Nowcasting von Erdbebenschäden mit Twitter

Die modifizierte Mercalli-Skala (kurz Mercalli-Skala) ist ein qualitatives Maß zur Ausdruck der wahrgenommenen Intensität eines Erdbebens in Bezug auf Schäden. Genaue Intensitätsberichte sind entscheidend, um die Art der erforderlichen Notfallreaktion für ein bestimmtes Erdbeben zu schätzen. Außerdem werden Mercalli-Skalenberichte benötigt, um die möglichen Folgen starker Erdbeben in der Zukunft zu bewerten, basierend auf den Auswirkungen früherer Ereignisse. Notfallämter und seismologische Agenturen weltweit sind dafür zuständig, nach einem Erdbeben Mercalli-Skalenberichte für jeden betroffenen Standort zu erstellen. Diese Aufgabe ist jedoch stark auf menschliche Beobachter an den betroffenen Orten angewiesen, die nicht immer verfügbar oder genau sind. Infolgedessen kann die Veröffentlichung von Mercalli-Skalenberichten bis zu Stunden oder sogar Tage nach einem Erdbeben dauern. Wir gehen dieses Problem an, indem wir eine Methode zur frühzeitigen Vorhersage räumlicher Mercalli-Skalenberichte basierend auf den Reaktionen der Menschen auf Erdbeben in sozialen Netzwerken vorschlagen. Durch die Verfolgung der Kommentare von Nutzern zu Echtzeit-Erdbeben erstellen wir eine Sammlung von Schätzungen der Mercalli-Skala auf Ebene der Gemeinde (d.h. staatliche Untergliederungen). Wir führen das Konzept der verstärkten Mercalli-Unterstützung ein, das Mercalli-Skala-Point-Schätzungen mit lokal unterstützten Daten (genannt „lokale Unterstützung“) kombiniert. Wir nutzen dieses Konzept, um Mercalli-Skalen-Schätzungen für reale Ereignisse bereitzustellen, indem wir geglättete Punkteschätzungen mithilfe eines räumlichen Glätters anbieten, der die Verteilung der Gemeinden in jeder betroffenen Region berücksichtigt. Unsere Methode ist die erste, die auf sozialen Medien basiert und räumliche Schadensberichte auf der Mercalli-Intensitätsskala bereitstellen kann. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass unsere Methode genau ist und frühe räumliche Mercalli-Berichte 30 Minuten nach einem Erdbeben liefert. Darüber hinaus zeigen wir, dass unsere Methode bei der räumlichen Erkennung von Erdbeben und der Vorhersage von maximaler Intensität gut funktioniert. Unsere Ergebnisse weisen darauf hin, dass soziale Medien eine wertvolle Informationsquelle für die schnelle Schätzung von Erdbebenschäden sind.