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ビッグデータ技術の深堀りといったものはなく、カーナビの GPS や携帯の位置情報などを蓄積したデータを活用して、今後の災害に役立てる手段を模索しはじめたという内容になっていました。
以下よりわたしのメモです。
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- カーナビの GPS データからの解析
- 携帯の位置情報(個人情報は抜く)
- 東日本大震災、発生したとき、被災地では津波にむしろ向かっていく人たちが多数いた
- 渋滞→グリッドロック
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- 震災ビッグデータプロジェクト
- Twitter 、 Google 、ホンダ、 NHK 、気象庁、 ZENRIN 、東北大学
- 東日本大震災ビッグデータワークショップ - Project 311 -
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- ビッグデータを用いた今後への備え
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- 浸水域にいたと思われる人数の推計→ 52 万人
- そのとき人々はどのような行動をとったのか？
- 地震発生直後、浸水域から避難する人が多いが、時が立つに連れて浸水域に向かっていく人が現れ、むしろ浸水域にいた人々の方が多かった
- なぜ？？
- ピックアップ行動
多くの人が家族や知り合いを助けに行ったのではないか？
- ピックアップ行動
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- とどまっていた人々が多かった地域
- 三陸沿岸、陸前高田も。
- 70% の人々が浸水域にとどまっていた
- まったく動いていなかったわけでもなさそう
- 避難場所にいけば安全だと思って行動してしまった
- 1/3 の人々が地震発生から 15 分以内に行動していたが、避難場所にいってしまった
- 高台に向かっていたら助かっていたかもしれない
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- 各地にある津波の石碑
- 現代であれば、電子データを活用できるはず
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- 原発事故の影響
- 放射性ヨウ素 131 の拡散
- 早野龍五教授(東大)
- どのくらいの人が被曝したかという推計
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- 超渋滞現象の謎
- 17 万台の車が津波に流された
- 深刻な渋滞が被害を拡大させたのではないか？
- 実態の検証をすることで被害を減らす試み
- 交通工学からの分析（桑原雅夫教授：東北大学）
- 石巻、点在する橋のまわりで普段から渋滞
- 地震前から渋滞が起こっていたことが伺える
- それが、地震後からさらにひどくなった
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グリッドロックが起きていた - 地震発生直後に人々が車でみな乗り出そうとして、直進はおろか右左折もできない状態になってしまった
- 大型の商業施設から出てくる車が大きな障害に
- それでも車を使わないで逃げようとする人がほとんどいなかった
- 対策として考えられるもの：
橋には、余分な橋の道を増設したり、商業施設は避難施設として使い、車で避難しないことをうながしたり。
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- リアルタイムでのビッグデータ活用の試み
- Twitter のつぶやきを起点とした救助の一例
→テキストマイニングの試み、本当に意味のある被災の情報だけを検知する - 村井純教授（慶応大）
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- 自衛隊による救援活動
- 情報なき救援活動
- 携帯などの位置情報データを利用していれば、どこで人々が孤立状態にあったかもっと分かったと思われる
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- ビッグデータを震災に活かす検討会
- 今後想定される東海地震の被害をいかにして抑制するか？
- 情報空白をいかにして低減するか
- 72 時間という時間制約のなか、いかにして早く情報を得られるか？
- よりリアルタイム性がもとめられる
- スカイマップ+混雑統計データの例
