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ソーシャルメディア活用の有効なタイミング 災害後の各場面でソーシャルメディアが活用できる 災害の規模や種類により 使えるポイントが異なる フェーズ 減災期 安全確保期 緊急期 救命期 生活確保 仮復旧期 復旧 復興準備期 復興期 時間軸 -0h -1h -10h -100h(4 日 ) -1000h

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(1)

災害時におけるソーシャルメディア活用

経済産業省CIO補佐官

平本健二

(2)

ソーシャルメディア活用の有効なタイミング

 災害後の各場面でソーシャルメディアが活用できる。

 災害の規模や種類により、使えるポイントが異なる。

フェーズ 減災期 安全確保期 緊急期 救命期 生活確保・仮復旧期 復旧・復興準備期 復興期 時間軸 -0h -1h -10h -100h(4 日) -1000h(42 日) -10000h(417 日) 10000h- 日付 2011-3-11 2011-3-11 2011-3-15 2011-4-21 2012-5-1 状況 混乱 歯抜けの様々な情報 混乱 歯抜けの様々な情報 混乱 官 民 か ら 整 理 さ れ た 情報が出始める 収束への移行中 官民から整理された情 報が出始める 収束 一般行政情報の利用 収束 一般行政情報の利用 情報収集 被害情報 気象情報 ヘリカメラ 衛星写真 詳細被害情報 気象情報 交通情報 避難所情報 気象情報 緊急物資情報 感染症等情報 支援制度情報 罹災証明基礎情報 仮設住宅情報 生活物資情報 ニーズ 次に向けた知見 ニーズ 次に向けた知見 情報分析 震度予測 被害推定 詳細被害推定 詳細被害推定 ニーズ分析 情報分析ガイド ニーズ分析 ニーズ分析 情報分析訓練 情報提供 緊急地震速報 公共情報コモンズ 公共情報コモンズ パーソンファインダ Sinsai.info 公共情報コモンズ パーソンファインダ Sinsai.info 通行実績マップ サイトミラーリング 官邸 Twitter パーソンファインダ 通行実績マップ Sinsai.info サイトミラーリング IT 支援情報提供 復旧復興 DB 着手 電力データの公開 Twitter 認証 SocialMedia 指針 e-Gov 災害サイト 助けあいジャパン 再利用可能データ公開 各種報告書 復旧復興 DB 節電.go.jp WishList 各種報告書 復旧復興 DB 復興進捗管理 DB 震災アーカイブス 統合支援 被害予測地図 訓練、啓発 防災総合システム 防災ネットワーク 防災総合システム 防災ネットワーク 防災総合システム 現場支援 義援金支援サイト ボランティア情報 一般行政システム ボランティア情報 緑は民間の取り組み、青は経済産業省の取り組み 情報提供 情報提供 情報提供 赤下線は、ソーシャルメディア関連

(3)

オープンガバメントの中での災害対応

 オープンガバメントとは

 「透明性」「参加」「協働」を柱とした、新しい行政モデルの仕組み(「お上」思想からの脱却)

 オープンデータ、オープンプロセス、対話型掲示板、sns活用等により、市民とともに政策を考え

実行していく。マーケティング視点の行政である。

 このノウハウを、災害対応に応用。

 99%の時間は日常利用し、1%のいざというときに、災害モードに。

発信 収集 分析 発信 本庁舎 学校等 発信情報 への反応 市民の声 父母や関係者 への発信 市民への発信

(4)

災害モードでの運用

 災害用システムは予算の獲得が難しく、普段使っていないと緊急時に機能しない。

 そのため、防災部門単独ではなく、日常のシステムとどのように一体的に企画するかが重要。

 普段、情報分析をしている人達を災害要員に指定し、訓練を行うとともに、災害時に防災

チームに召集。

発信 収集 分析 発信 報告 本庁舎(災害対策本部) 学校等 発信情報 への反応 市民の声 父母や関係者 への発信 市民への発信 状況報告 情報提供 認証アカウント 反応分析 危険度分析 ニーズ分析 デマ防止 情報提供 ・日常、住民サービスの案内を しているアカウントから、災 害情報を発信 ・発信しているアカウントが本 物かどうか認証が必要 ・バックアップの報告手段として活用 ・NPOなどにも情報提供可能 ・日常、住民サービスの案内を しているアカウントから、災 害情報を発信 ・終夜預かりなどの情報提供 で、親の一斉帰宅を抑制 ・行政の発信情報に対する、反応 をモニタ(誘導の効果等) ・現地の声を直接収集 ・防災アカウントからの発信は、防災関係者向け。国の発 信を県の関係者が受けて、必要なものを再送する。 防災システム (国、自治体等) 民間サービス (会員意見、交通等) NPO等からの情報 (クライシスマッピング等) 現場の状況 基本情報

(5)

情報発信:日常的なソーシャルメディアの活用

 普段から使っているソーシャルメディアをうまく活用することが重要。

 2014年2月の大雪時には、佐久市長がTwitterで市民に情報提供を呼びかけを実施。

[催事]今週末の22日に市民セン ターで絵画展があります。ぜひい らっしゃってください 13:44 [募集]第2小学校の放課後見守り ボランティアを募集中です。 16:32 地震が発生しました。震度は6です。 高台に避難してください。 10:54 RT:@内閣防災 津波警報が発令さ れました。すぐに避難してください。 10:58 山上公民館、第三小学校を避難所 として開設しました。 11:10 ダンスクラブが地区大会で優勝しま した。県大会に進出です。 09:43 今週末は運動会です。天気も良い 予報です。楽しみですね。 14:33 地震が発生しました。震度は6です。 建物に大きな被害はありません。 10:54 第一小学校は津波の心配はありま せん。 11:09 帰宅は親による送迎となります。迎 えに来られない場合には、宿泊の 準備をしていますので、ご安心くだ さい。 14:21 市のソーシャルメディア例 学校のソーシャルメディア例 発災 津波警報が発令されました。すぐに 避難してください。 10:58 内閣防災 自分の地域に関連する 情報をうまく活用 災害後に特別の設定をしなくても、関心分野の最新情報が入手可能

(6)

情報発信:反応分析と対応

 ソーシャルメディアでは、発信した情報に対するリアルタイムな反応を見ることがで

きる。

 反応を見ながら情報発信することで、的確に情報提供を行うことができる。

○○市です。駅前は非常に混雑し ていて大変危険ですので、駅周辺 には近づかないでください 同意RTこんなこと言ってるけどきっと大丈夫だよ。 RT○○市です。駅前は非常に混雑していて大変危険 ですので、駅周辺には近づかないでください ○○市です。駅前は混雑で大変危 険です。以下の写真をご覧ください。 こんなこと言ってるけどきっと大丈夫だよ。RT○○市 です。駅前は非常に混雑していて大変危険ですので、 駅周辺には近づかないでください 本当に危なそうだ。近づかないようにしよう。RT○○ 市です。駅前は非常に混雑していて大変危険ですの で、駅周辺には近づかないでください 13:24 13:32 13:26 13:29 13:34 市からの情報発信 ネット上の反応

(7)

収集した意見の分析(2011/3/14‐ )

 背景

 正規の情報ルートやメディアからの情報が少なく、現場の状況把握が困難。  震災前からオープンガバメントの一環として、テキスト分析ツールを導入し、国民の意見分析を実施。

 概要

 震災直後にTwitterの発言を、「電池」「支援,必要」等のキーワードで収集し、現地の声を分析。不足物品 の傾向分析等を作成。  ノウハウをまとめて、情報分析ガイドを作成。  政府の信頼性に関する国民意見の分析を行い、テキスト分析手法を検討。  風評被害対策に向けて、テキスト分析手法を検証。

 結果

 災害分析にテキスト分析をリアルタイムで適応する試行を実施。災害対策ツールとしての有効性を確認で きた。  このノウハウを活用し、大都市災害対策方法の開発につなげている。  テキスト分析では、辞書が分析の効率性と精度に大きく影響することから、語彙の重要性が確認された。

 示唆

 平時から使っているツールを災害に適用することで、大きな効果を上げることができる。  分析にはノウハウが必要であり、平時から使いこなしていることが重要。  語彙も平時から整備しておくことが必要。

(8)

収集した意見の分析:テキスト解析の実施(3/14‐ )

 Twitter上の様々な情報を自動収集・分析し、国民の意見を把握

 経済産業省で、災害前から検証していた国民の意見分析システムを災害時に活用

「電池」を含むTweetを、 1500件抽出したものを分析 一般品の 要望と一体化 主な意見 ・電池の不足 ・利用の工夫 ・携帯電話の充電 Googleリアルタイム分析による「電池」検索数の推移 3/12 3/13 3/14 3/15 3/16 1639-1702 3/18 1421-1441 3/19 1328-1404 3/20 1252-1331 3/22 1515-1600 3/23 1959-2050 3/26 2238-2348 3/12 3/13 3/14 3/15 3/16 1639-1702 3/18 1421-1441 3/19 1328-1404 3/20 1252-1331 3/22 1515-1600 3/23 1959-2050 3/26 2238-2348 1 電力 電力 電力 電力 物資 物資 物資 電力 物資 電力 電力 2 情報 情報 食料 物資 ガソリン 電池 ガソリン 物資 ボランティア ガソリン 水 3 食料 食料 情報 ガソリン 食料 ティッシュペーパーボランティア ガソリン 水 物資 ガソリン 4 物資 ガソリン 物資 食料 情報 飲料水用容器 電力 ボランティア 土のう袋 水 物資 5 テレビ 紙おむつ ガソリン 水 燃料 懐中電灯 エネルギー 情報 電力 テレビ 運動 6 ニュース 赤ちゃん用 テレビ 情報 避難所 トイレットペーパー 情報 テレビ ガソリン 食料 自動車 7 照明 物資 場所 燃料 石油製品 軽油 医師 避難所 野菜 自転車 紙 8 機器 テレビ 地図 紙オムツ 水 ブルーシート ヘリ 食料 テレビ 牛乳 食料 9 避難所 水 水 ビニール テレビ 保存食 内科 店 食料 自動車 燃料 10 水 ニュース 紙おむつ フリース 自動車 ガソリン用携行缶 水 燃料 情報 トイレットペーパー 報告 11 血液 避難所 燃料 生地 店 電力 献血 運動 運動不足 ボランティア 野菜 12 電源不足 店 運動 店 電力 水 おにぎり 水 燃料 電化 インク 13 病院 血液 通信 医療 トイレットペーパー ガソリン 看護師 自動車 車 燃料 情報 14 救援 コンビニ 店 紙オムツ不足 暖房 テレビ 運動不足 おにぎり トイレットペーパー 住宅 本 15 店 運動 交通 テレビ 栄養不足 紙おむつ 車 募金 医師 店 ボランティア 16 運動 燃料 自動車 電池 糖尿病 食事 無洗米 牛乳 運動 運動不足 魚 17 ガソリン 医療 コンビニ ニュース 血液 かゆ 衣類 紙おむつ 食事 部品 ニュース 18 場所 照明 救援 交通 粉ミルク 乳幼児用 紙オムツ 自転車 果物 電車 道路 19 懐中電灯 自動車 血液 避難所 毛布 入院患者 下着 ニュース 店 情報 キャップ不足 20 携帯 場所 赤ちゃん用 医薬品不足 運動 無洗米 避難所 医薬品不足 水分 ニュース 避難所 不足品の自動分析 国民意見の自動分析 情報に関する要望は、生活必需品と並んで 常に上位に出現 (緑の項目)

(9)

収集した意見の分析: リアルタイム検索の活用(4/29‐ )

 3月18日が「政府」「信頼できない」を含む発言の最大ピークであり、そのピーク時

の発言を分析。

海外動向、メディアの影響により、政府の 信頼性が低下

(10)

収集した意見の分析:詳細意見の分析(4/29‐ )

 5/3‐8のTweetで、「福島」「野菜」「食べない」の3単語を

含む発言で抽出し、分析。

横浜市の給食が今月から福島や茨城の野菜を使 うそうです。なんで子供達に安全が確立されてい ないものを食べさせるのか疑問。 関西テレビの番組で、福島復興支援のためには安全な福島産の野 菜を食べよーー、と、出演者が福島産生野菜をばりばり食べてたの ですが、寒気がしました。 今も放射能は漏れ続けて放射能の雨が大地に落ちてるのに、どう考 えても安全とはいいきれないだろ。 報道機関は大スポンサー東電様の味方なんですね。 「畑の野菜をくれて、翌日食べたかどうか子供に確認する」背筋が寒くな りました。地域の一体感が一抜け許さない雰囲気に。 実際に2000ベクレルの野菜を食べ続 けても害がないのか、あるのかなんて 関係ない。『安全かもしれない』ものより 『安全』なものを選ぶのはごく自然な心 理。 福島、関東圏の農家は緩い基準値に のって出荷するより、被害者として原発 への声を大にするべき。 その方が格段にイメージアップ。 モスバーガーやゼンショーで福島産の野菜を使うとか。 絶対、食べない。国より厳しい基準値とはいうがはっきり示してい ないしね。汚染度の低い野菜を選ぶのは当然。そもそも福島産の 食材は全て東電が買い取って廃棄すべき代物。 この国が狂っているのは風評被害と偽って放射能に汚染された野菜や魚介類を国民に食 べさせようとしている事だ。官も民も狂っている。・・・自治体も国も放射線量の詳細を公表 しない、本当に国民無視の北朝鮮のような国になっている 地産地消は分かりました(納得はしてません) では、せめて弁当持参か給食か選択できるよ うにしたらどうですか。 市長や教育委員会の考えが全く変わらないの と同様に、福島県産の野菜・牛乳などを子供 に食べさせたくないと考える親の考えも変わら ないと思います。

(11)

大都市災害対策(2012/9‐ )

 背景

 東日本大震災当日、都心でも交通機関がマヒし大きな混乱が発生。  関東で大規模震災が起こった時には、より大きな混乱が予想される。  震災直後の取り組みによりテキスト分析のノウハウの蓄積があったが、それを更に発展する機会として、 当時のデータで解析できるgoogleワークショップが開催された。

 概要

 2012年9月に、震災当日の渋谷駅の状況を過去のtweetデータと人口密度データを中心に分析を行い、大 都市災害に対する情報分析方法の検証を行った。  2013年2月に実地訓練を実施。大雪において分析方法を実際に活用し、有効性を確認。  2013年夏-秋に、京都の洪水、大島の台風被害等、様々な状況に合わせて検証し、テキスト分析が有効 な災害状況の検証を行った。

 結果

 情報分析手法として蓄積したノウハウを、ガイドとして整備

 示唆

 防災部門のみでの情報分析ツールの導入は、費用面、運用ノウハウ面から難しい。  情報分析ツールは、日常的なマーケティングツールとして重要なことから、デュアルユースな導入方法を 考えなければいけない。  情報分析は、注目ワードの設定等のノウハウが重要であり、訓練等でその経験を積んでおく必要がある。  通常の災害情報に対する補足情報と考えることが重要。

(12)

大都市災害対策:渋谷エリアでの机上分析

 渋谷エリアの250mメッシュでの人口密度データとTweetを併せて分析。

①人口密度データを可視化することで概況を把握

②時間変動など、詳細傾向の把握

③現場の声全体を分析することで全体像を把握

④危険箇所等、特定状況を深堀

⑤個別の声を確認

状況が浮かび上がってくる

(13)

大都市災害対策:情報分析結果の活用イメージ

4万人以上 3万人以上 2万人以上 1万人以上 0.5万人以上 0.5万人未満 前の1時間と比較して 混雑度が20% 以上増加した地域 火災 通行止 避難所 山手線 埼京線 銀座線 半蔵門線 副都心線 東横線 田園都市線 井の頭線 バス 運休 運休 ▲運転再開(22:50) 運転再開 運転再開 ▲運転再開(22:30) ▲運転再開(22:30) ▲運転再開(22:10) 一部運行 危険関連発言 渋谷駅前は大 変混雑してお ります 渋谷駅前は大 変混雑してお ります 渋谷駅前は大 変混雑してお ります 渋谷駅前は大 変混雑してお ります 迂回をお願い します 避難所はこち らです。 迂回をお願い します

(14)

大都市災害対策:机上訓練を元にした実地訓練

 混雑度とTweet等の分析手法を大雪の日に実証。

 浜松町の会議室に設置した仮説オペレーションセンターで都内の状況をモニターし、赤羽駅の混乱状況を把握。

雪の状況

混雑度 (250m mesh)

意見全体の分析

詳細メッセージ分析

急患発生.

遠隔地から、災害現場の把握が可能なことを実証

携帯電

雨センサ

Tweets

(2013‐2‐5)

赤羽駅

会議室→緊急対応センタ(EOC)

(浜松町)

14

(15)

ソーシャルメディア活用のノウハウ整理

 情報分析を繰り返すことで、大量データの情報分析の注意点を明確化。

 大量メッセージ発生時の処理方法

 再送メッセージの処理が必要

 再送メッセージの遅延特性への配慮

 分析用辞書作成のポイント

 他の災害等での検証により得た追加の知見  混乱した災害や避難所分析等、収集対象の現地の情報量の規模が大きいものに有効。  救急救命には使うには、フィルタリングが重要。デマ情報も分析次第で判断可能。 「危険」というオリジナルのtweet 再送された「危険」というtweet 1時間の差がある メッセージ遅延の例 再送データを除いた分析の例

(16)

ノウハウ整理:ガイド類の整備

2011/4/11

2014/2/5

内部用 資料

2010/2

地方公共団体 等 公共機関における 民間 ソーシャルメ ディアを 活用した 情報発信について

2011/4/5

(17)

民間との協力:復旧・復興支援制度データベースとTwitterBot

 国や自治体の被災地支援制度を要望に合わせワンストップで簡単に検索

 コンセプト:「被災地に支援制度の情報を適確に届けたい」

 内閣官房、内閣府、復興庁、経済産業省が協力して構築

窓口相談

行政機関職員、行政書士等の 行政業務の専門家による相談

API

府省

外部によるサービス(企業、NPO、個人 他)

自治体

500件を超える支援制度

標準フォーマット

web

制度 利用者 フリーダイヤルとも連携 公共サービスアワード ファイナリスト 冊子 に戻せる

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災害時の現場の状況取集

 災害時の現場は、通信が断絶もしくは輻輳しており、現場の人的リソースも不足す

ることから、状況を把握することが難しい。

SNS(個人) 組織的報告 公式報告 信頼性 情報量 ※個人からの報告は信頼性が低いというわけではなく。デマや正 確ではない情報が含まれるという意味で色を薄く表現している 様々な情報をもと に総合的に判断

限られたリソースで情報を最大限生かすための総合的な検討や訓練が重要

参照

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