論文の概要: Behavioral response to mobile phone evacuation alerts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.21497v1
• Date: Thu, 27 Mar 2025 13:33:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-28 12:53:33.503646
• Title: Behavioral response to mobile phone evacuation alerts
• Title（参考訳）: 携帯電話の避難警報に対する行動応答
• Authors: Erick Elejalde, Timur Naushirvanov, Kyriaki Kalimeri, Elisa Omodei, Márton Karsai, Loreto Bravo, Leo Ferres,
• Abstract要約: 本研究では,チリのバルパライソで発生した2024年2月の山火事における携帯電話の避難警報に対する行動応答について検討した。 580,000台のデバイスから匿名化されたモバイルネットワークデータを用いて,緊急SMS通知による人口移動を分析した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4434037690965207
• License:
• Abstract: This study examines behavioral responses to mobile phone evacuation alerts during the February 2024 wildfires in Valpara\'iso, Chile. Using anonymized mobile network data from 580,000 devices, we analyze population movement following emergency SMS notifications. Results reveal three key patterns: (1) initial alerts trigger immediate evacuation responses with connectivity dropping by 80\% within 1.5 hours, while subsequent messages show diminishing effects; (2) substantial evacuation also occurs in non-warned areas, indicating potential transportation congestion; (3) socioeconomic disparities exist in evacuation timing, with high-income areas evacuating faster and showing less differentiation between warned and non-warned locations. Statistical modeling demonstrates socioeconomic variations in both evacuation decision rates and recovery patterns. These findings inform emergency communication strategies for climate-driven disasters, highlighting the need for targeted alerts, socioeconomically calibrated messaging, and staged evacuation procedures to enhance public safety during crises.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,チリのバルパライソで発生した2024年2月の山火事における携帯電話の避難警報に対する行動応答について検討した。 580,000台のデバイスから匿名化されたモバイルネットワークデータを用いて,緊急SMS通知による人口移動を分析した。 その結果,(1)初期警報は1.5時間以内に即時避難応答をトリガーし,続くメッセージは効果の低下を示し,(2)非温存地域でも実質的な避難が見られ,交通渋滞の可能性を示し,(3)高所得地域がより速く避難し,警告された場所と非温存場所の区別が低い,という3つの主要なパターンが明らかになった。 統計的モデリングは、避難決定率と回復パターンの両方において社会経済的変動を示す。 これらの知見は, 災害時の緊急通信戦略, 防災対策, 社会経済的に調整されたメッセージ, 災害時の公衆の安全を高めるための避難手順の必要性を浮き彫りにした。

関連論文リスト

• Evacuation patterns and socioeconomic stratification in the context of wildfires in Chile [1.5157842912803314]
  我々は,チリのバルパライソで発生した山火事で避難パターンを解析するために,高精細な携帯電話記録を用いた。 多くの人が家から一晩離れて過ごしており、最も低い社会経済セグメントの人々は最も長い時間離れていた。 以上の結果から,社会経済的差異が避難動態に果たす役割が示唆され,対応計画に有用な知見が得られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-08T13:18:49Z)
• CrisisSense-LLM: Instruction Fine-Tuned Large Language Model for Multi-label Social Media Text Classification in Disaster Informatics [49.2719253711215]
  本研究では,事前学習型大規模言語モデル(LLM)の強化による災害テキスト分類への新たなアプローチを提案する。 本手法では,災害関連ツイートから包括的インストラクションデータセットを作成し,それをオープンソース LLM の微調整に用いる。 この微調整モデルでは,災害関連情報の種類,情報化,人的援助の関与など,複数の側面を同時に分類することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-16T23:01:10Z)
• Event Detection from Social Media for Epidemic Prediction [76.90779562626541]
  ソーシャルメディア投稿から疫病関連事象を抽出・分析する枠組みを構築した。 実験では、新型コロナウイルスベースのSPEEDで訓練されたEDモデルが、3つの目に見えない流行の流行を効果的に検出する方法が明らかにされている。 モンキーポックスのWHO流行宣言より4～9週間早く,抽出した事象の報告が急激な増加を示すことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-02T06:31:17Z)
• Auto311: A Confidence-guided Automated System for Non-emergency Calls [2.025468874117372]
  我々は11,796件の緊急通話記録を分析し、311件の緊急通話を処理する最初の自動化システムであるAuto311を開発した。 実世界のデータを使って、システムの有効性とデプロイ性を評価しました。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-19T20:52:04Z)
• CrisisMatch: Semi-Supervised Few-Shot Learning for Fine-Grained Disaster Tweet Classification [51.58605842457186]
  半教師付き, 少数ショットの学習環境下で, 微粒な災害ツイート分類モデルを提案する。 私たちのモデルであるCrisisMatchは、ラベルなしデータと大量のラベルなしデータを用いて、ツイートを関心の細かいクラスに効果的に分類する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-23T07:01:09Z)
• Estimating Wildfire Evacuation Decision and Departure Timing Using Large-Scale GPS Data [5.576893352332638]
  本研究では,大規模GPSデータを利用した山火事時の人間の行動分析手法を提案する。 その結果,キンケード火災時の避難者のうち,避難者・避難者・避難者の半数以上が避難者であった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-16T06:40:23Z)
• From Static to Dynamic Prediction: Wildfire Risk Assessment Based on Multiple Environmental Factors [69.9674326582747]
  ワイルドファイアはアメリカ合衆国西海岸で頻繁に起こる最大の災害の1つである。 カリフォルニアの山火事リスクが高い地域を解析・評価するための静的・動的予測モデルを提案します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-14T17:56:17Z)
• Constructing Evacuation Evolution Patterns and Decisions Using Mobile Device Location Data: A Case Study of Hurricane Irma [5.902556437760098]
  本稿では,大規模な携帯電話位置情報サービス(LBS)データを用いて,ハリケーンイルマの上陸時の避難パターンを構築した。 ユーザの避難判断,出発・再入国日分布,目的地選択を検討した。 分析の結果,避難選択のモデル化における個人の移動行動の重要性が明らかになった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-24T23:24:10Z)
• Epidemic mitigation by statistical inference from contact tracing data [61.04165571425021]
  我々は,個人が感染するリスクを推定するためにベイズ推定法を開発した。 本稿では,感染防止のための検査・隔離戦略を最適化するために,確率論的リスク推定手法を提案する。 我々のアプローチは、最近接触した個人間の通信のみを必要とする、完全に分散されたアルゴリズムに変換されます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-20T12:24:45Z)
• Digital Ariadne: Citizen Empowerment for Epidemic Control [55.41644538483948]
  新型コロナウイルスの危機は、1918年のH1N1パンデミック以来、公衆衛生にとって最も危険な脅威である。 技術支援による位置追跡と接触追跡は、広く採用されれば、感染症の拡散を抑えるのに役立つかもしれない。 個人のデバイス上での自発的な位置情報とBluetoothトラッキングに基づいて、"diAry"や"digital Ariadne"と呼ばれるツールを提示する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-16T15:53:42Z)
• Simulation Pipeline for Traffic Evacuation in Urban Areas and Emergency Traffic Management Policy Improvements through Case Studies [17.548969917692506]
  交通避難は、ハリケーン、山火事、洪水、地震などの災害で生活を救う上で重要な役割を担っている。 我々は、地図作成、需要発生、車両の挙動、ボトルネック識別、交通管理ポリシーの改善、結果分析など、避難のさまざまな側面を探索する交通シミュレーションパイプラインを構築している。 このパイプラインをカリフォルニアの2つのケーススタディに適用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-14T03:03:31Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。