Social media is nuttig voor meer dan alleen contact maken met oude middelbare schoolvrienden en kattenvideo's delen. Twitter is het go-to platform geworden voor het laatste nieuws over alles, van de bomaanslag in Boston Marathon tot de flyby van Pluto.
gerelateerde inhoud
- Oesters kunnen Staten Island redden van de volgende orkaan Sandy
- Boze tweets helpen Twitter het risico op hartziekten te detecteren
Uit onderzoek blijkt nu dat Twitter ook kan worden gebruikt voor het snel volgen van schade na natuurrampen - mogelijk nog sneller en uitgebreider dan vergelijkbare beoordelingen door FEMA.
"Het blijkt dat de relatie tussen fysieke schade en de respons online vrij sterk is", zegt Yury Kryvasheyeu, een computationele sociale wetenschapper bij Data61, een Australische groep voor digitale en data-innovatie. "Je kunt een snel, gratis signaal krijgen dat de schade betrouwbaar in kaart brengt."
Dit is niet de eerste keer dat Kryvasheyeu en zijn collega's sociale media gebruiken om inzichten in de praktijk te krijgen. Ze onderzochten eerder werkloosheid, epidemieën en sociale mobilisatie door de lens van Twitter en andere platforms. Maar dit is de eerste keer dat ze een analyse van zo'n intensief tijdschema hebben uitgevoerd.
Snelle respons in gebieden die het hardst worden getroffen door orkanen, overstromingen, aardbevingen en andere natuurrampen kunnen levens redden en hulpverleners helpen om beperkte middelen toe te wijzen aan plaatsen die het hardst nodig zijn. Maar traditionele middelen die worden gebruikt om locaties met een hoge prioriteit te identificeren, zijn verrassend onhandig en duur en vereisen vaak persoonlijk bezoek aan sites of enquêtes vanuit de lucht.
Kryvasheyeu en zijn collega's vermoedden dat sociale media het beter zouden kunnen doen en kwamen als case study terecht bij orkaan Sandy uit 2012. Ze verzamelden meer dan 55 miljoen geo-getagde tweets die een week voorafgaand en drie weken na de storm werden gepost. De tweets bevatten trefwoorden zoals "sandy", "frankenstorm", "flooding" en "damage".
Het team standaardiseerde de gegevens met behulp van demografische cijfers van buurtpopulaties, waardoor ze het aantal tweets van plaatsen met veel inwoners, zoals Manhattan, direct konden vergelijken met plaatsen die minder dicht opeengepakt zijn. Ten slotte hebben ze zoveel mogelijk bronnen geraadpleegd over de door de storm veroorzaakte schade, waaronder verzekeringsclaims en FEMA-gegevens.
Zoals de onderzoekers vandaag in Science Advances melden, bleek uit het combineren van de bevindingen van de sociale media en de schadebeoordelingen op een kaart een aanzienlijke overlap, waarbij de zwaarst getroffen gebieden ook de meeste chatter op Twitter produceerden.
"Voor mij was de grootste verrassing dat dit eigenlijk zo goed werkt en dat het signaal zo sterk is", zegt Kryvasheyeu.
Een intensiteitskaart van schade veroorzaakt door orkaan Sandy in het gebied van New Jersey (rood kleurverloop), samen met de orkaanbaan (ononderbroken lijn). (Yury Kryvasheyeu, Haohui Chen, Nick Obradovich, Esteban Moro, Pascal Van Hentenryck, James H. Fowler, Manuel Cebrian) De onderzoekers hebben hun bevindingen verder geverifieerd door dezelfde oefening uit te voeren bij alle grote rampen die de FEMA in 2013 en 2014 heeft verklaard, inclusief overstromingen, tornado's, een modderstroom en een aardbeving. Ze ontdekten dat de methode werkte voor 11 van de 12 evenementen; de uitbijter - overstromingen in Alaska - was waarschijnlijk in een gebied dat te dun bevolkt was om een sterk signaal op Twitter te produceren.
De studie is een voorbeeld van het gebruik van 'sociale media als een spiegel die de samenleving reflecteert', zegt Kristina Lerman, een computerwetenschapper aan de Universiteit van Zuid-Californië die niet betrokken was bij het onderzoek. Hoewel die weerspiegeling soms meer verwant is aan "een funhouse-spiegel die sommige segmenten van de samenleving verstoort, " is ze in veel gevallen nog steeds duidelijk genoeg om nauwkeurige metingen over belangrijke onderwerpen af te leiden, zegt ze.
Eerste hulpverleners kunnen de methode - met behulp van Twitter om hotspots tijdens een ramp te identificeren - meteen gebruiken, zegt Kryvasheyeu, omdat de implementatie ervan niets meer vereist dan Twitter, openlijk beschikbare demografische gegevens van het Census Bureau en enkele basisvaardigheden voor het programmeren van computers. Meer dan dat, echter, hopen Kryvasheyeu en zijn collega's dat Twitter zelf de moeite kan nemen, zoals Google heeft gedaan om UNICEF te helpen de verspreiding van het Zika-virus in kaart te brengen.
"Er is nu een trend dat grote technologiebedrijven NGO's helpen, omdat ze betere ingenieurs, computers en gegevens hebben", zegt co-auteur Manuel Cebrian van de studie, ook een computationele sociale wetenschapper bij Data61. "Onze hoop is dat dit iets is wat Twitter kan doen in samenwerking met noodmanagers."
