性を明らかにしている．
「情報トリアージシス

明らかにしている．佐藤らは，この分析ののち「#救助」ツイー

テム」では，Twitter 情報の真偽確認を実際に消防機関に通報さトを投稿する際，支援を受ける側のユーザは具体的な内容を投れた救助要請のみを対象とするため，効率的に真偽確認を行う

稿すること，支援をする側のユーザは不要な投稿や無関係な発ことが可能である．

言を控えることが必要であると指摘している．

これにより，情報トリアージの Twitter への適用性は示唆されている．
本研究では，この情報トリアージの観点を用いて災害時のTwitter の情報から重要度の高い情報（救助要請）を抽出する方

3. 2 災害時ツイートからの情報抽出
災害時の効率的な情報収集を企図して，Twitter で発信される膨大なツイートデータの中から災害に関するツイートを収集する手法が検討されている．北島ら [7] は，ツイートデータの法を検討する．

分類にニューラルネットワークを用いて，災害に関する情報を

3 先行研究含むツイートとそうでないツイートに分類することを試みてい3. 1 災害時のツイート利用の特徴に，ツイート中の感動詞と共起する語，および災害語と共起する．また湯沢ら [13] は，災害に関連する投稿の抽出を行うため
災害時に SNS を通じて発信される情報は，単なる意見や感る語の 2 つの共起関係を利用して手がかり集合を生成する手法

想の共有を超えて救助や救援の一助となっている．特に Twitterを提案している．対象データとした 2016 年に北海道で発災しを用いた情報発信は，鍵アカウントでなければフォロワー関係

た震度 6 弱の地震で実験を行い，有効性を確認している．

になくても閲覧できるという特性やそのユーザ数の多さから，

Twitter 上の情報を活用して災害時の情報取得を試みるシス

情報を広めたり共有したりする点において影響力が大きい．過テムとしては，DISAANA 8 や D-SUMM 9 などが挙げられる [8]．

去の災害時の Twitter の分析研究では，Adam らは日本の津波

DISAANA は東日本大震災の際に Twitter 上の情報を有効活用

を対象に災害時の Twitter でのコミュニケーションを分析してできなかったことを受けて作成された対災害用の SNS 情報分析

いる [1]．Bruno らは，フィリピン中部で発災した平成 25 年台

システムである．入力された災害に関する質問に対して質問中

風 30 号について，災害時の Twitter でどのようなコミュニケーの語句やその同義とみなせる表現で Twitter 情報を検索し，自ションが取られたかを分析している [11]．このように災害時の動で回答候補を抽出する．また D-SUMM は災害状況要約シス

Twitter におけるツイートを利用した分析は行われている．

テムであり，指定されたエリア及び時間の条件の下で，Twitter

Twitter では「#（ハッシュタグ）救助」を用いることにより，
6

上の情報から自動的に災害関連情報を抽出し，自動で要約を作

被災者の救助活動への一助となることが期待されている ．た成する．これら 2 つの災害情報システムは Twitter 情報をリアだし，その効果については必ずしも検証されているわけではな

ルタイムでの検索や分類を可能にしているが，取得された情報

い．NHK 政治マガジン 7 では，「#救助」ツイートが本当に救助自体の真偽判断は行っていない．

の役に立ったのかについての調査を行った．その結果，Twitter

システムによる自動化ではなく，利用者とのインタラクショの救助要請ツイートを閲覧して救助隊が出動した可能性はあるンを通じて問題を解決する手法についても研究が進められていものの，実際に救助に繋がったかの検証は困難であるという結る．例えば相田ら [2] は，東日本大震災の際に Twitter の全情報論に至った．その一方で，被災者が Twitter で救助要請ツイート

から救助要請情報を一覧表示するサイトを開発し，Web 上に本文に詳しい住所や人数などの具体的な情報を記載してツイー

公開し，救助活動支援を試みている．宇津ら [12] は開発中のトを行うことで安心感を得るという事例が確認された．このこ

Twitter を使用した災害時安否システムに改良を施している．救とから，今後 Twitter 上の救助要請を活用するために，行政が助要請ツイートは，要請者の救助が完了したり，自力で避難しTwitter での救助要請に対応できる人員体制を整えたり，それをたりして救助が不要になった場合，そのツイートを削除しない支援するシステムを用意したりすることが必要であると提言しと救助後にも拡散や通報が続いて混乱を招く可能性がある．そている．

こで災害時安否システムに安否情報の再登録機能を追加してい佐藤らは 2017 年 7 月九州北部豪雨災害を対象に，発災当時

る．先に救助要請ツイートを投稿していても，救助が不要になに投稿されていた「#救助」ツイートの現状を調査し，場所やり安否情報を再登録すると投稿していた救助要請ツイートが削人数などの具体的な状況を記述している救助要請ツイートが分除される機能である．

析対象とした 1,058 件のうち 7.6% しかないことを明らかにしている [9]．これにより，本当に救助を求めているツイートが埋没し，「#救助」による検索が困難であった状況が確認されている．また，「#救助」がついたツイートのうち，具体的な救助要請でないツイートが 9 割以上を占めており，その内容は「#救助」の存在や注意点の紹介をするニュース記事とそのリンクや，

3. 3 本研究の立ち位置
3. 1 節の調査研究が示すように，災害時における Twitter の利用は，その期待に反してまだ確立されていないのが現状である．

3. 2 節の先行研究では，ツイートデータから災害情報を効率的に取得する点に力点が置かれており，取得される情報の真偽確

6：http://www.itmedia.co.jp/news/articles/1808/30/news116.html

8：https://disaana.jp/rtime/search4pc.jsp

7：https://www.nhk.or.jp/politics/articles/feature/10863.html

9：https://disaana.jp/d-summ/

表 1 23 件のキーワードと各ツイート数

認や重要度については十分な考慮がなされていない．そこで本
研究では，信頼性を考慮しつつ重要度の高いツイート（救助要請ツイート）を抽出する方法について検討する．

4 研究方針本章では先行研究を踏まえ，信頼性を考慮しつつ重要度の高いツイートを特定する方法を検討する．
まず，本研究の対象データは，災害期間が長期で広い範囲で被害が発生した災害の Twitter のデータを用いる．これは，災害期間が長期であると災害発生からの時間経過によるデータ

キーワード

ツイート数

キーワード

ツイート数

雨

53392

洪水

1750

救助

2109

孤立

770

救援

1149

義援金

764

土砂災害

1118

災害支援

327

水害

1195

助けて

3566

家屋倒壊

9

浸水

1845

災害ボランティア

119

倉敷

1849

ハザードマップ210

台風 7 号

397

びしょ濡れ

621

氾濫

2783

予報

3970

避難

10289

682

募金

2677

の分析と分類を行うことが可能なためである．また，広い範囲

運転見合わせで被害が発生した場合，要救助者が広範囲に及ぶため錯綜した

拡散希望

10019

Twitter からの救助要請抽出に関して優位性の検証を立てやすいからである．複数の地域の救助要請を抽出可能であれば，今後の災害において被害が広範囲であっても抽出できる可能性が示
唆される．
次に，災害時の Twitter データを災害に関係のあるカテゴリ

豪雨による被害は，14 府県で死者 220 人，3 県で行方不明者 11人であり，平成最悪の豪雨災害と呼ばれている 11 ．本研究では災害期間が長期で，広い範囲で被害をもたらしたこの西日本豪雨災害の際のツイートデータを対象とする．

に分類する．Twitter データをカテゴリに分類することで，その災害に対してどのような情報が分布しているか把握すること

5. 1 ツイートデータの収集が可能である．情報が把握可能であれば，災害対策の検討，時1 章で述べたように災害時の Twitter は情報錯綜の懸念がある

間経過による優先すべきカテゴリの検討が示唆される．カテゴ

ため，緊急性の高いツイートを特定する前に，災害時の Twitter

リ分類には機械学習を用い，災害時ツイートの識別可能性も検上で頻出する情報を把握する必要がある．情報の把握を行うた

討する．識別可能性が示唆されれば，信頼性の高い救助要請ツめ，本稿では災害時のツイートデータに対して，災害に関連す

イートを特定する際に機械学習による予測を用いることが可能

る情報にカテゴリ分類を行う．

である．

西日本豪雨災害時のツイートデータを災害発生前後（2018

最後に，信頼性を考慮した救助要請ツイートの抽出手法を検年 6 月 25 日から 2018 年 7 月 25 日）の期間で，災害に関連す討する．情報トリアージの観点より，錯綜した情報の中から重るキーワードで取得した．災害期間のツイートは必ずしも災害

要度の高いツイートを抽出することは優位である．先行研究にに係るツイートだけではないため，期間内全てのツイートを収より明らかにされている信頼性の高い救助要請ツイートの条件

集することは，処理の観点からは現実的ではない．そこで，ツをもとに正解データを作成し，それを抽出する方法を検討する

イートの収集は豪雨災害に関係すると考えられる語を 23 件選択

ことで信頼性の高い救助要請ツイートの特定を検証する．先行し，それを用いたキーワード検索で行った．これにより，災害研究では人手による分析で信頼性の高い救助要請ツイートの条に関係のないツイートを省くことを試みた．使用したキーワー

件を明らかにしたが，本稿ではその条件の機械的な適用を試み，

ドと，それらのキーワード毎の取得ツイート数を表 1 に示す．

検証を行う．機械的に信頼性の高い救助要請ツイートを特定す

こうしたツイートの収集では，ハッシュタグを用いた収集がることで，今後の災害において救助要請ツイート特定における用いられることが多い (e.g., [5], [9], [15])．例えば，救助依頼に人的コストと時間的コストの削減が示唆される．

関わるツイートの収集では，「# 救助」や「# 救援要請」など，以上より本研究では，災害期間が長期で広範囲に被害が発生

ハッシュタグを用いることで，救助依頼に関係のないツイート

した災害データをカテゴリに分類し機械的な識別可能性を検討を減らすことができる．2018 年西日本豪雨災害でもこれらのし，先行研究により有効であると示唆された信頼性の高い救助

ハッシュタグが付与されたツイートが多数確認されている [15]．

要請ツイートを特定する条件を用い，機械的な抽出手法を検討

しかし，必ずしも全ての救助依頼ツイートに付与されているとし有効性を検証する．

は限らないため，ハッシュタグによる収集のみでは，抽出すべきツイートの取りこぼしが懸念される．そのため，今回はハッ5 発災時のツイートの特徴

シュタグを用いたツイート収集に限定しなかった．

西日本豪雨災害は，2018 年 6 月 28 日から 2018 年 7 月 8 日にかけて発災し西日本を中心に広い範囲で記録された豪雨災害

5. 2 実際に得られたデータ

である 10 ．主な被害地域は岡山県，愛媛県，広島県であり，降得られたツイートデータの総数は 101,610 件であった．災害

雨量が四国地方で 1,800 ミリ，東海地方で 1,200 ミリを超えた．

期間のツイートから災害に無関係なツイートの取得を防ぐた

10：http://www.bousai.go.jp/updates/h30typhoon7/index.html

11：https://www.yomiuri.co.jp/matome/20180706-OYT8T50006.html

カテゴリ

表 2 各カテゴリの定義
定義(1) 被害状況

地域の被害状況，被災地からの被害報告(2) 天候情報

注意報や警報などの要請している情報(3) 救助要請

被災者が救助を要請している情報

た [14]．分類を行うために教師データを各カテゴリで学習データ(4) 交通情報

運転取り止めなどの運行情報や通行止めなどの道路情報

7 割，テストデータ 3 割に分割し，ツイート本文に対し MeCab 12(5) 救援物資

救援物資の受付状況やボランティアに関する情報を用いて形態素解析を行うことで，名詞，動詞，形容詞を抽出(6) その他

上記のカテゴリに当てはまらない情報

Machine（以下，SVM と記す）と多分類が得意な Random Forest（以下，RF と記す）を使用した．本稿で使用する SVM と RF のパラメータの生成は，宮本のプログラミングコードを参考にしした．抽出された語を特徴量として Bag-of-Words 法によるベク
トル化を行った．SVM は，1 対多分類を行う one-versus-the-rest

めにキーワードでの取得を行ったが，得られた 101,610 件のツ法を用いた．どちらの機械学習手法も 5 分割交差検定を行い，イートデータの中にも災害に無関係なツイートが多数確認され

GridSearch によりベストパラメータを決定した．SVM のコスた．例えば，キーワード「雨」で収集した際に，アカウント名

トパラメータとガンマ値の候補を 0.01，0.1，1.0 とし，カーネが「時雨」であった場合，ツイート本文に「雨」が入っていな

ルの候補に linear と rbf を用いた．RF では決定木の数の候補をくても取得してしまうことがある．その場合に取得したツイー

10, 30, 50, 70, 90, 110, 130, 150 とし，各決定木に用いる説明変

トも，ツイート本文がカテゴリに一致していれば使用するもの

数の数の候補を auto, sqrt, log2, None とした．各種パラメータとする．よって，取得したツイートデータからも災害時に重要の事前検討の結果，SVM ではコストパラメータに 1.0，ガンマ性の高いツイートを探し出す必要があるため，その前処理とし値に 0.1，カーネルに rbf を使用し，RF では決定木の数に 110，て，収集したデータをカテゴリで分類することとした．

各決定木に用いる説明変数の数に sqrt を使用することとした．

GridSearch によるベストパラメータの結果，SVM ではコスト

6 災害時のツイートのカテゴリ分類

パラメータに 1.0，ガンマ値に 0.01，カーネルに linear を使用し6. 1 カテゴリの定義た．RF では決定木の数を 150，説明変数の数に sqrt を使用する

災害時に重要性の高いツイートのカテゴリとして，災害対策を目的とした 5 つのカテゴリを設定した．各カテゴリの定義を
表 2 に，各カテゴリに分類されるツイートの例を表 3 に各々示
す．5 つのカテゴリ設定の詳細は，(1) 被害がどこに分布しているのかを確認する，(2) 豪雨災害に関して災害要因の継続の程度を確認する，(3) 人命救助の必要の有無，どこにどのような状況で救助要請しているかを確認する，(4) 被災地と被災地以こととした．ベストパラメータによりテストデータを予測した
際の SVM の精度を表 4 に，RF の精度を表 5 に示す．precisionは適合率，recall は再現率，f1-score は適合率と再現率の調和平均である．交通情報に関して精度が 1 または 1 に限りなく近い状態であるのは，手動分類の際に「運転見合わせ」が記述されたツイートを多く収集した結果である．

6. 4 カテゴリの時間経過による変化

外の往復経路の状況を確認する，(5) 被災者への物的支援の必また，ツイートの時間的な特徴を確認するため，教師データ

要性を確認する，である．また，5 つのカテゴリに当てはまらから各カテゴリ 100 件を時系列でグラフに表示した．それを図ないツイートをその他とし，5 カテゴリ+その他の計 6 つで分

6. 3 に示す．グラフ作成に関して，プログラミング言語 Python

類を行った．5 つのカテゴリは災害対策を目的とし，被災者をのライブラリである matplotlib 13 を使用した．グラフによると，救助する側の人間が情報を得る手段として考案した．

災害期間（2018 年 6 月 28 日から 2018 年 7 月 8 日）は被害状

6. 2 カテゴリに分類

況，天候情報，救助要請，交通情報が目立つ．災害期間後に救収集したデータ全てを人手でカテゴリに分類することは数量的に困難であるため，機械学習を用いて分類を試みる．機械学
習を行うために人手で 1 カテゴリ 200 件ずつツイートを収集し，5 カテゴリ+その他で 1200 件を教師データとした．しかし，救助要請のツイートだけは，76 件のみしか取得できなかった．これは，救助要請ツイートが救助されたあとに投稿者によって削除された可能性と，人手分類による見落としの可能性が考えられる．この不足分を宋らが使用したデータ（122 件）[16] で補完し，Microsoft Excel の重複確認機能で重複確認処理を行って198 件の救助要請ツイートを取得した．そのため，合計で 1198
件のツイートデータを教師データとして用意した．

援物資のカテゴリが目立つ結果になった．これにより，災害期
間内と災害期間外では増加するツイートが異なることが明らかになった．災害期間内はリアルタイムで被災しているため，被害状況，天候情報，救助要請，交通情報が頻繁にツイートされる．災害期間外は豪雨が去り，被災地への支援のため救援物資のツイートが増加した．よって，災害期間内はツイート数の多さ，人命優先の観点から救助要請が重要度の高いツイートであり，災害期間外は被災地支援の観点から救援物資が重要度の高いツイートであることが示唆された．また，救助要請は 2018
年 7 月 7 日前後が比較的ツイート数が多かった．これは，取得したデータの時系列的な偏りもあるが，豪雨災害の被害において豪雨発生から長期的な被害を被ることにより，河川の氾濫，

6. 3 パラメータの設定
手動で分類した教師データを Support Vector Machine [4] とRandom Forest [3] で識別可能性の検証を行う．分類に適した
機械学習手法の検証ために 2 値分類が得意な Support Vector

地盤の緩みによる土砂災害，継続的な降雨による家屋への浸水が考えられ，災害期間の後半に救助要請が増加したことが示唆
12：http://taku910.github.io/mecab/
13：https://matplotlib.org/

表3

各カテゴリに分類されるツイートの例 (※住所部分は匿名処理化を行った）
ツイート

カテゴリ

【拡散希望】 テレビでは九州や広島ばかり報道がされていますが岡山県倉敷市真備町は川の氾濫により甚大な被害をうけています。現在も屋根の上に取り残されている方が多数います。停電しており雨も降り続けて1います。一刻も早く救助が必要です。皆様真備町の方々へのご支援をお願いします。
大雨警戒福岡県では昼前にかけて局地的に雷を伴って猛烈な雨が降り、夕方にかけて大雨のおそれがあります。土砂災害、河川の増水、氾濫に厳重警戒し、竜巻などの突風に注意してください。
倉敷市真備町●● xxxx-xx 男 80 歳、女 80 歳救助お願いします。
【山陽新幹線 (岡山ー博多) 終日 運転見合わせ】山陽新幹線は、大雨の影響で、岡山ー博多の上下線で終日運
転を見合わせます。新大阪ー岡山で本数が非常に少なくなっています。

2
3
4

沢山の救援物資が集まっております！持ち寄って下さった皆さん、有難うございます！簡易トイレが不足しているようです。引き続き 松山 W studio RED で救援物資の受け入れをしておりますので、ご協力お願い致5します！松山 W studio REDn 愛媛県松山市●●町 4 ●●● xxx-x『雨宿りにコーヒーを』がうまれるきっかけになった鉄工所をリノベーションしたカフェへ。雨の日に訪れて傘を畳んで入るのなんだか嬉しかった。

6











          
図 1 災害に関するツイートの時系列情報される．本稿では，重要度の高いツイートを救助要請ツイート

先行研究で示唆された信頼性の高い救助要請ツイートを特定として扱う．

する条件を用いて正解データを作成する．先行研究は宋らの研究を用いる [16]．宋らは NHK が取材に用いたデータを分析し，7 信頼性の高い救助要請ツイートの条件
本章では，信頼性の高い救助要請ツイートの特定のために，(A) 住所が番地まで明記されている，もしくは (B) 町名までの住所に加え，団地名，施設名，建物名，要請対象のいずれかが

1198 件の検証用データ

FN

正規表現で抽出TN
TP 135 件
FP
図 2 住所判定法の図

表 4 SVM の評価
12

3

応し，適応した 44 件のうち 31 件が信頼性の高い救助要請ツ

4

5

6

precision 0.866 0.700 0.850 0.983 0.933 0.816
recall

0.722 0.954 0.894 1.000 0.918 0.731

f1-score

0.787 0.807 0.871 0.991 0.925 0.771

イートであり，この条件を用いることで信頼性の高い救助要請
ツイートを高い確率で見つけ出せることを明らかにしている．
宋らはこの検証を人手で行っているため，膨大な数のツイートから抽出する場合，人的コストと時間的コストがかかる．そこ

表 5 RF の評価
1

2

3

で本稿では宋らの結果を踏まえ，この条件に当てはまる信頼性

4

5

6

precision 0.800 0.916 0.900 1.000 0.966 0.783
recall
f1-score

0.827 0.948 0.830 1.000 0.892 0.870
0.813 0.932 0.864 1.000 0.928 0.824の高い救助要請ツイートの機械的な抽出を試みる．
ツイートの機械的な抽出を行うにあたり，198 件の救助要請
ツイートからこの (A) と (B) の条件に当てはまるツイートを人手で判別する．その結果，条件に該当するツイートが 135 件

表 6 住所判定法による再現率
SVMあった．この 135 件のツイートを本稿で抽出したい正解データ

予測救助要請カテゴリ数TP

TN FP recall

126

108

18

27

0.800

とする．
正規表現を用いてこれらを機械的に抽出する手法（以下，住所判定法と記す）を教師データに適用する．

明記されていることが信頼性の高い救助要請ツイートの条件であることを明らかにしている．信頼性の高い救助要請ツイート

8 住所判定法の条件の分析にあたり，NHK は住所が明確に記載されていたツイートと，要請の投稿者自身が後日「救助された」と無事を

8. 1 住所判定法ルールの設定

報告していたツイートの取材を行っている．宋らはこの NHK

住所判定法のルールとして，本稿では「市，区，町，村」のの取材結果に基づき，ツイート内の詳細な住所情報と要請対象

キーワードのいずれかが含まれている救助要請ツイートを正規に着目して (A) と (B) の条件を検証している．検証は西日本豪表現により抽出した．これは，対象データがツイートであるた

雨災害時のツイートにおける岡山県真備町以外のツイートに適め，●●県●●市●●町などの型にはまった住所の記載が成さ表 7 機械学習+住所判定法における TP の例
ツイート

SVM 住所判定法

倉敷市真備町●● xxxxxx で助けを求めてる方がいらっしゃいます！救助。拡散をお願いします。

可能3

表 8 機械学習+住所判定法における TN の例
ツイート

SVM 住所判定法【拡散】まだまだ救援物資集めております明日昼、愛媛松山市から出発致します。一人一人何か出来ることを小さいことでもするそれが大きな力になる物資関係は松山市内なら取りに向かいますので DM 下さい
例水、缶詰、保存食品、オムツ 、整理用品、ティッシュ、タオル、懐中電灯等

5可能

表 9 機械学習+住所判定法における FP の例ツイート

SVM 住所判定法#救助要請 #●●●ダム #孤立 #満水 ●●●ダムすぐ下 原畑 2 家孤立 大人 5 名 避難できず 満水にて至急救助希望

3

不可能

れていない可能性がありこのような取得手法を試みた．
「都道府と判断されたツイートの数である．これに対して住所判定法を県」は該当する面積が広く，詳細な住所判定が困難であるため適用した結果，TP が 108 件，TN が 18 件，FP が 27 件であり，ルールから除外した．また，被災地域の地名（例：真備，安芸

正解データに対する再現率は 80.0%であった（表 6）．TP の例

群）での抽出は行わなかった．これは，被災地域すべての地名

を表 7，TN の例を表 8，FP の例を表 9 にそれぞれ示す．このを設定する必要があり，設定から漏れた地名は取りこぼされる

結果より，あらかじめ SVM で救助要請を抽出したあとに住所可能性があることと，ルールの汎用性を考慮した結果である．
宋らの条件において，団地名，施設名，建物名，要請対象が判定法を用いることで，災害時の Twitter から救助要請を高い精度で抽出可能なことが示唆された．

あるが，本稿では住所から信頼性の高い救助要請ツイートを抽出することに重きを置いた．

8. 2 住所判定法の適用

9 考

察

本手法により，災害時の Twitter の分類可能性と救助要請ツ

教師データに住所判定法を適用してその精度を検証した．そイートの抽出可能性が示唆された．機械学習によるカテゴリ分の結果 TP(True Positive) が 128 件，FP(False Positive) が 7 件，

類において SVM と RF の両方で高い精度の分類が可能である．

TN(True Negative) が 354 件であり，正解データに対する再現率

これは，人手で教師データを作成した事により，同じカテゴリ

は 94.8%であった．TP とは救助要請であり住所判定法で抽出での特徴に偏りがある可能性がある．

きたものである．FP とは救助要請であり住所判定法で抽出でき

SVM と住所判定法による TP のツイート（108 件）は，正解

なかったものである．TN とは救助要請ではなく住所判定法でデータ（135 件）の 80.0%のツイートであった．取得可能であっ抽出できたものである．行った住所判定法を図 6. 4 に示す．正

た理由として，再現率の高い SVM を使用したこと，住所判定

規表現を用いることにより，正解データ（135 件）のうち 128

法で抽出可能な言葉が記述されていたことが考えられる．人手件のツイートを取得することができた．この結果から，住所判で用意した正解データのうち，SVM と住所判定法の 2 つの機定法を用いることで網羅的に信頼性が高い救助要請ツイートを械的な処理で抽出可能なツイートが 108 件で 80%で抽出でき収集できることが確認された．正解データのうち信頼性が高い

たことは，本稿の手法を用いることで機械的に信頼性の高い救救助要請として抽出できなかった 7 件では，「市，区，町，村」

助要請ツイートを抽出可能であることを示唆している．また，の表記が省略されており正規表現での抽出が失敗していた．まTN のツイート，FP のツイートに関して述べる．TN のツイー

た，正解データに対する適合率は 26.6%であった．この結果かト（18 件）は SVM で救助要請と判断されたが，住所判定法でら，事前に救助要請ツイートを絞り込む必要性が示唆された．

は抽出不可能であったツイートである．住所判定法で抽出不可

そこで，機械学習を用いて救助要請カテゴリに属するツイート

能である理由は，「市，区，町，村」の記述が省かれたツイート

のみをあらかじめ抽出し，それらに住所判定法を適用することであると考えられる．これを住所判定法で抽出を行うには，「市，でその改善を測る．

区，町，村」以外に対象とする災害の被災地域の地名を加える必要がある．住所判定法では取得したいキーワードが含まれた

8. 3 機械学習＋住所判定法

ツイートの抽出を行うので，対象災害に応じた柔軟なキーワー

SVM と RF を比較したところ，適合率と f1-score では RF がドの設定で解決を試みたい．FP のツイート（27 件）は SVM で優位であったが，再現率において SVM が優位だった．本稿で救助要請と判断されず，住所判定法で抽出可能であったツイー

は，救助要請の取得漏れを防ぐ観点から，再現率が優位である

トである．住所判定法で抽出可能なキーワードは含まれている

SVM を採用し，得られた結果のうち救助要請カテゴリである

が，SVM では救助要請と判断されなかった．これは，SVM のと判断されたツイート集合に対して住所判定法を適用すること

学習データの数量が少ないことが原因であると考えられる．今とした．まず，1198 件の検証用データから SVM により救助要後，教師データを増やして学習と予測を行うことで SVM の予請カテゴリを抽出したところ，126 件のツイートが抽出された．

測精度を向上させる必要がある．

126 件のツイートは正解が救助要請であり，SVM で救助要請

10 今後の展望
今後の展望として，(1) SVM と住所判定法の改善，(2) 災害時におけるツイートの時間経過に伴う優先度の変化を考慮した
救助要請ツイートの抽出を行う．(1) に関して，9 章で述べた解決手法を用いて信頼性の高い救助要請ツイートの抽出数を増加させる．(2) に関して，収集した全てのデータに機械学習で予測カテゴリを付与する必要がある．予測カテゴリを付与した時系列グラフを作成することで，災害発生からどのようなカテゴ
リのツイートが時間経過に伴いどのように変化していくかを確認することができる．グラフから救助要請ツイートが増加する
タイミングを把握することで，今後の災害において Twitter で救助要請が増加する時間帯をある程度予測することが可能であると考えられる．また，本稿では豪雨災害について信頼性の高
い救助要請ツイートの抽出を行ったが，地震などの別の災害時のツイートデータにこの手法を適用する必要がある．

11 お わ り に本研究では，住所判定法に基づき信頼性が高い救助要請ツイートを自動的に抽出する手法について検討した．西日本豪雨
災害のツイートデータから SVM と RF を学習させたところ，

SVM が再現率において優位だった．そこで住所判定法を用いて SVM の予測データと正解データから再現率を検証した．今後の展望として，災害時におけるツイートの時間経過に伴う優先度の変化を考慮した救助要請ツイートの抽出を行う．

謝辞

本稿は科学技術研究補助金基盤研究（C 特設）課題番号

18KT0100 の支援を受けて実施したものである．記して謝意を
表す．

文

献

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