著者

土屋 圭 豊田 正史 喜連川 優

雑誌

研究報告情報基礎とアクセス技術(IFAT)

巻号頁・発行日

vol.2013, no.31, pp.1-6, 2013-07-15

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鉄道の運行トラブルが発生した際,マイクロブログには鉄道の運行状況に関する情報が投稿されている.マイクロブログの投稿には運行トラブルについて,公式情報よりも詳細な情報が含まれることがある.鉄道の運行状況について詳しく知ることは意思決定を行う上で非常に重要である.本論文では Twitter の投稿を解析することによって,首都圏の鉄道運行トラブル状況に関する詳細な情報を抽出する手法について提案し,その評価を行う.提案手法は,東京メトロ 9 路線における運行トラブルの発生状況,復旧状況,混雑状況を対象に情報の抽出を行う.運行トラブルの発生状況については,運行トラブルを全線運転見合わせ,一部区間運転見合わせ,その他の異常の 3 段階に分けて抽出を行った.実験結果から,全線運転見合わせ,一部区間運転見合わせを抽出する場合において提案手法が有効であることが確認できた.また,復旧状況および混雑状況の抽出によって,公式情報だけではできないような意思決定を支援できうることが確認できた.When train troubles occur, users of microblogs often post information about these troubles. Microblogs often include more fine-graind information of train troubles than official information. Such information could make out decision better. In this paper, we propose a method for extracting details of train troubles by analyzing Twitter. We classify train troubles into suspensions, partial suspensions and other troubles, then detect whether these troubles occur or not. Experimental results show that proposed method work well in case of suspencions and partial suspencions. We also find that by analyzing twitter, we can know information which is not reported officially such as congestion and recovery of train troubles.