Het voorspellen van de schade veroorzaakt door een orkaan is misschien mogelijk dankzij een analyse van semantische webbronnen, volgens werk gepubliceerd in het International Journal of Computational Science and Engineering.

Quang-Khai Tran en Sa-kwang Song van de afdeling Big Data Science aan de University of Science and Technology in Zuid-Korea, leggen uit dat ze een algoritme hebben ontwikkeld dat is getraind met gerapporteerde schade van 48 locaties in de VS die zijn getroffen door vijf verschillende orkanen. Het algoritme kan dan op basis van de statistieken de schade laten zien die zes uur na de aanlanding van andere orkanen zou optreden. Het werkt goed, zelfs met schaarse en onvolledige datasets, het team meldt, die van belang kunnen zijn in het licht van klimaatverandering en zeer wisselende weerberichten.

"[Het systeem] was in staat om de schadeniveaus in verschillende scenario's in te schatten, zelfs als tweederde van de relevante weersinformatie niet beschikbaar was, " schrijft het team. Natuurlijk, aanvullende informatie en training kunnen het systeem alleen maar verbeteren.

In de huidige versie van het algoritme, het team legt uit dat hun statistische componenten uiteindelijk in staat moeten zijn om real-time streaminggegevens aan te kunnen met een extra ontwikkeling van een soort die in de krant wordt beschreven. Het systeem zou dan in staat kunnen zijn om schade te voorspellen als we in 2005 opnieuw orkanen van de omvang en verwoesting van Katrina in de VS zien, cycloon Nargis in Myanmar in 2008, en supertyfoon Haiyan in de Filippijnen in 2013.