報告会 パート3

首都圏の混乱

災害時の主要ターミナルの混乱回避策の検討

チーム名 ： 渋谷プロジェクト

メンバー ： 平本健二（個人参加）

スライド ： こちらへ

概要 ：

次の震災への知見を得るために、震災当日の渋谷駅の状況について分析しています。混雑度、つぶやき等の分析を通じて、震災時の情報提供、避難誘導の在り方等について、震災から1時間毎の状況分析を通じて各時点での対策の取り方、どのような情報を分析すると有効なのか、キーワードの検証等を行います。また、実際に導入する場合の課題や導入方法のポイントと方策を整理します。

つぶやきのテキストマイニング分析

チーム名 ： 渋谷プロジェクト

メンバー ： 坂 慎弥（プラスアルファ・コンサルティング）、鈴村賢治（プラスアルファ・コンサルティング）

スライド ： こちらへ

概要 ：

渋谷プロジェクトの一環として、ツイッタ分析結果を紹介します。監視モニタを想定したスライド資料を用いて、震災発生後の渋谷を再現します。「この時、あなたは何を決断しますか？」といった議論をする予定です。

首都圏における帰宅困難者のモデリング

チーム名 ： 野良分析チーム

メンバー ： @y_benjo , @harapon

スライド ： こちらへ

概要 ：

私達のチームは「なぜ帰宅困難者問題が発生したか？」に取り組んでいます．複数の手法を試してきましたが，最終報告では「通勤者の帰宅意思決定行動モデル」及び「Twitterにおける避難所情報は実際は有用だったか？」の二点に絞り発表します．

震災後の首都圏の人口動態

チーム名 ： EPD（旧:EPB）

メンバー ： 渡辺 努（東京大学）、大西 立顕（キャノングローバル戦略研究所）、水野 貴之（筑波大学）、佐藤彰洋（京都大学），久野遼平（ETH），増川 純一 （成城大学）

スライドURL ： こちらへ

概要 ：

震災による首都圏での日常生活の激変は、人口動態における２４時間周期の喪失として端的に現れる。ここではゼンリンより提供されたメッシュデータを用いて、ダメージを定量的に捉え、震災直後の人口動態の激変から、２４時間周期が回復していく様子までを動画や統計指標の時間変化によって表す。特に、経済活動の停滞や渋滞に焦点を当て，どのような特徴を持った地域のダメージ（混雑）が大きく、回復に時間がかかったのかについて出来る限り述べたい。

平時の人口分布と震災後の人口分布を比較して

チーム名 ： オムロンソーシアルソリューションズ有志

メンバー ： 上野山 徹 (オムロンソーシアルソリューションズ),幡山 五郎 (オムロンソーシアルソリューションズ)

スライド ： こちらへ

概要 ：

震災前後の、首都圏の代表地点（主要路線の主要駅）における推定人口を分析する中で、導けた知見を共有させていただきます。

帰宅困難者予備軍から見た東日本大震災ビッグデータ

チーム名 ： 賀沢秀人（グーグル株式会社）

メンバー ： 賀沢秀人（グーグル株式会社）

スライド ： こちらへ

概要 ：

新聞・TV・ネットに流れた情報を俯瞰し、一帰宅困難者あるいはボランティア志願者から見た場合に

1. 有益な情報は得られたかの分析

2. 次の災害時に備えるためにどのような取り組みが必要かの提案

をおこなう。

マスメディアの役割

Twitter の情報拡散とマスメディアの関係性の有無

チーム名 ： 藤代、山口、小笠原、川島、赤倉、飯塚

メンバー ： 藤代裕之（ジャーナリスト）、山口浩（駒沢大学）、飯塚麻代（共同通信）

スライド ： こちらへ

概要 ：

Twitter の情報拡散とマスメディアの関係性の有無

散在データ間の地理的・時間的関連性を提示するマッシュアップコンテンツの Web アクティビティによる制作

チーム名 ： 渡邉英徳

メンバー ： 渡邉英徳（首都大学東京）

スライド ： こちらへ

概要 ：

■マスメディア・カバレッジ・マップ 震災直後の TV 放送や新聞記事に含まれていた地名を抽出し、地図に時系列でマッピングすることで、マスメディア報道が網羅していた / 網羅できなかった地域を可視化する。現実の被災状況や、支援を必要としていた地域など、ボトムアップで提供された情報とマッシュアップし、差異を浮かび上がらせるプロジェクトについて．見いだせたこと，今後の発展可能性など．

■Project Hayano マッシュアップ Project Hayano の一環として制作している，複数の研究機関あるいはSPEEDI による，原発事故直後の大気中ヨウ素濃度予測シミュレーション結果と，混雑情報・通行実績情報をマッシュアップし，各々の関連性を提示するコンテンツについて．公開後に利用された例などを報告．

マスメディア/ソーシャル･メディアの連携と機能分担に向けて

チーム名 ： Project MM*SM(慶応大商学部･濱岡研究室)

メンバー ： 濱岡(慶応大学)

スライド ： こちらへ

概要 ：

分析結果を踏まえて以下の 3 点を中心に報告する｡ (1)非常時における TV 局の報道方法の改善や報道内容の分担の必要性 (2)マスメディア間での機能分担 (3)マスメディアとソーシャルメディアの機能分担

災害情報伝達の進化を目指すための「3 つのマップ」

チーム名 ： NHK

メンバー ： 小早川 健（NHK）、神戸 喬輔（NHK）、村上 圭子（NHK）、鈴木 聡（NHK）、中島 孝（NHK）、山田 一郎（NHK）

スライド ： こちらへ

概要 ：

ツイッターなどの、さまざまなビッグデータデータを分析することから何が見えてくるのか？そのひとつとして、震災によって大きな被害をこうむったにもかかわらず、ＮＨＫ のようなマスメディアの報道になかなか取り上げられなかった地域、情報空白地に着目するほか、さまざまなデータのマッピングによる可視化の映像なども紹介。今後の防災・減災に向けたマスメディアとソーシャルメディアの連携の可能性などを考察する。

震災時における情報需要分析およびマスメディア評価に関する研究

チーム名 ： 東京大学 喜連川・豊田研究室

メンバー ： 仁科 俊晴（東京大学）、土屋 圭（東京大学）、岡本 大輝（東京大学）、鈴木 恵介（東京大学）、栗原 俊明（東京大学）

スライド ： こちらへ

概要 ：

大震災という異常事態に際し、人々が本当に必要としていた情報はどのようなものだったのか。そして、マスメディア（本発表では主に TV 報道）はその情報への期待に対し、どの程度応えることができていたのか。我々は、twitter のつぶやきや Google の検索キーワードを用いて人々の情報需要を分析し、その結果を TV 報道データと比較することでマスメディアの評価を行なった。

その時テレビで何を見たのか: 東日本大震災における放送映像の社会的影響の分析

チーム名 ： 国立情報学研究所 映像処理研究グループ（片山 紀生、孟 洋、佐藤 真一）

メンバー ： 片山 紀生（国立情報学研究所）、佐藤 真一（国立情報学研究所）

スライド ： こちらへ

概要 ：

我々の研究グループでは、震災以前から、テレビ放送を長期間保存した大規模放送映像アーカイブの活用技術の研究に取り組んできました。これまでにも映像処理技術を中心として震災時のテレビ放送の分析を行っておりましたが、今回のワークショップでは新たにツイートを用いた分析を試みましたので、その結果を報告致します。