Сейсмологи утверждают, что Twitter может оказаться более эффективным средством раннего предупреждения о землетрясениях, чем традиционные сейсмосенсоры. Это утверждение было доказано на примере землетрясения на Филиппинах.
Для подробного изучения вопроса об эффективности сервиса микроблогов Twitter специалисты Геологической службы США разработали интеллектуальную систему обработки данных Twitter Earthquake Detection (Ted). Эта система собирает информацию из сообщений, публикуемых по всему миру, и представляемые этой системой данные сравниваются с данными, которые получаются от профессионального сейсмологического оборудования. Первые же испытания системы анализа социальных медиа продемонстрировали ее эффективность, когда на прошлой неделе в пятницу на Филиппинах произошло землетрясение магнитудой 7,6 балла.
Очаг землетрясения находился на глубине 33,5 км, толчки начались в 12:47 по местному времени на расстоянии около 130 км к востоку от Висайских островов. В результате удара стихии были отмечены человеческие жертвы, в частности, 54-летняя женщина на острове Минданао погибла под завалами собственного дома. В то же время, у людей в этом регионе началась паника по поводу возможного удара цунами, впрочем, эти опасения в реальности не подтвердились, волны были не очень высокими.
Представитель Геологической службы США Пол Карузо (Paul Caruso) заявил: «У нас есть датчики, но прежде чем они замечают землетрясение, проходит обычно около пяти минут. В случае с этим землетрясением предупреждение от Ted, в котором реальные люди сообщили о том, что они чувствуют толчки, пришло раньше, чем их зарегистрировали наши сейсмометры».
Система Ted в режиме реального времени собирает сообщения из сервиса микроблогов Twitter. Она принимает в расчет место, к которому привязана учетная запись, и время публикации твитов, а также фильтрует информацию по ключевым словам, пишет австралийское издание Sky News. По мере нарастания потоков пользовательских данных относительно землетрясения, система также собирает фотографии из пострадавших зон. Таким образом, информация из Twitter становится доступной буквально в считанные секунды, тогда как данные с научного оборудования могут идти до 20 минут.
