Sosyal Medya Verilerini İnceleyen Yapay Zekalar, Doğal Afetlerin Tespit Edilmesinde Kullanılacak

Arxiv.org'da yayımlanan bir makaleye göre Avrupa Komisyonu’nun bilim servisi Ortak Araştırma Merkezi’ndeki bilim insanları, Avrupa’nın Sel Farkındalık Sistemi'ni (EFAS) Twitter kullanıcılarının gerçek zamanlı raporları ile destekleyerek sistemi güçlendiriyorlar.

Ağustos 2018’de Harvard ve Google tarafından yayımlanan araştırmaya dayanan bir sistemle birlikte uydu görüntülerini analiz etmenin yanı sıra yangınlardan ve diğer afetlerden gelen hasarları ölçmek için bir yöntem geliştirildi. Geliştirilen sistemde yapay zekâ, büyük bir depremden bir yıl sonrasına kadar artçı şokların yerini tahmin etmeyi başardı.

Google’daki bilim insanları ise nehir taşkınlarını %75 hassasiyetle doğru bir şekilde tahmin eden bir makine öğrenme sistemi üzerine bir çalışma yayımladılar.

İngiltere'deki araştırmacılar; ayaklanmalar sırasında olayların ortaya çıkabileceği yerlerin haritasını çıkarmak, kitlesel protestoların ne zaman gerçekleşebileceğini belirlemek ve çete üyelerini tanımlamak için tweetleri kullanarak makine öğrenimi algoritmaları kullandılar.

Yapay zekâ testten başarıyla geçti

Sosyal medyanın son 10 yılda afetler sırasında uygun bir bilgi kaynağı olarak kullanılabilmesi, farklı alandan araştırmacıların bu alana yoğunlaşmalarına neden oldu. Araştırmacılar arasında genel olarak sosyal medyanın gerçek zamanlı analiz sağlamasıyla birlikte afetlerin mekânsal ve zamansal gelişimi hakkında değerli bilgiler sağladığı kabul ediliyor. Aynı zamanda sosyal medya, afetlerle ilgili önemli olayların tespiti hakkında da destek sağlıyor.

Buna en belirgin örnek olarak Avrupa'nın Sel Farkındalık Sistemi (EFAS) gösterilebilir. EFAS, Avrupa Topluluğu İnsani Yardım Bürosu'nun bir bölümü olan Acil Müdahale Koordinasyon Merkezi (ERCC) tarafından işletiliyor. Bu kurum, Avrupa içindeki ve dışındaki afetlere yönelik koordineli müdahaleleri desteklemek acımıyla kurulmuştu.

EFAS'nin çalışmalarının 27'den fazla dilin konuşulduğu bir nüfusu kapsadığı göz önüne alındığında ilgili anahtar kelimeler içeren mesajları çıkarmak kolay bir iş gibi görünmüyor. Ekip, bu soruna çözüm olarak Almanca, İngilizce, İspanyolca ve Fransızca olmak üzere dört dilde anahtar kelimeler arasındaki benzerlikleri ortaya çıkarmak için kelimeleri matematiksel olarak sınıflandırdı. Yapay zekâyı eğitmek için dil başına 1.200 ile 2.300 mesaj oluşturuldu.

Bu çözümün kullanılabilirliğinin test edilmesi için 2018 yılının başlarında İtalya'nın Calabria kentindeki sel baskınından faydalanıldı. Yapay zekâ, iki günde toplam 14.347 tweetin sel taşkınlarıyla alakalı olduğunu tespit etti. Uzmanlar, afetlerin erken teşhisi ve müdahalesi için bu durumun umut verici olduğu kanısındalar.