机器学习在灾害信息筛选中的关键作用
科罗拉多大学地球实验室的研究科学家Lise St. Denis过去五年一直致力于解决自然灾害期间从社交媒体获取有效信息的问题。她指出，社交媒体在风暴、野火、洪水和飓风等灾害中能提供快速本地信息，但关键是如何从海量信息中筛选出真正有用的内容。
技术实现路径
机器学习驱动
St. Denis在研究2014年卡尔顿复合火灾数据时意识到，必须采用机器学习才能实现近实时信息过滤。2019年获得某机构机器学习研究奖后，其团队开始构建原型系统：
- 使用某机构Lambda和无服务器计算服务Fargate查询推特API获取相关推文
- 原始数据存储在某机构对象存储服务中
- 采用开源机器学习库构建系统，确保技术方案可公开访问
系统架构特点
该原型系统已通过多类型灾害测试验证，并在COVID-19疫情期间应用于分析公众对居家令的反应。系统能够识别以下关键信息：
- 道路通行状况
- 燃料供应情况
- 疏散路线信息
- 资源需求缺口（如牲畜安置、饮用水安全等）
技术价值
该系统可为应急管理人员提供个性化实时信息流，包含来自可靠源的精选推文。与传统媒体信息不同，这些直接来自受灾社区的信息包含更具体的现场状况，对生命救援具有实际价值。
目前该研究已发表两篇论文，并参与某机构的科技加速计划，正在与应急响应专业人士合作优化工具设计。研究者表示，虽然现有应急工具十年未发生根本变革，但基于社交媒体的机器学习工具展现出巨大应用潜力。