論文の概要: Temporal Analysis of World Disaster Risk:A Machine Learning Approach to Cluster Dynamics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.05007v1
• Date: Wed, 10 Jan 2024 08:50:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-11 15:03:50.195622
• Title: Temporal Analysis of World Disaster Risk:A Machine Learning Approach to Cluster Dynamics
• Title（参考訳）: 世界的災害リスクの時間的分析:クラスタダイナミクスへの機械学習アプローチ
• Authors: Christian Mulomba Mukendi, Hyebong Choi
• Abstract要約: 本稿では,リスクを軽減し,世界規模で安全な環境を創出するための取り組みの効果を評価する。 世界リスク指数を用いて、2011年から2021年までの世界の災害リスク動態の時間的分析を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: he evaluation of the impact of actions undertaken is essential in management. This paper assesses the impact of efforts considered to mitigate risk and create safe environments on a global scale. We measure this impact by looking at the probability of improvement over a specific short period of time. Using the World Risk Index, we conduct a temporal analysis of global disaster risk dynamics from 2011 to 2021. This temporal exploration through the lens of the World Risk Index provides insights into the complex dynamics of disaster risk. We found that, despite sustained efforts, the global landscape remains divided into two main clusters: high susceptibility and moderate susceptibility, regardless of geographical location. This clustering was achieved using a semi-supervised approach through the Label Spreading algorithm, with 98% accuracy. We also found that the prediction of clusters achieved through supervised learning on the period considered in this study (one, three, and five years) showed that the Logistic regression (almost 99% at each stage) performed better than other classifiers. This suggests that the current policies and mechanisms are not effective in helping countries move from a hazardous position to a safer one during the period considered. In fact, statistical projections using a scenario analysis indicate that there is only a 1% chance of such a shift occurring within a five-year timeframe. This sobering reality highlights the need for a paradigm shift. Traditional long-term disaster management strategies are not effective for countries that are highly vulnerable. Our findings indicate the need for an innovative approach that is tailored to the specific vulnerabilities of these nations. As the threat of vulnerability persists, our research calls for the development of new strategies that can effectively address the ongoing challenges of disaster risk management
• Abstract（参考訳）: 実行された行動の影響を 評価することは 管理に不可欠です 本稿では,リスクを軽減し,世界規模で安全な環境を創出するための取り組みの効果を評価する。 私たちは、特定の短期間で改善の確率を見ることによって、この影響を測定します。 世界リスク指数を用いて,2011年から2021年までの災害リスクダイナミクスの時間的分析を行った。 世界リスク指数のレンズによるこの時間探査は、災害リスクの複雑なダイナミクスに関する洞察を提供する。 持続的な努力にもかかわらず、世界の景観は、地理的な場所に関わらず、高い感受性と適度な感受性の2つの主要なクラスターに分かれていることがわかった。 このクラスタリングは、98%の精度でラベル拡散アルゴリズムを通して半教師ありのアプローチで達成された。 また,本研究で検討された期間(1,3,5年)における教師あり学習によるクラスタの予測の結果,ロジスティック回帰(各段階の約99%)は,他の分類器よりも優れていた。 このことから、現在の政策やメカニズムは、各国が危険な状態から安全な状態に移行するのを助けるには有効ではないと考えられる。 実際、シナリオ分析を用いた統計的予測では、5年間の期間内にそのような変化が起こる確率は1%に過ぎなかった。 この退屈な現実はパラダイムシフトの必要性を浮き彫りにしている。 従来の長期災害管理戦略は、非常に脆弱な国には有効ではない。 この発見は、これらの国の特定の脆弱性に合わせた革新的なアプローチの必要性を示唆している。 脆弱性の脅威が持続するにつれて、我々の研究は災害リスク管理の課題を効果的に解決できる新しい戦略の開発を要求する。

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