Meldungsanalyse und Mapping im Katastrophenfall mittels Social Media Monitoring

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Benedikt Solberg
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1 Meldungsanalyse und Mapping im Katastrophenfall mittels Social Media Monitoring André Dittrich, Christian Lucas 50. AgA-Tagung, Frankfurt am Main, 23. September 2013 Institut für Photogrammetrie und Fernerkundung, Karlsruher Institut für Technologie (KIT) 1 KIT Universität des Landes Web Baden-Württemberg Feature Service und für DB4GeO nationales Forschungszentrum in der Helmholtz-Gemeinschaft Geodätisches Institut

2 Hintergrund (Natur-) Katastrophen Erdbeben Vulkanausbruch Sturm Hochwasser etc. Schnelle Information zur Koordinierung Schadenerfassung Disastermanagement Rapid Damage Assessment 2

3 Echtzeitsystem zur Detektion, Lokalisierung und Klassifikation von Desaster Ereignissen + Extraktion relevanter Rauminformation zur Situationsanalyse 3

4 Datenaufnahme Twitter Streaming API Zugang zu ca. 1% des sog. Firehose zunächst nur georeferenzierte Tweets (ca. 2-5%) Echtzeit Latenz 5-8s, bis zu 60 Tweets/s Datenspeicherung Räumlicher Index capped connection!!! 4

5 Untersuchungsgebiete 5

6 Rasterisierung des Nachrichtenaufkommens räumliche Auflösung: 0,25 x 0,25 20 x 20km² zeitliche Auflösung: 1 Minute Streaming API 6

7 Statistische Detektion & Lokalisierung Modell aus umfangreichen 24h Zeitreihen Mittelwert und Standardabweichung für jede Minute und jede Zelle Hypothesentest mit Signifikanzniveau 5% und Sensitivität >80% 7

8 Statistische Detektion & Lokalisierung Modell aus umfangreichen 24h Zeitreihen Mittelwert und Standardabweichung für jede Minute und jede Zelle Hypothesentest mit Signifikanzniveau 5% und Sensitivität >80% Menge potentieller Ereignisse inkl. Mittelpunktkoordinate der betroffenen Zelle Anzahl Wahrscheinlichkeit* Breite Länge Ereignis 18 96,8 % ??? *Wahrscheinlichkeit einer korrekt angenommenen Alternativhypothese (Sensitivität) 8

9 Klassifikation Liste von ca. 120 Desaster bezogenen Begriffen Sturm, Erdbeben, Hochwasser, Schaden, Alarm, Ausbruch, Explosion, Bombe, Einsturz, überflutet, Notruf, etc. in den 43 häufigsten Sprachen der Untersuchungsgebiete zemětřesení زلزال lindol tërmeti រ យ ផនដ EARTHQUAKE séisme ভ মক მიწისძვრა Erdbeben Երկրաշարժ 地震 động đất nilanadukam земетресение zəlzələ 9

10 Klassifikation sprachübergreifende Aggregation äquivalenter Begriffe 3 x + گڑگڑاہٹ 2 x ఉర మ + 2 x गरज + 1 x thunder = 8 x thunder Urdu Telugu Hindi Englisch Anzahl Wahrscheinlichkeit Breite Länge Ereignis 18 96,8 % thunder 8 storm 6 rain 5 10

11 Klassifikation Aggregation semantisch assoziierbarer Begriffen unter einem Oberbegriff Topic Detection shaking richter scale magnitude foreshock tremble quake EARTHQUAKE mainshock seismic aftershock epicentre earthquake 11

12 Klassifikation Häufigkeit der Desaster bezogenen Begriffe häufigster Begriff in mindestens 20% der Nachrichten Benachrichtigung Eindeutigkeit der Topic Detection Kann die Mehrheit der Begriffe dem gleichen Oberbegriff zugeordnet werden? ZUKÜNFTIG: automatische Bestimmung des Topic über Fuzzy-Logik 12

13 Extraktion von Rauminformation Identifizierung von räumlichen Situationsbeschreibungen Toponyme = Ortsnamen, -bezeichnungen räumliche Präpositionen quantitative Beschreibungen Ich bin am Marktplatz direkt vor dem Rathaus etwa 200 Meter südlich steigt schwarzer Rauch auf, da brennt ein Haus 13

14 Extraktion von Rauminformation Identifizierung von räumlichen Situationsbeschreibungen Toponyme = Ortsnamen, -bezeichnungen räumliche Präpositionen quantitative Beschreibungen Ich bin am Marktplatz direkt vor dem Rathaus etwa 200 Meter südlich steigt schwarzer Rauch auf, da brennt ein Haus Aufspannen eines Möglichkeitsraumes Feinlokalisierung der beschriebenen Situation 14

15 Extraktion von Rauminformation Glaubwürdigkeits- und Genauigkeitssteigerung 15

16 Herausforderungen Clustern räumlich pro Zeitschritt gleiches Topic 1 Ereignis! Nachbarschaft zeitlich Überschneidung räumlicher Cluster gleiches Topic Alarm!? Wann? Wie oft? 1 Ereignis! 16

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