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2014年3月 2日 (日)

NHKスペシャル 震災ビッグデータfile3 "首都パニック"を回避せよ を観てました。

第一回:

NHKスペシャル "いのちの記録"を未来へ~震災ビッグデータ~ をさっきから見てました。

第二回:

NHKスペシャル「震災ビッグデータ2 復興の壁 未来への鍵」を見てました。

とも見たので今回も見てみました。

http://www.nhk.or.jp/special/detail/2014/0302/index.html

---以下速記メモ----

3年前の3/11、東京渋谷の映像。震度5強の揺れが。人々は立ち止り、不安そうに周囲を見回している。30分で、身動きがとれないくらいの人であふれかえった。うわ、こんなになってたのか!携帯電話のGPS機能がこのときの密集を捕えていた。

ハチ公前、西口バスターミナルの数が、、、14時の4万2000人から、19時は6万6000人に密集。一歩間違えれば将棋倒しが発生するくらいの数だった。渋谷、新宿、池袋、丸の内など異常な密集が起きていた。パニック寸前に陥る人々も出ていた。Twitterの膨大な記録がそれを物語る。時間の経過とともに、密集への恐怖をTweetしていた。

あの日の東京でのビッグデータ、つまり携帯電話の位置情報、カーナビの走行情報、Twitterの情報が記録されていた。これを国が利用しようとしている。

ここまでがイントロ。

盛岡の映像。東北沖で発生した巨大地震。大津波が各地を襲った。

震源から400km離れた東京では震度5強の揺れが。関東大震災以来の揺れ。

九段会館では死者も。地震発生から12分後の映像が動画投稿サイトに。専門学校の卒業式が行われたときに天井が崩落した。被害にあった人たちが自ら救助する姿が映し出されていた。頭がい骨、肋骨を骨折した二村さん。天井が直撃し、周囲の人々に助けられた。しかし救急車は1時間以上到着しなかった。ひどい渋滞が続いていた。史上最悪の大渋滞。

皇居周辺も赤坂も。午後4時には車があふれ始めていた。どのように発生したのか?

解析は、警視庁のデータ、タクシー会社7000台分のデータ、そしてカーナビ140万台のデータの3つを使って行われた。これを重ね合わせると全体像が再現できる。

渋滞に巻き込まれた車を赤、普通を青で示した像が示された。急激に首都高速道路と一般道の合流地点がいっぱいになった。閉鎖された。

地震発生後10分で一気に渋滞の長さが2倍になり、また3:22にピーク。首都高の閉鎖による。その後普段の28倍に。翌朝になっても普段の2倍。

ここまで深刻化した原因は?東北大学の桑原雅夫さんが語る。

http://www.plan.civil.tohoku.ac.jp/kuwahara/Profile/Profile_kuwahara.html

地震から1~2時間後に移動した車が多い。にわかに動き出した車を黄色でしめすと、駐車場などに止まっていたことが分かった。午後4時前後から次々動き出し、赤になっていた。

普段はあまり使われえない潜在需要車だと考えられる。週末しか使われない車など。

午後8時には25万台以上の車があり、30%以上は潜在需要車だと考えられる。

巨大都市が抱える隠れたリスク。今の道路インフラでは賄いきれない需要。都市の脆弱性が明らかに。

もうひとつの危険性も浮かび上がった。

地震発生後、主な駅に多くの人が集中した。鉄道やバスなどが止まる中、長時間とどまり続けた。この密集は過去に例を見ないものだった。GPS機能で調べた結果、(個人特定情報は取り除いて)250m四方の中にいた人数は1時間たった午後4時には3万人以上いることが分かった。東京駅では2.8倍(ラッシュ時の)が密集した。新宿駅では1.6倍。1m^2あたりに5人以上。うわ、それはやだな。

神戸大の室崎さん。

http://www.murosaki.jp/profile.html

予期せぬ動きをしていれば重大な事故につながりかねなかった。13年前の明石の歩道橋事故。花火大会に向かう人と帰る人が押し合い、1m^2あたり10人を超えていた。11人がお亡くなりに、、、パニックというか群衆混乱が起きやすくなる。我先に行こうとか。渋谷駅が危険度が高かったことを室崎さんは指摘。ハチ公前とバスターミナル付近が最も密集していた。7時には6万6千人。午後10時でも3万6000人。構内の密集はさらに深刻だった。1m^2あたり6~7人。超過密状態。

東京メトロの方が増田さんが語る。こんなに人が来て混乱したのは初めてだと。

重大な事故につながりかねなかった密集。その中の人はパニック寸前まで行っていた。Twitterを東大の喜連川さんが分析。http://www.tkl.iis.u-tokyo.ac.jp/top/

地震直後は、渋谷が騒然としている、みんなパニック、とか。その2時間後は、きっと今日は帰れないとか。22万人が渋谷についてつぶやく。

それを分類していくと、人と溢れるというものがあれば密集に分類とか、すると、

最初は具体的な情報が多かったが、徐々に不安を示すつぶやきが、そして密集と不安が大きくなる、午後7時半。人がぎゅうぎゅうで殺気立っている。人が溢れすぎているなどのつぶやきが。地下鉄が再開したのに、また密集と不安が大きくなってる。IT関係の徳力さんが渋谷駅がパンク寸前で機動隊を要請したとか、つぶやきが。これで不安が頂点に。

いかにビッグデータを使っていくのかを考えていかなければと室崎さん。

もしリアルタイムでビッグデータがわかっていれば、何か変わっていたかも。渋滞していない道路を抜き出してみる。すると普通に通行できていた道路が浮かび上がった。脇道を中心に17%が走行可能だったことがわかった。これがわかっていれば救急車などももっと早く。。。実際、あるタクシーはすいすい走っていた。

警察もリアルタイムビッグデータに注目。警察は脇道までは把握していない。幹線道路だけ。

今、国はビッグデータを次の災害に備えるために利用しようとしている。

最先端防災システム構築プロジェクトが総務省で実施されている。

首都直下地震にどうそなえるか?国が想定した被害は2万3000人の死者、95兆円の損害。

国や行政だけでは限界がある。すでにはじまっている取組は東京大学を中心としている。

秋山特任助教。建物のデータ、構造や築年数のデータを集め、、一軒一軒の耐震性、そしてそれに地盤のデータも組み合わせて倒壊率をみる。

http://shiba.iis.u-tokyo.ac.jp/member/akiyama/paper/2013/infra20131219.pdf

地域が持つ防災の力を明らかにし、一人ひとりの意識を高めてもらいたいと。

共助力が大事。それが多くの人を救う。

阪神淡路大震災でも8割が近所の人に助けられていた。

40代男性がもっとも高く、1とすると、60代男性は0.59、30代の女性は0.24と数値化されるのでそれを地図に共助力として加えていった。共助力マップができる。

しかも時間ごとに。世田谷区は下から5番目、、、

若林地区で避難訓練を行っているが高齢者ばかりが参加。共助力が高いところと低いところが一目瞭然に。高齢者が多く、空き家が多いところ。

地区のみんなに見てもらったら、、、思いもかけないところがあった。商店が多いところは若い人も多く大丈夫だと思っていた。しかし時間によっては低い。単身者が住むマンションが多く、日中は人がいないとか。

東大の加藤さんは火災シミュレーションをしている。火事で延焼する地域を示す。地域に不慣れな住民以外の人のデータとも重ね合わせる。

http://kato-sss.iis.u-tokyo.ac.jp/member/kato_takaaki.html

民間企業もとりくんでいる。

携帯電話の位置情報利用シンポジウム。携帯キャリア各社が対策をとろうとしている。

カーナビも。津波警報が出されると、浸水エリア予測を通知。北海道の石狩で運用試験が始まっている。ホンダさんがやってる。

若林地区では共助力マップを持って若い人のところを回って協力を呼び掛けている。

―――

共助力マップって面白い考えですね。下町の人情を数値化したみたいで。

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