# 災害ツイートを対象とした場所参照表現の抽出における 過去事例の利用とその災害種が及ほす影響調査

六瀬聡宏 ${ }^{1}$ 内田理 ${ }^{1}$
${ }^{1}$ 東海大学情報理工学部情報メディア学科
\{trokuse, o-uchida\}@tokai. ac. jp

## 概要

本研究では災害時に流通するツイートから場所を 参照する表現の抽出について検討する. 今回は機械学習モデルによる固有表現抽出(NER)の問題として 解決を試みる上で 1 つの条件を設け, 学習に過去の 災害時に流通したツイートを利用することを考える。災害という状況下では, 迅速かつ的確な対応が求め られる一方で, 多くの NER モデルは, 性能の担保 には正確にアノテーションされたデータが必要であ る. 本研究では日本で発生した地震, 豪雨, 台風の 3 つの災害に焦点を当て, 同じ種類の災害で学習し た場合, 異なる種類の災害で学習した場合の 2 つの 観点から過去の災害時に流通したツイートの利用可能性を検証した。

## 1 はじめに

大規模災害時の被害を最小限に抑えるためには，迅速かつ的確な情報の収集と伝達が重要である. そ のため, Twitter を始めとする即時性が高く利用者 の多いソーシャルメディアの利活用に関心が寄せら れている。災害時には Twitter 上で被災状況の発信 や収集が盛んに行われており [1], 流通する情報は 初動対応において重要な情報を含むことが報告され ている[2].このような背景から, 災害対応にあた る政府や自治体でも Twitter $の$ 利活用が進められて いる[3].

しかし, Twitter の災害時利用には解決すべき課題も残されている. そのひとつが流通する情報量の 急激な増加である. 例えば, 2018 年に発生した大阪府北部を震源とする地震の際には, 発生直後の 10 分間で「地震」という単語を含むツイートが少 なくとも 27 万件以上投稿されたとの報告がある[4].以上より, 膨大なツイート群から, 災害対応の意思決定に有益な情報のみを選別する必要がある. 選別の観点として, 信憑性や緊急性の他, 各ツイート の内容がどの場所を対象としたものであるかを特定
することも重要である.ツイートには言及している 地点の特定に有益な場所を参照するような表現（場所参照表現）を含む場合がある（表 1）。場所参照表現が適切に抽出できれば，ツイートを地図にマッ ピングすることができ[5], 災害対応等により活用 することが可能となる.

本研究ではツイート本文を対象に固有表現認識 (NER)による場所参照表現の抽出を試みる。ただし，災害発生時にリアルタイムに適用することを想定し，現在発生している災害に対して，過去の災害時に流通したツイートで学習することを考える（図 1）.多くの場合, NER は機械学習モデルによって実現 され, 対象のドメインのデータで学習されている. しかし，災害の発生と同時に学習に必要なデータの 収集や選別などの一連の作業には多くの時間を要す る。一方で，被害を最小限に抑えるという観点から は迅速な対応が必要不可欠である。これらの問題を 解決する第一歩として, 国内で発生した, 豪雨, 台風，地震の 3 種類の災害時のツイートからデータセ ットを構築し，過去の災害ツイートの利用可能性に ついて検証する，今回は同じ種類の災害を利用した 場合，異なる種類の災害を利用した場合で，モデル の性能にどのような影響を与えるかを調查した。

表 1 場所参照表現を含む災害ツイートの例

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図 1 過去の災害データを利用した学習の例

## 2 関連研究

災害時における Twitter 利用に関しては，対応の 緊急度推定[6]や, キーフレーズ抽出[7]など幅広い 分野で研究が進んでいる. これらの研究の多くは英語のツイートを対象としている場合が多いことから，他の言語でデータセットを構築し検証を進める動き もある[8][9]. また，これらのデータセットを統合 して多言語に対応したモデルを構築する研究[10]も 進められているが, 多言語モデルは特定の言語に特化しているとの報告[11]もあることから英語以外の 言語での検証の余地は残されている.

また，災害時におけるツイートの位置情報につい ても先行研究でいくつかの結果が示されている. 例 えば，ツイートが言及している地点の特定には，ツ イートに付与されたジオタグと呼ばれる緯度経度情報が利用できる. しかし, ジオタグが付与されたツ イート数は決めて少ないことが報告されているため [12], 他の方法と併用することが望ましい. このよ うな背景からツイート本文を対象とした NER によ るアプローチは数多く存在し, 洪水 [13]や地震[14] といった状況下での研究がある. 特に, Suwailehら [15]はラベル付きのツイートが利用できない場合に，直近で発生した災害のツイートの有効性について検証している. このSuwailehらの研究は本研究と立ち 位置が非常に近いが, 日本国内の災害時ツイートを 対象とした場合, 考慮すべき点が存在する. まず,災害の発生頻度や規模, その種類は地域によって異 なる。例えば，日本国外では砂嵐 [16]や山火事[17] に関する研究などが進められているが, 日本国内で はこれらの発生頻度や規模は小さい. その一方, 日本では地震が発生する頻度や規模が他国に比べて大 きく, 東日本大震災や熊本地震など, 甚大な被害を もたらしたケースが少なくない. 次に, 英語と日本語による言語の性質の違いが挙げられる. 日本語は 単語間の境界が曖昧であり, 単語への分割方法が性能に影響を与えることが指摘されている[18]. また，文法の違いも考慮すべき要素である [19].

従って, 日本国内で発生した災害に対し, 日本語 で記述されたツイートに対する検証の余地はいまだ 大きいと考える.

図 2 問題設定の概要

## 3 問題設定

本研究における場所参照表現の抽出とは, ツイー トに含まれる全ての場所参照表現を特定することで ある. 問題設定の概要を図 2 に示す.

$L$ 個の単語 $w_{i}(i=1, \cdots, L)$ から構成されるツイート $t=\left.\{w_{1}, w_{2}, \cdots, w_{L}\right.\}$ が与えられたとき, $t$ に含まれ る場所を参照している単語 $w_{i}$ をすべて特定するこ とを考える。場所参照表現は複数の単語にまたがる 可能性があるため, ツイートを単語の系列とみなし，各単語のクラスを予測する系列ラベリング問題とし て定義する．クラスの定義は Yang ら[20]を参考に BILOU の 5 クラスを利用する。“B”は場所参照表現 の先頭となる単語を示し, 次の単語も場所参照表現 の場合は“I”を割り当てる．末端まで到達した場合 に“L”を割り当てることにより，“B”から“L”までが 場所参照表現であることを表現する．場所参照表現 ではない単語は“O”を割り当て, 1 単語からなる場所参照表現は“U”を割り当てることで表現する。本研究ではこの定義に従い, ツイートを構成する単語列に対してマルチクラス分類を試みる.

## 4 データセット

## 4. 1 ツイートの収集

日本国内で発生した豪雨, 台風, 地震の 3 種類の 災害に焦点を当て，検証に利用するツイートを収集 する. 今回は Twitter Search API を利用し付録 A に 示す災害時に流通したツイートを収集した。本研究 では，以下の時間を起点として，24 時間以内に流通したツイートを対象とした。
- 地震 : 地震発生時刻
- 豪雨 : 気象庁から最初に大雨特別警報が発表された時刻から 6 時間前
- 台風: 気象庁から日本国内に上陸の発表が あった時刻から 6 時間前

災害に関係ないツイートを除外するため, Paul ら [21]などを参考に, 事前の予備実験に基づいて決定したクエリを指定する。詳細は付録Aに示す.

## 4.2 災害に言及したツイートの絞り込み

Paul ら[21]の調査によると，災害に関係するクエ リを含むツイートでも実際に災害について言及して いるツイートは非常に少ないことが知られている.本研究では更に以下の条件をすべて満たすオリジナ

ルツイート（リツイート以外のツイート）のみに絞 り込みを行う。

(1) 日本語で記述されている

(2) 1 回以上リツイートされている

(3) Twitter 公式クライアントから投稿されている

(4) 1 つ以上の場所参照表現を含んでいる

これらの条件は，一度でも拡散されたツイートは有益な情報を含み，かつ，現地からの投稿は機械的に 投稿する BOT とは異なり, 特別な Twitter クライア ントを利用していないことがほとんどであろうとい う仮説に基づいて設定した。 条件(4)に関しては関連研究[13]などを参考にしてオープンデータを利用 した辞書を構築し, 最長一致で文字列マッチングを 行うことにより条件の充足を判断した. それ以外の 条件に関してはツイートのメタデータを参照して機械的に判定を行った.

## 4.3 アノテーション

前節の処理で絞り込まれたツイート群に対して，含まれる場所参照表現にアノテーションを行う．今回は Matsuda ら[22]の研究で提案されているアノテ ーションスキームを参考に実施した. 対象となった 場所参照表現の例を付録 $\mathrm{C}$ に示す. 作業の過程で “球磨川” の様な場所ではなく人名を指している場合や, 実際の被害状況ではなく被災地の状況を心配 するようなツイートを除外し，各災害で必要なツイ 一ト数が得られるまで作業を繰り返す. 以上の手順 を踏んで，豪雨，地震，台風の 3 種類の災害に対し， それぞれ 3 つの事例を準備した. 今回は災害ごとに 1,000 ツイートを用意し，合計 9,000 ツイートのデー タセットを構築した。

なお, データの偏りといった観点からアノテーシ ョン対象のツイートはランダムサンプリングによる 選択が望ましい. しかし, 今回は災害に関連したク エリを含むツイートだけでも膨大な数のツイートが 流通しているため，前述の条件で絞り込みを行った。詳細を付録 $\mathrm{A}$ に示す. また，作成したデータセット は再現性や研究コミュニティの活性化の観点から公開されることが望ましい。しかし, 災害ツイートに 含まれる場所参照表現は Twitter ユーザの居住地や 所属組織などプライバシーと密接に関係しているた め，慎重になるべきであると考える。その一例とし て, 救助を求めるツイートに個人の住所が記載され
ているケース[23]を複数確認している。このような 背景から今回はデータセットの公開を見送り, 構築方法のみを示すこととした.

## 5 実験

## 5. 1 実験設定

本研究では場所参照表現の抽出に BERT[24]を採用した. BERT は系列ラベリング問題のベースライ ンとして広く利用されており, 比較的少量の学習で も良好な結果を得られることが知られている。また， BERT のような大量のデータで事前に学習を行う基盤モデルには ALBERT[25]や RoBERTa[26]が存在す るが, Suwaileh ら[15]の研究との整合性を考慮した。前述のような基盤モデルがより高い性能を発揮する ためには，対象のドメインのコーパスから学習する ことが望ましい[27][28]. しかし, 学習に必要なコ ストが高いため, 事前学習済みの BERT モデル  を利用しデータセットで微調整する。

また, 学習の効率化のため, ツイート中の URL やユーザ名は<URL>と<USERNAME>にそれぞれ置換した。学習時のハイパーパラメータはオリジナル の論文[24]を参考に optimizer として AdamW を選択 し, learning rate を $2 \mathrm{e}-5$, batch size を 8 に設定した 上で epochを 5 として学習を行った。

以上の設定に基づき，過去の災害ツイートの利用 を 2 つ観点から検証する。まずは，同じ種類の災害で検証した場合を考える。例えば，令和 3 年 8 月豪雨での利用を考えた場合，それ以前に発生した 2 つの豪雨災害で学習し, 令和 3 年 8 月豪雨のツイー トで検証する。また, 令和 3 年 8 月豪雨のツイート で学習した場合も検証する.この検証の目的は, 発生中の災害で即時に学習データが利用可能な場合を 性能の上限値とみなし, 過去の災害で学習した場合 と比較することである．さらに，災害の種類を変え て検証した場合の影響を検証する。同じく令和 3 年 8 月豪雨の利用を考えた場合, 地震や台風で学習す る場合を考える，比較として，同じ種類の過去の豪雨災害を利用した場合，発生中の災害で即時に学習 データが利用可能な場合場合も併せて検証する．以上の実験にあたり，各災害のアノテーション済みツ イートを Train $(80 \%), \operatorname{Dev}(10 \%)$, Test $(10 \%)$ の 3 つ の用途別に分割する. Train で学習し Test を推論し

た場合の性能を検証し, データの観察が必要な場合 は Devを利用する。

## 5.2 実験結果（同じ種類の災害）

同じ種類の災害で検証した場合の検証結果を付録 $\mathrm{D}$ に示す. 同じ種類の災害で学習した場合（実験 ID $2,3,6,7,10,11$ ) でも, $\mathrm{F}$ 值で最大 6 ポイント以上の差を確認した. Dev で推論した結果の傾向を調查したところ，ピーク時の時間帯が影響を与えてい る可能性があることがわかった。例えば，日中に大雨特別警報が発令された平成 30 年台風 21 号の場合 は, 現地から具体的な災害の状況を確認できる有益 なツイートを多く確認できた。一方で, 令和元年房総台風の場合は, 明け方の午前 3 時に接近し, 午前 5 時に日本へ上陸したため, 災害に言及するツイー トは少ない. 場所参照表現のバリエーションも限定 されており，汎化性能に影響を与えたと考えられる。

以上の結果からデータの偏りを抑えるため, 2 つ の災害時に流通したツイートを混ぜ合わせた設定で も検証した（実験 ID 4, 8, 12）. 学習データの数を 合わせるため, 2 つの災害から半分ずつランダムサ ンプリングし, 学習と開発用のデータセットを構築 した. 実験の結果, 豪雨と台風の場合で性能の向上 を確認できた一方で，地震の場合は大きく性能が低下した，地震の場合は被害が広範囲に発生するため， ツイートに含まれる場所参照表現の粒度が大きい. そのため, 含まれる場所参照表現が特定の都道府県名に偏っており，影響を及ぼしたと考えられる（実験 ID 8）. 一方で, 地震の場合は過去の地震を引き 合いに出して注意喚起や被災報告するようなツイー 卜も多く, 場所参照表現が重複している傾向がある. この性質はプラスの影響を与える場合もあると考え られる（実験 ID 5）。

最後に, 発生中の災害で即時に学習データが利用可能な場合も検討した（実験 ID $1,5,9$ ）. 地震は比較的小さいが, 豪雨と台風の場合, 性能には $\mathrm{F}$ 値で 3 ポイント程度の開きがあることもわかった。

## 5.3 実験結果（異なる種類の災害）

前節の検証結果から，複数の災害データを混合さ せることによって，汎化性能の向上が期待できる。 その一方で，妆害種によって組み合わせには検討の 余地があることを示唆している. 発生中の災害で即時に学習データが利用可能な場合と同等かそれ以上 の性能を獲得するため, さらなる検証を行った. 結果を付録 Eに示す.

5.2 での検証を踏まえ, 災害の種類ごとに過去に 発生した 2 つの災害を半分ずつ混ぜたツイートデー タで学習を行った。付録 Eに示す通り，豪雨に対し 台風で学習した場合は, 地震で学習した場合と比べ ると性能が高い.これは, 台風は豪雨と同じく土砂災害や水害による被害が多く, ツイート内容の傾向 が類似しているからであると考えられる。一方, 台風に対して豪雨と地震で学習した場合を比較すると，地震の方が高い性能を示している。このことから，災害の傾向が似ている場合は性能向上が期待できる といった仮説には慎重になるべきであると考える。加えて, 地震の場合は地震で学習するよりも, 台風 で学習した場合の方が良い性能を示している. 交通 インフラへのダメージなど, 被害については共通す る部分も少なからずあるが，風水害が被害の中心で あり災害の性質が異なる場合でも良好な結果が得ら れたことは興味深い.これは災害の種類が異なるデ 一夕も学習に利用することが可能であることを示唆 している。また，地震は単独での学習が適している など豪雨や台風とは異なる傾向を示しており, 今後 さらなる検証が必要である.

## 5.4 考察

これらの結果から, 過去の災害ツイートと, 発生中の災害ツイートを利用する場合では性能に開きが ある. 性能の向上にはマルチタスク学習や, CRFの 利用が採用されることが多い。ただし, Wikipedia で学習された BERT はツイートの埋め込みに対して 効果が低いといった報告もあり [29], ツイートで学習したモデル[30]への変更は検討の価值がある.

最後に, 先行研究である Suwaileh ら[15]との比較 について述べる。台風と豪雨のような傾向の似た災害同士で学習が効果的であることなど, 定量的な検証結果は概敳一致している。しかし，今回は定性的 な分析まで踏み込んでいない. 性能向上の観点から もエラーの傾向などが一致するかは, 重要かつ興味深い疑問であり, 今後の検討課題である.

## 6 まとめ

本研究では, 災害時に流通したツイートからの場所参照表現抽出における，過去の災害ツイートの利用可能性を災害種の観点から検証した. 今後は大雪 などの災害種の拡張や, 考察での検討事項の他, 定性的な分析を進めることで性能の向上を試みる.

## 謝辞

本研究は，科研費基盤研究(C) 22K12277 の助成を 受けて実施した。

## 参考文献

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## A ツイートの収集

## B ッイート収集時のクェリ

地震 $O R$ 大雨 $O R$ 火災 $O R$ 国道 OR 津波 $O R$ 突風 $O R$ 強風 $O R$ 暴風 OR 横転 $O R$ 高潮 $O R$ 高波 $O R($ 運転 (取りやめ $O R$ 取 り止め OR 見合わせ OR 見合せ OR 見あわせ)) OR 運休 OR 通行止 OR 通行不 OR 通行規制 OR 渋滞 OR 避難 OR 救助 OR 通信障害 OR 停電 OR 帰宅困難 OR 帰宅難民 OR 足止め OR 帰れない OR 帰れなくなった OR 地滑り OR 山崩れ OR 土砂崩れ OR 倒木 OR 落石 OR 落木 OR 崖崩れ OR がけ崩れ OR 土砂流入 OR 地崩れ OR 冠水 OR 氾濫 OR 水没 OR 増水 OR 浸水 OR 洪水 OR 断水 OR 倒壊 OR 全壊 OR 被害状況 OR 崩壊 OR 崩落 OR 半壊

## C アノテーションした場所参照表現の例

## D 同じ種類の災害で学習と推論を行った場合の実験結果

## E 異なる種類の災害で学習と推論を行った場合の実験結果


 六瀬聡宏 ${ }^{1}$ 内田理 ${ }^{1}$ ${ }^{1}$ 東海大学情報理工学部情報メディア学科 \{trokuse, o-uchida\}@tokai. ac. jp  