理論および計算科学ジャーナル
オープンアクセス

概要

ソーシャルセンシングとビッグデータ分析：災害管理から公衆衛生まで

李振龍

突発的な災害は、準備や対応が難しいことが多く、世界中で災害管理が困難な課題となっています。リモートセンシングや現地調査などの従来のデータ収集方法では、災害発生時や災害発生直後にタイムリーな情報を提供できないことがよくあります。ソーシャルセンシングにより、すべての市民が大規模なセンサーネットワークに参加できるようになります。このネットワークは低コストで、より包括的で、常に状況認識情報をブロードキャストします。しかし、ソーシャルセンシングで収集されたデータ（ツイートなど）は、多くの場合、大量で、異質で、ノイズが多く、いくつかの側面から信頼できません。これらの問題が相まって、極度の苦境下での災害管理の意思決定にソーシャルセンシングを最大限に活用するための大きな課題を表しています。この講演では、ソーシャルセンシングとビッグデータ分析を活用して災害管理を支援する最近の取り組みについて報告します。実際のアプリケーション例を使用して、この講演では、ビッグソーシャルセンシングデータを災害管理に使用する際の主な課題を特定し、当社のソリューションを紹介します。最後に、COVID-19パンデミック中の人口移動を追跡するためにソーシャルメディアデータを使用する研究例について説明し、ソーシャルセンシングとビッグデータ分析を公衆衛生研究でどのように使用できるかを示します。