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概要

東北大学 大学院情報科学研究科 乾・岡崎研究室の,東日本大震災ビッグデータワークショップに関連した取り組みを紹介するページです.

10/28に開催の報告会でのスライド資料です.

取り組み一覧

Twitterデータのトレンド分析

ツイート上の統計情報(ツイート数やバーストなど)が,東日本大震災に関連する事象・事態をどのように反映しているのか,実験・調査しています.バースト性を持つ名詞句の一覧や名詞句の統計量を時系列で可視化したシステムを公開しています.

trend-noun1.png

デモの公開は終了いたしました

Twitterデータからの命題抽出

賛成や反対など意見の分かれる議論(例えば「プロ野球セリーグの3/25の開幕に賛成/反対」)や,真偽の判断そのものが争われる主張(例えば「被爆予防にイソジンを飲むと良い」)を命題と呼び,東日本大震災ビッグデータワークショップで公開されているツイートデータから命題を抽出し,東日本大震災においてどのような論争が発生・拡散したのかを調査します.ツイートデータから抽出された命題の例を公開しています.

prop_extraction.png

デモの公開は終了いたしました

Twitterデータからの要望抽出

地域ごとに必要とされている物資を自動的に抽出します.例えば,病院で発電用の重油が必要とされている,といった情報が得られます.

demand_extraction.png

デモの公開は終了いたしました

命題の一生

震災時には「放射線対策にイソジンが良い」などの命題(デマ)が大量に拡散しました。それとともにデマを否定したり、疑問に思ったりする声もあがってきました。これら命題が発生してから衰退するまでの一生を調査するために、反論パターンを用いて自動的に可視化しました。

cosmo.png

デモの公開は終了いたしました

要望の発生と解決

要望抽出によって見つかった要望が,いつ発生し,いつ解決されたかを可視化します.今回の震災では,解決済みの要望の情報拡散が止まらず,問い合わせが殺到するなどの問題がありました.本技術により,要望の拡散状況が分析できるだけでなく,要望の解決をいち早く把握することができます.

demand-life.png

デモの公開は終了いたしました

NHK放送音声とツイートの対応付け

日本放送協会から提供されている「NHK総合テレビ 大震災発災直後から24時間の放送音声書き起こし」データに含まれる各発話が,ツイッター上でどのように拡散しているのかを調査しています.NHK総合テレビの放送内容とツイートの対応付けを行ったデータを提供しています.

nhk.png

災害対応質問応答システム&言論マップ(情報通信研究機構と連携)

ネット情報の真偽を検証するための裏付け情報を提供する「言論マップシステム」を発展させ、情報通信研究機構の質問応答システム「一休」と連動して動作する災害対応版システムを開発します.

stmap_isodine_20121013.png

デモの公開は終了いたしました

ツイート間関係の可視化

ツイート間の反論関係を可視化しています.

twitter-struct.png

デモの公開は終了いたしました

ツイートと地図の対応付け

被災地の地名を含むツイートを地図上に表示することで,現地から発信された情報を見つけやすくします.

location.png

デモの公開は終了いたしました

Twitterデータのクリーニングプロジェクト

株式会社Twitter Japanから公開されているデータを整形して,扱いやすくするためのスクリプトなど

全文検索エンジンの構築

全ツイートに対する高速な全文検索を実現します.ツイート内に含まれる文字列だけでなく,ツイートされた日時を範囲指定した検索も行えます.

search-tagajo.png

デモの公開は終了いたしました

謝辞


Last-modified: 2017-01-12 (Thu) 00:19:09 (6d)
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