I social media sono utili non solo per connettersi con i vecchi amici delle scuole superiori e condividere video di gatti. Twitter è diventata la piattaforma di riferimento per le ultime notizie su tutto, dai bombardamenti della maratona di Boston al sorvolo di Plutone.
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Ora, la ricerca rivela che Twitter può essere utilizzato anche per il rilevamento rapido dei danni dopo catastrofi naturali, forse anche più rapidamente ed estensivamente di valutazioni analoghe condotte dalla FEMA.
"Si scopre che la relazione tra il danno fisico effettivo e la risposta online è piuttosto forte", afferma Yury Kryvasheyeu, scienziato sociale computazionale presso Data61, un gruppo australiano di innovazione digitale e dati. "È possibile ottenere un segnale rapido e gratuito che mappa in modo affidabile il danno".
Questa non è la prima volta che Kryvasheyeu e i suoi colleghi usano i social media per ottenere approfondimenti sul mondo reale. In precedenza avevano esaminato la disoccupazione, le epidemie e la mobilitazione sociale attraverso l'obiettivo di Twitter e altre piattaforme. Ma questa è la prima volta che eseguono un'analisi su un calendario così intenso.
La risposta rapida nelle zone più colpite da uragani, alluvioni, terremoti e altre calamità naturali può salvare vite umane e aiutare i primi soccorritori a allocare meglio le risorse limitate nei luoghi più bisognosi. Ma i mezzi tradizionali usati per identificare i locali ad alta priorità sono sorprendentemente goffi e costosi, spesso richiedono visite personali a siti o sondaggi aerei.
Sospettando che i social media possano fare un lavoro migliore, Kryvasheyeu e i suoi colleghi hanno aderito all'uragano Sandy del 2012 come caso di studio. Hanno accumulato più di 55 milioni di tweet con tag geografici pubblicati una settimana prima e tre settimane dopo la tempesta. I tweet includevano parole chiave come "sandy", "frankenstorm", "flooding" e "danno".
Il team ha standardizzato i dati utilizzando dati demografici delle popolazioni del quartiere, che hanno permesso loro di confrontare direttamente il numero di tweet da luoghi fortemente popolati, come Manhattan, con luoghi meno densi. Infine, hanno consultato il maggior numero possibile di fonti sugli effettivi danni causati dalla tempesta, inclusi i reclami di assicurazione e i dati FEMA.
Come riportano oggi i ricercatori su Science Advances, combinare i risultati dei social media e le valutazioni dei danni su una mappa ha rivelato una significativa sovrapposizione, con le aree più colpite che producono anche le chiacchiere su Twitter.
"Per me, la sorpresa più grande è stata che funziona davvero così bene e che il segnale è così forte", afferma Kryvasheyeu.
Una mappa di intensità dei danni causati dall'uragano Sandy nell'area del New Jersey (gradiente rosso), insieme alla pista dell'uragano (linea continua). (Yury Kryvasheyeu, Haohui Chen, Nick Obradovich, Esteban Moro, Pascal Van Hentenryck, James H. Fowler, Manuel Cebrian) I ricercatori hanno inoltre verificato i loro risultati eseguendo lo stesso esercizio su tutti i principali disastri dichiarati dalla FEMA nel 2013 e 2014, tra cui inondazioni, tornado, una frana e un terremoto. Hanno scoperto che il metodo ha funzionato per 11 dei 12 eventi; il valore anomalo - inondazioni in Alaska - era probabilmente in un'area troppo scarsamente popolata per produrre un segnale forte su Twitter.
Lo studio esemplifica l'uso dei "social media come specchio che riflette la società", afferma Kristina Lerman, una scienziata informatica dell'Università della California del Sud che non era coinvolta nella ricerca. Sebbene tale riflessione sia talvolta più simile a "uno specchio da luna park, che distorce alcuni segmenti della società", è ancora abbastanza chiaro in molti casi da ricavare misurazioni accurate su argomenti importanti, afferma.
I primi soccorritori possono iniziare a utilizzare il metodo, utilizzando Twitter per identificare gli hotspot durante un disastro, immediatamente, afferma Kryvasheyeu, poiché la sua implementazione non richiede altro che Twitter, dati demografici del Census Bureau apertamente disponibili e alcune competenze di base di programmazione informatica. Inoltre, Kryvasheyeu e i suoi colleghi sperano che Twitter stesso possa intraprendere lo sforzo internamente, come ha fatto Google per aiutare l'UNICEF a mappare la diffusione del virus Zika.
"Ora c'è una tendenza delle grandi aziende tecnologiche che aiutano le ONG, perché hanno ingegneri, computer e dati migliori", afferma il coautore dello studio Manuel Cebrian, anche scienziato sociale computazionale presso Data61. "La nostra speranza è che questo sia qualcosa che Twitter può fare in collaborazione con i gestori delle emergenze".
