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[1]災害情報学または危機情報学は、災害やその他の緊急事態への準備、緩和、対応、復旧の各段階における情報と技術の利用を研究する学問です。災害情報学または緊急事態では、復旧と準備の迅速な改善が求められる緊急事態やその他の災害に人々がどのように対応できるかを示すために、技術の利用が増えています。[2]アジア津波、9月11日テロ、ハリケーン・カトリーナなどの災害でさまざまな技術が効果的に利用された後、この分野が浮上し始めました。
災害情報学では、災害地域の人々が作成したソーシャルメディアのコンテンツを、衛星画像、早期警報システム、および公式の緊急サービス手順に基づく人道的対応計画に組み込むことが含まれる場合があります。災害情報学では、一般の人々を「日常的なアナリスト」として活用し、クラウドソーシング、データマイニング、参加型マッピング、または市民科学が行われる場合があります。 [3]
歴史
インフォマティクスという用語は、1960年代に医療情報学に遡り、科学的情報の構造と規則性を研究する科学分野として定義されています。その後、インフォマティクスは、1960年から2000年の間に、情報学の幅広いトピックとさまざまな定義として繰り返し使用されるようになりました。[4]基本的に、これは、インフォマティクスが、情報通信技術を応用して情報を特定し、データを管理し、社会的文脈で人間を分析する研究であることを示しています。[5]
社会情報学は過去数十年で飛躍的に成長し、災害情報学の派生分野として導入されました。1980年代後半には、オンラインシステムはよりネットワーク化され、よりポータブルになり、情報技術の革新が起こりました。[4]通信が世界的に普及するにつれて、情報とリスクの拡散は非常に強力になり、災害管理につながります。[4] 2000年代から、情報技術は進化し、高度な世界的災害対応のための災害リスク軽減技術を確立しました。[4]
災害情報学という用語は、WTC通信障害が明らかになった後、DEヤリントンによる提案依頼書で初めて使用されました。その後、2002年に国立衛生研究所/国立医学図書館に助成金申請書が提出され、公衆衛生に関連する災害情報学の正式な研究が開始されました。この取り組みは、ジャクソン州立大学での彼女の図書館情報学の研究から生まれました。[2]
クラウドソーシングとデータマイニング
クラウドソーシングとは、特定の状況を取り巻くすべての情報の概要を取得する方法です。クラウドソーシングは、オンラインコミュニティを分析して情報とデータを確認することから成り、ソーシャルメディアプラットフォームやその他のオンラインネットワークを分析することで行うことができます。[6]クラウドソーシングは、緊急事態に効率的かつ迅速に対応するための状況回復と準備を構築するための対応メカニズムと緩和演習の作成に対応するために使用される一種のデータ分析方法です。 [6]情報が絶えず拡散しているため、ソーシャルメディアプラットフォームはクラウドソーシングが役立つ主な情報源です。クラウドソーシングが情報を収集するのと同じように、災害情報学はデータ仲介を使用して強力なデータ収集ベースを作成します。
災害情報学の文脈では、クラウドソーシングは情報のバランスをとるのに役立ち、情報技術を使用して特定の状況に備えます。災害情報学では、クラウドソーシングを使用して、さまざまな危機や自然災害に対する対応と復旧の計画を長期にわたって維持します。[5]クラウドソーシングは災害情報学によってさまざまな方法で使用されます。たとえば、災害の影響を受けていた場所では、クラウドソーシングでソーシャルメディアプラットフォームを確認して災害をリアルタイムで調査し、必要な場所で支援を得ることができます。[6]クラウドソーシングは、情報技術と通信技術を使用して危機時の予防策を伝え、早期警報システムを使用して誤情報が広がるリスクを軽減します。クラウドソーシングは、状況認識の向上を促進し、信頼性、対応力のある危機管理組織、衛星画像、早期警報システム、データマイニングなどの人道的コラボレーションを実施することで、災害情報学と最も一致しています。[6]
データマイニングとは、大量のデータ内のさまざまなパターンを判断するために貴重な情報を取得するプロセスです。データマイニング手法は、より効果的な災害管理を促進するための自己組織化とコンピューターを介したコミュニケーションに向けた重要なステップです。[7]
災害情報学では、データマイニングは、衛星画像や早期警報システムからデータを取得して気象条件、自然災害、潜在的な脅威を予測することにより、情報を使用して誤情報の拡散を仲介します。[5]データマイニングは、データ内の課題を見つけ、それを使用して災害対応の予測におけるリスクを軽減することにより、災害全体の意思決定を改善するのに役立ちます。本質的に、データマイニングは、公開フォーラムでコンピューティングの革新に関する洞察を提供し、災害復旧の応答性の高い予測を継続的に伝えます。
データ手法と分析
災害情報学は、データを取得してこのデータを分析することで重要な情報を抽出し、状況に応じた災害に備えて安全対策と復旧メカニズムを形成することに重点を置いています。クラウドソーシング、リモートセンシング、データマイニング、コンピュータービジョン、参加型マッピング、市民生成科学などのさまざまなデータ手法が実践されており、特定の複雑なデータから洞察を得て意思決定を評価し、効果的なリソースに優先順位を付けます。[3]災害情報学でこれらのツールとテクノロジーを使用する場合、収集されたデータには、リアルタイムのイベント検出、センサーネットワークを使用したデータマッピング情報の検索、過去の災害の統計を使用したリソースの割り当てと迅速な品質評価が含まれます。[5]
ソーシャルメディア、衛星画像、リモートセンシング、多分野にわたるデータレイヤーなどの大規模データ分析からデータを改革し抽出するプロセスの中で、この種のデータの分析は、災害管理と災害情報学への包括的なアプローチの開拓に応じて、健康効果のさまざまな発展をもたらします。これらの方法は、災害発生中、発生後、発生前にコミュニケーションと対話を配布するために使用されるオプションを強化します。[5]
テクノロジー
災害情報学には、災害への備えと軽減のためのデータを収集し、配布するために使用される技術が数多くあります。これらの技術は、災害の影響を受けたコミュニティに意識を高めるために、コミュニティ内で視覚的な違いを生み出すために使用されます。1900年代から2000年代にかけて、国際防災の10年イニシアチブが生まれ、地理情報システム（GIS）、リアルタイム監視用のデータ視覚化ツール、さまざまなシミュレーションモデル、クラウドコンピューティングなどの技術を使用して、人々の行動を評価し、人々が災害にどのように対応すべきか、また対応できるかを理解することから始まりました。[5]これにより、人々はリソースと対応戦略を使用して災害を評価し、必要に応じて避難できるようになりました。これらの複雑な対策により、自然災害が発生した場所の高リスクエリアと、迅速な対応と準備のための低リスクエリアの明確な分析が説明されます。
災害情報学との個人的な関連の文脈では、地理情報システムはハザードマッピングや被害評価に使用され、被災地へのインフラのルートを視覚化するのに役立ちます。[5] GISには、衛星画像、ソーシャルメディア、その他のリモートセンサーネットワークなどの技術が含まれます。リモートセンシングは、衛星やドローンタイプの技術を検出し、これらのセンシング技術を使用して画像を評価して、気象パターン、土地の変化、災害後の被害レベルの地理的変化に関する情報を提供することで、災害情報学と非常に互換性があります。[5]これを早期警報システムと組み合わせ、自然災害や人為的危機における人口行動を評価することで、当局や一般市民に迅速に警報を発することができます。これらのツールと視覚化技術は、人々が災害復旧に関して区別できるようにデータ、地図、グラフを反映しています。
現実のシナリオ
情報技術とインフォマティクスの歴史と既知の定義と一致して、2000 年を迎えると「スマート」テクノロジーの使用が飛躍的に増加し、大災害が災害管理における災害情報学の現在の使用方法を大きく形作りました。[2]その後、国際防災の 10 年 (IDNDR)イニシアチブの後に発生した主要な大災害には、9 月 11 日の攻撃、ハリケーン カトリーナ、アジア津波などがあります。[5]これらの災害はいずれも、災害情報学と連携した保護と管理および復旧の提案を行うイニシアチブを必要としました。 これらの災害に対応して、インフォマティクスは情報、データ収集、コミュニケーション対応、およびあらゆる公共の危機に対する迅速な解決策の出現をもたらしました。[2]
9月11日の同時多発テロは災害管理の普及に極めて重要な役割を果たした。これらのテロは災害情報学の重要性を示しただけでなく、国民に対して緊急対応を行うための迅速な対応メカニズムの必要性を浮き彫りにした。2001年、国連の国際防災戦略は災害情報学に関する行動と、災害軽減における科学技術の研究と役割を求めた。[5]これらのテロの発生後、さまざまな災害復旧カテゴリをカバーするために、複数の政府機関間で大量の通信と調整が行われるようになった。通信システムと地理空間技術を通じて、より壊滅的な緊急事態に対する効果的な解決策が生まれた。これらの解決策は連邦緊急事態管理庁と国土安全保障情報ネットワークで構成され、主流機関が将来の危機に対する復旧と準備を改善できるよう支援することを目指している。[5] [8]
2004年、アジア津波は、地理的自然災害に関する復旧と備えのまったく新しい領域を露呈させました。この間、早期警報システムが導入されていなかったため、津波は対応者が迅速に行動し、将来の予防策を予測することを困難にしました。災害情報科学を使用して、海洋測定と地殻波活動に関するデータを作成し、津波後の被害を受けた地域を特定しました。[9]災害情報科学は、津波と地震の研究を軽減するための対応を引き継ぎ、リモートセンシングやクラウドソーシングなどの技術を使用して、緊急避難に備えて津波を検知する自動対応を開発しました。[9]
2005年までに、災害情報学は災害管理のいくつかの分野における緊急通信システムと対応計画に修正を加えました。ハリケーン・カトリーナの後、災害情報学は救助資源と緊急計画のための技術的解決策の改善によりさらに重要になり、進化しました。[3]研究の限界により、ハリケーン・カトリーナは避難のための準備とツールとリソースの不足により、 GISとクラウドソーシングの有用性における多くの弱点を露呈しました。[5]
本質的に、これらの壊滅的な出来事はすべて、将来の出来事に関して最大限の安全性を確保するために、災害情報学を体系化してテクノロジーとメカニズムを改善するような形で発生しました。全体として、災害情報学は進化を続け、より優れたデータ準備のための新しいテクノロジーを取り入れ、災害管理における通信テクノロジーの認識を調整するのに役立ちます。
参照
参考文献
- ^ 「危機情報科学による人道支援の強化 | NetHope」nethope.org . 2024年9月19日閲覧。
- ^ abcd マーフィー、ロビン。「緊急情報科学における国家イニシアチブ」（PDF）。通勤コミュニティコンソーシアム。バージョン1（1）：1～8 – Computing Research Association経由。
- ^ abc Palen, Leysia ; et al. (2010). 大規模な緊急事態と災害における公衆参加と支援のための技術を介したサポートのビジョン(PDF) 。ACM-BCS Visions of Computer Science 2010 の議事録。2013年 12 月 24 日時点のオリジナル(PDF)からアーカイブ。2014年8 月 19 日に閲覧。
- ^ abcd Stephenson, R.; Anderson, PS (1997年12月). 「災害と情報技術革命」.災害. 21 (4): 305–334. doi :10.1111/1467-7717.00065. ISSN 0361-3666. PMID 9455005.
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- ^ abcd Reuter, Christian; Kaufhold, Marc‐André (2018年3月). 「緊急事態におけるソーシャルメディアの15年間：回顧的レビューと危機情報学の将来の方向性」。Journal of Contingencies and Crisis Management。26 ( 1): 41–57。doi : 10.1111 /1468-5973.12196。ISSN 0966-0879 。
- ^ 桜井美穂子、村山優子 (2019-07-01). 「情報技術と災害管理 - メリットと課題 -」.災害科学の進歩. 2 : 100012. doi : 10.1016/j.pdisas.2019.100012 . ISSN 2590-0617.
- ^ 「自然災害 | 国土安全保障省」www.dhs.gov . 2024年10月9日閲覧。
- ^ ab Martin, Nigel (2007-01-01). 「アジアの津波: 政府情報システムと管理の改善が急務」.災害予防と管理. 16 (2): 188–200. doi :10.1108/09653560710739513. ISSN 0965-3562.
外部リンク
- 危機情報学 - コロラド大学