災害発生時に被災したユーザの時々刻々と変化する情報ニーズを把握することは非常に重要である。スマートフォンから得られる位置情報（場所）と検索情報（情報ニーズ）を統合的に解析する事例があるが、災害に特化した解析事例、また時系列の変化に着目する事例はない。 本研究は、過去の実際の災害を事例に、被災した地域のユーザの位置情報と検索履歴情報を解析し、各地域にはどのような避難のシグナルがあるのかを調べた。具体的にはまず位置履歴情報を用いて災害発生時に被災地域にいたユーザを抽出し、抽出されたユーザに特徴的なクエリを機械学習により導出した。 ２０２２年の台風１４号の被災データを調査し、主要交通機関の運行状況、地元のスーパーの閉店情報などが、避難のシグナルとして検出された。また、避難シグナルの地域による違いも確認できた。ユーザのコンテキストにあった情報提供により、災害時の適切な避難行動の誘発を実現できる。
