Потенциал краудсорсинга географической информации (КГИ) в качестве нового источника информации для управления риском бедствий был показан во время землетрясения, произошедшего в Гаити в 2010 году. Из-за отсутствия официальных данных, информация, собранная в социальных сетях, посредством SMS и OpenStreetMap, стала крайне важной для реагирования на стихийные бедствия.
За последние годы КГИ нашел свой путь в различные ситуации и сценарии бедствий. Использование географической информации для управления риском бедствий вызвало большой интерес как в исследованиях, так и на практике, главным образом из-за возможности использования "коллективного интеллекта" или "чувства толпы" для повышения устойчивости городов.
В целом, в контексте управления риском бедствий КГИ в соответствии с источником информации можно разделить на следующие типы:
1) Социальные сети - информация, полученная от людей об этом событии в обычных социальных сетях (YouTube , Twitter, Instagram, Facebook), например, от очевидцев, которые обмениваются информацией о бедствии и распространяют ее.
2) Краудсенсинг - информация, собранная с помощью специализированных приложений и платформ (Ushahidi), которые специально предназначены для получения информации, необходимой для управления риском бедствий.
3) Совместное картирование - информация о географических особенностях пострадавших или подверженных стихийным бедствиям районов, подготовленная добровольцами с использованием картографических платформ (OpenStreetMap, Wikimapia), например, на основе спутниковых снимков.
Хотя существует растущий объем исследований, связанных с каждым из этих типов КГИ на различных этапах и задачах управления ЧС, существующие исследования обычно фокусируются на конкретном типе КГИ и не могут быть связаны с соответствующими разработками, связанными с другими типами КГИ.
Социальные сети
Первый тип геоинформации, получаемой массами в контексте бедствий, связан с использованием существующих социальных медийных платформ для обмена информацией. Социальные медиа были определены как "группа интернет-приложений, которые основаны на идеологических и технологических основах Web 2.0, и которые позволяют создавать пользовательский контент и обмениваться им".
Таким образом, эти платформы позволяют пользователям легко обмениваться самостоятельно созданным контентом в сети контактов или с широкой общественности в различных формах: текстами через блоги или короткими сообщениями в "микроблогах", веб-страницах и форумах, фотографиях, видео и т.д.
Поскольку люди все больше знакомы с социальными сетями и обычно используют их в своей повседневной жизни, они, естественно, склонны использовать эти платформы в случае стихийных бедствий для передачи своего опыта или неотложных потребностей.
Действительно, в различных катастрофических событиях - лесные пожары в Южной Калифорнии, США в 2007 году, землетрясения на Гаити в 2010 году и супертайфун на Филиппинах в 2013 году - социальные сети позволили пострадавшему населению получить информацию о чрезвычайных ситуациях и их катастрофических последствиях.
В области управления риском бедствий значительная часть проводимых исследований была посвящена анализу коротких сообщений платформы Twitter. Были исследования о использовании Twitter для обнаружения и оценки траектории землетрясений в режиме реального времени. Было предложено использовать ДГИ (добровольная географическая информация) в качестве датчика для обнаружения очагов лесных пожаров на основе результатов предыдущих исследований, в которых анализировалось применение Twitter в качестве источника пространственно-временной информации о лесных пожарах во Франции.
Другие же исследования показали, что обнаружение событий, основанное на пиках активности Twitter, не сработало при наводнениях в Германии в 2013 году, и представили анализ пространственно-временных кластеров. Кроме того, ряд исследований посвящен разработке инструментов визуализации данных в социальных сетях, позволяющих визуализировать моделирование и определение местоположения.
Большая часть проводимой в регионе работы направлена на то, чтобы осмысление данных социальных сетей как отдельного источника путем анализа агрегированных моделей, например, путем определения пороговых значений для размеров пространственно-временных кластеров сообщений, которые будут служить сигналами для кризисных событий: землетрясений, лесных пожаров и др.
Однако при таком подходе фактическое содержание сообщений в социальных сетях в значительной степени игнорируется, а вместе с этим теряется значительная часть их потенциала по улучшению текущих знаний о складывающейся ситуации.
Кроме того, хотя обнаружение событий полезно в случае внезапно возникших кризисов, по которым не существует никаких других соответствующих данных, во многих конкретных случаях имеются дополнительные источники информации. Было отмечено, следует рассматривать "большие данные" не как замену всем существующим данным, а как вызов инновационной аналитике с использованием данных из всех традиционных и новых источников.
Это соответствует новому направлению исследований, в котором ДГИ используется в сочетании с другими источниками геоданных в области управления чрезвычайными ситуациями. Например, использовали сенсорные данные водомеров, чтобы показать, что твиттеры вблизи затопленных районов с большей вероятностью содержат полезную информацию для управления стихийными бедствиями.
Опираясь на эти первоначальные результаты, важным направлением будущих исследований является разработка усовершенствованных аналитических методов, способных задействовать несколько различных источников данных для обеспечения обнаружения, визуализации и извлечения информации из краудсорсинга геоинформации социальных сетей, которые лучше соответствуют потребностям директивных органов в области предупреждения и ликвидации чрезвычайных ситуаций.
Продолжение можно почитать во второй части...