Barriers to Communicating Disaster Response Information to the Public during Disaster Situations

Effektive Kommunikation von Gefahrenabwehrinformationen vor, während und nach einer Katastrophe kann Leben retten und dazu beitragen, dass Betroffene Zugang zu Rettungsmaßnahmen erhalten. In dieser Hinsicht dienen Meldungen dazu, die Allgemeinheit zu informieren und deren Handlungen zu beeinflussen. Dennoch bleiben gewünschte Reaktionen in vielen Fällen aus, oder erweisen sich als unzureichend um den Folgen von Katastrophen entgegenzuwirken. Somit wird trotz der Veröffentlichung von Warnungen eine große Zahl an Menschen von Katastrophen beeinträchtigt oder kommt sogar zu Tode. Außerdem leiden viele Menschen im Anschluss an Katastrophen weiter, obwohl Hilfe zur Verfügung steht. Die Absicht dieser Forschungsarbeit besteht darin festzustellen, welche Faktoren effektive Kommunikation innerhalb einer Katastrophensituation erschweren. Obwohl die jeweiligen Akteure im Katastrophenkommunikationssystem darauf abzielen die Allgemeinheit zu informieren, berücksichtigen sie Kommunikationsprobleme oft nicht angemessen. Allerdings können Kommunikationsprobleme der Grund dafür sein, dass Meldungen die Allgemeinheit entweder nicht erreichen, oder nicht vollständig verstanden werden. Je weniger Informationen der Öffentlichkeit zur Verfügung stehen, desto größer ist die Wahrscheinlichkeit, dass Menschen Entscheidungen fällen, die ihr Leben gefährden. Meine Herangehensweise an dieses Problem erfolgte von der Systemperspektive. Ziel eines jeden Katastrophenkommunikationssystem besteht darin, die öffentliche Sicherheit in Bezug auf eine Katastrophensituation zu gewährleisten. Dieses Ziel wird durch den Kommunikationsvorgang erreicht. In aller Regel umfasst ein Katastrophenkommunikationssystem ein komplexes Netzwerk aus Menschen, Organisationen und Kommunikationskanälen. Hierbei fungiert das Katastrophenkommunikationssystem im Rahmen einer Katastrophenumgebung, die sich fortlaufend ändert. Die Kombination aus einem komplexen Kommunikationssystem zum Einen und einer dynamischen Katastrophenumgebung zum Anderen verschärft Kommunikationsprobleme. Mit Hilfe von drei Fallstudien wurde ein tiefgreifendes Verständnis erlangt, wie Gefahrenabwehrinformationen die Allgemeinheit während einer Katastrophensituation tatsächlich erreichen. In diesem Zusammenhang wurden Typhoon Haiyan und Hagupit auf den Philippinen sowie das Gorkha Erdbeben in Nepal untersucht. Quantitative Umfragen mit Individuen und lokalen Amtsträgern aus Katastrophengebieten wurden durchgeführt. Mit Schlüsselpersonen aus verschiedenen Regierungs- und Nichtregierungsorganisationen wurden qualitative Befragungen absolviert. Die Ergebnisse der Fallstudien erläutern wie Individuen und Regierungsvertreter in beiden Ländern im Verlauf einer Katastrophensituation einerseits Informationen ersuchen und andererseits miteinander kommunizieren. Ebenso zeigen die Ergebnisse, dass Verhaltensweisen hinsichtlich Beschaffung und Kommunikation von Informationen von Geschlecht, Standort und Alter abhängen. Zugleich haben die Fallstudien dazu beigetragen, die verschiedenen Akteure innerhalb des Katastrophenkommunikationssystems zu benennen und ihre Beziehungen untereinander zu verdeutlichen. Des Weiteren wurden thematische Analysen ausgearbeitet, um fundierte Kenntnisse über charakteristische Inhalte der Gefahrenabwehrmeldungen zu gewinnen. Dazu wurden für insgesamt 21 Katastrophenereignisse die dazugehörigen Meldungen bezüglich der Sachlage ausgewertet. Die thematischen Analysen führten zur Entwicklung von Klassifikationsschemen. Diese unterteilen den Inhalt einer Gefahrenabwehrmeldung in bestimmte Kategorien um weiterführende Untersuchungen unternehmen zu können. Vor diesem Hintergrund wird eine Methodik zur Analyse der Gefahrenabwehrmeldungen in Echtzeit vorgestellt. Durch das Zusammenführen der Fallstudienergebnisse, der thematischen Analysen sowie der Literatur ist ein konzeptionelles Modell für ein typisches Katastrophenkommunikationssystem entstanden. Der Zweck des Modells liegt darin, die Diskussion bezüglich Katastrophenkommunikationsplänen und Problemlösungsvorschlägen zu verbessern. Im Hinblick auf die ermittelten Hindernisfaktoren gegenüber effektiver Kommunikation findet dieses Modell Anwendung bei der Frage, wie es Akteure dabei unterstützen kann eben solche Hindernisfaktoren zu beheben. Schlussendlich haben die Ergebnisse Auswirkungen auf alle Individuen und Organisationen, die bestrebt sind mit der Öffentlichkeit im Verlauf einer Katastrophe zu kommunizieren

OntoDSumm : Ontology based Tweet Summarization for Disaster Events

The huge popularity of social media platforms like Twitter attracts a large fraction of users to share real-time information and short situational messages during disasters. A summary of these tweets is required by the government organizations, agencies, and volunteers for efficient and quick disaster response. However, the huge influx of tweets makes it difficult to manually get a precise overview of ongoing events. To handle this challenge, several tweet summarization approaches have been proposed. In most of the existing literature, tweet summarization is broken into a two-step process where in the first step, it categorizes tweets, and in the second step, it chooses representative tweets from each category. There are both supervised as well as unsupervised approaches found in literature to solve the problem of first step. Supervised approaches requires huge amount of labelled data which incurs cost as well as time. On the other hand, unsupervised approaches could not clusters tweet properly due to the overlapping keywords, vocabulary size, lack of understanding of semantic meaning etc. While, for the second step of summarization, existing approaches applied different ranking methods where those ranking methods are very generic which fail to compute proper importance of a tweet respect to a disaster. Both the problems can be handled far better with proper domain knowledge. In this paper, we exploited already existing domain knowledge by the means of ontology in both the steps and proposed a novel disaster summarization method OntoDSumm. We evaluate this proposed method with 4 state-of-the-art methods using 10 disaster datasets. Evaluation results reveal that OntoDSumm outperforms existing methods by approximately 2-66% in terms of ROUGE-1 F1 score

Digital Inequality and Second-Order Disasters: Social Media in the Typhoon Haiyan Recovery

This article investigates the intersection of digital and social inequality in the context of disaster recovery. In doing so, the article responds to the optimism present in recent claims about “humanitarian technology” which refers to the empowering uses and applications of interactive technologies by disaster-affected people. Drawing on a long-term ethnography with affected communities recovering from Typhoon Haiyan that hit the Philippines in 2013 triggering a massive humanitarian response, the article offers a grounded assessment of the role of social media in disaster recovery. In particular, the article focuses on whether any positive consequences associated with digital media use are equally spread among better off and socially marginalized participants. The analysis reveals sharp digital inequalities which map onto existing social inequalities. While some of our already better-off participants have access to a rich media landscape which they are able to navigate often reaping significant benefits, low-income participants are trapped in a delayed recovery with diminished social media opportunities. The fact that some participants are using social media to recover at a rapid pace while others are languishing behind represents a deepening of social inequalities. In this sense, digital inequality can amplify social inequalities leading to a potential “second-order disaster.” This refers to humanly perpetuated disasters that can even surpass the effects of the natural disaster

Social media analytics: analysis and visualisation of news diffusion using NodeXL

Purpose The purpose of this paper is to provide an overview of NodeXL in the context of news diffusion. Journalists often include a social media dimension in their stories but lack the tools to get digital photos of the virtual crowds about which they write. NodeXL is an easy to use tool for collecting, analysing, visualising and reporting on the patterns found in collections of connections in streams of social media. With a network map patterns emerge that highlight key people, groups, divisions and bridges, themes and related resources. Design/methodology/approach This study conducts a literature review of previous empirical work which has utilised NodeXL and highlights the potential of NodeXL to provide network insights of virtual crowds during emerging news events. It then develops a number of guidelines which can be utilised by news media teams to measure and map information diffusion during emerging news events. Findings One emergent software application known as NodeXL has allowed journalists to take “group photos” of the connections among a group of users on social media. It was found that a diverse range of disciplines utilise NodeXL in academic research. Furthermore, based on the features of NodeXL, a number of guidelines were developed which provide insight into how to measure and map emerging news events on Twitter. Social implications With a set of social media network images a journalist can cover a set of social media content streams and quickly grasp “situational awareness” of the shape of the crowd. Since social media popular support is often cited but not documented, NodeXL social media network maps can help journalists quickly document the social landscape utilising an innovative approach. Originality/value This is the first empirical study to review literature on NodeXL, and to provide insight into the value of network visualisations and analytics for the news media domain. Moreover, it is the first empirical study to develop guidelines that will act as a valuable resource for newsrooms looking to acquire insight into emerging news events from the stream of social media posts. In the era of fake news and automated accounts, i.e., bots the ability to highlight opinion leaders and ascertain their allegiances will be of importance in today’s news climate

CEDIM Research Report 2015-2016

The Center for Disaster Management and Risk Reduction Technology (CEDIM) is an interdisciplinary research institution in the field of disaster management. This report provides an overview of the research work and activities of CEDIM during 2015 and 2016 at the Karlsruhe Institute of Technology (KIT)

A Neural Network-Based Situational Awareness Approach for Emergency Response

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