एआई संकट प्रबंधन को बदल रहा है! "मदद करें" पोस्ट्स की लहर में डूबने से पहले - आपदा एसएनएस को व्यवस्थित करने वाला एआई, क्या यह जापान में भी उपयोगी हो सकता है?

भारी बारिश के कारण सड़कें जलमग्न हो गईं। आवासीय क्षेत्रों में बिजली की कटौती जारी है। परिवार फंसे हुए हैं और मदद की गुहार लगा रहे हैं।

आपदा के समय सोशल मीडिया पर ऐसी जानकारी इकट्ठा होती है जो केवल वहां मौजूद लोग ही साझा कर सकते हैं। दूसरी ओर, वही जानकारी बार-बार दोहराई जाती है, पुराने वीडियो, अफवाहें, और चिंतित आवाजें भी फैलती हैं। जितनी अधिक पोस्ट होती हैं, उतना ही "अभी जांची जानी चाहिए" जानकारी को ढूंढने का काम कठिन हो जाता है।

केवल जानकारी की कमी ही समस्या नहीं है। जानकारी का अत्यधिक होना और मानव द्वारा उसे पूरी तरह से न पढ़ पाना भी आपदा प्रबंधन की एक चुनौती बन जाती है।

इस बोझ को कम करने के लिए, अमेरिका के टेक्सास ए&एम विश्वविद्यालय की एक शोध टीम कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करके आपदा जानकारी के वर्गीकरण की तकनीक विकसित कर रही है। 9 नवंबर 2026 को Phys.org ने बड़े भाषा मॉडल का उपयोग करके सोशल मीडिया पोस्ट से आवश्यक जानकारी को खोजने में आसानी के लिए किए जा रहे शोध को प्रस्तुत किया।

उम्मीद की जा रही है कि इससे जिम्मेदार व्यक्ति को बड़ी संख्या में पोस्ट को छांटने में लगने वाले समय को कम करने और स्थिति की जांच और प्रतिक्रिया पर विचार करने में समय का उपयोग करने में मदद मिलेगी। हालांकि, इस तकनीक से क्या किया जा सकता है और क्या अभी तक साबित नहीं हुआ है, इसे अलग-अलग समझना आवश्यक है।

आपदा पोस्ट को कई दृष्टिकोणों से वर्गीकृत करना

शोध का नाम "CrisisSense-LLM" है। परिणाम को शैक्षणिक पत्रिका "Advanced Engineering Informatics" में प्रकाशित किया गया।

विश्वविद्यालय के परिचय लेख में Bo Li, Ali Mostafavi, Kai Yin आदि का उल्लेख है। शोध में, कई आपदाओं से संबंधित सोशल मीडिया पोस्ट पर मानव द्वारा लगाए गए वर्गीकरण लेबल का उपयोग किया गया है।

लक्षित जानकारी में आपदा, मौसम, और मानवीय सहायता से संबंधित जानकारी शामिल है। इसके अलावा, यह किस प्रकार की घटना के बारे में पोस्ट है, क्या यह स्थिति की समझ में सहायक जानकारी शामिल करती है, और किस प्रकार की सहायता जानकारी का हिस्सा है, जैसे कई पहलुओं को शामिल करता है।

प्रकाशित प्रीप्रिंट में, आपदा से संबंधित पोस्ट से बनाए गए निर्देश डेटा का उपयोग करके मौजूदा बड़े भाषा मॉडल को अतिरिक्त प्रशिक्षण देने की विधि का वर्णन किया गया है। यह विचार मॉडल को आपदा जानकारी के वर्गीकरण के काम के अनुरूप समायोजित करने का है।

उदाहरण के लिए, निम्नलिखित प्रकार की पोस्ट की कल्पना करें। यह समझाने के लिए एक काल्पनिक उदाहरण है।

"नदी का पानी उफान पर है, और घर के सामने की सड़क पर नहीं जा सकते। हम ऊपरी मंजिल पर शरण लिए हुए हैं, लेकिन पीने का पानी कम बचा है।"

इस एक वाक्य में, जलमग्नता, सड़क की दुर्गमता, शरण की स्थिति, और आपूर्ति की कमी जैसी विभिन्न जानकारी शामिल हैं। केवल एक वर्गीकरण से, पोस्ट में शामिल आवश्यक जानकारी को पूरी तरह से व्यक्त नहीं किया जा सकता।

अगर इसे कई दृष्टिकोणों से व्यवस्थित किया जा सके, तो सड़क की क्षति की जांच करने वाले और सहायता की आवश्यकता की जांच करने वाले व्यक्ति संबंधित पोस्ट को आसानी से ढूंढ सकते हैं। यही इस शोध का व्यावहारिक मूल्य है।

"वर्गीकृत किया जा सकता है" और "तथ्य के रूप में पुष्टि किया जा सकता है" अलग हैं

इस शोध को पढ़ते समय सबसे महत्वपूर्ण बिंदु पर ध्यान देना चाहिए।

किसी पोस्ट को "मदद की गुहार" के रूप में वर्गीकृत करने का मतलब यह नहीं है कि वास्तव में उस स्थान पर मदद की आवश्यकता है।

पाठ की सामग्री को समझने और प्रकार का निर्धारण करने का कार्य और स्थल पर हो रही वास्तविकता की पुष्टि करने का कार्य अलग हैं।

संभावित रूप से नकली मदद की गुहार भी, केवल पाठ की विशेषताओं को देखकर "मदद की गुहार" के रूप में वर्गीकृत हो सकती है। इसके विपरीत, तात्कालिक स्थिति में लिखी गई संक्षिप्त पोस्ट या कई गलतियों वाली पोस्ट को पढ़ना मुश्किल हो सकता है।

इस परिचय लेख से, CrisisSense-LLM को नकली जानकारी को निश्चित रूप से पहचानने के रूप में निष्कर्ष नहीं निकाला जा सकता। इसे एक स्वचालित प्राथमिकता निर्धारण प्रणाली के रूप में वर्णित करना भी उपयुक्त नहीं है।

अगर इसे व्यावहारिक रूप से उपयोग करना है, तो वर्गीकरण के परिणाम से मूल पाठ पर लौटने की क्षमता, पोस्ट का समय जांचने की क्षमता, और स्थान और जानकारी के स्रोत को ट्रैक करने की क्षमता आवश्यक होगी।

उदाहरण के लिए, केवल "सप्लाई की कमी" के रूप में स्क्रीन पर दिखाना निर्णय के लिए पर्याप्त नहीं है। कब, कहां, कौन, क्या आवश्यक है। और क्या वह स्थिति अब भी जारी है। व्यवस्थित जानकारी को पुष्टि योग्य जानकारी में बदलने की डिजाइन की आवश्यकता होगी।

वास्तविक आपदा में उपयोग अभी नहीं हुआ है - उम्मीद और उपलब्धियों को मिलाना नहीं चाहिए

शोध टीम ने स्पष्ट किया है कि यह प्रणाली विकासाधीन है और चल रही आपदाओं में अभी तक उपयोग नहीं की गई है।

यह बिंदु उपलब्धियों की स्वीकृति को प्रभावित करता है।

पहले से तैयार की गई पोस्ट डेटा को वर्गीकृत करने और आपदा स्थल पर उपयोग करने के बीच अंतर है, जहां जानकारी टूट सकती है, विरोधाभासी हो सकती है, और नए स्थानों और अभिव्यक्तियों का लगातार उभरना हो सकता है।

यह सुनिश्चित करने के लिए कि यह स्थल पर प्रभावी है, वर्गीकरण की सटीकता के अलावा, यह भी जांचना आवश्यक होगा कि जिम्मेदार व्यक्ति की जांच का समय कैसे बदलता है, क्या महत्वपूर्ण पोस्ट छूट जाती हैं, और क्या गलत वर्गीकरण को आसानी से सुधारा जा सकता है।

विशेष रूप से, छूट और गलत पहचान का प्रभाव समान नहीं होता।

अगर असंबंधित पोस्ट मिल जाती हैं, तो जिम्मेदार व्यक्ति की जांच का काम बढ़ जाता है। दूसरी ओर, अगर वास्तव में सहायता की आवश्यकता वाली पोस्ट सूची से छूट जाती है, तो स्थिति की समझ का अवसर खो सकता है। "कुल मिलाकर सही है" के मूल्यांकन के आधार पर, बचाव में संबंधित उपयोग की उपयुक्तता का निर्णय करना मुश्किल है।

यह शोध आपदा प्रबंधन में सहायता करने वाली जानकारी के संगठन की संभावना को दर्शाता है। बचाव समय की कमी और क्षति की कमी को स्थल पर पुष्टि किए गए चरण से अलग रखना चाहिए।

सोशल मीडिया की प्रतिक्रिया दिखाती है, आपदा और AI के बीच जटिल संबंध

तो, सोशल मीडिया पर इसे कैसे स्वीकार किया गया है?

10 नवंबर 2026 तक उपलब्ध सार्वजनिक जानकारी के अनुसार, इस शोध पर आम उपयोगकर्ताओं की प्रतिक्रिया को एकत्रित रूप में नहीं देखा जा सका। इसलिए, शोध के पक्ष और विपक्ष का विस्तार से परिचय नहीं दिया जा सकता।

दूसरी ओर, आपदा के समय AI के उपयोग से संबंधित वास्तविक सोशल मीडिया पोस्ट से एक अलग पहलू दिखाई देता है। AI के द्वारा जानकारी के संगठन में मदद की संभावना के साथ-साथ, AI के द्वारा बढ़ती हुई भ्रम की चेतावनी भी है।

तकनीकी रिपोर्टिंग मीडिया "Rest of World" ने 2024 में ब्राजील की बाढ़ के दौरान, बचाव के दृश्य के रूप में प्रस्तुत किए गए AI-जनित छवियों के प्रसार की घटना की रिपोर्ट की।

उसी लेख में X उपयोगकर्ता "@mphistoria" ने WhatsApp पर साझा की गई छवियों को AI द्वारा जनित बताया और नियमन की आवश्यकता पर जोर दिया। यह इस शोध पर प्रतिक्रिया नहीं है, बल्कि आपदा के समय प्रसारित होने वाली AI-जनित छवियों पर प्रतिक्रिया है।

यह घटना यह दिखाती है कि जानकारी को संसाधित करने की गति से हल नहीं होने वाली समस्याएं हैं।

अगर गलत पोस्ट को भी कुशलता से व्यवस्थित किया जाता है, तो सूची को देखना आसान हो सकता है, लेकिन निर्णय की नींव सही नहीं हो सकती। व्यवस्थित स्क्रीन या स्पष्ट सारांश यह प्रभाव दे सकते हैं कि सामग्री की पुष्टि की गई है।

यही कारण है कि आपदा के लिए AI को "क्या लिखा है" के साथ-साथ "क्या अप्रतिबंधित है" को पहचानने की क्षमता की आवश्यकता होती है।

जापान में भी, आपदा सोशल मीडिया का विश्लेषण करने का अनुभव है

यह कहानी जापान के लिए दूर की विदेशी शोध नहीं है।

सूचना और संचार अनुसंधान संस्थान (NICT) ने 2015 से आपदा सोशल मीडिया जानकारी विश्लेषण प्रणाली "DISAANA" और 2016 से आपदा स्थिति सारांश प्रणाली "D-SUMM" का परीक्षण सार्वजनिक किया है।

D-SUMM को सोशल मीडिया की आपदा संबंधित पोस्ट का विश्लेषण करने और क्षेत्रीय स्तर पर आपदा रिपोर्ट को व्यवस्थित और सारांशित करने के रूप में पेश किया गया था। आपदा के समय बड़ी संख्या में पोस्ट से स्थिति को समझने में आसानी के लिए जापान में पहले से ही प्रयास किए गए हैं।

हालांकि, दोनों प्रणालियों का आम जनता के लिए परीक्षण सार्वजनिक 28 दिसंबर 2023 को समाप्त हो गया है। NICT ने इसके पीछे की वजह के रूप में इस तकनीक का उपयोग करने वाली निजी सेवाओं के प्रसार को बताया है। वर्तमान में इन्हीं परीक्षण सेवाओं का उपयोग करने के रूप में पेश करने से बचने की आवश्यकता है।

इस अमेरिकी शोध को देखते समय, "AI के साथ सोशल मीडिया का विश्लेषण करना पहली बार है" इस समझ से बचना चाहिए।

जापान में किए गए प्रयासों के साथ तुलना करते हुए, बड़े भाषा मॉडल के द्वारा किस प्रकार की अभिव्यक्तियों को संभालना आसान होता है, और कई जानकारी को कैसे व्यवस्थित किया जा सकता है, इसका परीक्षण करना महत्वपूर्ण है।

जापान में उपयोग के लिए, स्थान के नाम और "अप्रकट जानकारी" एक चुनौती होगी

यहां से, यह पुष्टि की गई सामग्री नहीं है, बल्कि जापान में उपयोग के लिए विचार किए जाने वाले बिंदु हैं।

पहले, जापानी आपदा पोस्ट में स्थान की अभिव्यक्ति कठिन होती है।

औपचारिक पते के बजाय, "हमेशा का पुल", "स्टेशन के पीछे", "पुरानी सड़क के आगे" लिखा जा सकता है। जिलों के उपनाम या सुविधाओं के संक्षिप्त नाम शामिल पोस्ट भी हो सकते हैं। शब्दों को वर्गीकृत किया जा सकता है, लेकिन अगर स्थान का पता नहीं चलता, तो स्थल की पुष्टि नहीं हो सकती।

जापानी में अनुकूलन भी केवल पाठ का अनुवाद करने से पूरा नहीं हो सकता। लुप्त विषय, बोलियाँ, संक्षिप्त खंड, और गलत परिवर्तन जैसी पोस्ट को किस हद तक संभाला जा सकता है, यह जांचना आवश्यक है।

इसके अलावा, सोशल मीडिया पर पोस्ट न की गई क्षति को केवल सोशल मीडिया के विश्लेषण से नहीं समझा जा सकता।

संचार बाधित क्षेत्रों या पोस्ट करने में असमर्थ लोगों की स्थिति स्क्रीन पर दिखाई नहीं दे सकती। "कम पोस्ट वाले क्षेत्र" को "कम क्षति वाले क्षेत्र" के रूप में नहीं पढ़ना महत्वपूर्ण है।

विश्लेषण के परिणामों का उपयोग करते समय, फोन, स्थल से रिपोर्ट, और स्थानीय सरकारों के पास मौजूद जानकारी के साथ मिलान करना आवश्यक होगा। सोशल मीडिया स्थिति की समझ को पूरक करने के लिए एक उपयोगी स्रोत हो सकता है, लेकिन यह पूरे क्षेत्र को पूरी तरह से प्रतिबिंबित नहीं करता।

भविष्य में "प्रश्न पूछ सकने वाले AI" की ओर, लेकिन प्रमाण की भी आवश्यकता होगी

शोध टीम का अगला लक्ष्य आपदा प्रबंधन के विशेषज्ञों के साथ संवाद कर सकने वाला AI एजेंट है।

वर्तमान वर्गीकरण-केंद्रित प्रणाली से, जिम्मेदार व्यक्ति को प्रश्न पूछकर जानकारी खोजने की प्रणाली की ओर बढ़ने की योजना है।

उदाहरण के लिए, भविष्य के उपयोग के परिदृश्य में, "क्या इस क्षेत्र में सहायता मांगने वाली पोस्ट हैं?" "सड़क क्षति के बारे में नई रिपोर्ट कौन सी है?" जैसे प्रश्न शामिल हो सकते हैं। हालांकि, ये परिकल्पित उदाहरण हैं और इस लेख में रिपोर्ट की गई कार्यान्वित विशेषताएं नहीं हैं।

अगर यह संवादात्मक हो जाता है, तो उपयोगकर्ता वर्गीकरण आइटम को एक-एक करके खोलने की मेहनत को कम कर सकते हैं। दूसरी ओर, उत्तर के प्रमाण की पुष्टि करने की डिजाइन और भी महत्वपूर्ण हो जाएगी।

"इस क्षेत्र में बचाव की आवश्यकता है" जैसा एक वाक्य यह नहीं बताता कि मूल जानकारी एक ही है या कई, और यह कितने घंटे पहले की है।

भविष्य की प्रणाली में, उत्तर के साथ मूल पोस्ट, समय, और पुष्टि की स्थिति को दिखाना और जब जानकारी अपर्याप्त हो, तो उस कमी को बताना वांछनीय होगा। प्राकृतिक भाषा में उत्तर देने की क्षमता और आपदा प्रबंधन के निर्णय के लिए उपयोगी होने के बीच अभी भी एक दूरी है जिसे पाटना बाकी है।

जानकारी को व्यवस्थित करने के बाद, मानव निर्णय को शामिल करना

CrisisSense-LLM का शोध आपदा के समय मानव द्वारा न पढ़े जा सकने वाली मात्रा की जानकारी को संभालने में सहायता की संभावना को दर्शाता है।

इस मूल्य को मापने के लिए, केवल संसाधित की गई पोस्ट की संख्या नहीं, बल्कि क्या आवश्यक जानकारी तक पहुंचा जा सका, क्या छूट को कम किया जा सका, और क्या जिम्मेदार व्यक्ति प्रमाण की पुष्टि कर सके, यह देखना आवश्यक है।

"मदद करें" जैसी पोस्ट को ढूंढना। उस सामग्री की पुष्टि करना। और उपयुक्त प्रतिक्रिया से जोड़ना।

ये तीनों जुड़े हुए हैं, लेकिन एक ही काम नहीं हैं।

AI द्वारा वर्गीकरण को बाद की पुष्टि और कार्रवाई के साथ कैसे जोड़ा जाए। जापान में उपयोग को ध्यान में रखते हुए, तकनीकी प्रदर्शन के साथ-साथ स्थल पर उपयोग का तरीका भी महत्वपूर्ण होगा।

स्रोत और संदर्भ सामग्री

1. Phys.org:9 नवंबर 2026 को प्रकाशित। शोध का सारांश, वर्गीकरण का विषय, वास्तविक आपदा में अप्रयुक्त होने की जानकारी, और संवादात्मक AI की भविष्य की योजना का