【動画】検索データが語る大災害
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 東日本大震災で注目されたツイッターなどのSNS情報。災害時には大きく注目されるだけに、誤情報のリスクを減らす研究がここ最近、加速している。

 東日本大震災の発生から4時間足らずで立ち上がったサイト「sinsai.info」は、有志がSNSの情報を集め、「いま」「どこで」「何が求められているか」が一目でわかる地図を作った。救助の要請や安否情報など約180万件の情報を集め、その後の救援活動につなげた。これは、地図上で被害状況を共有する「クライシスマッピング」という手法だ。海外では、2010年のハイチ地震や15年のネパール地震などでも活用された。

 ただ、SNSは情報の真偽の判断が難しいケースがある。東日本大震災でも、コスモ石油千葉製油所(千葉県市原市)の火災について「有害物質を含んだ雨が降る」とする出所不明のチェーンメールなどがネット上で出回り、コスモ石油は「そのような事実はありません」と否定のコメントを出すなど対応に追われた。

 こうした情報の真偽にまつわる事態をなんとかしようと、総務省所管の情報通信研究機構(NICT、東京都小金井市)は昨年4月、SNSの中で矛盾する情報を同時に提供するシステム「DISAANA」を開発した。たとえば、「酸性雨になる」という情報と「酸性雨になるというのはデマ」という情報を合わせて示すことで、情報の信頼度を判断する材料にするという。

 国が府省庁の枠を超えて取り組む研究開発の一環として、NICTは16年度にツイッター上の情報を即時に要約するシステム「D―SUMM」を公開予定だ。たとえば、大規模災害時に「救助」と検索しても膨大な量の情報を精査しなければならない。だが、新たなシステムでは「○○県△△市」とエリアを指定すれば、市町村下のエリアについて被害報告の投稿を多い順に表示したり、「負傷」「行方不明」など被害の種類ごとに自動で要約したりすることができるという。

 NICT情報配信基盤研究室の大竹清敬室長は「災害時には、いかに短時間で状況を把握できるかがカギ」と話す。

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 朝日新聞デジタルでは、ヤフーの検索データを元に災害時、人々が求めていた情報に着目し、動くインフォグラフを使って可視化を試みました。次の大災害時に役立てる情報をまとめています。(http://www.asahi.com/shinsai_fukkou/5nen/data/)(鈴木康朗、篠健一郎