Deprecated: The each() function is deprecated. This message will be suppressed on further calls in /home/zhenxiangba/zhenxiangba.com/public_html/phproxy-improved-master/index.php on line 456
JP7020100B2 - Information processing equipment, hazard map generation method and program - Google Patents
[go: Go Back, main page]

JP7020100B2 - Information processing equipment, hazard map generation method and program - Google Patents

Information processing equipment, hazard map generation method and program Download PDF

Info

Publication number
JP7020100B2
JP7020100B2 JP2017242540A JP2017242540A JP7020100B2 JP 7020100 B2 JP7020100 B2 JP 7020100B2 JP 2017242540 A JP2017242540 A JP 2017242540A JP 2017242540 A JP2017242540 A JP 2017242540A JP 7020100 B2 JP7020100 B2 JP 7020100B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
information
area
posted
acquired
disaster
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Expired - Fee Related
Application number
JP2017242540A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP2019109730A (en
Inventor
剛史 吉野
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
NEC Corp
Original Assignee
NEC Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by NEC Corp filed Critical NEC Corp
Priority to JP2017242540A priority Critical patent/JP7020100B2/en
Publication of JP2019109730A publication Critical patent/JP2019109730A/en
Priority to JP2022011620A priority patent/JP7218827B2/en
Application granted granted Critical
Publication of JP7020100B2 publication Critical patent/JP7020100B2/en
Priority to JP2023005861A priority patent/JP7613491B2/en
Expired - Fee Related legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Landscapes

  • Alarm Systems (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
  • Emergency Alarm Devices (AREA)

Description

本発明は、情報処理装置、ハザードマップ生成方法およびプログラムに関する。 The present invention relates to an information processing apparatus, a hazard map generation method and a program.

地震、地震による津波、大雨、火山噴火等の災害が発生した場合に、予想される被災状況が地図上に表示されるハザードマップが存在する。ハザードマップは、住民に対して、災害による被害を軽減出来るように災害に対する各種情報を分かり易い形式で公表し、自身が住んでいる地域の災害危険度を認識して、実際に災害が発生した際に被害を最小限に食い止めることを目的として活用される。 There is a hazard map that displays the expected damage situation on a map when a disaster such as an earthquake, a tsunami caused by an earthquake, a heavy rain, or a volcanic eruption occurs. Hazard maps provide residents with various information on disasters in an easy-to-understand format so that they can reduce the damage caused by disasters, recognize the degree of disaster risk in the area where they live, and actually have a disaster. It is used for the purpose of minimizing damage.

ハザードマップは、一般に、過去に発生した災害時の被災情報に基づいて作成される。そのため、実際に災害が発生した場合に、ハザードマップに表示された災害危険度と同じ被害状況になるとは限らないため、ハザードマップが十分に活用されているとは限らない。そこで、災害が発生した場合に、リアルタイムな被害状況を表示するハザードマップを作成する関連技術が検討されている(例えば、特許文献1)。 Hazard maps are generally created based on disaster information from past disasters. Therefore, when a disaster actually occurs, the damage situation is not always the same as the disaster risk level displayed on the hazard map, so the hazard map is not always fully utilized. Therefore, a related technique for creating a hazard map that displays a real-time damage situation when a disaster occurs is being studied (for example, Patent Document 1).

特許文献1には、洪水等の水害が発生した場合に、現時点での河川情報を利用して、リアルタイムに氾濫解析および河道水位予測の計算をし、計算された情報を動的に表示するリアルタイム動的氾濫シミュレーションシステムが開示されている。 In Patent Document 1, when a flood or other flood occurs, the current river information is used to perform flood analysis and river channel water level prediction in real time, and the calculated information is dynamically displayed in real time. A dynamic flood simulation system is disclosed.

ところで、近年、Twitter(登録商標)、Facebook(登録商標)等のSNS(Social Networking Service)が世界中で広く普及している。SNSは、利用者が身近に起こる事象を気軽に投稿することが可能なサービスであり、SNS情報を収集することによって膨大な情報を収集できる。そのため、SNS情報を用いて、様々なサービスを提供することが期待される。例えば、特許文献2のように、災害発生時に、SNS情報を用いて、災害に関連する情報をリアルタイム配信することが検討されている。 By the way, in recent years, SNS (Social Networking Service) such as Twitter (registered trademark) and Facebook (registered trademark) have become widespread all over the world. SNS is a service that allows users to easily post events that occur around them, and by collecting SNS information, a huge amount of information can be collected. Therefore, it is expected to provide various services using SNS information. For example, as in Patent Document 2, when a disaster occurs, it is considered to deliver disaster-related information in real time using SNS information.

特許文献2には、SNS情報を収集し、収集したSNS情報を分析して、SNS情報の発信者の年齢層や、性別、周囲の人の避難状況、被災状況、災害の種類などのリアルタイムな項目情報を出力することが開示されている。 In Patent Document 2, SNS information is collected, the collected SNS information is analyzed, and the age group, gender, evacuation status of surrounding people, disaster status, type of disaster, etc. of the sender of the SNS information are real-time. It is disclosed to output item information.

特開2004-197554号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2004-197554 特開2014-164381号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2014-164381

上述したように、SNSは、利用者が身近に起こる事象を気軽に投稿することが可能なサービスであり、SNS情報を用いて、様々なサービスを提供することが可能となる。そこで、発明者は、SNS情報を利用することによって、多くの利用者に活用されるハザードマップを作成することを検討した。 As described above, SNS is a service that allows users to easily post events that occur in their immediate surroundings, and it is possible to provide various services using SNS information. Therefore, the inventor considered creating a hazard map that is utilized by many users by using SNS information.

ここで、特許文献1は、SNS情報を用いて、ハザードマップを作成することを開示していない。また、特許文献2は、災害発生時にSNS情報を取得および分析をして、災害に関連する情報を配信する技術である。しかしながら、ハザードマップに適用するためには、取得したSNS情報を分析して、数値化した災害情報を出力する必要がある。特許文献2では、SNS情報を用いて、数値化された災害情報を出力することは開示されていない。そのため、特許文献2に開示された技術を用いたとしても、SNS情報を利用したハザードマップを作成することが出来ない。 Here, Patent Document 1 does not disclose that a hazard map is created using SNS information. Further, Patent Document 2 is a technique for acquiring and analyzing SNS information when a disaster occurs and distributing information related to the disaster. However, in order to apply it to the hazard map, it is necessary to analyze the acquired SNS information and output the quantified disaster information. Patent Document 2 does not disclose that quantified disaster information is output using SNS information. Therefore, even if the technique disclosed in Patent Document 2 is used, it is not possible to create a hazard map using SNS information.

本開示の目的は、このような問題を解決するためになされたものであり、SNS情報を利用したハザードマップを作成可能な情報処理装置、ハザードマップ生成方法およびプログラムを提供することである。 An object of the present disclosure is to solve such a problem, and to provide an information processing apparatus, a hazard map generation method, and a program capable of creating a hazard map using SNS information.

第1の態様にかかる情報処理装置は、災害が発生した場合、複数のユーザから投稿された前記災害に関連する投稿情報のうち、場所情報と、予め登録された、危険を示す情報と安全を示す情報とを含む複数のキーワードのいずれかと、を含む投稿情報を取得する取得部と、前記取得された投稿情報に含まれるキーワードに基づいて、前記取得された投稿情報の各々に前記投稿情報が示す前記災害による影響レベルを設定すると共に、前記取得された投稿情報に含まれる場所情報に基づいて、前記取得された投稿情報の各々を予め定められた複数のエリアのいずれかに分類する処理部と、エリア毎に、当該エリアに分類された投稿情報に設定された前記影響レベルに基づいて、エリア全体の影響レベルを決定する決定部と、エリア毎に、前記エリア全体の影響レベルに基づいて、前記エリアが危険であるか否かを判定する判定部と、前記判定部が危険であると判定したエリアに対して、前記エリア全体の影響レベルを地図情報に重畳してハザードマップを生成する生成部と、を備える。 When a disaster occurs, the information processing apparatus according to the first aspect provides location information, pre-registered information indicating danger, and safety among the posted information related to the disaster posted by a plurality of users. Based on one of a plurality of keywords including the indicated information, an acquisition unit for acquiring post information including, and a keyword included in the acquired post information, the post information is included in each of the acquired post information. A processing unit that sets the impact level of the disaster to be shown and classifies each of the acquired posted information into one of a plurality of predetermined areas based on the location information included in the acquired posted information. And, for each area, a decision unit that determines the influence level of the entire area based on the influence level set in the posted information classified in the area, and for each area, based on the influence level of the entire area. , A hazard map is generated by superimposing the influence level of the entire area on the map information for the determination unit for determining whether or not the area is dangerous and the area determined by the determination unit to be dangerous. It is provided with a generation unit.

第2の態様にかかるハザードマップ生成方法は、災害が発生した場合、複数のユーザから投稿された前記災害に関連する投稿情報のうち、場所情報と、予め登録された、危険を示す情報と安全を示す情報とを含む複数のキーワードのいずれかと、を含む投稿情報を取得し、前記取得された投稿情報に含まれるキーワードに基づいて、前記取得された投稿情報の各々に前記投稿情報が示す前記災害による影響レベルを設定すると共に、前記取得された投稿情報に含まれる場所情報に基づいて、前記取得された投稿情報の各々を予め定められた複数のエリアのいずれかに分類し、エリア毎に、当該エリアに分類された投稿情報に設定された前記影響レベルに基づいて、エリア全体の影響レベルを決定し、エリア毎に、前記エリア全体の影響レベルに基づいて、前記エリアが危険であるか否かを判定し、危険であると判定されたエリアに対して、前記エリア全体の影響レベルを地図情報に重畳してハザードマップを生成する、情報処理装置におけるハザードマップ生成方法である。 In the hazard map generation method according to the second aspect, when a disaster occurs, among the posted information related to the disaster posted by a plurality of users, the location information, the pre-registered information indicating the danger, and the safety. The post information including any of a plurality of keywords including the information indicating the above, and the post information indicated by the post information in each of the acquired post information based on the keywords included in the acquired post information. In addition to setting the impact level due to the disaster, each of the acquired posted information is classified into one of a plurality of predetermined areas based on the location information included in the acquired posted information, and each area is classified. , The impact level of the entire area is determined based on the impact level set in the posted information classified into the area, and for each area, is the area dangerous based on the impact level of the entire area? This is a hazard map generation method in an information processing apparatus, which determines whether or not a hazard map is generated by superimposing the influence level of the entire area on map information for an area determined to be dangerous.

第3の態様にかかるプログラムは、災害が発生した場合、複数のユーザから投稿された前記災害に関連する投稿情報のうち、場所情報と、予め登録された、危険を示す情報と安全を示す情報とを含む複数のキーワードのいずれかと、を含む投稿情報を取得するステップと、前記取得された投稿情報に含まれるキーワードに基づいて、前記取得された投稿情報の各々に前記投稿情報が示す前記災害による影響レベルを設定すると共に、前記取得された投稿情報に含まれる場所情報に基づいて、前記取得された投稿情報の各々を予め定められた複数のエリアのいずれかに分類するステップと、エリア毎に、当該エリアに分類された投稿情報に設定された前記影響レベルに基づいて、エリア全体の影響レベルを決定するステップと、エリア毎に、前記エリア全体の影響レベルに基づいて、前記エリアが危険であるか否かを判定するステップと、危険であると判定されたエリアに対して、前記エリア全体の影響レベルを地図情報に重畳してハザードマップを生成するステップと、をコンピュータに実行させるプログラムである。 In the program according to the third aspect, when a disaster occurs, among the posted information related to the disaster posted by a plurality of users, location information, pre-registered information indicating danger and information indicating safety are provided. The disaster indicated by the post information in each of the acquired post information based on the step of acquiring the post information including, and the keyword included in the acquired post information. A step to classify each of the acquired post information into one of a plurality of predetermined areas based on the location information included in the acquired post information, and a step for each area. In addition, the step of determining the impact level of the entire area based on the impact level set in the posted information classified into the area, and the danger of the area based on the impact level of the entire area for each area. A program that causes a computer to execute a step of determining whether or not a disaster is present, and a step of superimposing the impact level of the entire area on map information to generate a hazard map for an area determined to be dangerous. Is.

上述の態様によれば、SNS情報を利用したハザードマップを作成することが可能となる。 According to the above aspect, it is possible to create a hazard map using SNS information.

実施の形態の概要にかかる情報処理装置の構成例を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structural example of the information processing apparatus which concerns on the outline of embodiment. 実施の形態1にかかる情報処理システムの構成例を示す概略構成図である。It is a schematic block diagram which shows the structural example of the information processing system which concerns on Embodiment 1. FIG. 災害情報テーブルの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of a disaster information table. 場所情報テーブルの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of a place information table. キーワードテーブルの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of a keyword table. 実施の形態1における決定部が行う決定処理の概念を説明する図である。It is a figure explaining the concept of the decision processing performed by the decision part in Embodiment 1. FIG. 実施の形態1における決定部が行う決定処理の概念を説明する図である。It is a figure explaining the concept of the decision processing performed by the decision part in Embodiment 1. FIG. 実施の形態1における決定部が行う決定処理の概念を説明する図である。It is a figure explaining the concept of the decision processing performed by the decision part in Embodiment 1. FIG. 生成されたハザードマップの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the generated hazard map. 実施の形態1にかかる情報処理装置の動作例を説明するフローチャートである。It is a flowchart explaining the operation example of the information processing apparatus which concerns on Embodiment 1. FIG. 実施の形態2にかかる処理部が行う処理の概念を示した図である。It is a figure which showed the concept of the processing performed by the processing unit which concerns on Embodiment 2. FIG. 実施の形態2にかかる生成部が生成するハザードマップを説明する図である。It is a figure explaining the hazard map generated by the generation part which concerns on Embodiment 2. FIG. 実施の形態2にかかる情報処理装置の動作例を説明するフローチャートである。It is a flowchart explaining the operation example of the information processing apparatus which concerns on Embodiment 2. 実施の形態2にかかる情報処理装置の動作例を説明するフローチャートである。It is a flowchart explaining the operation example of the information processing apparatus which concerns on Embodiment 2. 実施の形態3にかかる情報処理システムの構成例を示す概略構成図である。It is a schematic block diagram which shows the structural example of the information processing system which concerns on Embodiment 3. FIG. 時間情報テーブルの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of a time information table. 実施の形態3にかかる情報処理装置の動作例を説明するフローチャートである。It is a flowchart explaining the operation example of the information processing apparatus which concerns on Embodiment 3. FIG. 他の実施の形態にかかる情報処理装置の構成例を示す概略構成図である。It is a schematic block diagram which shows the structural example of the information processing apparatus which concerns on other embodiment.

以下、図面を参照しつつ、実施形態について説明する。なお、実施形態において、同一の要素には、同一の符号を付し、重複する説明は省略される。
(実施の形態の概要)
まず、実施の形態に先立って、実施の形態の概要について説明する。図1を用いて、実施の形態の概要にかかる情報処理装置10について説明する。図1は、実施の形態の概要にかかる情報処理装置の構成例を示すブロック図である。
Hereinafter, embodiments will be described with reference to the drawings. In the embodiment, the same elements are designated by the same reference numerals, and duplicate explanations are omitted.
(Outline of embodiment)
First, an outline of the embodiment will be described prior to the embodiment. The information processing apparatus 10 according to the outline of the embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 1 is a block diagram showing a configuration example of an information processing apparatus according to an outline of an embodiment.

情報処理装置10は、例えば、SNSサーバ、ハザードマップを提供するサーバ、SNSサーバであって、ハザードマップを提供するサーバなどの情報処理装置であってもよい。もしくは、情報処理装置10は、携帯電話端末、スマートフォン端末、タブレット型端末、パーソナルコンピュータ装置等であってもよい。情報処理装置10は、取得部11と、処理部12と、決定部13と、判定部14と、生成部15とを備える。 The information processing device 10 may be, for example, an information processing device such as an SNS server, a server that provides a hazard map, or an SNS server that provides a hazard map. Alternatively, the information processing device 10 may be a mobile phone terminal, a smartphone terminal, a tablet terminal, a personal computer device, or the like. The information processing apparatus 10 includes an acquisition unit 11, a processing unit 12, a determination unit 13, a determination unit 14, and a generation unit 15.

取得部11は、災害が発生した場合、複数のユーザから投稿された災害に関連する投稿情報のうち、場所情報と、予め登録された、危険を示す情報と安全を示す情報とを含む複数のキーワードのいずれかと、を含む投稿情報を取得する。投稿情報は、Twitter、Facebook等のSNSにおいて、ユーザから投稿された投稿情報(SNS情報)であってもよい。 When a disaster occurs, the acquisition unit 11 includes a plurality of post information related to the disaster posted by a plurality of users, including location information, pre-registered information indicating danger, and information indicating safety. Get post information that includes one of the keywords. The posted information may be posted information (SNS information) posted by the user in an SNS such as Twitter or Facebook.

場所情報は、具体的な地名であってもよく、建物名であってもよく、市区町村名を示す情報であってもよい。
複数のキーワードは、危険を示す情報と安全を示す情報とを含む情報である。キーワードは、予め登録された情報であって、投稿内容が危険情報であるか安全情報であるかに関する情報である。キーワードは、投稿内容が危険情報であるか安全情報であるかを判断するための基準となる情報とも言える。また、キーワードは、投稿情報に含まれる場所情報が示す場所や位置が災害によって危険であるのか、安全であるのかを推測可能な情報とも言える。キーワードは、例えば、「危険」、「危ない」、「やばい」、「近寄らない」、「避難」、「安全」、「大丈夫」、「平気」、「何も起こっていない」、「無事」等の情報であってもよい。
The place information may be a specific place name, a building name, or information indicating a city / ward / town / village name.
The plurality of keywords are information including information indicating danger and information indicating safety. The keyword is information registered in advance and is information on whether the posted content is dangerous information or safety information. Keywords can also be said to be information that serves as a reference for determining whether the posted content is dangerous information or safety information. In addition, the keyword can be said to be information that can be inferred whether the place or position indicated by the place information included in the posted information is dangerous or safe due to a disaster. Keywords are, for example, "danger", "dangerous", "bad", "keep away", "evacuation", "safety", "OK", "OK", "nothing is happening", "safe", etc. It may be the information of.

取得部11は、場所情報と、キーワードと、を含む災害に関連する投稿情報を、複数のユーザから直接取得してもよいし、複数のユーザから投稿された投稿情報が収集されるSNSサーバから取得してもよい。 The acquisition unit 11 may directly acquire post information related to a disaster including location information, keywords, and disasters from a plurality of users, or from an SNS server in which post information posted by a plurality of users is collected. You may get it.

処理部12は、取得された投稿情報に含まれるキーワードに基づいて、取得された投稿情報の各々に投稿情報が示す災害による影響レベルを設定する。また、処理部12は、取得された投稿情報に含まれる場所情報に基づいて、取得された投稿情報の各々を予め定められた複数のエリアのいずれかに分類する。 The processing unit 12 sets the disaster impact level indicated by the posted information in each of the acquired posted information based on the keywords included in the acquired posted information. Further, the processing unit 12 classifies each of the acquired posted information into one of a plurality of predetermined areas based on the location information included in the acquired posted information.

処理部12は、予め登録されたキーワードおよび影響レベルの対応関係に基づいて、取得された投稿情報の各々に、災害による影響レベルを設定する。影響レベルは、例えば、高、中、低の3段階であってもよいし、10段階であってもよい。 The processing unit 12 sets the impact level due to the disaster in each of the acquired posted information based on the correspondence relationship between the keyword and the impact level registered in advance. The influence level may be, for example, 3 levels of high, medium, and low, or 10 levels.

処理部12は、予め登録された場所情報およびエリア情報の対応関係に基づいて、取得された投稿情報の各々を、予め定められた複数のエリアのいずれかに分類する。 The processing unit 12 classifies each of the acquired posted information into one of a plurality of predetermined areas based on the correspondence between the pre-registered location information and the area information.

予め定められたエリアは、例えば、横浜市、川崎市などの「市」単位のエリアであってもよいし、「区町村」単位のエリアであってもよい。もしくは、予め定められたエリアは、災害場所を基準として、所定距離毎に分割されたエリアであってもよい。もしくは、予め定められたエリアは、取得部11が取得した投稿情報のうち、投稿情報が最も多く投稿された場所を基準として、所定距離毎に分割されたエリアであってもよい。 The predetermined area may be, for example, an area in units of "city" such as Yokohama City or Kawasaki City, or an area in units of "ward, town, or village". Alternatively, the predetermined area may be an area divided by a predetermined distance based on the disaster location. Alternatively, the predetermined area may be an area divided by a predetermined distance based on the place where the posted information is posted most among the posted information acquired by the acquisition unit 11.

決定部13は、エリア毎に、当該エリアに分類された投稿情報に設定された影響レベルに基づいて、対象エリアのエリア全体の影響レベルを決定する。エリア全体の影響レベルは、分類された投稿情報に設定されている影響レベルの平均値または中央値としてもよい。もしくは、エリア全体の影響レベルは、分類された投稿情報を所定の基準により2つにさらに分類し、分類された投稿情報の影響レベルを用いて決定されてもよい。 The determination unit 13 determines the influence level of the entire area of the target area based on the influence level set for the posted information classified in the area for each area. The impact level of the entire area may be the average value or the median value of the impact level set in the classified post information. Alternatively, the impact level of the entire area may be determined by further classifying the classified post information into two according to a predetermined criterion and using the impact level of the classified post information.

判定部14は、エリア毎に、当該エリアのエリア全体の影響レベルに基づいて、前記エリアが危険であるか否かを判定する。判定部14は、エリア全体の影響レベルが所定の閾値以上である場合に、対象エリアが危険であると判定してもよい。 The determination unit 14 determines whether or not the area is dangerous for each area based on the influence level of the entire area of the area. The determination unit 14 may determine that the target area is dangerous when the influence level of the entire area is equal to or higher than a predetermined threshold value.

生成部15は、判定部14が危険であると判定したエリアに対して、エリア全体の影響レベルを地図情報に重畳してハザードマップを生成する。生成部15は、予め記憶した地図情報に、判定部14が危険であると判定したエリアのエリア全体の影響レベルを設定して、ハザードマップを生成してもよい。もしくは、生成部15は、ハザードマップを提供するサーバからハザードマップを取得し、取得したハザードマップ上にエリア全体の影響レベルを重畳してハザードマップを生成してもよい。 The generation unit 15 generates a hazard map by superimposing the influence level of the entire area on the map information for the area determined by the determination unit 14 to be dangerous. The generation unit 15 may generate a hazard map by setting the influence level of the entire area of the area determined by the determination unit 14 to be dangerous in the map information stored in advance. Alternatively, the generation unit 15 may acquire a hazard map from a server that provides the hazard map, and may generate the hazard map by superimposing the influence level of the entire area on the acquired hazard map.

以上説明した様に、実施の形態の概要にかかる情報処理装置10は、災害に関連する投稿情報を取得し、取得した投稿情報の各々に、災害による影響レベルを設定する。情報処理装置10は、各投稿情報に設定された影響レベルに基づいて、エリア全体の影響レベルを決定する。これにより、取得した投稿情報を、ハザードマップに反映するためのデータを作成することが可能となる。 As described above, the information processing apparatus 10 according to the outline of the embodiment acquires the posted information related to the disaster, and sets the influence level due to the disaster to each of the acquired posted information. The information processing apparatus 10 determines the influence level of the entire area based on the influence level set for each posted information. This makes it possible to create data for reflecting the acquired post information on the hazard map.

また、情報処理装置10は、エリア全体の影響レベルに基づいて、当該エリアが危険であるか否かを判定し、危険であるエリアのエリア全体の影響レベルを地図情報に重畳したハザードマップを作成する。ハザードマップは、危険なエリアに対してのみ災害時の予測被害状況を設定していることから、上記のようにすることで一般的な現行ハザードマップと同様に危険エリアに対してのみ災害情報を提供することが可能となる。したがって、実施の形態の概要によれば、SNS情報を利用したハザードマップを作成することが可能となる。 Further, the information processing apparatus 10 determines whether or not the area is dangerous based on the influence level of the entire area, and creates a hazard map in which the influence level of the entire area of the dangerous area is superimposed on the map information. do. Since the hazard map sets the predicted damage situation at the time of disaster only for dangerous areas, by doing the above, disaster information can be obtained only for dangerous areas like the general current hazard map. It will be possible to provide. Therefore, according to the outline of the embodiment, it is possible to create a hazard map using SNS information.

(実施の形態1)
以下、図面を参照して、本開示の実施の形態について説明する。実施の形態1は、実施の形態の概要を詳細にした実施の形態である。
(Embodiment 1)
Hereinafter, embodiments of the present disclosure will be described with reference to the drawings. The first embodiment is an embodiment in which the outline of the embodiment is detailed.

図2を用いて、実施の形態1にかかる情報処理システム100について説明する。図2は、実施の形態1にかかる情報処理システムの構成例を示す概略構成図である。情報処理システム100は、災害情報提供サーバ20と、SNSサーバ21と、ハザードマップ提供サーバ22と、情報処理装置40と、通信端末50と、を備える。 The information processing system 100 according to the first embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 2 is a schematic configuration diagram showing a configuration example of the information processing system according to the first embodiment. The information processing system 100 includes a disaster information providing server 20, an SNS server 21, a hazard map providing server 22, an information processing device 40, and a communication terminal 50.

災害情報提供サーバ20は、例えば、気象庁などの官公庁や市区町村に設置されたサーバであって、災害が発生した場合に、災害情報を提供するサーバである。災害情報提供サーバ20は、インターネット30を介して、情報処理装置40と接続する。なお、災害情報提供サーバ20は、インターネット30を介して、SNSサーバ21およびハザードマップ提供サーバ22と接続していてもよい。 The disaster information providing server 20 is, for example, a server installed in a government office such as the Japan Meteorological Agency or a municipality, and is a server that provides disaster information in the event of a disaster. The disaster information providing server 20 connects to the information processing device 40 via the Internet 30. The disaster information providing server 20 may be connected to the SNS server 21 and the hazard map providing server 22 via the Internet 30.

災害情報提供サーバ20は、災害が発生した場合に、災害種別、災害発生場所、災害発生日時、災害の規模等を含む災害情報を配信する。なお、災害情報提供サーバ20は、上記情報に加えて、他の情報を配信してもよいし、上記情報のうちの一部のみを配信してもよい。 When a disaster occurs, the disaster information providing server 20 distributes disaster information including a disaster type, a disaster occurrence location, a disaster occurrence date and time, a disaster scale, and the like. The disaster information providing server 20 may distribute other information in addition to the above information, or may distribute only a part of the above information.

SNSサーバ21は、例えば、Twitter、Facebook等のSNS情報を収集するサーバであって、SNSに加入している複数のユーザからの投稿情報を収集する。SNSサーバ21は、インターネット30を介して、情報処理装置40と接続する。投稿情報は、テキストデータ、画像データ、動画データ、音声データであってもよく、テキストデータおよび画像データ、テキストデータおよび動画データ等、上記情報の組み合わせであってもよい。 The SNS server 21 is, for example, a server that collects SNS information such as Twitter and Facebook, and collects posted information from a plurality of users who are subscribed to the SNS. The SNS server 21 connects to the information processing device 40 via the Internet 30. The posted information may be text data, image data, moving image data, audio data, or may be a combination of the above information such as text data and image data, text data and moving image data.

SNSサーバ21は、収集した投稿情報を、SNSに加入している他のユーザに対して提供する。つまり、SNSに加入しているユーザは、他のユーザが投稿した投稿情報を閲覧可能になっている。以降の説明では、SNSサーバ21は、TwitterによるSNS情報を提供するサーバであるとして説明する。なお、Twitterにおいては、投稿情報は、いわゆる「つぶやき」または「ツィート」と称されることもあるため、以降の説明において、投稿情報を「つぶやき」または「ツィート」と称して記載することがある。 The SNS server 21 provides the collected posted information to other users who have subscribed to the SNS. That is, the user who subscribes to the SNS can view the posted information posted by another user. In the following description, the SNS server 21 will be described as a server that provides SNS information by Twitter. In Twitter, posted information may be referred to as so-called "tweet" or "tweet", so in the following explanation, posted information may be referred to as "tweet" or "tweet". ..

ハザードマップ提供サーバ22は、例えば、市区町村に設置されたサーバであって、過去の被災情報に基づいて作成された一般的な現行ハザードマップを提供するサーバである。ハザードマップ提供サーバ22は、インターネット30を介して、情報処理装置40に接続する。 The hazard map providing server 22 is, for example, a server installed in a city, ward, town, or village, and is a server that provides a general current hazard map created based on past damage information. The hazard map providing server 22 connects to the information processing device 40 via the Internet 30.

通信端末50は、情報処理装置40が生成したハザードマップを受信し、受信したハザードマップを表示可能な通信装置である。通信端末50は、例えば、携帯電話端末、スマートフォン端末、タブレット型端末、パーソナルコンピュータ装置等の通信装置であってもよい。なお、図2においては、通信端末50は、1台のみが記載されているが、複数台を備える構成であってもよい。 The communication terminal 50 is a communication device capable of receiving a hazard map generated by the information processing device 40 and displaying the received hazard map. The communication terminal 50 may be, for example, a communication device such as a mobile phone terminal, a smartphone terminal, a tablet terminal, or a personal computer device. Although only one communication terminal 50 is shown in FIG. 2, a plurality of communication terminals 50 may be provided.

情報処理装置40は、実施の形態の概要における情報処理装置10に対応する装置である。情報処理装置40は、取得部41と、記憶部42と、処理部43と、決定部44と、判定部45と、生成部46と、配信部47と、表示部48と、を備える。 The information processing device 40 is a device corresponding to the information processing device 10 in the outline of the embodiment. The information processing apparatus 40 includes an acquisition unit 41, a storage unit 42, a processing unit 43, a determination unit 44, a determination unit 45, a generation unit 46, a distribution unit 47, and a display unit 48.

取得部41は、実施の形態の概要における取得部11に対応する。取得部41は、インターネット30を介して、災害情報提供サーバ20、SNSサーバ21およびハザードマップ提供サーバ22と接続する。取得部41は、他の装置と接続および通信を行うことから通信部とも言える。取得部41は、災害が発生した際に、災害情報提供サーバ20から災害情報を取得する。さらに、取得部41は、ハザードマップ提供サーバ22から、一般的な現行ハザードマップを取得する。 The acquisition unit 41 corresponds to the acquisition unit 11 in the outline of the embodiment. The acquisition unit 41 connects to the disaster information providing server 20, the SNS server 21, and the hazard map providing server 22 via the Internet 30. The acquisition unit 41 can be said to be a communication unit because it connects and communicates with other devices. When a disaster occurs, the acquisition unit 41 acquires disaster information from the disaster information providing server 20. Further, the acquisition unit 41 acquires a general current hazard map from the hazard map providing server 22.

また、取得部41は、災害が発生した場合、SNSサーバ21に投稿された投稿情報のうち、発生した災害に関連する投稿情報であって、場所情報と、キーワードと、を含む投稿情報を取得する。つまり、取得部41は、SNSに加入したユーザが投稿したつぶやきの中から、インターネットを介して、現在起きている災害に関するつぶやきのみを収集する。取得部41は、投稿情報に含まれるテキストデータを、例えば、形態素解析などの自然言語処理を行うことにより、取得すべき投稿情報を判別して取得する。 Further, when a disaster occurs, the acquisition unit 41 acquires the posted information including the location information, the keyword, and the posted information related to the disaster among the posted information posted on the SNS server 21. do. That is, the acquisition unit 41 collects only the tweets related to the disaster currently occurring from the tweets posted by the users who have subscribed to the SNS via the Internet. The acquisition unit 41 determines and acquires the posted information to be acquired by performing natural language processing such as morphological analysis on the text data included in the posted information.

取得部41は、災害に関連する情報が設定される災害情報テーブルT1と、場所情報が設定される場所情報テーブルT2と、キーワードが設定されるキーワードテーブルT3と、を参照して、取得すべき投稿情報を判別して取得する。 The acquisition unit 41 should acquire by referring to the disaster information table T1 in which information related to the disaster is set, the location information table T2 in which the location information is set, and the keyword table T3 in which the keyword is set. Determine and acquire posted information.

ここで、図3を用いて、災害情報テーブルT1の一例について説明する。図3は、災害情報テーブルの一例を示す図である。災害情報テーブルT1は、発生した災害と、発生した災害の後に同時に発生し得る災害を示す関連災害情報と、を関連付けて登録するテーブルである。災害情報テーブルT1には、災害種別と、関連災害情報と、が設定される。 Here, an example of the disaster information table T1 will be described with reference to FIG. FIG. 3 is a diagram showing an example of a disaster information table. The disaster information table T1 is a table for associating and registering a disaster that has occurred and related disaster information indicating a disaster that may occur at the same time after the disaster that has occurred. A disaster type and related disaster information are set in the disaster information table T1.

災害種別には、災害の種別が設定される。図3に示す一例では、災害種別として、「地震」、「火山噴火」、「大雨」、「火事」が設定されている。
関連災害情報には、同じ行に設定されている災害種別が示す災害が発生した後に同時に発生し得る関連する災害の情報が設定される。図3に示す一例では、例えば、災害種別が「地震」である場合、地震の後に、「津波」、「火事」、「火災」が同時に発生し得るため、「地震」に加えて「津波」、「火事」、「火災」が設定されている。なお、当然ながら、図3に示した災害種別および関連災害情報は一例であるため、その他の災害種別および関連災害情報が設定されていてもよい。
The type of disaster is set in the disaster type. In the example shown in FIG. 3, "earthquake", "volcanic eruption", "heavy rain", and "fire" are set as disaster types.
In the related disaster information, information on related disasters that can occur at the same time after the disaster indicated by the disaster type set in the same line occurs is set. In the example shown in FIG. 3, for example, when the disaster type is "earthquake", "tsunami", "fire", and "fire" can occur at the same time after the earthquake, so "tsunami" is added to "earthquake". , "Fire", "Fire" are set. As a matter of course, since the disaster type and related disaster information shown in FIG. 3 are examples, other disaster types and related disaster information may be set.

次に、図4を用いて、場所情報テーブルT2の一例について説明する。図4は、場所情報テーブルの一例を示す図である。場所情報テーブルT2には、位置を特定することが可能な場所情報と、場所情報がどのエリアに属しているかを示すエリア情報と、が関連付けて登録されている。 Next, an example of the location information table T2 will be described with reference to FIG. FIG. 4 is a diagram showing an example of a location information table. In the place information table T2, the place information whose position can be specified and the area information indicating which area the place information belongs to are registered in association with each other.

場所情報は、例えば、住所、ランドマーク情報、地名等の位置を特定することが可能な情報が登録されている。図4に示す一例では、場所情報には、「A駅」、「B駅」、「C駅」、「Dタワー」が設定されている。なお、当然ながら、場所情報には、その他の情報が登録されていてもよい。 As the place information, for example, information capable of specifying a position such as an address, a landmark information, and a place name is registered. In the example shown in FIG. 4, "A station", "B station", "C station", and "D tower" are set as the location information. As a matter of course, other information may be registered in the place information.

エリア情報は、同じ行に設定されている場所情報がどのエリアに属しているかを示すエリアの情報が設定される。図4に示す一例では、エリア情報は、町単位のエリアの情報として記載しており、「A駅」は「a町」エリアに属していることを示している。なお、当然ながら、エリア情報には、町単位のエリアではなく、例えば、市単位などの町単位よりも広範囲のエリアが設定されてもよいし、町単位よりも狭いエリアが設定されてもよい。もしくは、エリア情報には、町、市単位ではなく、情報処理装置40の管理者が任意に定めたエリアが設定されてもよい。 The area information is set to the area information indicating which area the place information set in the same line belongs to. In the example shown in FIG. 4, the area information is described as the information of the area of each town, and it is shown that "A station" belongs to the "a town" area. As a matter of course, the area information may be set to a wider area than the town unit such as a city unit, or may be set to a narrower area than the town unit, instead of the area of the town unit. .. Alternatively, the area information may be set to an area arbitrarily determined by the administrator of the information processing apparatus 40, instead of the town or city unit.

次に、図5を用いて、キーワードテーブルT3の一例について説明する。図5は、キーワードテーブルの一例を示す図である。キーワードテーブルT3は、投稿内容が危険情報であるか安全情報であるかに関するキーワードと、発生した災害によって推定される影響レベルと、を関連付けて登録するテーブルである。キーワードテーブルT3には、キーワードと、影響レベルと、が設定される。 Next, an example of the keyword table T3 will be described with reference to FIG. FIG. 5 is a diagram showing an example of a keyword table. The keyword table T3 is a table for associating and registering a keyword relating to whether the posted content is dangerous information or safety information and an impact level estimated by a disaster that has occurred. A keyword and an influence level are set in the keyword table T3.

キーワードには、予め登録された情報であって、危険を示す情報と安全であることを示す情報とを含む複数の情報が設定される。キーワードには、投稿内容が危険情報であるか安全情報であるかに関する情報が設定される。キーワードには、投稿内容が危険情報であるか安全情報であるかを判断するための基準となる情報が設定されるとも言える。また、キーワードには、投稿情報に含まれる場所情報が示す場所や位置が災害によって危険であるのか、安全であるのかを推測可能な情報が設定されるとも言える。図5に示す一例では、キーワードには、例えば、「安全」、「平気」、「大丈夫」、「無事」、「心配ない」、「被害」、「揺れた」、「近寄ら」、「危険」、「危ない」、「避難」、「ヤバい」、「緊急」等の情報が設定される。 A plurality of information including information indicating danger and information indicating safety are set as the keyword, which is information registered in advance. Information regarding whether the posted content is dangerous information or safety information is set in the keyword. It can be said that the keyword is set with information that serves as a reference for determining whether the posted content is dangerous information or safety information. In addition, it can be said that the keyword is set with information that can be inferred whether the place or position indicated by the place information included in the posted information is dangerous or safe due to a disaster. In the example shown in FIG. 5, the keywords include, for example, "safety", "OK", "OK", "safe", "don't worry", "damage", "shaking", "approaching", and "danger". , "Dangerous", "evacuation", "dangerous", "emergency" and other information are set.

影響レベルには、キーワードに対応付けられた影響レベルであって、災害によって推定される危険度合いを示す影響レベルが設定される。本実施の形態では、影響レベルは、10段階のレベルにより表されており、数字が大きい程、災害による影響レベルが高い。図5に示す一例では、「安全」には影響レベル「1」が設定されており、「平気」には影響レベル「2」が設定されていることを示している。なお、当然ながら、図5に示したキーワードおよび影響レベルは、一例であるので、その他のキーワードが登録されていてもよいし、キーワードに対応付けられる影響レベルが異なっていてもよい。 The impact level is set to the impact level associated with the keyword and indicates the degree of danger estimated by the disaster. In the present embodiment, the impact level is represented by 10 levels, and the larger the number, the higher the impact level due to the disaster. In the example shown in FIG. 5, it is shown that the influence level “1” is set for “safety” and the influence level “2” is set for “calm”. As a matter of course, since the keyword and the influence level shown in FIG. 5 are examples, other keywords may be registered or the influence level associated with the keyword may be different.

ここで、図3~図5を用いて、取得部41が取得する投稿情報の一例を説明する。例えば、投稿情報のなかに、「さっきの地震でA駅の建物が崩れて危険」や「今、Dタワーにいるけど、10分前の地震でも安全」といった投稿情報があったと仮定する。取得部41は、「地震」という情報が災害情報テーブルT1の関連災害情報に含まれていることから災害に関する投稿情報が含まれていることを判別する。また、取得部41は、「A駅」、「Dタワー」という情報が場所情報テーブルT2の場所情報に含まれていることから、場所情報が含まれている投稿情報であることを判別する。さらに、取得部41は、「危険」、「安全」という情報がキーワードテーブルT3のキーワードに含まれていることから、キーワードを含む投稿情報であることを判別する。そのため、取得部41は、上記の「さっきの地震でA駅の建物が崩れて危険」および「今、Dタワーにいるけど、10分前の地震でも安全」という投稿情報を取得すべき投稿情報と判別して取得する。 Here, an example of the posted information acquired by the acquisition unit 41 will be described with reference to FIGS. 3 to 5. For example, suppose that the posted information includes posted information such as "The building of station A collapsed due to the previous earthquake and it is dangerous" and "I am in the D tower now, but it is safe even if the earthquake 10 minutes ago". Since the information "earthquake" is included in the related disaster information of the disaster information table T1, the acquisition unit 41 determines that the posted information regarding the disaster is included. Further, since the information "A station" and "D tower" is included in the location information of the location information table T2, the acquisition unit 41 determines that the posting information includes the location information. Further, since the information "danger" and "safety" are included in the keywords of the keyword table T3, the acquisition unit 41 determines that the posted information includes the keywords. Therefore, the acquisition unit 41 should acquire the above-mentioned posted information that "the building of station A collapses due to the previous earthquake and is dangerous" and "I am in the D tower now, but it is safe even in the earthquake 10 minutes ago". And get it.

なお、投稿情報にGEOタグと称される投稿者の現在の位置情報が含まれている場合には、取得部41は、場所情報を含む投稿情報と判別し、GEOタグが示す位置情報を場所情報としてもよい。
また、同一ユーザが複数の投稿情報を投稿する場合が想定されるが、この場合、取得部41は、同一ユーザの複数の投稿情報のうちの1つを取得するようにしてもよい。同一ユーザからの複数の投稿情報を全て用いると、投稿情報が示す内容に偏りが出てしまう可能性が想定されるからである。また、取得部41は、災害が発生した後に、定期的に、複数のユーザから投稿された災害に関連する投稿情報のうち、場所情報と、キーワードと、を含む投稿情報を取得してもよい。
If the posted information includes the current position information of the poster, which is called a GEO tag, the acquisition unit 41 determines that the posted information includes the location information, and uses the location information indicated by the GEO tag as the location. It may be information.
Further, it is assumed that the same user posts a plurality of posted information. In this case, the acquisition unit 41 may acquire one of the plurality of posted information of the same user. This is because if all of the plurality of posted information from the same user is used, it is assumed that the content indicated by the posted information may be biased. Further, the acquisition unit 41 may periodically acquire the posted information including the location information and the keyword among the posted information related to the disaster posted by a plurality of users after the disaster occurs. ..

次に、図2に戻り、記憶部42について説明する。記憶部42は、災害情報テーブルT1、場所情報テーブルT2およびキーワードテーブルT3を記憶する。また、記憶部42は、取得部41がハザードマップ提供サーバ22から取得したハザードマップを記憶する。そして、記憶部42は、処理部43が様々な観点により取得した投稿情報を分類し、リスト化されたデータ(投稿情報)を記憶する。 Next, returning to FIG. 2, the storage unit 42 will be described. The storage unit 42 stores the disaster information table T1, the location information table T2, and the keyword table T3. Further, the storage unit 42 stores the hazard map acquired by the acquisition unit 41 from the hazard map providing server 22. Then, the storage unit 42 classifies the posted information acquired by the processing unit 43 from various viewpoints, and stores the listed data (posted information).

次に、処理部43について説明する。処理部43は、実施の形態の概要における処理部12に対応する。処理部43は、取得部41が取得した投稿情報に含まれるキーワードに基づいて、取得した投稿情報の各々に投稿情報が示す災害による影響レベルを設定する。具体的には、処理部43は、取得された投稿情報の各々に含まれるキーワードと一致するキーワードをキーワードテーブルT3から検索し、検索されたキーワードに関連付けられた影響レベルを、取得された投稿情報の各々に災害による影響レベルとして設定する。 Next, the processing unit 43 will be described. The processing unit 43 corresponds to the processing unit 12 in the outline of the embodiment. The processing unit 43 sets the disaster impact level indicated by the posted information in each of the acquired posted information based on the keywords included in the posted information acquired by the acquisition unit 41. Specifically, the processing unit 43 searches the keyword table T3 for keywords that match the keywords included in each of the acquired post information, and determines the influence level associated with the searched keywords in the acquired post information. Set each of these as the level of impact caused by the disaster.

例えば、投稿情報が「さっきの地震でA駅の建物が崩れて危険」である場合、キーワードテーブルT3を参照すると、「危険」に対応する影響レベルは「7」であることから、当該投稿情報に影響レベル7を設定する。また、投稿情報が、「今、Dタワーにいるけど、10分前の地震でも安全」である場合、キーワードテーブルT3を参照すると、「安全」に対応する影響レベルは「1」であることから、当該投稿情報に影響レベル1を設定する。なお、投稿情報に複数のキーワードが含まれていることが想定されるが、この場合、処理部43は、複数のキーワードのそれぞれに対応する影響レベルのうち、最も高い影響レベルを設定してもよいし、最も低い影響レベルを設定してもよい。もしくは、処理部43は、複数のキーワードのそれぞれに対応する影響レベルの中央値または平均値を設定してもよい。 For example, if the posted information is "dangerous because the building of station A collapses due to the previous earthquake", referring to the keyword table T3, the impact level corresponding to "danger" is "7", so the posted information. Set the influence level 7 to. Also, if the posted information is "I am in the D tower now, but it is safe even in the earthquake 10 minutes ago", referring to the keyword table T3, the impact level corresponding to "safety" is "1". , Set the impact level 1 for the posted information. It is assumed that the posted information contains a plurality of keywords, but in this case, even if the processing unit 43 sets the highest impact level among the impact levels corresponding to each of the plurality of keywords. Alternatively, the lowest impact level may be set. Alternatively, the processing unit 43 may set the median value or the average value of the influence level corresponding to each of the plurality of keywords.

また、処理部43は、取得された投稿情報に含まれる場所情報に基づいて、取得された投稿情報の各々を予め定められた複数のエリアのいずれかに分類する。具体的には、処理部43は、取得された投稿情報の各々に含まれる場所情報と一致する場所情報を場所情報テーブルT2から検索して、検索された場所情報に関連付けられたエリア情報を特定する。処理部43は、取得された投稿情報の各々を特定されたエリアに分類する。以降の説明では、予め定められたエリアは、「町」単位のエリアであると仮定して説明を行う。 Further, the processing unit 43 classifies each of the acquired posted information into one of a plurality of predetermined areas based on the location information included in the acquired posted information. Specifically, the processing unit 43 searches the place information table T2 for the place information that matches the place information included in each of the acquired posted information, and identifies the area information associated with the searched place information. do. The processing unit 43 classifies each of the acquired posted information into the specified area. In the following description, it is assumed that the predetermined area is an area of "town" unit.

例えば、投稿情報が、「さっきの地震でA駅の建物が崩れて危険」である場合、場所情報テーブルT2には、「A駅」に対応するエリア情報は「a町」エリアとなっていることから、処理部43は、当該投稿情報を「a町」エリアに分類する。なお、例えば、取得した投稿情報に含まれる場所情報が、「K市」などのように、分類するエリア(「町」単位)よりも大きなエリアを示す場所情報である場合も想定される。この場合、処理部43は、投稿情報に含まれる場所情報である「K市」を、「K市」の代表的な駅である「K駅」に置き換えてもよい。もしくは、処理部43は、投稿情報に含まれる場所情報である「K市」を、「K市」の市庁が存在する「K市庁」またはK市庁が存在する住所に置き換えてもよい。 For example, if the posted information is "dangerous because the building of station A collapses due to the previous earthquake", the area information corresponding to "station A" is the "town a" area in the location information table T2. Therefore, the processing unit 43 classifies the posted information into the "a town" area. In addition, for example, it is assumed that the place information included in the acquired posted information is the place information indicating an area larger than the classified area (“town” unit) such as “K city”. In this case, the processing unit 43 may replace "K city", which is the location information included in the posted information, with "K station", which is a representative station of "K city". Alternatively, the processing unit 43 may replace "K city", which is the location information included in the posted information, with "K city hall" where the city hall of "K city" exists or an address where K city hall exists.

処理部43は、取得部41が取得した投稿情報に対して、画像を含む投稿情報、動画を含む投稿情報、テキストを含む投稿情報のように、投稿情報の種類により投稿情報を分類してリスト化する。また、処理部43は、日付毎の投稿情報、時間毎の投稿情報、エリア毎の投稿情報、影響レベル毎の投稿情報、のように投稿情報を分類してリスト化する。処理部43は、上記のように分類した投稿情報を記憶部42に記憶させる。このように、予め様々な観点により分類しておけば、投稿情報を処理する際の処理時間を短縮することが出来る。 The processing unit 43 classifies and lists the posted information according to the type of posted information, such as posted information including images, posted information including videos, and posted information including text, with respect to the posted information acquired by the acquisition unit 41. To become. Further, the processing unit 43 classifies and lists the posted information such as the posted information for each date, the posted information for each hour, the posted information for each area, and the posted information for each impact level. The processing unit 43 stores the posted information classified as described above in the storage unit 42. In this way, if the posted information is classified in advance from various viewpoints, the processing time when processing the posted information can be shortened.

次に、決定部44について説明する。決定部44は、実施の形態の概要にかかる決定部13に対応する。決定部44は、エリア毎に、当該エリアに分類された投稿情報に設定された影響レベルに基づいて、エリア全体の影響レベルを決定する。 Next, the determination unit 44 will be described. The determination unit 44 corresponds to the determination unit 13 relating to the outline of the embodiment. The determination unit 44 determines the influence level of the entire area based on the influence level set for the posted information classified in the area for each area.

具体的には、決定部44は、エリア毎に、当該エリアに分類された投稿情報に設定された影響レベルのうち、影響レベルが1~5の投稿情報と、影響レベルが6~10の投稿情報と、に分類する。つまり、決定部44は、分類閾値を5として、影響レベルが1~5の投稿情報と、影響レベルが6~10の投稿情報と、に分類する。影響レベル1~5の投稿情報は、災害による影響度が低く安全であることを示している投稿情報とも言える。また、影響レベル6~10の投稿情報は、災害による影響度が高く危険であることを示している投稿情報とも言える。そのため、決定部44は、安全であることを示している投稿情報と、危険であることを示している投稿情報と、に分類する。なお、以降の説明では、影響レベルが1~5の投稿情報を「安全ツィート」と称して記載し、影響レベルが6~10の投稿情報を「危険ツィート」と称して記載することがある。また、以降の説明では、分類閾値を5とするが、情報処理装置40の管理者が適宜変更出来る値であってもよい。 Specifically, the determination unit 44 determines the posting information having an influence level of 1 to 5 and the posting having an influence level of 6 to 10 among the influence levels set in the posting information classified into the area for each area. Classify into information and. That is, the determination unit 44 classifies the posted information having an influence level of 1 to 5 and the posted information having an influence level of 6 to 10, with the classification threshold value set to 5. It can be said that the posted information of the impact level 1 to 5 is the posted information indicating that the degree of impact due to the disaster is low and it is safe. In addition, the posted information with impact levels 6 to 10 can be said to be posted information indicating that the degree of impact due to a disaster is high and dangerous. Therefore, the determination unit 44 classifies the posted information indicating that it is safe and the posted information indicating that it is dangerous. In the following description, posted information having an impact level of 1 to 5 may be referred to as "safety tweet", and posted information having an impact level of 6 to 10 may be referred to as "danger tweet". Further, in the following description, the classification threshold value is set to 5, but it may be a value that can be appropriately changed by the administrator of the information processing apparatus 40.

次に、決定部44は、エリア毎に、安全ツィートの影響レベルの平均値と、危険ツィートの影響レベルの平均値とを算出する。決定部44は、安全ツィートの影響レベルの平均値と、危険ツィートの影響レベルの平均値との差分を、このエリアのエリア全体の災害による影響レベルと決定する。なお、以降の説明では、安全ツィートの影響レベルの平均値と、危険ツィートの影響レベルの平均値との差分を「差分影響レベル」と称して記載することがある。 Next, the determination unit 44 calculates the average value of the influence level of the safety tweet and the average value of the influence level of the danger tweet for each area. The determination unit 44 determines the difference between the average value of the impact level of the safety tweet and the average value of the impact level of the dangerous tweet as the impact level due to the disaster in the entire area of this area. In the following description, the difference between the average value of the effect level of the safety tweet and the average value of the effect level of the dangerous tweet may be referred to as "difference effect level".

ここで、図6~図8を用いて、決定部44が行うエリア全体の影響レベルを決定する決定処理の概念を説明する。図6~図8は、実施の形態1における決定部が行う決定処理の概念を説明する図である。 Here, with reference to FIGS. 6 to 8, the concept of the determination process for determining the influence level of the entire area performed by the determination unit 44 will be described. 6 to 8 are diagrams for explaining the concept of the determination process performed by the determination unit in the first embodiment.

図6は、決定部44が決定処理を行う前の状態を表す図であり、処理部43が各投稿情報に影響レベルを設定し、複数のエリアに分類した後の状態である。また、図6は、分類された複数のエリアのうち、あるエリアの投稿情報を示している。あるエリアに分類された投稿情報(ツィート)が50ツィートあったと仮定する。図6に示している丸印は各ツィートであって、50ツィートのうちの一部を表している。また、各丸印の中に記載された「影X(X:1以上の整数)」は、各ツィートに設定された災害による影響レベルを表しており、影響レベルの数字が大きい程、投稿情報が示す危険度合いが高い。 FIG. 6 is a diagram showing a state before the determination unit 44 performs the determination process, and is a state after the processing unit 43 sets the influence level for each posted information and classifies the information into a plurality of areas. Further, FIG. 6 shows the posting information of a certain area among the plurality of classified areas. Suppose there are 50 tweets of posted information (tweets) classified in an area. The circles shown in FIG. 6 are each tweet and represent a part of 50 tweets. In addition, the "shadow X (integer of X: 1 or more)" written in each circle indicates the impact level due to the disaster set for each tweet, and the larger the impact level number, the more posted information. Has a high degree of danger.

図7は、図6の状態において、決定部44が安全ツィートと危険ツィートに分類した後の状態を示している。図7に示すように、あるエリアに分類された50ツィートのうち、安全ツィートは10ツィートであり、危険ツィートは40ツィートであることを示している。 FIG. 7 shows the state after the determination unit 44 classifies the safety tweet and the danger tweet in the state of FIG. As shown in FIG. 7, of the 50 tweets classified into a certain area, the safety tweet is 10 tweets and the dangerous tweet is 40 tweets.

図8は、決定部44が、安全ツィートの影響レベルの平均値と、危険ツィートの影響レベルの平均値と、それらの差分影響レベルと、を算出した状態を示している。図8に示すように、安全ツィートの影響レベルの平均値が2.8であり、危険ツィートの影響レベルの平均値が6.8であったとすると、差分影響レベルは4となる。決定部44は、差分影響レベルである「4」を、このエリア全体の影響レベルとして決定する。 FIG. 8 shows a state in which the determination unit 44 calculates the average value of the influence level of the safety tweet, the average value of the influence level of the danger tweet, and the difference influence level thereof. As shown in FIG. 8, if the average value of the influence level of the safety tweet is 2.8 and the average value of the influence level of the danger tweet is 6.8, the difference influence level is 4. The determination unit 44 determines the difference influence level "4" as the influence level of the entire area.

なお、SNSに加入しているユーザは、主観に基づいて投稿情報を投稿することが出来ることから、例えば、過去の事象を投稿する場合も考えられるし、さらに、客観的な事実とは異なる投稿をしている可能性も想定される。そのため、決定部44は、分類されたエリア毎の投稿情報が、例えば、単位時間当たりの取得数が50個以上である場合に、エリア全体の影響レベルを決定するようにしてもよい。このようにすることで、決定部44は、より客観的な情報に基づいた、エリア全体の影響レベルとすることが可能となる。 Since users who subscribe to SNS can post posted information based on subjectivity, for example, it is possible to post past events, and postings that are different from objective facts. It is also possible that you are doing this. Therefore, the determination unit 44 may determine the influence level of the entire area when the number of posted information for each classified area is, for example, 50 or more per unit time. By doing so, the determination unit 44 can set the influence level of the entire area based on more objective information.

また、決定部44は、あるエリアの投稿情報数が単位時間(例えば、1分間)当たり所定値(例えば、50個)以上である場合、緊急性を要する災害が発生したと判断してもよい。この場合、決定部44は、このエリアに対してエリア全体の影響レベルを設定し、ハザードマップを即時に生成するように生成部46に指示してもよい。また、この場合、例えば、5分毎にハザードマップを生成するように生成部46に指示してもよい。 Further, the determination unit 44 may determine that an urgent disaster has occurred when the number of posted information in a certain area is a predetermined value (for example, 50) or more per unit time (for example, 1 minute). .. In this case, the determination unit 44 may set the influence level of the entire area for this area and instruct the generation unit 46 to generate the hazard map immediately. Further, in this case, for example, the generation unit 46 may be instructed to generate a hazard map every 5 minutes.

一方、決定部44は、あるエリアの投稿情報が単位時間(例えば、1分間)当たり所定値(例えば、50個)未満である場合、緊急性を要していないと判断してもよい。この場合、決定部44は、所定値以上のつぶやきが収集された時点でエリア全体の影響レベルを設定するようにしてもよい。 On the other hand, if the posted information in a certain area is less than a predetermined value (for example, 50 pieces) per unit time (for example, 1 minute), the determination unit 44 may determine that urgency is not required. In this case, the determination unit 44 may set the influence level of the entire area when tweets of a predetermined value or more are collected.

次に、判定部45について説明する。判定部45は、実施の形態の概要にかかる判定部14に対応する。判定部45は、エリア毎に、当該エリアのエリア全体の影響レベルに基づいて、エリアが危険であるか否かを判定する。具体的には、判定部45は、エリア全体の影響レベルが判定閾値以上である場合に、当該エリアが危険であるか否かを判定する。例えば、図8に示す様に、決定部44がエリア全体の影響レベルを4と決定したとする。そして、判定閾値を4とした場合、判定部45は、当該エリアは危険であると判定する。 Next, the determination unit 45 will be described. The determination unit 45 corresponds to the determination unit 14 according to the outline of the embodiment. The determination unit 45 determines whether or not the area is dangerous for each area based on the influence level of the entire area of the area. Specifically, when the influence level of the entire area is equal to or higher than the determination threshold value, the determination unit 45 determines whether or not the area is dangerous. For example, as shown in FIG. 8, it is assumed that the determination unit 44 determines the influence level of the entire area to be 4. Then, when the determination threshold value is 4, the determination unit 45 determines that the area is dangerous.

次に、生成部46について説明する。生成部46は、実施の形態の概要にかかる生成部15に対応する。生成部46は、判定部45が危険であると判定したエリアに対して、エリア全体の影響レベルを地図情報に重畳してハザードマップを生成する。具体的には、生成部46は、判定部45が危険であると判定したエリアに対するエリア全体の影響レベルを、取得部41がハザードマップ提供サーバ22から取得したハザードマップに重畳してハザードマップを生成する。 Next, the generation unit 46 will be described. The generation unit 46 corresponds to the generation unit 15 according to the outline of the embodiment. The generation unit 46 generates a hazard map by superimposing the influence level of the entire area on the map information for the area determined by the determination unit 45 to be dangerous. Specifically, the generation unit 46 superimposes the influence level of the entire area on the area determined by the determination unit 45 as dangerous on the hazard map acquired by the acquisition unit 41 from the hazard map providing server 22 to generate a hazard map. Generate.

ここで、図9を用いて、生成部46が生成するハザードマップの一例を説明する。図9は、生成されたハザードマップの一例を示す図である。図9に示すように、予め定められたエリアは、A駅を含むa町エリアと、B駅を含むb町エリアと、C駅およびDタワーを含むc町エリアとであったとする。また、決定部44が、a町エリアのエリア全体の影響レベルを5、b町エリアのエリア全体の影響レベルを6、c町エリアのエリア全体の影響レベルを4とし、判定部45が全てのエリアが危険であると判定したとする。この場合、図9に示す様に、生成部46は、ハザードマップを利用するユーザが視覚的に把握し易いように、同じ影響レベルに対して視覚的に同じ画像表現となるように描画したハザードマップを生成する。なお、生成部46は、地図情報に差分影響度を数字で表示するようにしてハザードマップを生成してもよいし、差分影響レベルの大きさに対応する色を予め定めておき、差分影響レベルを色で表示してもよい。もしくは、生成部46は、地図情報をX軸―Y軸平面に設定し、差分影響レベルの大きさをZ軸方向の値に対応させるようにしてハザードマップを生成してもよい。 Here, an example of the hazard map generated by the generation unit 46 will be described with reference to FIG. 9. FIG. 9 is a diagram showing an example of the generated hazard map. As shown in FIG. 9, it is assumed that the predetermined areas are the a town area including the A station, the b town area including the B station, and the c town area including the C station and the D tower. Further, the determination unit 44 sets the influence level of the entire area of the a town area to 5, the influence level of the entire area of the b town area to 6, and the influence level of the entire area of the c town area to 4, and the judgment unit 45 sets all of them. Suppose the area is determined to be dangerous. In this case, as shown in FIG. 9, the generation unit 46 draws the hazard so that the user who uses the hazard map visually understands the same image expression for the same influence level. Generate a map. The generation unit 46 may generate a hazard map by displaying the difference influence degree as a numerical value in the map information, or may predetermine a color corresponding to the magnitude of the difference influence level and determine the difference influence level. May be displayed in color. Alternatively, the generation unit 46 may generate the hazard map by setting the map information in the X-axis-Y-axis plane and making the magnitude of the difference influence level correspond to the value in the Z-axis direction.

なお、例えば、取得部41が災害情報提供サーバ20から災害情報を取得しなくなった場合や、災害に関連する投稿情報を取得しなくなった場合、このエリアにおける災害は沈静化し緊急性は要さないと判断してもよい。この場合、生成部46は、地図情報に重畳して設定したエリア全体の影響レベルに関する情報を削除するようにしてもよい。つまり、生成部46は、定点カメラや自治体からの情報を付与して生成される一般的な現行ハザードマップを、生成するハザードマップとしてもよい。 For example, if the acquisition unit 41 no longer acquires disaster information from the disaster information providing server 20, or if it no longer acquires posted information related to the disaster, the disaster in this area will be calmed down and no urgency is required. You may judge that. In this case, the generation unit 46 may delete the information regarding the influence level of the entire area set by superimposing it on the map information. That is, the generation unit 46 may use a general current hazard map generated by adding information from a fixed-point camera or a local government as a hazard map to be generated.

図2に戻り、配信部47について説明する。配信部47は、生成部46が生成したハザードマップを通信端末50に配信する。配信部47は、通信端末50と通信を行うことから通信部とも言える。
表示部48は、生成部46が生成したハザードマップを表示可能なディスプレイである。
Returning to FIG. 2, the distribution unit 47 will be described. The distribution unit 47 distributes the hazard map generated by the generation unit 46 to the communication terminal 50. Since the distribution unit 47 communicates with the communication terminal 50, it can be said to be a communication unit.
The display unit 48 is a display capable of displaying the hazard map generated by the generation unit 46.

続いて、図10を用いて、情報処理装置40が行う動作例について説明する。図10は、実施の形態1にかかる情報処理装置の動作例を説明するフローチャートである。図10は、災害が発生した際、および災害が発生した後に定期的に実施される。 Subsequently, an operation example performed by the information processing apparatus 40 will be described with reference to FIG. FIG. 10 is a flowchart illustrating an operation example of the information processing apparatus according to the first embodiment. FIG. 10 is carried out periodically in the event of a disaster and after a disaster has occurred.

まず、場所情報、キーワードを含む災害に関する投稿情報を取得する(ステップS1)。具体的には、取得部41は、複数の投稿情報のうち、災害情報テーブルT1の関連災害情報に登録された情報が含まれる投稿情報を抽出する。さらに、取得部41は、場所情報テーブルT2の場所情報に登録された場所情報、およびキーワードテーブルT3のキーワードに登録されたキーワードを含む投稿情報を取得する。 First, the posted information about the disaster including the place information and the keyword is acquired (step S1). Specifically, the acquisition unit 41 extracts the posted information including the information registered in the related disaster information of the disaster information table T1 from the plurality of posted information. Further, the acquisition unit 41 acquires the location information registered in the location information of the location information table T2 and the posting information including the keywords registered in the keywords of the keyword table T3.

次に、取得した投稿情報の各々に、発生した災害による影響度を示す影響レベルを設定する(ステップS2)。具体的には、処理部43は、キーワードテーブルT3を参照して、取得した投稿情報の各々に含まれるキーワードに対応した影響レベルをキーワードテーブルT3から取得して、取得した投稿情報の各々に影響レベルを設定する。 Next, for each of the acquired posted information, an influence level indicating the degree of influence due to the disaster that has occurred is set (step S2). Specifically, the processing unit 43 refers to the keyword table T3, acquires the influence level corresponding to the keyword included in each of the acquired posted information from the keyword table T3, and affects each of the acquired posted information. Set the level.

次に、取得した投稿情報の各々を予め定められた複数のエリアのいずれかに分類する(ステップS3)。具体的には、処理部43は、場所情報テーブルT2を参照して、取得した投稿情報の各々に含まれる場所情報に対応したエリア情報を取得して、取得した投稿情報の各々をエリア情報に設定されたエリアに分類する。 Next, each of the acquired posted information is classified into one of a plurality of predetermined areas (step S3). Specifically, the processing unit 43 refers to the place information table T2, acquires the area information corresponding to the place information included in each of the acquired posted information, and converts each of the acquired posted information into the area information. Classify into the set area.

次に、投稿情報をデータ種別毎に分類し、分類したデータ種別毎に記憶する(ステップS4)。具体的には、処理部43は、取得部41が取得した投稿情報に対して、画像を含む投稿情報、動画を含む投稿情報、テキストを含む投稿情報のように、投稿情報の種類により投稿情報を分類してリスト化する。また、処理部43は、日付毎の投稿情報、時間毎の投稿情報、エリア毎の投稿情報、影響レベル毎の投稿情報、のように投稿情報を分類してリスト化する。処理部43は、上記のように分類した投稿情報を記憶部42に記憶させる。 Next, the posted information is classified by data type and stored for each classified data type (step S4). Specifically, the processing unit 43 refers to the posted information acquired by the acquisition unit 41 according to the type of posted information, such as posted information including an image, posted information including a video, and posted information including text. Are classified and listed. Further, the processing unit 43 classifies and lists the posted information such as the posted information for each date, the posted information for each hour, the posted information for each area, and the posted information for each impact level. The processing unit 43 stores the posted information classified as described above in the storage unit 42.

次に、ステップS3において分類したエリア毎に、ステップS5~ステップS7を実行する。ステップS5として、分類された投稿情報に設定された影響レベルに基づいて、エリア全体の災害による影響レベルを設定する(ステップS5)。具体的には、決定部44は、分類された投稿情報に設定された影響レベルと、分類閾値と、の比較を行い、分類閾値未満の投稿情報と、分類閾値以上の投稿情報とに分類する。決定部44は、分類閾値未満の投稿情報の影響レベルの平均値と、分類閾値以上の投稿情報の影響レベルの平均値と、の差分影響レベルを算出して、エリア全体の影響レベルとして決定する。 Next, steps S5 to S7 are executed for each area classified in step S3. As step S5, the impact level due to the disaster in the entire area is set based on the impact level set for the classified posted information (step S5). Specifically, the determination unit 44 compares the influence level set for the classified post information with the classification threshold value, and classifies the post information below the classification threshold value and the post information above the classification threshold value. .. The determination unit 44 calculates the difference influence level between the average value of the influence level of the posted information below the classification threshold and the average value of the influence level of the posted information above the classification threshold, and determines it as the influence level of the entire area. ..

次に、エリア全体の影響レベルと、判定閾値との比較に基づいて、危険なエリアであるか否かを判定する(ステップS6)。具体的には、判定部45は、エリア全体の影響レベルが判定閾値以上である場合、このエリアは危険なエリアであると判定し、判定閾値未満である場合、このエリアは危険なエリアではないと判定する。 Next, it is determined whether or not the area is dangerous based on the comparison between the influence level of the entire area and the determination threshold value (step S6). Specifically, the determination unit 45 determines that this area is a dangerous area when the influence level of the entire area is equal to or higher than the determination threshold value, and when it is less than the determination threshold value, this area is not a dangerous area. Is determined.

ステップS6において、危険なエリアであると判定された場合(ステップS6のYES)、ハザードマップ提供サーバ22が提供する一般的な現行ハザードマップに当該エリアのエリア全体の影響レベルを設定する(ステップS7)。具体的には、エリア全体の影響レベルが判定閾値以上である場合(ステップS6のYES)、生成部46は、ハザードマップ提供サーバ22から取得した一般的な現行ハザードマップ上に、エリア全体の影響レベルを重畳する(ステップS7)。 If it is determined in step S6 that the area is dangerous (YES in step S6), the influence level of the entire area of the area is set in the general current hazard map provided by the hazard map providing server 22 (step S7). ). Specifically, when the influence level of the entire area is equal to or higher than the determination threshold value (YES in step S6), the generation unit 46 affects the entire area on the general current hazard map acquired from the hazard map providing server 22. The levels are superimposed (step S7).

一方、ステップS6において、エリア全体の影響レベルが判定閾値未満である場合、つまり、危険なエリアではないと判定された場合(ステップS6のNO)、次のエリアに対して、ステップS5~ステップS7を実行する。 On the other hand, in step S6, when the influence level of the entire area is less than the determination threshold value, that is, when it is determined that the area is not a dangerous area (NO in step S6), steps S5 to S7 for the next area. To execute.

全てのエリアに対して、上記ステップS5~ステップS7を実行した後に、生成部46は、ハザードマップを生成する(ステップS8)。 After executing the above steps S5 to S7 for all areas, the generation unit 46 generates a hazard map (step S8).

生成したハザードマップを配信および表示する(ステップS9)。配信部47は、生成されたハザードマップを通信端末50に配信する。また、表示部48は、生成されたハザードマップを表示する。 Distribute and display the generated hazard map (step S9). The distribution unit 47 distributes the generated hazard map to the communication terminal 50. In addition, the display unit 48 displays the generated hazard map.

以上説明した様に、実施の形態1にかかる情報処理装置40によれば、災害に関連する投稿情報を取得し、取得した投稿情報の各々に、災害による影響レベルを設定する。情報処理装置40は、各投稿情報に設定された影響レベルに基づいて、エリア全体の影響レベルを決定する。情報処理装置40は、エリア全体の影響レベルに基づいて、当該エリアが危険であるか否かを判定し、危険であるエリアのエリア全体の影響レベルを地図情報に重畳したハザードマップを作成する。したがって、実施の形態1によれば、SNS情報を利用したハザードマップを作成することが可能となる。 As described above, according to the information processing apparatus 40 according to the first embodiment, the posted information related to the disaster is acquired, and the influence level due to the disaster is set for each of the acquired posted information. The information processing apparatus 40 determines the influence level of the entire area based on the influence level set for each posted information. The information processing apparatus 40 determines whether or not the area is dangerous based on the influence level of the entire area, and creates a hazard map in which the influence level of the entire area of the dangerous area is superimposed on the map information. Therefore, according to the first embodiment, it is possible to create a hazard map using SNS information.

さらに、本実施の形態では、ハザードマップ提供サーバ22から一般的な現行ハザードマップを取得し、一般的な現行ハザードマップに、SNS情報から決定したエリア全体の影響レベルを重畳した新たなハザードマップを生成することが可能となる。そのため、一般的な現行ハザードマップに、さらなる情報量を付加することが可能となる。したがって、本実施の形態にかかる情報処理装置40が生成したハザードマップにより、今までよりも活用がされたハザードマップを提供することが可能となる。 Further, in the present embodiment, a general current hazard map is acquired from the hazard map providing server 22, and a new hazard map is created by superimposing the influence level of the entire area determined from the SNS information on the general current hazard map. It becomes possible to generate. Therefore, it is possible to add a further amount of information to a general current hazard map. Therefore, the hazard map generated by the information processing apparatus 40 according to the present embodiment makes it possible to provide a hazard map that is more utilized than before.

(実施の形態2)
続いて、実施の形態2について説明する。実施の形態2は、実施の形態1の改良例である。本実施の形態では、実施の形態1におけるエリア内で投稿情報数が最も多い位置をランドマークとして特定することを目的とする。
(Embodiment 2)
Subsequently, the second embodiment will be described. The second embodiment is an improved example of the first embodiment. In the present embodiment, it is an object of the present invention to specify as a landmark the position where the number of posted information is the largest in the area in the first embodiment.

実施の形態2にかかる情報処理システムは、実施の形態1と同様であるため説明を割愛する。また、実施の形態2にかかる情報処理装置40の構成例についても、実施の形態1と基本的には同じであるため、図2を用いて、実施の形態1との差分のみを説明する。実施の形態2にかかる情報処理装置40について説明する。実施の形態2にかかる情報処理装置40は、処理部43、決定部44および判定部45の構成が異なる。 Since the information processing system according to the second embodiment is the same as that of the first embodiment, the description thereof is omitted. Further, since the configuration example of the information processing apparatus 40 according to the second embodiment is basically the same as that of the first embodiment, only the difference from the first embodiment will be described with reference to FIG. The information processing apparatus 40 according to the second embodiment will be described. The information processing apparatus 40 according to the second embodiment has a different configuration of the processing unit 43, the determination unit 44, and the determination unit 45.

処理部43は、実施の形態1にかかる処理部43の構成に加えて、分類したエリア毎の投稿情報から、エリア内の投稿情報数が最も多い場所情報が示す位置を特定する。投稿情報数が最も多い場所は、一般的にエリア内の大都市であると考えられる。そのため、本実施の形態では、処理部43は、投稿情報数が最も多い場所を特定し、特定された場所が示す位置を、実施の形態1において分類されたエリア内のランドマークとして特定する。なお、説明を行う上で便宜的に、実施の形態1にかかる処理部43が分類したエリアを第1のエリアとして説明を行う。 In addition to the configuration of the processing unit 43 according to the first embodiment, the processing unit 43 specifies the position indicated by the location information having the largest number of posted information in the area from the posted information for each classified area. The place with the most posted information is generally considered to be a large city in the area. Therefore, in the present embodiment, the processing unit 43 specifies the place where the number of posted information is the largest, and the position indicated by the specified place is specified as a landmark in the area classified in the first embodiment. For convenience of explanation, the area classified by the processing unit 43 according to the first embodiment will be described as the first area.

具体的には、処理部43は、取得部41が取得した投稿情報の各々を、複数の第1のエリアに分類した後、第1のエリア毎に、投稿情報に含まれる場所情報の数を計数して、投稿情報数が最も多い場所情報が示す位置を特定する。また、処理部43は、第1のエリア毎に、取得した投稿情報に含まれる場所情報が示す位置と、投稿情報数が最も多い場所情報が示す位置との間の距離を算出する。そして、処理部43は、取得した投稿情報の各々を、算出された距離に基づいて、投稿情報数が最も多い場所情報が示す位置を基準とした所定距離毎に分割された複数の第2のエリアに分類する。本実施の形態では、所定距離を2kmとして説明を行う。なお、当然ながら、所定距離を、例えば、50mとしてもよいし、他の値としてもよい。 Specifically, the processing unit 43 classifies each of the posted information acquired by the acquisition unit 41 into a plurality of first areas, and then determines the number of location information included in the posted information for each first area. Count and identify the location indicated by the location information with the most posted information. Further, the processing unit 43 calculates the distance between the position indicated by the place information included in the acquired posted information and the position indicated by the place information having the largest number of posted information for each first area. Then, the processing unit 43 divides each of the acquired posted information into a plurality of second units at predetermined distances based on the position indicated by the location information having the largest number of posted information based on the calculated distance. Classify into areas. In the present embodiment, the description will be given with a predetermined distance of 2 km. As a matter of course, the predetermined distance may be, for example, 50 m or another value.

ここで、図11を用いて、処理部43が行う処理の概念を説明する。図11は、本実施の形態にかかる処理部が行う処理の概念を示した図である。処理部43は、取得した投稿情報の場所情報を用いて、図11のa町エリア、b町エリア(第1のエリア)に分類する。 Here, the concept of the processing performed by the processing unit 43 will be described with reference to FIG. FIG. 11 is a diagram showing a concept of processing performed by the processing unit according to the present embodiment. The processing unit 43 classifies the acquired post information into the a town area and the b town area (first area) in FIG. 11.

次に、処理部43は、a町エリア、b町エリアに分類された投稿情報から、投稿情報数が最も多い場所情報が示す位置を特定する。図11において、a町エリアの投稿情報のうち、A駅を場所情報とする投稿情報数が最も多く、b町エリアの投稿情報のうち、B駅を場所情報とする投稿情報数が最も多かったとする。そうすると、処理部43は、A駅、B駅を特定する。そして、処理部43は、取得した投稿情報の各々に含まれる場所情報が示す位置と、A駅およびB駅との間の距離を算出する。 Next, the processing unit 43 identifies the position indicated by the place information having the largest number of posted information from the posted information classified into the a town area and the b town area. In FIG. 11, among the posted information in the a town area, the number of posted information with the A station as the location information was the largest, and among the posted information in the b town area, the number of posted information with the B station as the location information was the largest. do. Then, the processing unit 43 identifies the A station and the B station. Then, the processing unit 43 calculates the distance between the position indicated by the location information included in each of the acquired posted information and the stations A and B.

次に、処理部43は、算出した距離に基づいて、取得した投稿情報の各々を所定距離毎に分割された複数のエリア(第2のエリア)のいずれかに分類する。図11に示す点線は、A駅を基準とする2km毎のエリア境界を表す線である。一点鎖線は、B駅を基準とする2km毎のエリア境界を表す線である。例えば、投稿情報Tに含まれる場所情報が示す位置が図11に示す位置であり、A駅からの距離が3kmであったとすると、処理部43は、投稿情報Tを2kmから4kmのエリアに分類する。 Next, the processing unit 43 classifies each of the acquired posted information into one of a plurality of areas (second areas) divided by a predetermined distance based on the calculated distance. The dotted line shown in FIG. 11 is a line representing an area boundary every 2 km with respect to station A. The alternate long and short dash line is a line that represents the area boundary every 2 km with respect to station B. For example, assuming that the position indicated by the location information included in the posted information T is the position shown in FIG. 11 and the distance from the station A is 3 km, the processing unit 43 classifies the posted information T into an area of 2 km to 4 km. do.

図2に戻り、決定部44について説明する。実施の形態1においては、決定部44は、第1のエリア毎に、第1のエリアのエリア全体の影響レベルを算出した。本実施の形態においては、決定部44は、第2のエリア毎に、当該第2のエリアのエリア全体の影響レベルを決定する。決定部44は、実施の形態1と同様に第2のエリア毎のエリア全体の影響レベルを決定するため説明を割愛する。 Returning to FIG. 2, the determination unit 44 will be described. In the first embodiment, the determination unit 44 calculates the influence level of the entire area of the first area for each first area. In the present embodiment, the determination unit 44 determines the influence level of the entire area of the second area for each second area. The determination unit 44 omits the description in order to determine the influence level of the entire area for each second area as in the first embodiment.

次に、判定部45について説明する。実施の形態1においては、判定部45は、第1のエリア毎に、当該第1のエリアのエリア全体の影響レベルに基づいて、危険エリアであるか否かを判定した。本実施の形態においては、判定部45は、第2のエリア毎に、当該第2のエリア全体の影響レベルに基づいて、危険エリアであるか否かを判定する。判定部45は、実施の形態1と同様に危険エリアであるか否かを判定するため説明を割愛する。 Next, the determination unit 45 will be described. In the first embodiment, the determination unit 45 determines whether or not it is a dangerous area for each first area based on the influence level of the entire area of the first area. In the present embodiment, the determination unit 45 determines whether or not it is a dangerous area for each second area based on the influence level of the entire second area. The determination unit 45 omits the description in order to determine whether or not it is a dangerous area as in the first embodiment.

次に、図12を用いて、生成部46が生成するハザードマップの一例を示す。図12は、本実施の形態にかかる生成部が生成するハザードマップを説明する図である。なお、本実施の形態にかかる生成部46の構成は、実施の形態1にかかる生成部46と同様である。ただし、生成されるハザードマップが異なるため、生成部46が生成するハザードマップについて説明する。 Next, using FIG. 12, an example of the hazard map generated by the generation unit 46 is shown. FIG. 12 is a diagram illustrating a hazard map generated by the generation unit according to the present embodiment. The configuration of the generation unit 46 according to the present embodiment is the same as that of the generation unit 46 according to the first embodiment. However, since the generated hazard map is different, the hazard map generated by the generation unit 46 will be described.

図12に示す様に、生成部46はa町エリア(第1のエリア)の投稿情報数が最も多い「A駅」を基準とした2km毎の複数のエリア(第2のエリア)のうち、危険エリアと判定されたエリアに対してエリア全体の影響レベルを設定してハザードマップを生成する。同様に、生成部46はb町エリア(第1のエリア)の投稿情報数が最も多い「B駅」を基準とした2km毎の複数のエリア(第2のエリア)のうち、危険エリアと判定されたエリアに対してエリア全体の影響レベルを設定したハザードマップを生成する。そして、生成部46は、その両方のハザードマップを合成したハザードマップを最終的なハザードマップとして生成する。 As shown in FIG. 12, the generation unit 46 is among a plurality of areas (second area) every 2 km based on "A station" having the largest number of posted information in the a town area (first area). A hazard map is generated by setting the impact level of the entire area for the area determined to be a dangerous area. Similarly, the generation unit 46 determines that it is a dangerous area among a plurality of areas (second area) every 2 km based on "B station" which has the largest number of posted information in the b town area (first area). Generate a hazard map that sets the impact level of the entire area for the specified area. Then, the generation unit 46 generates a hazard map in which both hazard maps are combined as the final hazard map.

図12に示す様に、横線でハッチングされたエリアは影響レベルが7であることを示しており、縦線でハッチングされたエリアは影響レベルが6であることを示している。点でハッチングされたエリアは影響レベルが5であることを示している。点線斜線で示しているエリアは影響レベルが4であるエリアを示している。ハッチングがされていないエリアは判定部45が危険エリアではないと判定したエリアであることを示している。 As shown in FIG. 12, the area hatched by the horizontal line indicates that the influence level is 7, and the area hatched by the vertical line indicates that the influence level is 6. Areas hatched with dots indicate an impact level of 5. The area shown by the dotted diagonal line indicates the area where the influence level is 4. The area without hatching indicates that the area is determined by the determination unit 45 to be not a dangerous area.

A駅を基準として、0km~2kmのエリアは影響レベルが7であったとする。A駅を基準として、2km~4kmのエリアは影響レベルが6であったとする。A駅を基準として、4km~6kmのエリアは影響レベルが5であったとする。A駅を基準として、6km以降は、判定部45が危険ではないと判定したとする。そうすると、図12に示す様に、2kmのエリア毎に、判定部45が危険であると判定したエリアに対して、決定部44が決定したエリア全体の影響レベルが設定される。 It is assumed that the influence level is 7 in the area of 0 km to 2 km based on the station A. It is assumed that the influence level is 6 in the area of 2 km to 4 km based on the station A. It is assumed that the influence level is 5 in the area of 4 km to 6 km based on the station A. It is assumed that the determination unit 45 determines that it is not dangerous after 6 km based on the station A. Then, as shown in FIG. 12, for each 2 km area, the influence level of the entire area determined by the determination unit 44 is set for the area determined to be dangerous by the determination unit 45.

同様に、B駅を基準として、0km~2kmのエリアは影響レベルが4であったとする。b駅を基準として、2km~4kmのエリアは影響レベルが5であったとする。b駅を基準として、4km以降は、判定部45が危険ではないと判定したとする。そうすると、図12に示す様に、2kmのエリア毎に、判定部45が危険であると判定したエリアに対して、決定部44が決定したエリア全体の影響レベルが設定される。 Similarly, it is assumed that the influence level is 4 in the area of 0 km to 2 km with reference to station B. It is assumed that the influence level is 5 in the area of 2 km to 4 km with reference to station b. It is assumed that the determination unit 45 determines that it is not dangerous after 4 km based on the station b. Then, as shown in FIG. 12, for each 2 km area, the influence level of the entire area determined by the determination unit 44 is set for the area determined to be dangerous by the determination unit 45.

図12に示す一例では、A駅を基準とした0km~2kmのエリアの影響レベルは、B駅を基準とした0km~2kmのエリアの影響レベルよりも高くなっている。そのため、利用者は、A駅に避難するよりもB駅に避難した方が安全であると判断することが可能となる。 In the example shown in FIG. 12, the influence level of the area of 0 km to 2 km based on the station A is higher than the influence level of the area of 0 km to 2 km based on the station B. Therefore, the user can determine that it is safer to evacuate to B station than to evacuate to A station.

なお、図12では、A駅を基準とした2km~4kmのエリアのうち、B駅を基準とした2km~4kmのエリアと重なっているエリアが存在し、重なっているエリアに対して、ハッチングが重なるように生成されている。しかしながら、当該エリアに対して、A駅を基準とした2km~4kmのエリアの影響レベルと、B駅を基準とした2km~4kmのエリアの影響レベルとの平均値を、重なっているエリアの影響レベルとするようにしてもよい。 In addition, in FIG. 12, among the areas of 2 km to 4 km based on station A, there is an area that overlaps with the area of 2 km to 4 km based on station B, and hatching occurs in the overlapping area. It is generated so that it overlaps. However, the influence of the area where the average value of the influence level of the area of 2km to 4km based on the A station and the influence level of the area of 2km to 4km based on the B station are overlapped with respect to the area. It may be a level.

続いて、図13Aおよび図13Bを用いて、本実施の形態にかかる情報処理装置40の動作例について説明する。図13Aおよび図13Bは、実施の形態2にかかる情報処理装置の動作例を説明するフローチャートである。図13Aおよび図13Bは、基本的に図10に対応する。そのため、実施の形態1と同じ動作を行う処理については、同一の参照番号を付して、適宜説明を割愛しながら説明する。図13Aおよび図13Bは、災害が発生した際に、および災害が発生した後に定期的に実施される。 Subsequently, an operation example of the information processing apparatus 40 according to the present embodiment will be described with reference to FIGS. 13A and 13B. 13A and 13B are flowcharts illustrating an operation example of the information processing apparatus according to the second embodiment. 13A and 13B basically correspond to FIG. Therefore, the process of performing the same operation as that of the first embodiment will be described by assigning the same reference number and omitting the description as appropriate. 13A and 13B are carried out periodically in the event of a disaster and after a disaster has occurred.

まず、図13Aに示すステップS1~ステップS4については、実施の形態1と同様である。なお、実施の形態1のエリアは第1のエリアとしているため、ステップS3において、分類したエリアを第1のエリアとして記載している。ステップS4の次の動作を、図13Bに示す。 First, steps S1 to S4 shown in FIG. 13A are the same as those in the first embodiment. Since the area of the first embodiment is the first area, the classified area is described as the first area in step S3. The next operation of step S4 is shown in FIG. 13B.

図13Bにおいて、ステップS11~ステップS16を第1のエリア毎に行う。なお、詳細は後述するが、ステップS14~ステップS16は、さらに、第2のエリア毎に処理を行う。 In FIG. 13B, steps S11 to S16 are performed for each first area. Although the details will be described later, in steps S14 to S16, processing is further performed for each second area.

ステップS11において、第1のエリア毎に、投稿情報数が最も多い場所情報を特定し、当該場所情報が示す位置を特定する(ステップS11)。具体的には、処理部43は、取得した投稿情報を第1のエリア毎に分類して、第1のエリア毎の投稿情報の場所情報を計数し、投稿情報数が最も多い場所情報を特定する。処理部43は、当該場所情報が示す位置を特定する。この処理を行うことで、第1のエリア内にランドマークを決定することが可能となる。 In step S11, the place information having the largest number of posted information is specified for each first area, and the position indicated by the place information is specified (step S11). Specifically, the processing unit 43 classifies the acquired posted information into each first area, counts the location information of the posted information in each first area, and identifies the location information having the largest number of posted information. do. The processing unit 43 specifies the position indicated by the location information. By performing this process, it becomes possible to determine a landmark in the first area.

次に、ステップS1において取得した投稿情報の各々に含まれる場所情報と、ステップS11において特定した位置と、を用いて、ステップS11において特定した位置からの距離を算出する(ステップS12)。具体的には、処理部43が、ステップS1において取得した投稿情報の各々に含まれる場所情報から位置を特定し、ステップS11において特定した位置からの距離を算出する。 Next, the distance from the position specified in step S11 is calculated using the location information included in each of the posted information acquired in step S1 and the position specified in step S11 (step S12). Specifically, the processing unit 43 specifies a position from the location information included in each of the posted information acquired in step S1, and calculates the distance from the position specified in step S11.

次に、取得した投稿情報の各々を、算出した距離から、2km毎の複数の第2のエリアのいずれかに分類する(ステップS13)。具体的には、処理部43は、取得した投稿情報の各々をステップS12において算出した距離を用いて、ステップS11において特定した位置を基準とした2km毎の複数のエリアのうち、対応するエリアに分類する。 Next, each of the acquired posted information is classified into one of a plurality of second areas every 2 km from the calculated distance (step S13). Specifically, the processing unit 43 uses the distance calculated in step S12 for each of the acquired posted information to set the corresponding area out of a plurality of areas every 2 km with respect to the position specified in step S11. Classify.

次に、第2のエリア毎に、ステップS14~ステップS16を実施する。ステップS14~ステップS16は、第2のエリア毎に行う処理であるが、実施の形態1におけるステップS5~ステップS7の処理と同様であるため、詳細な説明は割愛する。全ての第2のエリアに対して、生成部46は、ハザードマップを生成する(ステップS8)。配信部47は生成したハザードマップを通信端末50に配信し、表示部48は生成したハザードマップを表示する(ステップS9)。 Next, steps S14 to S16 are carried out for each of the second areas. Steps S14 to S16 are processes performed for each second area, but since they are the same as the processes of steps S5 to S7 in the first embodiment, detailed description thereof will be omitted. The generation unit 46 generates a hazard map for all the second areas (step S8). The distribution unit 47 distributes the generated hazard map to the communication terminal 50, and the display unit 48 displays the generated hazard map (step S9).

以上説明した様に、本実施の形態においても、基本的には実施の形態1と同様に、取得した投稿情報を所定のエリアに分類して、エリア毎に影響レベルを設定したハザードマップを生成する。したがって、本実施の形態にかかる情報処理装置40によれば、実施の形態1と同様の効果を得ることが可能となる。 As described above, also in the present embodiment, basically, as in the first embodiment, the acquired posted information is classified into a predetermined area, and a hazard map in which the influence level is set for each area is generated. do. Therefore, according to the information processing apparatus 40 according to the present embodiment, it is possible to obtain the same effect as that of the first embodiment.

また、本実施の形態では、処理部43は、実施の形態1におけるエリア(第1のエリア)のうち、投稿情報が最も多い場所情報が示す位置をランドマークとして特定する。そして、処理部43は、取得した投稿情報の各々に設定された場所情報から、特定した位置からの距離を算出し、距離に応じたエリア(第2のエリア)に分類する。ここで、第1のエリアのうち、投稿情報が最も多い場所情報が示す位置は、人が多く存在していると推定される。利用者は、本実施の形態において生成されたハザードマップを確認し、複数のランドマークのうち、どのランドマークに避難すればよいかを容易に判断することが出来る。そのため、利用者は、より安全なランドマークを容易に判断することが出来るので、安心して避難をすることが可能となる。したがって、本実施の形態によれば、実施の形態1よりも、利用者が利用しやすいハザードマップを生成することが可能となる。 Further, in the present embodiment, the processing unit 43 specifies, as a landmark, the position indicated by the place information having the most posted information in the area (first area) in the first embodiment. Then, the processing unit 43 calculates the distance from the specified position from the place information set for each of the acquired posted information, and classifies the area according to the distance (second area). Here, in the first area, it is presumed that there are many people in the position indicated by the place information with the most posted information. The user can check the hazard map generated in the present embodiment and easily determine which landmark should be evacuated from among the plurality of landmarks. Therefore, the user can easily determine a safer landmark and can evacuate with peace of mind. Therefore, according to the present embodiment, it is possible to generate a hazard map that is easier for the user to use than in the first embodiment.

(実施の形態3)
続いて、実施の形態3について説明する。実施の形態3は、実施の形態1および2の改良例である。そのため、本実施の形態の説明を、実施の形態1を用いて、実施の形態1と異なる内容について説明する。実施の形態1においては、取得部41は、場所情報とキーワードとを含む投稿情報を取得したが、本実施の形態では、時間情報をさらに含む投稿情報を取得する。
(Embodiment 3)
Subsequently, the third embodiment will be described. The third embodiment is an improved example of the first and second embodiments. Therefore, the description of the present embodiment will be described with reference to the first embodiment with different contents from the first embodiment. In the first embodiment, the acquisition unit 41 acquires the posted information including the place information and the keyword, but in the present embodiment, the acquisition unit 41 further acquires the posted information including the time information.

まず、図14を用いて、実施の形態3にかかる情報処理システム100および情報処理装置40の構成例について説明する。図14は、実施の形態3にかかる情報処理システムの構成例を示す概略構成図である。実施の形態3にかかる情報処理システム100は、情報処理装置40の構成が実施の形態1にかかる情報処理システム100と異なるのみである。そのため、実施の形態3にかかる情報処理システム100の構成例の説明は割愛する。 First, a configuration example of the information processing system 100 and the information processing apparatus 40 according to the third embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 14 is a schematic configuration diagram showing a configuration example of the information processing system according to the third embodiment. The information processing system 100 according to the third embodiment is different only in the configuration of the information processing apparatus 40 from the information processing system 100 according to the first embodiment. Therefore, the description of the configuration example of the information processing system 100 according to the third embodiment will be omitted.

次に、本実施の形態にかかる情報処理装置40の構成例について説明する。本実施の形態にかかる情報処理装置40の構成例は、実施の形態1と基本的には同じであるため、実施の形態1との差分のみを説明する。実施の形態3にかかる情報処理装置40は、実施の形態1における記憶部42が、記憶部49に置き換わっている。また、実施の形態3にかかる情報処理装置40は、取得部41、処理部43および生成部46の構成が異なる。 Next, a configuration example of the information processing apparatus 40 according to the present embodiment will be described. Since the configuration example of the information processing apparatus 40 according to the present embodiment is basically the same as that of the first embodiment, only the difference from the first embodiment will be described. In the information processing apparatus 40 according to the third embodiment, the storage unit 42 in the first embodiment is replaced with the storage unit 49. Further, the information processing apparatus 40 according to the third embodiment has a different configuration of the acquisition unit 41, the processing unit 43, and the generation unit 46.

取得部41は、災害に関連する投稿情報のうち、場所情報と、キーワードと、時間情報と、を含む投稿情報を取得する。つまり、実施の形態1と比較すると、取得部41は、時間情報をさらに含む投稿情報を取得する。具体的には、取得部41は、時間情報テーブルT4を参照して、時間情報テーブルT4に登録された時間情報をさらに含む投稿情報を取得する。 The acquisition unit 41 acquires the posted information including the place information, the keyword, and the time information among the posted information related to the disaster. That is, as compared with the first embodiment, the acquisition unit 41 acquires the posting information including the time information. Specifically, the acquisition unit 41 refers to the time information table T4 and acquires the posted information including the time information registered in the time information table T4.

ここで、図15を用いて、時間情報テーブルT4について説明する。時間情報テーブルT4は、時間情報と、推定時間・時刻情報と、を関連付けて登録するテーブルである。 Here, the time information table T4 will be described with reference to FIG. The time information table T4 is a table for registering time information and estimated time / time information in association with each other.

時間情報は、図15に示す様に、例えば、「なう」、「今」、「さっき」、「少し前」、「今日」、「昨日」、「x時」のように、投稿情報が投稿された投稿日時から、投稿情報が示している日時を推定出来る情報である。 As shown in FIG. 15, the time information includes posted information such as "Nau", "Now", "Soon", "Slightly before", "Today", "Yesterday", and "x o'clock". It is information that can estimate the date and time indicated by the posted information from the posted date and time.

推定時間・時刻情報は、時間情報と関連付けられた情報であって、時間情報から投稿情報がいつの情報を示しているのかを推定するための情報である。図15に示す一例では、時間情報が「なう、今」であれば、投稿情報が10分前の情報を示していると推定することが出来るため、推定時間・時刻情報には「投稿日時から10分前」が設定されている。時間情報が「さっき、少し前」であれば、投稿情報が1時間前の情報を示していると推定することが出来るため、推定時間・時刻情報には「投稿日時から1時間前」が設定されている。時間情報が「今日」であれば、推定時間・時刻情報には「投稿日の12時(PM0時)」が登録される。時間情報が「昨日」であれば、推定時間・時刻情報には「投稿日の前日の12時(PM0時)」が設定されている。時間情報が「hh時」であれば、推定時間・時刻情報には「投稿日のhh時」が設定されている。なお、当然ながら、図15に示す時間情報と、推定時間・時刻情報は一例であって、これに限られない。例えば、推定時間・時刻情報は、「投稿日のhh時mm分ss秒」のように秒単位で設定されていてもよい。 The estimated time / time information is information associated with the time information, and is information for estimating when the posted information indicates from the time information. In the example shown in FIG. 15, if the time information is "Now, now", it can be estimated that the posted information indicates the information 10 minutes ago. Therefore, the estimated time / time information is "posted date and time". "10 minutes before" is set. If the time information is "a little while ago", it can be estimated that the posted information indicates the information one hour ago, so "one hour before the posting date and time" is set for the estimated time / time information. Has been done. If the time information is "today", "12:00 (pm0 o'clock) on the posting date" is registered in the estimated time / time information. If the time information is "yesterday", "12:00 (0:00 PM) on the day before the posting date" is set for the estimated time / time information. If the time information is "hh time", "hh time on the posting date" is set for the estimated time / time information. As a matter of course, the time information shown in FIG. 15 and the estimated time / time information are examples, and are not limited thereto. For example, the estimated time / time information may be set in seconds such as "hh hours mm minutes ss seconds of the posting date".

図14に戻り、処理部43について説明する。処理部43は、取得された投稿情報に含まれる時間情報と、取得された投稿情報の投稿日時と、を用いて、前記投稿情報が示す日時を推定する。また、処理部43は、取得された投稿情報のうち、推定された日時が現在から所定時間内に含まれる投稿情報を抽出する。 Returning to FIG. 14, the processing unit 43 will be described. The processing unit 43 estimates the date and time indicated by the posted information by using the time information included in the acquired posted information and the posted date and time of the acquired posted information. Further, the processing unit 43 extracts the posted information whose estimated date and time is included in the predetermined time from the present among the acquired posted information.

具体的には、処理部43は、取得した投稿情報に含まれる時間情報と一致する時間情報を時間情報テーブルT4から検索し、検索された時間情報に関連付けられた推定時間・時刻情報を特定する。処理部43は、特定した推定時間・時刻情報と、投稿日時とを用いて、投稿情報が示す日時を推定する。そして、処理部43は、推定された日時が現在から、例えば、3時間以内などの所定時間内である投稿情報を抽出する。なお、当然ながら所定の時間は3時間に限られず、適宜変更が可能な値である。 Specifically, the processing unit 43 searches the time information table T4 for time information that matches the time information included in the acquired posted information, and specifies the estimated time / time information associated with the searched time information. .. The processing unit 43 estimates the date and time indicated by the posted information by using the specified estimated time / time information and the posted date and time. Then, the processing unit 43 extracts the posted information whose estimated date and time is within a predetermined time such as within 3 hours from the present. As a matter of course, the predetermined time is not limited to 3 hours, and is a value that can be changed as appropriate.

次に、生成部46について説明する。生成部46は、例えば、処理部43が特定の投稿情報を抽出する際に用いた時間(例えば、3時間)毎に、ハザードマップを生成する。つまり、生成部46は、常に最新の情報を用いたハザードマップを生成する。 Next, the generation unit 46 will be described. The generation unit 46 generates a hazard map for each time (for example, 3 hours) used by the processing unit 43 to extract specific post information. That is, the generation unit 46 always generates a hazard map using the latest information.

次に、記憶部49について説明する。記憶部49は、実施の形態1における記憶部42の構成に加えて、時間情報テーブルT4を記憶する。 Next, the storage unit 49 will be described. The storage unit 49 stores the time information table T4 in addition to the configuration of the storage unit 42 in the first embodiment.

続いて、図16を用いて、本実施の形態にかかる情報処理装置40の動作例を説明する。図16は、実施の形態3にかかる情報処理装置の動作例を説明するフローチャートである。図16は、基本的に図10に対応する。そのため、実施の形態1と同じ動作を行う処理については、同一の参照番号を付して、適宜説明を割愛しながら説明する。図16は、災害が発生した際に、および災害が発生した後、定期的に実施される。 Subsequently, an operation example of the information processing apparatus 40 according to the present embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 16 is a flowchart illustrating an operation example of the information processing apparatus according to the third embodiment. FIG. 16 basically corresponds to FIG. Therefore, the process of performing the same operation as that of the first embodiment will be described by assigning the same reference number and omitting the description as appropriate. FIG. 16 is carried out periodically in the event of a disaster and after a disaster has occurred.

まず、場所情報、キーワード、時間情報を含む災害に関する投稿情報を取得する(ステップS21)。具体的には、取得部41は、災害情報テーブルT1、場所情報テーブルT2、キーワードテーブルT3および時間情報テーブルT4を参照して、場所情報、キーワード、時間情報を含む災害に関する投稿情報を取得する。 First, the posted information about the disaster including the place information, the keyword, and the time information is acquired (step S21). Specifically, the acquisition unit 41 refers to the disaster information table T1, the place information table T2, the keyword table T3, and the time information table T4, and acquires the posted information about the disaster including the place information, the keyword, and the time information.

次に、投稿情報が示す日時を推定し、現在から所定時間内の投稿情報を抽出する(ステップS22)。具体的には、処理部43は、時間情報テーブルT4を参照して、投稿情報に含まれる時間情報と、投稿情報の投稿日時と、を用いて、投稿情報が示す日時を推定する。そして、処理部43は、現在から所定時間内(例えば、3時間以内)の投稿情報を抽出する。 Next, the date and time indicated by the posted information is estimated, and the posted information within the predetermined time from the present is extracted (step S22). Specifically, the processing unit 43 refers to the time information table T4 and estimates the date and time indicated by the posted information by using the time information included in the posted information and the posted date and time of the posted information. Then, the processing unit 43 extracts the posted information within a predetermined time (for example, within 3 hours) from the present.

次に、ステップS2~ステップS7を実行する。ステップS2~ステップS7は、図10で説明した動作例と同様であるため説明を割愛する。 Next, steps S2 to S7 are executed. Since steps S2 to S7 are the same as the operation example described with reference to FIG. 10, the description thereof will be omitted.

ステップS7までを実行した後、生成部46は、所定時間毎(例えば、3時間毎)にハザードマップを生成する(ステップS23)。配信部47は生成されたハザードマップを通信端末50に配信し、表示部48は生成されたハザードマップを表示する(ステップS9)。 After executing up to step S7, the generation unit 46 generates a hazard map every predetermined time (for example, every 3 hours) (step S23). The distribution unit 47 distributes the generated hazard map to the communication terminal 50, and the display unit 48 displays the generated hazard map (step S9).

以上説明した様に、本実施の形態においても、基本的には実施の形態1と同様であるため、実施の形態1と同様の効果を得ることが可能となる。また、本実施の形態では、取得部41は時間情報をさらに含む投稿情報を取得し、処理部43は、投稿情報が示す日時を推定し、所定時間内の投稿情報を抽出する。そして、生成部46は、所定時間毎に、ハザードマップを生成する。そのため、本実施の形態によれば、所定時間毎に最新情報が更新されるリアルタイム性を有するハザードマップを生成することが可能となる。したがって、本実施の形態によれば、利用者は、より新しい情報が反映されたハザードマップを用いて、適切に避難をすることが可能となるため、災害による被害を最小限に止めることが可能となる。 As described above, since the present embodiment is basically the same as that of the first embodiment, it is possible to obtain the same effect as that of the first embodiment. Further, in the present embodiment, the acquisition unit 41 acquires the posting information including the time information, and the processing unit 43 estimates the date and time indicated by the posting information and extracts the posting information within the predetermined time. Then, the generation unit 46 generates a hazard map at predetermined time intervals. Therefore, according to the present embodiment, it is possible to generate a hazard map having real-time property in which the latest information is updated at predetermined time intervals. Therefore, according to the present embodiment, the user can appropriately evacuate using the hazard map that reflects newer information, so that the damage caused by the disaster can be minimized. Will be.

なお、上記説明においては実施の形態1を用いて説明を行ったが、実施の形態2にも適用することも可能である。したがって、本実施の形態によれば、実施の形態2と同様の効果を得ることが可能となる。 Although the above description has been made using the first embodiment, it can also be applied to the second embodiment. Therefore, according to the present embodiment, it is possible to obtain the same effect as that of the second embodiment.

(変形例)
実施の形態3では、処理部43が、取得された投稿情報が示す日時を推定し、取得された投稿情報のうち、推定された日時が現在から所定時間内に含まれる投稿情報を抽出した。しかしながら、これに限られず、処理部43は、例えば、推定した日時に基づいて、取得された投稿情報を所定時間毎の投稿情報にさらに分類してもよい。この場合、決定部44は、所定時間毎に、エリア全体の影響レベルを決定し、判定部45は、所定時間毎に、分類されたエリアの各々が危険なエリアであるか否かを判定し、生成部46は、所定時間毎にハザードマップを生成する。このようにすれば、利用者は、所定時間毎のハザードマップを閲覧することが可能となる。つまり、利用者は、避難しようとするエリアの状況を時系列的に確認することが可能となる。
(Modification example)
In the third embodiment, the processing unit 43 estimates the date and time indicated by the acquired post information, and extracts the post information in which the estimated date and time is included within a predetermined time from the acquired post information. However, the present invention is not limited to this, and the processing unit 43 may further classify the acquired posted information into the posted information at predetermined time intervals, for example, based on the estimated date and time. In this case, the determination unit 44 determines the influence level of the entire area at predetermined time intervals, and the determination unit 45 determines whether or not each of the classified areas is a dangerous area at predetermined time intervals. , The generation unit 46 generates a hazard map at predetermined time intervals. In this way, the user can browse the hazard map at predetermined time intervals. That is, the user can check the situation of the area to be evacuated in chronological order.

(他の実施の形態)
図17は、上述した実施の形態において説明した情報処理装置10および40(以下、情報処理装置10等と称する)の構成例を示すブロック図である。図17を参照すると、情報処理装置10等は、ネットワーク・インターフェース1201、プロセッサ1202、及びメモリ1203を含む。ネットワーク・インターフェース1201は、通信システムを構成する他のネットワークノード装置と通信するために使用される。ネットワーク・インターフェース1201は、例えば、IEEE 802.3 seriesに準拠したネットワークインターフェースカード(NIC)を含んでもよい。
(Other embodiments)
FIG. 17 is a block diagram showing a configuration example of the information processing devices 10 and 40 (hereinafter, referred to as information processing device 10 and the like) described in the above-described embodiment. Referring to FIG. 17, the information processing apparatus 10 and the like include a network interface 1201, a processor 1202, and a memory 1203. The network interface 1201 is used to communicate with other network node devices constituting the communication system. The network interface 1201 may include, for example, an IEEE 802.3 series compliant network interface card (NIC).

プロセッサ1202は、メモリ1203からソフトウェア(コンピュータプログラム)を読み出して実行することで、上述の実施形態においてフローチャートを用いて説明された情報処理装置10等の処理を行う。プロセッサ1202は、例えば、マイクロプロセッサ、MPU(Micro Processing Unit)、又はCPU(Central Processing Unit)であってもよい。プロセッサ1202は、複数のプロセッサを含んでもよい。 The processor 1202 reads software (computer program) from the memory 1203 and executes it to perform processing of the information processing apparatus 10 and the like described by using the flowchart in the above-described embodiment. The processor 1202 may be, for example, a microprocessor, an MPU (Micro Processing Unit), or a CPU (Central Processing Unit). Processor 1202 may include a plurality of processors.

メモリ1203は、揮発性メモリ及び不揮発性メモリの組み合わせによって構成される。メモリ1203は、プロセッサ1202から離れて配置されたストレージを含んでもよい。この場合、プロセッサ1202は、図示されていないI/Oインタフェースを介してメモリ1203にアクセスしてもよい。 The memory 1203 is composed of a combination of a volatile memory and a non-volatile memory. Memory 1203 may include storage located away from processor 1202. In this case, processor 1202 may access memory 1203 via an I / O interface (not shown).

図17の例では、メモリ1203は、ソフトウェアモジュール群を格納するために使用される。プロセッサ1202は、これらのソフトウェアモジュール群をメモリ1203から読み出して実行することで、上述の実施形態において説明された情報処理装置10等の処理を行うことができる。 In the example of FIG. 17, memory 1203 is used to store software modules. By reading these software modules from the memory 1203 and executing the processor 1202, the processor 1202 can perform the processing of the information processing apparatus 10 and the like described in the above-described embodiment.

図17を用いて説明したように、情報処理装置10等が有するプロセッサの各々は、図面を用いて説明されたアルゴリズムをコンピュータに行わせるための命令群を含む1または複数のプログラムを実行する。 As described with reference to FIG. 17, each of the processors included in the information processing apparatus 10 and the like executes one or a plurality of programs including a set of instructions for causing a computer to perform the algorithm described with reference to the drawings.

上述の例において、プログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体(non-transitory computer readable medium)を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体(tangible storage medium)を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体(例えばフレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ)、光磁気記録媒体(例えば光磁気ディスク)を含む。さらに、非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、CD-ROM(Read Only Memory)、CD-R、CD-R/Wを含む。さらに、非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、半導体メモリを含む。半導体メモリは、例えば、マスクROM、PROM(Programmable ROM)、EPROM(Erasable PROM)、フラッシュROM、RAM(Random Access Memory)を含む。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体(transitory computer readable medium)によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。 In the above example, the program can be stored and supplied to the computer using various types of non-transitory computer readable medium. Non-temporary computer-readable media include various types of tangible storage media. Examples of non-temporary computer-readable media include magnetic recording media (eg, flexible disks, magnetic tapes, hard disk drives), magneto-optical recording media (eg, magneto-optical disks). Further, examples of non-temporary computer-readable media include CD-ROM (Read Only Memory), CD-R, and CD-R / W. Further, examples of non-temporary computer readable media include semiconductor memory. The semiconductor memory includes, for example, a mask ROM, a PROM (Programmable ROM), an EPROM (Erasable PROM), a flash ROM, and a RAM (Random Access Memory). The program may also be supplied to the computer by various types of transient computer readable medium. Examples of temporary computer readable media include electrical, optical, and electromagnetic waves. The temporary computer-readable medium can supply the program to the computer via a wired communication path such as an electric wire and an optical fiber, or a wireless communication path.

なお、本開示は上記実施の形態に限られたものではなく、趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更することが可能である。また、本開示は、それぞれの実施の形態を適宜組み合わせて実施されてもよい。 The present disclosure is not limited to the above embodiment, and can be appropriately modified without departing from the spirit. Further, the present disclosure may be carried out by appropriately combining the respective embodiments.

また、上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
(付記1)
災害が発生した場合、複数のユーザから投稿された前記災害に関連する投稿情報のうち、場所情報と、予め登録された、危険を示す情報と安全を示す情報とを含む複数のキーワードのいずれかと、を含む投稿情報を取得する取得部と、
前記取得された投稿情報に含まれるキーワードに基づいて、前記取得された投稿情報の各々に前記投稿情報が示す前記災害による影響レベルを設定すると共に、前記取得された投稿情報に含まれる場所情報に基づいて、前記取得された投稿情報の各々を予め定められた複数のエリアのいずれかに分類する処理部と、
エリア毎に、当該エリアに分類された投稿情報に設定された前記影響レベルに基づいて、エリア全体の影響レベルを決定する決定部と、
エリア毎に、前記エリア全体の影響レベルに基づいて、前記エリアが危険であるか否かを判定する判定部と、
前記判定部が危険であると判定したエリアに対して、前記エリア全体の影響レベルを地図情報に重畳してハザードマップを生成する生成部と、を備える情報処理装置。
(付記2)
前記決定部は、前記エリア毎に、当該エリアに分類された投稿情報の各々を、前記影響レベルが第1の閾値未満である第1の投稿情報と、前記第1の閾値以上である第2の投稿情報とに分類し、前記第1の投稿情報の影響レベルと前記第2の投稿情報の影響レベルとに基づいて、前記エリア全体の影響レベルを決定する、付記1に記載の情報処理装置。
(付記3)
前記決定部は、前記第1の投稿情報の影響レベルの平均値と、前記第2の投稿情報の影響レベルの平均値と、の差分影響レベルを前記エリア全体の影響レベルと決定する、付記2に記載の情報処理装置。
(付記4)
前記判定部は、前記エリア全体の影響レベルが第2の閾値以上である場合、前記エリアが危険であると判定する、付記1~3のいずれか1項に記載の情報処理装置。
(付記5)
前記エリアは第1のエリアであり、
前記処理部は、第1のエリア毎に、投稿情報数が最も多い場所情報を特定し、前記特定された場所情報が示す第1の位置と、前記取得された投稿情報に含まれる場所情報が示す第2の位置と、の間の距離を算出し、前記算出された距離に基づいて、前記取得された投稿情報の各々を、前記第1の位置を基準とした所定距離毎に分割された複数の第2のエリアのいずれかに分類し、
前記決定部は、第2のエリア毎に、前記エリア全体の影響レベルを決定し、
前記判定部は、前記第2のエリア毎に、前記第2のエリアが危険であるか否かを判定する、付記1~4のいずれか1項に記載の情報処理装置。
(付記6)
前記取得部は、時間情報をさらに含む投稿情報を取得し、
前記処理部は、前記取得された投稿情報に含まれる時間情報と前記取得された投稿情報の投稿日時とを用いて、前記投稿情報が示す日時を推定し、前記取得された投稿情報のうち、前記推定された日時が現在から所定時間内に含まれる投稿情報を抽出し、
前記生成部は、前記所定時間毎に、前記ハザードマップを生成する、付記1~5のいずれか1項に記載の情報処理装置。
(付記7)
前記生成したハザードマップ情報を通信端末に配信する配信部をさらに備える、付記1~6のいずれか1項に記載の情報処理装置。
(付記8)
前記キーワードと前記影響レベルとを対応付けて管理する管理テーブルをさらに備え、
前記処理部は、前記管理テーブルを用いて、前記取得された投稿情報の各々に前記影響レベルを設定する、付記1~7のいずれか1項に記載の情報処理装置。
(付記9)
前記生成したハザードマップを表示する表示部をさらに備える、付記1~8のいずれか1項に記載の情報処理装置。
(付記10)
災害が発生した場合、複数のユーザから投稿された前記災害に関連する投稿情報のうち、場所情報と、予め登録された、危険を示す情報と安全を示す情報とを含む複数のキーワードのいずれかと、を含む投稿情報を取得し、
前記取得された投稿情報に含まれるキーワードに基づいて、前記取得された投稿情報の各々に前記投稿情報が示す前記災害による影響レベルを設定すると共に、前記取得された投稿情報に含まれる場所情報に基づいて、前記取得された投稿情報の各々を予め定められた複数のエリアのいずれかに分類し、
エリア毎に、当該エリアに分類された投稿情報に設定された前記影響レベルに基づいて、エリア全体の影響レベルを決定し、
エリア毎に、前記エリア全体の影響レベルに基づいて、前記エリアが危険であるか否かを判定し、
危険であると判定されたエリアに対して、前記エリア全体の影響レベルを地図情報に重畳してハザードマップを生成する、情報処理装置におけるハザードマップ生成方法。
(付記11)
災害が発生した場合、複数のユーザから投稿された前記災害に関連する投稿情報のうち、場所情報と、予め登録された、危険を示す情報と安全を示す情報とを含む複数のキーワードのいずれかと、を含む投稿情報を取得するステップと、
前記取得された投稿情報に含まれるキーワードに基づいて、前記取得された投稿情報の各々に前記投稿情報が示す前記災害による影響レベルを設定すると共に、前記取得された投稿情報に含まれる場所情報に基づいて、前記取得された投稿情報の各々を予め定められた複数のエリアのいずれかに分類するステップと、
エリア毎に、当該エリアに分類された投稿情報に設定された前記影響レベルに基づいて、エリア全体の影響レベルを決定するステップと、
エリア毎に、前記エリア全体の影響レベルに基づいて、前記エリアが危険であるか否かを判定するステップと、
危険であると判定されたエリアに対して、前記エリア全体の影響レベルを地図情報に重畳してハザードマップを生成するステップと、をコンピュータに実行させるプログラム。
(付記12)
前記エリア全体の影響レベルを決定するステップは、前記エリア毎に、当該エリアに分類された投稿情報の各々を、前記影響レベルが第1の閾値未満である第1の投稿情報と、前記第1の閾値以上である第2の投稿情報とに分類し、前記第1の投稿情報の影響レベルと前記第2の投稿情報の影響レベルとに基づいて、前記エリア全体の影響レベルを決定することを含む、付記11に記載のプログラム。
(付記13)
複数のユーザから投稿された投稿情報を収集するSNS(Social Networking Service)サーバと、
情報処理装置と、を含み、
前記情報処理装置は、
災害が発生した場合、前記災害に関連する投稿情報のうち、場所情報と、予め登録された、危険を示す情報と安全を示す情報とを含む複数のキーワードのいずれかと、を含む投稿情報を前記SNSサーバから取得する取得部と、
前記取得された投稿情報に含まれるキーワードに基づいて、前記取得された投稿情報の各々に前記投稿情報が示す前記災害による影響レベルを設定すると共に、前記取得された投稿情報に含まれる場所情報に基づいて、前記取得された投稿情報の各々を予め定められた複数のエリアのいずれかに分類する処理部と、
エリア毎に、当該エリアに分類された投稿情報に設定された前記影響レベルに基づいて、エリア全体の影響レベルを決定する決定部と、
エリア毎に、前記エリア全体の影響レベルに基づいて、前記エリアが危険であるか否かを判定する判定部と、
前記判定部が危険であると判定したエリアに対して、前記エリア全体の影響レベルを地図情報に重畳してハザードマップを生成する生成部と、を備える情報処理システム。
(付記14)
前記決定部は、前記エリア毎に、当該エリアに分類された投稿情報の各々を、前記影響レベルが第1の閾値未満である第1の投稿情報と、前記第1の閾値以上である第2の投稿情報とに分類し、前記第1の投稿情報の影響レベルと前記第2の投稿情報の影響レベルとに基づいて、前記エリア全体の影響レベルを決定する、付記13に記載の情報処理システム。
In addition, some or all of the above embodiments may be described as in the following appendix, but are not limited to the following.
(Appendix 1)
In the event of a disaster, among the posted information related to the disaster posted by multiple users, one of a plurality of keywords including location information and pre-registered information indicating danger and information indicating safety. The acquisition department that acquires post information including,
Based on the keywords included in the acquired post information, the impact level due to the disaster indicated by the post information is set for each of the acquired post information, and the location information included in the acquired post information is used. Based on this, a processing unit that classifies each of the acquired posted information into one of a plurality of predetermined areas, and a processing unit.
For each area, a determination unit that determines the impact level of the entire area based on the impact level set in the posted information classified into the area.
For each area, a determination unit for determining whether or not the area is dangerous based on the influence level of the entire area,
An information processing device including a generation unit for generating a hazard map by superimposing the influence level of the entire area on map information for an area determined to be dangerous by the determination unit.
(Appendix 2)
The determination unit determines each of the posted information classified into the area for each area, the first posted information whose influence level is less than the first threshold value and the second posted information whose influence level is equal to or higher than the first threshold value. The information processing apparatus according to Appendix 1, which is classified into the posted information of the above and determines the influence level of the entire area based on the influence level of the first posted information and the influence level of the second posted information. ..
(Appendix 3)
The determination unit determines the difference influence level between the average value of the influence level of the first posted information and the average value of the influence level of the second posted information as the influence level of the entire area. The information processing device described in.
(Appendix 4)
The information processing apparatus according to any one of Supplementary note 1 to 3, wherein the determination unit determines that the area is dangerous when the influence level of the entire area is equal to or higher than the second threshold value.
(Appendix 5)
The area is the first area and
The processing unit identifies the place information having the largest number of posted information for each first area, and the first position indicated by the specified place information and the place information included in the acquired posted information are obtained. The distance between the second position shown was calculated, and each of the acquired posted information was divided into predetermined distances based on the first position based on the calculated distance. Classify into one of several second areas and
The determination unit determines the influence level of the entire area for each second area.
The information processing apparatus according to any one of Supplementary note 1 to 4, wherein the determination unit determines whether or not the second area is dangerous for each of the second areas.
(Appendix 6)
The acquisition unit acquires post information including time information, and
The processing unit estimates the date and time indicated by the posted information by using the time information included in the acquired posted information and the posted date and time of the acquired posted information, and among the acquired posted information, the processing unit estimates the date and time indicated by the posted information. Post information whose estimated date and time is included within a predetermined time from the present is extracted.
The information processing apparatus according to any one of Supplementary note 1 to 5, wherein the generation unit generates the hazard map at predetermined time intervals.
(Appendix 7)
The information processing apparatus according to any one of Supplementary note 1 to 6, further comprising a distribution unit that distributes the generated hazard map information to a communication terminal.
(Appendix 8)
Further, a management table for managing the keyword and the influence level in association with each other is provided.
The information processing apparatus according to any one of Supplementary note 1 to 7, wherein the processing unit sets the influence level for each of the acquired posted information by using the management table.
(Appendix 9)
The information processing apparatus according to any one of Supplementary note 1 to 8, further comprising a display unit for displaying the generated hazard map.
(Appendix 10)
In the event of a disaster, among the posted information related to the disaster posted by multiple users, one of a plurality of keywords including location information and pre-registered information indicating danger and information indicating safety. Get post information, including,
Based on the keywords included in the acquired post information, the impact level due to the disaster indicated by the post information is set for each of the acquired post information, and the location information included in the acquired post information is used. Based on this, each of the acquired posted information is classified into one of a plurality of predetermined areas.
For each area, the impact level of the entire area is determined based on the impact level set in the posted information classified in the area.
For each area, it is determined whether or not the area is dangerous based on the influence level of the entire area.
A method for generating a hazard map in an information processing device, which generates a hazard map by superimposing the influence level of the entire area on map information for an area determined to be dangerous.
(Appendix 11)
In the event of a disaster, among the posted information related to the disaster posted by multiple users, one of a plurality of keywords including location information and pre-registered information indicating danger and information indicating safety. Steps to get post information, including, and
Based on the keywords included in the acquired post information, the impact level due to the disaster indicated by the post information is set for each of the acquired post information, and the location information included in the acquired post information is used. Based on the step of classifying each of the acquired posted information into one of a plurality of predetermined areas,
For each area, a step to determine the impact level of the entire area based on the impact level set in the posted information classified into the area, and
For each area, a step of determining whether or not the area is dangerous based on the impact level of the entire area, and
A program that causes a computer to execute a step of superimposing the influence level of the entire area on map information to generate a hazard map for an area determined to be dangerous.
(Appendix 12)
In the step of determining the influence level of the entire area, each of the posted information classified into the area is divided into the first posted information in which the influence level is less than the first threshold value and the first posted information. It is classified into the second posted information that is equal to or higher than the threshold value of, and the influence level of the entire area is determined based on the influence level of the first posted information and the influence level of the second posted information. The program according to Appendix 11, which includes.
(Appendix 13)
An SNS (Social Networking Service) server that collects post information posted by multiple users, and
Including information processing equipment,
The information processing device is
When a disaster occurs, among the posted information related to the disaster, the posted information including the location information and one of a plurality of pre-registered keywords including information indicating danger and information indicating safety is described above. The acquisition unit acquired from the SNS server and
Based on the keywords included in the acquired post information, the impact level due to the disaster indicated by the post information is set for each of the acquired post information, and the location information included in the acquired post information is used. Based on this, a processing unit that classifies each of the acquired posted information into one of a plurality of predetermined areas, and a processing unit.
For each area, a determination unit that determines the impact level of the entire area based on the impact level set in the posted information classified into the area.
For each area, a determination unit for determining whether or not the area is dangerous based on the influence level of the entire area,
An information processing system including a generation unit for generating a hazard map by superimposing the influence level of the entire area on map information for an area determined to be dangerous by the determination unit.
(Appendix 14)
The determination unit determines each of the posted information classified into the area for each area, the first posted information whose influence level is less than the first threshold value and the second posted information whose influence level is equal to or higher than the first threshold value. The information processing system according to Appendix 13, which is classified into the posted information of the above and determines the influence level of the entire area based on the influence level of the first posted information and the influence level of the second posted information. ..

10、40 情報処理装置
11、41 取得部
12、43 処理部
13、44 決定部
14、45 判定部
15、46 生成部
100 情報処理システム
20 災害情報提供サーバ
21 SNSサーバ
22 ハザードマップ提供サーバ
30 インターネット
42、49 記憶部
47 配信部
48 表示部
50 通信端末
10, 40 Information processing device 11, 41 Acquisition unit 12, 43 Processing unit 13, 44 Decision unit 14, 45 Judgment unit 15, 46 Generation unit 100 Information processing system 20 Disaster information provision server 21 SNS server 22 Hazard map provision server 30 Internet 42, 49 Storage unit 47 Distribution unit 48 Display unit 50 Communication terminal

Claims (10)

災害が発生した場合、複数のユーザから投稿された前記災害に関連する投稿情報のうち、場所情報と、予め登録された、危険を示す情報と安全を示す情報とを含む複数のキーワードのいずれかと、を含む投稿情報を取得する取得部と、
前記取得された投稿情報に含まれるキーワードに基づいて、前記取得された投稿情報の各々に前記投稿情報が示す前記災害による影響レベルを設定すると共に、前記取得された投稿情報に含まれる場所情報に基づいて、前記取得された投稿情報の各々を予め定められた複数のエリアのいずれかに分類する処理部と、
エリア毎に、当該エリアに分類された投稿情報に設定された前記影響レベルに基づいて、エリア全体の影響レベルを決定する決定部と、
エリア毎に、前記エリア全体の影響レベルに基づいて、前記エリアが危険であるか否かを判定する判定部と、
前記判定部が危険であると判定したエリアに対して、前記エリア全体の影響レベルを地図情報に重畳してハザードマップを生成する生成部と、を備える情報処理装置。
In the event of a disaster, among the posted information related to the disaster posted by multiple users, one of a plurality of keywords including location information and pre-registered information indicating danger and information indicating safety. The acquisition department that acquires post information including,
Based on the keywords included in the acquired post information, the impact level due to the disaster indicated by the post information is set for each of the acquired post information, and the location information included in the acquired post information is used. Based on this, a processing unit that classifies each of the acquired posted information into one of a plurality of predetermined areas, and a processing unit.
For each area, a determination unit that determines the impact level of the entire area based on the impact level set in the posted information classified into the area.
For each area, a determination unit for determining whether or not the area is dangerous based on the influence level of the entire area,
An information processing device including a generation unit for generating a hazard map by superimposing the influence level of the entire area on map information for an area determined to be dangerous by the determination unit.
前記決定部は、前記エリア毎に、当該エリアに分類された投稿情報の各々を、前記影響レベルが第1の閾値未満である第1の投稿情報と、前記第1の閾値以上である第2の投稿情報とに分類し、前記第1の投稿情報の影響レベルと前記第2の投稿情報の影響レベルとに基づいて、前記エリア全体の影響レベルを決定する、請求項1に記載の情報処理装置。 The determination unit determines each of the posted information classified into the area for each area, the first posted information whose influence level is less than the first threshold value and the second posted information whose influence level is equal to or higher than the first threshold value. The information processing according to claim 1, wherein the information processing is classified into the posted information of the above, and the influence level of the entire area is determined based on the influence level of the first posted information and the influence level of the second posted information. Device. 前記決定部は、前記第1の投稿情報の影響レベルの平均値と、前記第2の投稿情報の影響レベルの平均値と、の差分影響レベルを前記エリア全体の影響レベルと決定する、請求項2に記載の情報処理装置。 The determination unit determines the difference influence level between the average value of the influence level of the first posted information and the average value of the influence level of the second posted information as the influence level of the entire area. 2. The information processing apparatus according to 2. 前記判定部は、前記エリア全体の影響レベルが第2の閾値以上である場合、前記エリアが危険であると判定する、請求項1~3のいずれか1項に記載の情報処理装置。 The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 3, wherein the determination unit determines that the area is dangerous when the influence level of the entire area is equal to or higher than the second threshold value. 前記エリアは第1のエリアであり、
前記処理部は、第1のエリア毎に、投稿情報数が最も多い場所情報を特定し、前記特定された場所情報が示す第1の位置と、前記取得された投稿情報に含まれる場所情報が示す第2の位置と、の間の距離を算出し、前記算出された距離に基づいて、前記取得された投稿情報の各々を、前記第1の位置を基準とした所定距離毎に分割された複数の第2のエリアのいずれかに分類し、
前記決定部は、第2のエリア毎に、前記エリア全体の影響レベルを決定し、
前記判定部は、前記第2のエリア毎に、前記第2のエリアが危険であるか否かを判定する、請求項1~4のいずれか1項に記載の情報処理装置。
The area is the first area and
The processing unit identifies the place information having the largest number of posted information for each first area, and the first position indicated by the specified place information and the place information included in the acquired posted information are obtained. The distance between the second position shown was calculated, and each of the acquired posted information was divided into predetermined distances based on the first position based on the calculated distance. Classify into one of several second areas and
The determination unit determines the influence level of the entire area for each second area.
The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 4, wherein the determination unit determines whether or not the second area is dangerous for each of the second areas.
前記取得部は、時間情報をさらに含む投稿情報を取得し、
前記処理部は、前記取得された投稿情報に含まれる時間情報と前記取得された投稿情報の投稿日時とを用いて、前記投稿情報が示す日時を推定し、前記取得された投稿情報のうち、前記推定された日時が現在から所定時間内に含まれる投稿情報を抽出し、
前記生成部は、前記所定時間毎に、前記ハザードマップを生成する、請求項1~5のいずれか1項に記載の情報処理装置。
The acquisition unit acquires post information including time information, and
The processing unit estimates the date and time indicated by the posted information by using the time information included in the acquired posted information and the posted date and time of the acquired posted information, and among the acquired posted information, the processing unit estimates the date and time indicated by the posted information. Post information whose estimated date and time is included within a predetermined time from the present is extracted.
The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 5, wherein the generation unit generates the hazard map at predetermined time intervals.
前記生成したハザードマップ情報を通信端末に配信する配信部をさらに備える、請求項1~6のいずれか1項に記載の情報処理装置。 The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 6, further comprising a distribution unit that distributes the generated hazard map information to a communication terminal. 前記キーワードと前記影響レベルとを対応付けて管理する管理テーブルをさらに備え、
前記処理部は、前記管理テーブルを用いて、前記取得された投稿情報の各々に前記影響レベルを設定する、請求項1~7のいずれか1項に記載の情報処理装置。
Further, a management table for managing the keyword and the influence level in association with each other is provided.
The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 7, wherein the processing unit sets the influence level for each of the acquired posted information by using the management table.
情報処理装置において、災害が発生した場合、複数のユーザから投稿された前記災害に関連する投稿情報のうち、場所情報と、予め登録された、危険を示す情報と安全を示す情報とを含む複数のキーワードのいずれかと、を含む投稿情報を取得し、
前記取得された投稿情報に含まれるキーワードに基づいて、前記取得された投稿情報の各々に前記投稿情報が示す前記災害による影響レベルを設定すると共に、前記取得された投稿情報に含まれる場所情報に基づいて、前記取得された投稿情報の各々を予め定められた複数のエリアのいずれかに分類し、
エリア毎に、当該エリアに分類された投稿情報に設定された前記影響レベルに基づいて、エリア全体の影響レベルを決定し、
エリア毎に、前記エリア全体の影響レベルに基づいて、前記エリアが危険であるか否かを判定し、
危険であると判定されたエリアに対して、前記エリア全体の影響レベルを地図情報に重畳してハザードマップを生成する、情報処理装置により実行されるハザードマップ生成方法。
In the information processing device, when a disaster occurs, among the posted information related to the disaster posted by a plurality of users, a plurality of information including location information, pre-registered information indicating danger and information indicating safety. Get post information, including with any of the keywords in
Based on the keywords included in the acquired post information, the impact level due to the disaster indicated by the post information is set for each of the acquired post information, and the location information included in the acquired post information is used. Based on this, each of the acquired posted information is classified into one of a plurality of predetermined areas.
For each area, the impact level of the entire area is determined based on the impact level set in the posted information classified in the area.
For each area, it is determined whether or not the area is dangerous based on the influence level of the entire area.
A hazard map generation method executed by an information processing device that superimposes the influence level of the entire area on map information to generate a hazard map for an area determined to be dangerous.
災害が発生した場合、複数のユーザから投稿された前記災害に関連する投稿情報のうち、場所情報と、予め登録された、危険を示す情報と安全を示す情報とを含む複数のキーワードのいずれかと、を含む投稿情報を取得するステップと、
前記取得された投稿情報に含まれるキーワードに基づいて、前記取得された投稿情報の各々に前記投稿情報が示す前記災害による影響レベルを設定すると共に、前記取得された投稿情報に含まれる場所情報に基づいて、前記取得された投稿情報の各々を予め定められた複数のエリアのいずれかに分類するステップと、
エリア毎に、当該エリアに分類された投稿情報に設定された前記影響レベルに基づいて、エリア全体の影響レベルを決定するステップと、
エリア毎に、前記エリア全体の影響レベルに基づいて、前記エリアが危険であるか否かを判定するステップと、
危険であると判定されたエリアに対して、前記エリア全体の影響レベルを地図情報に重畳してハザードマップを生成するステップと、をコンピュータに実行させるプログラム。
In the event of a disaster, among the posted information related to the disaster posted by multiple users, one of a plurality of keywords including location information and pre-registered information indicating danger and information indicating safety. Steps to get post information, including, and
Based on the keywords included in the acquired post information, the impact level due to the disaster indicated by the post information is set for each of the acquired post information, and the location information included in the acquired post information is used. Based on the step of classifying each of the acquired posted information into one of a plurality of predetermined areas,
For each area, a step to determine the impact level of the entire area based on the impact level set in the posted information classified into the area, and
For each area, a step of determining whether or not the area is dangerous based on the impact level of the entire area, and
A program that causes a computer to execute a step of superimposing the influence level of the entire area on map information to generate a hazard map for an area determined to be dangerous.
JP2017242540A 2017-12-19 2017-12-19 Information processing equipment, hazard map generation method and program Expired - Fee Related JP7020100B2 (en)

Priority Applications (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2017242540A JP7020100B2 (en) 2017-12-19 2017-12-19 Information processing equipment, hazard map generation method and program
JP2022011620A JP7218827B2 (en) 2017-12-19 2022-01-28 Information processing device, hazard map generation method and program
JP2023005861A JP7613491B2 (en) 2017-12-19 2023-01-18 Information processing device, information processing method, and program

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2017242540A JP7020100B2 (en) 2017-12-19 2017-12-19 Information processing equipment, hazard map generation method and program

Related Child Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2022011620A Division JP7218827B2 (en) 2017-12-19 2022-01-28 Information processing device, hazard map generation method and program

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2019109730A JP2019109730A (en) 2019-07-04
JP7020100B2 true JP7020100B2 (en) 2022-02-16

Family

ID=67179871

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2017242540A Expired - Fee Related JP7020100B2 (en) 2017-12-19 2017-12-19 Information processing equipment, hazard map generation method and program

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP7020100B2 (en)

Families Citing this family (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP7408440B2 (en) * 2020-03-09 2024-01-05 三菱重工業株式会社 Disaster situation determination device, disaster situation determination method, and program
CN111538815B (en) * 2020-04-27 2023-09-22 北京百度网讯科技有限公司 A text query method, device, equipment and storage medium
JP2021193545A (en) * 2020-06-08 2021-12-23 旭化成ホームズ株式会社 Information linking server, information linking system, information linking method and program
JP6874196B1 (en) * 2020-07-10 2021-05-19 アビームコンサルティング株式会社 Information processing device and information processing method
JP7563209B2 (en) * 2021-02-04 2024-10-08 富士通株式会社 Evacuation shelter management program, device, and method
JP7734493B2 (en) * 2021-03-08 2025-09-05 旭化成ホームズ株式会社 Disaster Information System
WO2023073857A1 (en) * 2021-10-28 2023-05-04 日本電気株式会社 Notification device, notification method, and program
JP7839635B2 (en) * 2021-12-09 2026-04-02 ユニ・チャーム株式会社 Information processing device, information processing method, and information processing program
KR102832382B1 (en) * 2022-10-06 2025-07-10 주식회사 베이리스 Proposal system for driving route of vehicle using real-time internet information and proposal method therefor
US20260106894A1 (en) * 2022-10-27 2026-04-16 Ntt, Inc. Collecting device, collecting method, and collecting program
JP7497482B1 (en) * 2023-01-13 2024-06-10 株式会社東芝 Weather control device and weather control system

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003141670A (en) 2001-11-01 2003-05-16 Foundation Of River & Basin Integrated Communications Japan Support system for risk evaluation and determination of river information
JP2014191774A (en) 2013-03-28 2014-10-06 Honda Motor Co Ltd Map providing server, and map providing method
JP2015072612A (en) 2013-10-03 2015-04-16 株式会社日立製作所 Early stage condition grasping method and device
JP2015207106A (en) 2014-04-18 2015-11-19 富士通株式会社 Event occurrence location estimation method, event occurrence location estimation program, and event occurrence location estimation apparatus
US20160014475A1 (en) 2012-11-16 2016-01-14 At&T Intellectual Property I, Lp Method and apparatus for communicating emergency information
JP2016153971A (en) 2015-02-20 2016-08-25 富士通株式会社 Disaster occurrence place estimation method, disaster occurrence place estimation program and disaster occurrence place estimation device
JP2016212751A (en) 2015-05-12 2016-12-15 富士通株式会社 Disaster detection program, disaster detection apparatus, and disaster detection method

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP3246870A4 (en) * 2015-01-14 2018-07-11 Sony Corporation Navigation system, client terminal device, control method, and storage medium

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003141670A (en) 2001-11-01 2003-05-16 Foundation Of River & Basin Integrated Communications Japan Support system for risk evaluation and determination of river information
US20160014475A1 (en) 2012-11-16 2016-01-14 At&T Intellectual Property I, Lp Method and apparatus for communicating emergency information
JP2014191774A (en) 2013-03-28 2014-10-06 Honda Motor Co Ltd Map providing server, and map providing method
JP2015072612A (en) 2013-10-03 2015-04-16 株式会社日立製作所 Early stage condition grasping method and device
JP2015207106A (en) 2014-04-18 2015-11-19 富士通株式会社 Event occurrence location estimation method, event occurrence location estimation program, and event occurrence location estimation apparatus
JP2016153971A (en) 2015-02-20 2016-08-25 富士通株式会社 Disaster occurrence place estimation method, disaster occurrence place estimation program and disaster occurrence place estimation device
JP2016212751A (en) 2015-05-12 2016-12-15 富士通株式会社 Disaster detection program, disaster detection apparatus, and disaster detection method

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
酒井 達弘、外2名,時空間的な投稿数を考慮した密度に基づく適応的な時空間クラスタリング手法,第8回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (第14回日本データベース学会年次大会),日本,電子情報通信学会データ工学研究専門委員会 日本データベース学会 情報処理学会データベースシステム研究会,2016年03月02日,p.1-8

Also Published As

Publication number Publication date
JP2019109730A (en) 2019-07-04

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP7020100B2 (en) Information processing equipment, hazard map generation method and program
US11295405B2 (en) Cognitive recommendations for first responders
US10154390B2 (en) Disaster information management apparatus, disaster information system, disaster information management method, disaster information management program, portable terminal, control method of portable terminal, and control program of controlling operation of portable terminal
US20150100355A1 (en) Method and apparatus for identifying early status
JP7613491B2 (en) Information processing device, information processing method, and program
US9609479B1 (en) Geo-fenced event alerts
CN110618982B (en) Multi-source heterogeneous data processing method, device, medium and electronic equipment
US20250285525A1 (en) Information providing method
CN107908637A (en) The entity update method and system in a kind of knowledge based storehouse
US12022371B2 (en) Method and system for managing electronic data representing emergency alerts
US20180146354A1 (en) System and method for providing automated personal security via a computing device
CN110347694B (en) Equipment monitoring method, device and system based on Internet of things
CN107220749A (en) A method and system for rapid dispatch of emergency resources
CN114969153B (en) A method and device for determining personnel distribution data
US20180181973A1 (en) Method of determining crowd dynamics
Goncalves et al. Crowdsourcing for public safety
Goncalves et al. Design of a mobile ad hoc network communication app for disaster recovery
Zulfiqar et al. Risecure: Metro incidents and threat detection using social media
US20150066931A1 (en) Information processing apparatus and method
US11176504B2 (en) Identifying changes in health and status of assets from continuous image feeds in near real time
US20180330197A1 (en) Systems and methods for partitioning geographic regions
Oxendine et al. Fusing non-authoritative data to improve situational awareness in emergencies.
JP6021684B2 (en) Information providing apparatus, information providing system, and information providing method
Lelow et al. The European emergency number 112: Exploring the potential of crowd-sourced information for emergency management
JP2023036483A (en) Program, method, and information processing device

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20201109

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20210915

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20211026

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20211214

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20220104

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20220117

R151 Written notification of patent or utility model registration

Ref document number: 7020100

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R151

LAPS Cancellation because of no payment of annual fees