目的 †

• 東日本大震災時に被災地現地や各所で必要とされた、要望に関するツイートと、それが解決されたと主張するツイートを時系列で可視化することにより、要望の発生と解決の様子を調査する。
• 被災地で必要とされた要望の特徴を分析することで、災害時により必要とされている情報を獲得することを目的とする。

成果物 †

震災時に拡散された、幾つかの要望ツイートとその解決ツイートの変遷を半自動的に可視化した。

マウスオーバーで各時点のつぶやきを表示できると同時に、要望発生から要望が解決するまでの時間と、要望がなくなるまでの時間を表示する。

分析手順 †

1: ツイートデータのサンプリング †

要望（例"広南病院 A重油"）について、本研究室で開発した全文検索システムで検索する。但し、より必要とされている要望を獲得したいので、RTまたはQTがされているオリジナルツイートのみを検索する。
広南病院の例では約7000のツイートを獲得した。

2: クラスタリング †

獲得したツイートを分析しやすくするために、表層系でクラスタリングした。
広南病院の例では約200のクラスタを生成した。

3: 人手によるタグ付け †

生成されたクラスタ一つずつに"要望","解決済み","その他"の３種類のいずれかのタグ付けを行う。

4: グラフの生成 †

タグ付けされたクラスタを元に、各タイムポイントで要望のツイートと解決済みのツイートとそれらのRT数をプロットする。

謝辞 †

• 東日本大震災ビッグデータワークショップの企画・運営をされている皆様に感謝いたします。
• 貴重なデータを提供して頂いたTwitter Japan 株式会社に感謝いたします。
• グラフの描写にGoogle Chart Toolsを用いました。