震災時の避難行動モデルに基づくビッグデータ解析技術の構築
【研究分野】構造工学・地震工学・維持管理工学
【研究キーワード】
ビッグデータ / 防災 / 減災 / 避難 / 地震 / 震災 / 構造工学・地震工学 / 自然災害
【研究成果の概要】
本研究では、震災時の人間行動とビッグデータとの関係を分析し、震災行動を量的・質的に解釈可能なビッグデータ解析技術を開発することを目的として、下記の３つについて検討した。第1に、2016年4月に発生した熊本地震を対象に、地震災害時における広域避難の実態を明らかにし、震災時の市町村を越える広域避難行動モデルを構築した。第2に、質的調査であるアンケートデータと量的調査であるビッグデータを構造化し、震災時における大都市避難シミュレーションによる検証を行った。第3に、災害<Disaster>の描写の試みの困難さについて、社会現象の描写と心理現象の描写に絞って論じた。
【研究の社会的意義】
震災時の人間行動は極めて多様であり、これをリアルタイムで把握することができれば、きめ細かい被災者支援活動を戦略的に行う事が可能となる。また、将来発生する震災を想定し、事前にシミュレーションを行う事により、適切な事前計画の検討が可能となる。本研究では、こうした課題を解決するためにビッグデータに着目し、震災時の市町村界を超える広域避難行動の実態を明らかにするとともに、質的調査と量的調査を有機的に構造化する手法を構築し、その有効性を示した点に学術的、社会的意義がある。また、災害<Disaster>の描写の試みの困難さについて、社会現象の描写と心理現象の描写に絞って論じた学術的研究はほとんどない。
【研究代表者】
【研究分担者】 |
| 関谷 直也 | 東京大学 | 大学院情報学環・学際情報学府 | 准教授 | (Kakenデータベース) |
| 廣井 悠 | 東京大学 | 大学院工学系研究科(工学部) | 准教授 | (Kakenデータベース) |
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【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2015-04-01 - 2018-03-31
【配分額】17,550千円 (直接経費: 13,500千円、間接経費: 4,050千円)