Twitter có thể nhanh hơn các mô hình của FEMA để theo dõi thiệt hại do thiên tai

Phương tiện truyền thông xã hội không chỉ hữu ích cho việc kết nối với bạn bè cũ thời trung học và chia sẻ video về mèo. Twitter đã trở thành nền tảng phổ biến để cung cấp tin tức nóng hổi về mọi thứ, từ vụ đánh bom cuộc thi Marathon ở Boston cho đến sự bay ngang qua của Sao Diêm Vương.

Giờ đây, nghiên cứu cho thấy rằng Twitter cũng có thể được sử dụng để theo dõi thiệt hại nhanh chóng sau thảm họa thiên nhiên—thậm chí có thể nhanh hơn và mở rộng hơn so với các đánh giá tương tự do FEMA thực hiện.

Yury Kryvasheyu, nhà khoa học xã hội tính toán tại Data61, một nhóm đổi mới dữ liệu và kỹ thuật số của Úc, cho biết: “Hóa ra mối quan hệ giữa thiệt hại vật chất thực tế và phản ứng trực tuyến là khá chặt chẽ”. “Bạn có thể nhận được tín hiệu nhanh chóng, miễn phí để lập bản đồ thiệt hại một cách đáng tin cậy.” 

Đây không phải là lần đầu tiên Kryvasheyeu và các đồng nghiệp của ông sử dụng mạng xã hội để hiểu rõ hơn về thế giới thực. Trước đây, họ đã xem xét tình trạng thất nghiệp, dịch bệnh và huy động xã hội qua lăng kính Twitter và các nền tảng khác. Nhưng đây là lần đầu tiên họ tiến hành phân tích trong khoảng thời gian chuyên sâu như vậy.

Phản ứng nhanh ở những khu vực bị ảnh hưởng nặng nề nhất bởi bão, lũ lụt, động đất và các thảm họa thiên nhiên khác có thể cứu sống và giúp những người ứng phó đầu tiên phân bổ tốt nhất các nguồn lực hạn chế đến những nơi cần nhất. Nhưng các phương tiện truyền thống được sử dụng để xác định các địa điểm có mức độ ưu tiên cao lại vụng về và tốn kém một cách đáng ngạc nhiên, thường đòi hỏi phải có những chuyến thăm cá nhân tới các địa điểm hoặc khảo sát trên không.

Nghi ngờ rằng phương tiện truyền thông xã hội có thể làm tốt hơn, Kryvasheyeu và các đồng nghiệp của ông đã lấy cơn bão Sandy năm 2012 làm một trường hợp nghiên cứu. Họ đã tích lũy được hơn 55 triệu tweet được gắn thẻ địa lý được đăng một tuần trước và ba tuần sau cơn bão. Các dòng tweet bao gồm các từ khóa như “cát”, “frankenstorm”, “lũ lụt” và “thiệt hại”.

Nhóm đã chuẩn hóa dữ liệu bằng cách sử dụng số liệu nhân khẩu học của dân cư lân cận, cho phép họ so sánh trực tiếp số lượng tweet từ những nơi đông dân cư, như Manhattan, với những nơi ít đông đúc hơn. Cuối cùng, họ đã tham khảo càng nhiều nguồn càng tốt về thiệt hại thực tế do cơn bão gây ra, bao gồm các yêu cầu bồi thường bảo hiểm và dữ liệu của FEMA.

Như các nhà nghiên cứu báo cáo hôm nay trên tạp chí Science Advances , việc kết hợp các phát hiện trên mạng xã hội và đánh giá thiệt hại trên bản đồ cho thấy sự trùng lặp đáng kể, trong đó các khu vực bị ảnh hưởng nặng nề nhất cũng tạo ra nhiều cuộc trò chuyện nhất trên Twitter.

Kryvasheyu nói: “Đối với tôi, điều ngạc nhiên lớn nhất là tính năng này thực sự hoạt động rất tốt và tín hiệu rất mạnh”.

Các nhà nghiên cứu đã xác minh thêm những phát hiện của họ bằng cách thực hiện bài tập tương tự đối với tất cả các thảm họa lớn do FEMA tuyên bố vào năm 2013 và 2014, bao gồm lũ lụt, lốc xoáy, lở đất và động đất. Họ phát hiện ra rằng phương pháp này có hiệu quả với 11 trong số 12 sự kiện; trường hợp ngoại lệ—lũ lụt ở Alaska—có thể xảy ra ở một khu vực dân cư quá thưa thớt để tạo ra tín hiệu mạnh trên Twitter.

Kristina Lerman, một nhà khoa học máy tính tại Đại học Nam California, người không tham gia vào nghiên cứu, cho biết nghiên cứu này minh họa việc sử dụng “phương tiện truyền thông xã hội như một tấm gương phản chiếu xã hội”. Cô nói, mặc dù sự phản chiếu đó đôi khi giống với “một tấm gương trong nhà vui nhộn, làm méo mó một số bộ phận của xã hội”, nhưng trong nhiều trường hợp, nó vẫn đủ rõ ràng để đưa ra những thước đo chính xác về các chủ đề quan trọng. 

Kryvasheeu cho biết, những người ứng phó đầu tiên có thể bắt đầu sử dụng phương pháp này—sử dụng Twitter để xác định các điểm nóng trong thảm họa—ngay lập tức, vì việc triển khai phương pháp này không yêu cầu gì khác ngoài Twitter, dữ liệu nhân khẩu học có sẵn công khai của Cục Điều tra Dân số và một số kỹ năng lập trình máy tính cơ bản. Tuy nhiên, hơn thế nữa, Kryvasheyeu và các đồng nghiệp của ông hy vọng rằng chính Twitter có thể tự mình thực hiện nỗ lực này, như Google đã làm để giúp UNICEF lập bản đồ về sự lây lan của vi-rút Zika. 

Đồng tác giả nghiên cứu Manuel Cebrian, cũng là một nhà khoa học xã hội tính toán tại Data61, cho biết: “Hiện nay có xu hướng các công ty công nghệ lớn giúp đỡ các tổ chức phi chính phủ vì họ có kỹ sư, máy tính và dữ liệu tốt hơn”. “Chúng tôi hy vọng rằng đây là điều mà Twitter có thể thực hiện với sự cộng tác của các nhà quản lý tình trạng khẩn cấp.”