ソーシャルメディアで危機時の人口移動を早期察知 ^{CEFR B1}

研究チームは、危機時の人口移動を予測するためにソーシャルメディア投稿を分析しました。調査はEPJ Data Scienceに掲載され、現地データが取りづらい状況でデジタルデータが補完的な信号を提供できるかを検証しています。国連のデータでは、過去10年間で避難者はほぼ倍増し、2024年には67人に1人が家を離れました。

分析ではX（旧Twitter）上の3言語によるnearly 2 million近い投稿を扱い、ウクライナ（10.6 million人）、スーダン（12.8 million人）、ベネズエラ（7 million人）の事例を比較しました。センチメント（ポジティブ・ネガティブ・中立）は、喜びや怒りの個別感情ラベルよりも国境を越える移動の時期や規模の予測に信頼できる信号でした。

また、事前学習済みの言語モデルが最も効果的な早期警報を提供しました。ただし、Marahrensは紛争のような急激な状況でよく機能し、緩やかな経済危機では性能が下がると指摘しています。研究は誤報や誤警報のリスクがあるため、従来データと組み合わせて使うことを勧めています。