災害発生直後のテキストデータについて解析し,可視化を行うことを目的として,一連の解析手法の開発を行った.単語の出現頻度に基づいた分類を行い,各ノードでの単語の出現頻度(Zスコア)からSOM上でのトピックを決定する方法を開発した.山陰豪雪に関連するツイッターデータの解析では,明確なトピックを決定するのは困難であったが,ツイッターに特有なものとして「情報共有」のトピックが得られた.SOMの分類と隠れマルコフモデルによるモデル化を組み合わせることで,発言内容の短時間のゆらぎも含めた5つのトピックが自動抽出された.豪雪の状況が全国ニュースで取り上げられた時には,それ以降のツイート内容が変わったことも明らかになった.［本要旨はPDFには含まれない］［本要旨はPDFには含まれない］
