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摘 要

针对如何将社交媒体的虚拟空间上的变化与现实空间中的灾害关联起来的问题，该文基于新浪微博平台，利用台风达维和海葵受灾地区的相关微博数据，从微博的绝对和相对数量变化、台风相关关键词词频变化以及时空分析３方面论证社交媒体与现实中的台风发展进程和受灾情况的关系。综合３方面的结果来看，微博数据与台风的发展有着相当紧密的关联，甚至可以较为准确地反映台风的实时情况，证明用社交媒体数据来分析台风灾情具有一定的有效性和可行性。

引用格式：陈梓，高涛，罗年学，等．反映自然灾害时空分布的社交媒体有效性探讨［Ｊ］．测绘科学，２０１７，４２ （８）：４４-４８，１２９．

正 文

随着社交媒体的兴起，其庞大而丰富的数据吸引着各个领域的研究者， 研究内容也呈现出多样的发展趋势。其中， 由于社交媒体的实时性和基于位置服务（ＬＢＳ）的高速发展，基于社交媒体的灾害应急管理也成为研究热点之一。许多学者通过对社交媒体中灾害事件的传播机制和作用的探讨， 指出社交媒体可以更快、更准确的方式， 使民众、企业、非政府组织等社会力量参与到政府主导的灾害应急管理中来，且政府可以利用社交媒体传播灾害相关信息，引导并整合民间力量，辅助政府决策。

通过对社交媒体数据进行数据挖掘， 许多研究在灾害事件的实时检测和事件的趋势预测等方面取得了突破。对于前者， 一般将事件相关信息的绝对数量、相对数量等指标作为事件标志来抽取热点事件或异常话题［３-４］。其中也不乏一些粒度更细的研究，如抽取相关信息时过滤噪声的效率及准确性［５］，以及对社交媒体数据进行细致的语义分析［６-７］和时空分析［４］等。在此基础上，已经有学者得出了具有实用性的研究成果，如文献［８］ 利用推特数据来实时检测地震， 能够达到极高精度并比官方更快地发出警报。而对于后者， 主要针对海量数据对事件趋势进行分析和建模从而预测事件的未来趋势， 应用于流感、ＨＩＶ 等疾病甚至青少年自杀的监控、预测和预防。其应用成果如ＨｅａｌｔｈＭａｐ，通过整合来自社交网站、新闻媒体和医疗机构的疾病信息来定位和追踪疫情，并于世界卫生组织之前成功定位了非洲的埃博拉疫情。

本文基于中国用户最多的社交网站之一———新浪微博，选取了２０１２年１０号台风达维和１１ 号台风海葵，分别收集了期间重点受灾省份有关台风的带地理坐标的微博数据， 并采集了当时同时发生的伦敦奥运会的相关微博数据以作对比， 主要进行了微博的数量、关键词词频以及时空分析，论证微博上的虚拟空间和现实世界中的台风的关联性。

本文首先收集了台风达维和海葵的相关资料，包括台风轨迹及从政府公告、新闻报道和相关论文中综合的受灾情况。然后采集了台风达维期间山东省和台风海葵期间浙江省的带地理位置的微博数据，从数量变化、关键词词频和时空变化上分析其特性， 并与台风轨迹和受灾情况相对照，进行相关性分析。

本文从微博数量、词频和时空分析来论证新浪微博上的虚拟空间的变化和现实世界中真实灾害事件的关联性。从这３方面来看，在达维、海葵两场台风中，微博数据均能体现出台风路径与受灾情况，尤其是词频变化，能够较精确地反映现实事件。

下一步为了利用微博等社交媒体更准确地反映灾情并将其应用于台风的应急救援、灾情评估等方面，需要对微博内容进行更精细的研究。拟从以下几方面出发， 最终建立起基于微博数据的实时监测、动态展示系统： ① 构建台风灾情描述本体，创建台风灾情描述词典； ② 利用台风灾情本体对微博内容进行信息抽取和分类；③抽取微博中的时间、地点信息并进行空间地址匹配；④建立微博实时监控、信息抽取系统， 实现灾情信息的动态展示。

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2017年（第42卷）第6期

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