POSTECH環境工学科のカン・ジョンフン教授とキム・キル氏らの研究チームは、台風予測の誤差が防災時の公衆感情に与える影響を実証した。この知見は学術誌GeoHealthに発表された。チームは2023年8月の台風カヌン襲来前後における感情変化を、AIと自然言語処理（NLP）技術で解析した。気象庁の予報と国内613地点の観測降雨量を照合し、4万3000件以上のネット投稿を分析した結果、予報の過大評価と過小評価が地域ごとに明確に異なる感情反応を引き起こすことが判明した。西側や大都市圏では実測値が予報未満だったため不安や懸念が強まったが、災害通過後は安心感へ移行した。一方、東部や東南部では実際の雨量が予報を上回ったため、混乱や強い不安が支配的だった。全発言の約55％が否定的感情を示し、特に不安と心配が最多だった。時系列の推移では、襲来前に情報収取が集中し、襲来直後に体験共有や報告が急増。公衆の役割が受動的な情報消費者から能動的な情報提供者へ転換する動態が浮かび上がった。 研究チームは、技術的な予報精度の向上に加え、予報の不確実性を正確に伝達するリスクコミュニケーション戦略が、公衆の信頼維持と精神負担の軽減に不可欠であると強調した。キム氏は災害時のリスク伝達手法の再構築を提案し、カン教授はAIを活用した大規模公衆反応の分析が、将来の自然災害における情報伝達の実践に新たな指針を与えると指摘した。本研究成果は、気象予測と公衆心理の連携強化が災害レジリエンス向上に不可欠であることを実証した。