自然災害科学 J. JSNDS 37 -1 93 -102（2018 ）2017年 7 月九州北部豪雨災害における「# 救助」ツイートの実態
分析佐藤 翔輔1・今村 文彦1

An Analysis of Tweet Data Tagged with “# Rescue” in the 2017
North Kyushu Heavy Rain Disaster
Shosuke SATO1 and Fumihiko IMAMURA1
Abstract
This paper reports on the content analysis of tweet data tagged with “# Rescue” in the2017 North Kyushu Heavy Rain disaster. The results are summarizeol as follows. 1) There
were no more than 7.6 % tweets which were described place name, number of people and theirsituation etc. of 1,058 tweets tagged with “# Rescue”. 2) Almost of the tagged tweets consistedof news articles and messages about introduction how to the “# Rescue” and encouragement
to survivors sent from news media companies and Twitter users out of heavy rainy areas.
In conclusion, the literacy of writing tweet text by affected people is improving in disasteroccurring situation. On the other hand, Twitter users outside of affected areas should restrict
sending tweets.
キーワード：SNS，Twitter，災害情報，災害対応，豪雨災害
Key words:

social network service, Twitter, disaster information, disaster response, heavy rain disaster1 ．はじめに2017年 7 月九州北部豪雨災害と略記）が発生した。

2017年 7 月 5 日から 6 日にかけて，福岡県と2017年 8 月21日現在で，福岡県朝倉市で30人，同

大分県を中心とする九州北部地方において，最県東峰村 3 人，大分県日田市で 3 人の計36人の死も降水量の多かった福岡県朝倉市で 1 時間降水者のほか，福岡県朝倉市で 5 名の行方不明者も確

量129.5 mm，24時 間 降 水 量545.5 mm を 観 測 す

認されている1）。

る 1）記録的な集中豪雨「平成29年（2017年）7 月

同豪雨災害では，「# 救助」というハッシュタグ

九州北部豪雨」（以下では，同豪雨による災害をが付与された Twitter を通じた投稿（以下，ツイー

1

東北大学災害科学国際研究所
International Research Institute of Disaster Science,
Tohoku University

本速報に対する討議は平成 30 年 11 月末日まで受け付ける。

93

94

佐藤・今村：2017年 7 月九州北部豪雨災害における「# 救助」ツイートの実態分析

ト）の発信や拡散によって，被災地における救助要請が盛んに行われたのが特徴的であった。この2 ．研究方法
2. 1 データの収集「# 救助」ハッシュタグは2015年 9 月11日，Twitter

本研究では，実証的な分析を行うために，著者

社の日本法人である Twitter Japan 株式会社が同の Twitter アカウントから Twitter サイトにアク社公式ライフライン情報（@TwitterLifeline）でツセスし，検索機能を使用することで，ツイートのイートの方法を案内しており，以後，災害が起き

テキストデータを収集した。検索語を「# 救助」

るたびに発信されてきている 。Twitter Japan 株にして検索し，時間降順で表示されるツイートの式会社は，「もし，なんらかの理由で110や119にスレッドを，2017年 7 月九州北部豪雨の発生に特電話がかけられない場合，ツイートすることが可に影響した線状降水帯が形成された2017年 7 月 5

能であれば，Twitter を救助要請の通信手段とし日7）まで遡及して表示し，画面中に表示されていて利用することもできます。」「救助が必要な方は，るすべてのツイートをアーカイブした。ツイー

1 ．具体的に状況を説明してツイート（例：場所，

ト ID，投稿ユーザー名，発信年月日時，ツイー

氏名，人数，状態，要請内容等）， 2 ．できれば，ト内容からなるデータベースを作成し，本研究のハッシュタグ # 救助 をつける， 3 ．位置情報を生データとした。特別なクローリングシステムやつけるとより正確な通報が可能」という呼びかけ

サービスを使用しなかったのは，あるユーザーがを行っている2）。実際に，2017年 7 月九州北部豪

リアルタイムでマニュアル操作した場合の状況を

雨災害が発生した際には，「# 救助」ハッシュタグ

想定するためである。

2）を付与して，救助を求めるツイートが多く発信，2017年 7 月 7 日15：00の時点で以上の操作を行拡散された 。以後，「# 救助」ハッシュタグが付

い，2017年 7 月 5 日 0 ：00まで遡及し，全1,058

与されたツイートを「# 救助」ツイートと呼ぶこ

件のツイートを収集して，データベース化した。

3）

とにする。
一方，2017年 7 月九州北部豪雨災害において

2. 2 分析方法

は，この「# 救助」ツイートには多くの課題があっ本研究では，収集した「# 救助」ツイートの投たことが指摘されている。以上の Twitter Japan稿内容を把握するために，次のような内容分析（判社の広報内容をツイートにそのまま掲載する発読）を行った。以下の方法は，別途，異なる災害

信が増加したり，見出しの中に「# 救助」タグが事例のツイートの内容分析を行った先行研究8）の含まれる「# 救助」ツイートについて報道する記方法に準拠している。

事が配信され，それが Twitter 上で拡散したりす

1 ）すべてのツイートをカード化する。

るなど，本来の「救助要請」のツイートが埋没し，2 ）ツイートの内容を読み込み，内容（意味）の

これを検索しづらい事態となったと言われてい同一性・類似性にもとづいて構造化（グルーピ

る

。

4, 5）

このような状況を鑑み，本報では2017年 7 月九ング）を行う。
3 ）各グループにラベルを付ける（ラベリング）。

州北部豪雨災害が発生した際に発信された「# 救2 ）3 ）は，複数の評価者によって行った。 2 ）助」ツイートを収集し，その内容分析を行うことの作業では評価者 A と B の 2 名が， 3 ）の作業

で，以上のような実態を実証的・定量的に明らかは評価者 C を加えて計 3 名で行い，最終的なラにする。その結果の考察を通して，災害時におけベルとして採用した。評価者 A と C は，研究機る「# 救助」ツイートを使用することに関する注

関テクニカルスタッフでそれぞれ30代・理工系大

意点についても提言する。なお，著者らは同豪雨

学院出身，20代文系大学在学中である。評価者 B

災害の発生間もない頃に，以上に関する簡易的なは筆頭著者で災害研究に従事する者である。

分析を行っており6），本報告では，より詳細な分析結果を述べることとする。

なお， 3 ）で得られたラベルをもとに，「救助要請」「それ以外」といった， 1 階層上の大ラベルも

95

自然災害科学 J. JSNDS 37 -1（2018 ）合わせて付与する。前者「救助要請」は， 1 章でいると推定されるオリジナルのツイートを「救助述べた，Twitter Japan 株式会社が提示したフォー

要請（オリジナル）」と，それらを他者がリツイー

マットで発信されたツイートが該当する。同社がト（RT）しているツイートを「救助要請（リツイー

提示したフォーマットである「救助が必要な方は，ト）」に分けて示している。

1 ．具体的に状況を説明してツイート（例：場所，

図 1 と図 2 を見ると， 1 章で引用した指摘を裏

氏名，人数，状態，要請内容等）， 2 ．できれば，付けるように，「# 救助」とハッシュタグが付いた

ハッシュタグ # 救助 をつける， 3 ．位置情報をツイートのうち，本来期待されていた「# 救助」

つけるとより正確な通報が可能」のうち， 1 と 2

ツイートである「救助要請」はごくわずかであっが概ね記載してあれば，「救助要請」とした。 3 のたことが分かる。おそらく救助を求めている本人

要件を満たしていることは稀であったため，「救から投稿されたであろう「救助要請（オリジナル）」

助要請」ツイートであると同定する条件からは除は，30件で全体の2.8％，他者がリツイートした外している。後者「それ以外」は，上記の条件で「救「救助要請（リツイート）」は51件で全体の4.8％と，助要請」という大ラベルを付けた以外のツイート

両者を足し合わせても81件で7.6％と，全体の 1が該当する。

割にも満たず，多くが「それ以外」であった（図3 ．結果ても発生し，特に 7 月 5 日の21：00から 3 ：00と2 ）。このような状況はどのような時間帯におい2 章で示した分析において，「救助要請」と「そいった深夜において顕著である（図 1 ）。2017年

れ以外」のツイート件数を，図 1 では時系列（時7 月九州北部豪雨災害が発生している最中では，間単位）にして，図 2 は総計を円グラフにしてま「# 救助」ツイート群の中から，実際に救助を求めとめたものを示す。なお，「救助要請」は，おそらている「救助要請」のツイートを見つけることはく救助そのものを求めている本人から発信されて大変に困難な状況であったことが見て取れる。

図 1 「# 救助」ツイートの時系列変化

96

佐藤・今村：2017年 7 月九州北部豪雨災害における「# 救助」ツイートの実態分析

表 1 「# 救助」ツイートのうち「救助要請」を発信するツイートの内訳・種類別
No. 内容ラベル

図 2 「# 救助」ツイートの内訳（大ラベル）

表 1 に「救助要請」と大ラベルがついたツイー
トの内訳を件数降順で示す。No.1の「救助要請福岡県朝倉市赤谷」は，ある 1 つの救助要請の情報を複数人がリツイートして11件になっていることを表す。表 1（内容分析）では，同じ市町村・町字のツイートで，異なる番地や氏名が記載されていた場合は，別の救助要請の情報であるとして，
丸数字で弁別してラベルを付している。例えば，No.2の「福岡県朝倉郡東峰村③」と No.4の「救助要請

福岡県朝倉郡東峰村②」は，異なる人物を対象にした救助要請であることを示す。表 1 を見ると，全部で32種類の救助要請があり，うち，半数（16種類）が 1 回のオリジナル発信に留まっていた（表 1 の下半分）。

件数

1

救助要請

福岡県朝倉市杷木④2

救助要請

福岡県朝倉郡東峰村③

11
7

3

救助要請

大分県日田市上宮町①

6

4

救助要請

福岡県朝倉郡東峰村②

6

5

救助要請

福岡県朝倉郡蜷城村

5

6

救助要請

福岡県朝倉市黒川③

5

7

救助要請

福岡県朝倉市佐田④

5

8

救助要請

福岡県朝倉市黒川⑤

4

9

救助要請

福岡県朝倉市黒川①3

10 救助要請

福岡県朝倉市黒川②311 救助要請

福岡県朝倉市山田

33

12 救助要請

福岡県朝倉市杷木②

13 救助要請

大分県日田市上宮町②2

14 救助要請

福岡県朝倉郡東峰村④2

15 救助要請

福岡県朝倉郡東峰村⑤2

16 救助要請

福岡県朝倉市佐田①2

17 救助要請

大分県日田市大肥町

1

18 救助要請

長崎県長崎市桜木町

1

19 救助要請

長崎県長崎市小江町

1

20 救助要請

福岡県朝倉郡東峰村①1
1

21 救助要請

福岡県朝倉郡東峰村⑥

22 救助要請

福岡県朝倉市，朝倉郡東峰村

1

23 救助要請

福岡県朝倉市黒川④1

24 救助要請

福岡県朝倉市佐田②1

25 救助要請

福岡県朝倉市佐田③1

26 救助要請

福岡県朝倉市佐田⑤1

27 救助要請

福岡県福岡市西区

11

28 救助要請

福岡県福岡市南区

29 救助要請

福岡県福岡市博多区①130 救助要請

福岡県福岡市博多区②131 救助要請

福岡県朝倉市杷木①1

32 救助要請

福岡県朝倉市杷木③1

表 2 に，表 1 の結果を市町村別にして，郡名称と町字を省略してツイートの種類の数を示している。2017年 8 月現在，朝倉市で計35人の死者・行方不明者，東峰村 3 人，大分県日田市で 3 人が確認されているが，救助要請のツイートの種類数は，それに概ね比例している。死者・行方不明者が確認されていない福岡県福岡市が多い原因については不明である。
表 3 に，「それ以外」となったツイートのラベルとその件数を件数降順で示す。表 3 に示した上位
15種類（No.1〜15）を足し合わせると80.4％と約8 割となり，「それ以外」のツイートは，この15種類が支配的だったと言える。以下，件数上位だっ

表 2 「# 救助」ツイートのうち「救助要請」が発信された市町村の集計
救助要請があった市町村

ツイート種類数福岡県朝倉市16

福岡県東峰村7

福岡県福岡市4

大分県日田市3長崎県長崎市2

福岡県蜷城村1

97

自然災害科学 J. JSNDS 37 -1（2018 ）

表 3 「# 救助」ツイートのうち「救助要請」でないツイートの内訳
No. 内容ラベル
1 「ツイッターに救助要請相次ぐ可能なら「# 救助」つけて」（朝日新聞，他数社）
2 ツイッターで救助要請をする際の注意点（ツイッター社，NHK，朝日新聞，他数社）
3 「救助要請の投稿「# 救助」を」（yahoo，他数社）
4 救助要請（場所不明）
5 ハッシュタグのみ
6 「119番を「# 救助」の前に。」（関谷直也）
7 救助待機者への応援メッセージ
8 現地の対応状況の様子（警察・消防・自衛隊）
9 九州豪雨と無関係
10 救助待機者へ現地での救助要請方法の提案
11 「# 救助」要請を見つけた方は代理で119番（ツイッター社，Togetter，一般）
12 「ツイッターでの救助要請は「# 救助」タグ」（ニフティーニュース，他数社）
13 「# 救助」ツイートの拡散により救助対象者の選択が困難
14 無事確認後の当該ツイートの削除願い
15 被害状況に関するニュース
16 救助要請のツイートテンプレート
18 天気情報
19 「Twitter で救助要請「# 救助」有効」（ツイッター社）
20 「【情報検索】ハッシュタグで検索しても RT で埋まってしまう場合」
21 情報提供要求
23 通信妨害や救助の妨げになるため代理119番はやめるよう呼びかけ
24 ツイッターで「# 救助」をする前にまずは119番が重要
27 知人が安否不明で心配 福岡県朝倉市山田
28 救援物資の依頼
32 救助要請以外の被害状況
33 知人が安否不明で心配 福岡県朝倉市黒川③34 ボランティアをしている人の現在の作業状況
36 知人が安否不明で心配 福岡県朝倉市杷木①37 通信各社サービス
38 マスコミに対する批判
43 知人が安否不明で心配 福岡県朝倉市黒川①44 安否確認要請 大分県日田市鶴城町
49 救助要請のツイートテンプレート（多言語）
50 知人が安否不明で心配 福岡県朝倉郡東峰村①
51 知人が安否不明で心配 福岡県朝倉郡東峰村②52 知人が安否不明で心配 福岡県朝倉市
53 知人が安否不明で心配 福岡県朝倉市黒川②54 知人が安否不明で心配 福岡県朝倉市宝珠山
55 ツイッター以外で安否を確認する方法
56 安否確認済 福岡
57 安否確認済 福岡県朝倉市58 安否確認済 福岡県朝倉市黒川①59 安否確認済 福岡県朝倉市黒川②60 安否確認済 福岡県朝倉市黒川③61 安否確認済 福島県朝倉市杷木
78 救助要請以外の被害状況 大分県日田市大肥町
79 救助要請以外の被害状況 福岡県朝倉郡東峰村
80 救助要請以外の被害状況 福岡県朝倉市杷木①
81 救助要請以外の被害状況 福岡県北九州市
82 救助要請以外の被害状況 福島県朝倉市杷木②83 知人が安否不明で心配 福岡県朝倉郡東峰村③84 知人が安否不明で心配 福岡県朝倉市黒川④85 知人が安否不明で心配 福岡県朝倉市黒川⑤86 知人が安否不明で心配 福岡県朝倉市黒川⑥87 知人が安否不明で心配 福岡県朝倉市黒川⑦88 知人が安否不明で心配 福岡県朝倉市黒川⑧89 知人が安否不明で心配 福岡県朝倉市杷木②90 知人が安否不明で心配 福岡県朝倉市杷木③91 知人が安否不明で心配 福岡県朝倉市杷木④

件数
234
167
69
66
60
47
36
29
27
26
22
22
16
16
14
12
10
9
8
8
7
6
6
5
5
5
4
4
4
3
3
2
2
2
2
2
2
2
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1

98

佐藤・今村：2017年 7 月九州北部豪雨災害における「# 救助」ツイートの実態分析

たその15種類の内容を，実際のツイート文ととも3 ）「救助要請の投稿「# 救助」を」（Yahoo! ニューに示す。ツイート文中にリンクの URL が記述さス）（69件）：同見出しの Yahoo! ニュースのれていたものについては，本稿では該当部分を【リ記事をそのまま掲載したり，コメントを添え

ンク URL】と略して記載している。

て掲載するツイートである。

1 ）「ツイッターに救助要請相次ぐ

可能なら「#

救助」つけて」（朝日新聞）（234件）：同見出・（「救助要請の投稿「# 救助」を -【リンクURL】（2017年 7 月 6 日 1 ：29発信）」

しの朝日新聞のニュースをそのまま掲載した

・「 こ う ゆ う 時 は Twitter が 活 躍 で す よ ね。

り，コメントを添えて掲載するツイートであ

救助要請の投稿「# 救助」を【リンク URL】

る。収集データのうちで最も多い投稿であり，全体の22.1％を占める。
・「ツイッターに救助要請相次ぐ

2017年 7 月 6 日 8 ：18発信」）
4 ）救助要請（場所不明）（66件）：救助を要請す

可能ならるツイートではあるが， 2 ）のフォーマット

「# 救助」つけて【リンク URL】（2017年 7に準じておらず，具体的な場所が不明なもの

月 6 日 1 ：29発信）」である。また，救助を求める当人以外からの・「タグも必要だけどなにより必要なのは「ど発信もあった。

こに何人どんな状態でいるのか」字数制限

・「東峰村民です。東峰村鶴地区周辺が完全もあるし箇条書きにして，他にも伝えたに冠水，土砂災害につき避難出来ない状況。

い事あれば（続）ツイッターに救助要請相もしくは流されてます。川が張り巡らせて次ぐ可能なら「# 救助」つけて（朝日新聞

る地形につきヘリでの救助しか不可能だと

デジタル）【リンク URL】（2017年 7 月 6 日

思われます。（中略）# 救助（2017年 7 月 6

1 ：30発信）」日 2 ：07発信）」

2 ）ツ イ ッ タ ー で 救 助 要 請 を す る 際 の 注 意 点

・「少しづつですが，黒川高木地区の状態が（Twitter Japan 社，NHK，朝日新聞）（167件）：

分かってきたみたいです。土砂で孤立して1 章で述べた Twitter Japan 社による救助要

いるだけじゃなく家屋が流されたり行方が請を Twitter で行い際の記載方法を発信する

わからなくなった方があるみたいです。早ツイートである。Twitter Japan 社のサイト

く救助に行ってください。# 朝倉市災害 #上では「もし，なんらかの理由で110や119に救助（2017年 7 月 7 日 0 ：13発信）」

電話がかけられない場合・・・」という前提

5 ）ハッシュタグのみ（60件）：ハッシュタグ「#条件の記述があるものの，このツイート中で救助」だけがツイート中にあり，それ以外のは記述されていない。

情報がないものである。

・（「Twitter で救助要請をする際は， 1 ．具・「# 救 助（2017年 7 月 7 日14：02発 信 ）」「#体的に状況を説明してツイート（例：場所，

救 助 # 救 助 要 請 # 福 岡（2017年 7 月 6 日

氏名，人数，状態，要請内容等）2 ．可能

23：28発信）」ならばハッシュタグ「# 救助」をつける 3．

6 ）「「# 救助」の前に。」（関谷直也氏 個人 Yahoo!

位置情報をつけるとより正確な通報が可能

ニュース）（47件）：同見出しの同氏の個人【リンク URL】2017年 7 月 6 日 8 ：57）」

Yahoo! ニュースをそのまま掲載したり，コ・「@nhk_seikatsu：電話が使えずにツイッ

メントを添えて掲載するツイートである。

ターで救助要請をする際は， 1 ．具体的に（「「# 救助」の前に。（関谷直也）-Y! ニュース

状況を説明してツイート（例：場所，氏名，【リンク URL】（2017年 7 月 7 日14：09発信）」

人数，状態，要請内容等）2 ．できれば，「ハッ「関谷直也氏による記事。基本ではあります

シュタグ # 救助」【リンク URL】2017年 7が，とても大事なことだと思います。（関谷月 6 日 3 ：29発信）」直也）-Y! ニュース【リンク URL】2017年 7

99

自然災害科学 J. JSNDS 37 -1（2018 ）月 7 日 5 ：14発信」）

・「# 救助 を待つ際，手元に懐中電灯とレジ7 ）救助待機者への応援メッセージ（36件）：被袋が有るならばランプ部分に袋をかぶせる

災者を励ますツイートがこれに該当する。

と照明として役に立つ。また，助けに来た・「今九州地方で数十年に一度の大雨の影響

人に向かって大きく円を描くように回すとで凄い事になっているらしいのですが大丈存在を知らせる信号灯となる。
（中略）
（2017

夫でしょうか？自分達には何も役に立つ事

年 7 月 6 日20：45発信）」出来ませんが皆様が無事に救助出来ますよ・「大雨で救助要請を行っている皆さん救助

う願っています。# 救助（2017年 7 月 6 日

は必ず来ます少しでも高い場所にそして安3 ：22発信）」全な場所に避難を夜間はライトを装備して・「九州の皆様頑張ってください。おやすみ下さい。救助の目印になりますそして夜がなさい。# 救助（2017年 7 月 6 日 1 ：31発

明けたらヘリ救助がくるはずです何か旗に信）」なるような目印を # 救助要請 # 救助 # 自8 ）現地の対応活動の様子（警察・消防・自衛隊）（29件）：警察・消防・自衛隊などの対応活動の現状についてツイートしたものがこれに該

衛隊 # 大分 # 福岡 # 朝倉（2017年 7 月 5 日
23：03発信）」
11）「# 救助」要請を見つけた場合は代理で119番

当する。

するよう呼びかけ（22件）：「# 救助」のある

・「自衛隊の災害派遣者が出動している！（運ツイートで救助要請をみつけた場合は，代理転中だから画像撮れなかった）# 北九州市

で119番に連絡するよう呼びかけるツイート# 門司区 # 災害情報 # 救助（2017年 7 月 7がこれに該当する。毎日新聞から同様の呼び

日 8 ：28発信）」かけを行う記事も発信されていた9）。

・「先ほど 9 時ごろ，太宰府 IC 付近を福岡

・「【# 救助 要請を見つけた方は】1 ．できれ県警本部のパトカーと機動隊の輸送車，計ば Twitter で被災者と連絡をとって人数や20台ほど下ってます。（中略）おそらく朝現在地など状況確認 2．代理で電話で119

倉地区，日田地区への災害派遣と思われまなどに救助要請をする ※むやみに RT しす！ # 特別警報 # 豪雨災害 # 災害派遣 # 救て # 拡散せず，119番や地域の対策室など

助（2017年 7 月 6 日 9 ：34発信）」に連絡 # 福岡県 # 大雨特別警報 # 避難 # 土

9 ）九州北部豪雨災害と無関係（27件）：九州北砂災害（2017年 7 月 5 日18：29発信）」

部豪雨災害における被災者の「救助」とは，

・「「# 救助」「# 大雨」などをつけて救助要請

異なる文脈をもつ「救助」が，この期間にツをされている方がおられるようですので，

イートされているものである。同期間に，九場所，人数などの情報とデマじゃないこと

州北部豪雨災害で「# 救助」が，当該の目的の確認をし次第，119番にかけましょう！

をもって使用されていることを知らずに，ま（2017年 7 月 6 日23：25発信）」

たは意識して投稿しているものがあると考え

12）「ツイッターでの救助要請は「# 救助」タグ」られる。

（ニフティーニュース等）（22件）：同見出し

・「# 救助 孤独から救ってくれ（2017年 7 月のニュースをリンクするものがこれに該当す

6 日23：20発信）」「夜勤だるいわ。お家にる。これは 2 ）と11）の内容をまとめたもの

帰りたい。# 救助（2017年 7 月 6 日 3 ：06

である。

発信」

・「ツイッターでの救助要請は「# 救助」タグ

10）救助待機者への助言（26件）：救助を待つ被災者に待機している間のふるまいについて助言しているツイートがこれに該当する。

記 載 事 項 や 注 意 点 ま と め【 リ ン ク URL】
（2017年 7 月 7 日10：25発信）」
13）「# 救助」ツイートの拡散により救助対象者の

100

佐藤・今村：2017年 7 月九州北部豪雨災害における「# 救助」ツイートの実態分析

選択が困難（16件）：これは，ハッシュタグ「#・「九州豪雨 6 人死亡 不明者22人 孤立状態は救助」を付与するツイートを発信することで，270人以上か？官房長官【リンク URL】# 救

本来検索されるべき現地での実際の救助要請

助 # 九州豪雨（2017年 7 月 7 日13：27発信）」を抽出しづらくなることを懸念している投稿

・「「6000人規模で捜索60数機のヘリも」官房である。しかし，このような投稿そのものも長官 NHK ニュース【リンク URL】# 救助 #「# 救助」ツイートを増加させ，同様の現象を大雨特別警報（2017年 7 月 5 日23：32発信）」助長する可能性もある。

これらのうち， 1 ）2 ）3 ）6 ）11）12）13）14）

・「災害時の緊急時に救助を求めるツイート

は，「# 救助」の使用方法やその注意点を紹介するをやたらと RT する事は，一見，役に立っニュース記事とそのリンクや，その他一般の投稿てる感じもするけど，余りに沢山の情報である。また， 5 ）と 9 ）を除いて，それ以外の（ここの場合は RT）を発信する事は，そのツイートも善意で行われている発信である。いず

情報を必要としている警察や消防，自治体

れの投稿も，「悪気がない」ものであり，それが「真等にとっては取捨選択に時間が掛かってしに救助を要請しているツイート」を埋没させてしまってかえって邪魔になるのかな？ # 救助

まっている点に大きな問題がある。

（2017年 7 月 6 日12：59発信」
・「無闇にハッシュタグを付けてしまうと連

4 ．おわりに絡が錯綜しますし，かけるべき人がかけら

本稿では，2017年 7 月九州北部豪雨災害を対象

れない，繋がらないという事態になってしに，発災当時に発信されていた「# 救助」ツイー

まう危険性があります。2017年 7 月 7 日

トの現状を速報的に調査した。その結果はつぎの

10：36発信）」

ようにまとめられる：

14）無事確認後の当該ツイートの削除願い（16

1 ）「# 救助」ツイートで，場所や人数等の具体的件）：これは，「# 救助」によって救助要請をな状況を記述している「救助要請」のニーズ

行い，救助のニーズが無くなった場合は，当を発信していたツイートは，分析対象の1,058

該のツイートを削除するように呼びかけるも

件のうち，7.6％とごくわずかであった。
「救

のである。

助要請」を実際に求めているツイートが埋没・「救助されて無事が確認できましたら情報

し，ハッシュタグ「# 救助」による検索が困の混乱を招かないように # 救助 要請した難であった状況が定量的に確認された。

ツイートを削除してください。公式 RT さ

2）「# 救助」ツイートで，具体的な「救助要請」ニーれたツイートも消えます（2017年 7 月 6 日

ズが記述されていないものは，分析対象ツ

3 ：24発信）」イートの 9 割以上を占めていた。その内容は，

・「「# 救助」を使って救助要請をした方へ，「# 救助」の存在や注意点を紹介するニュース

救助が完了したらツイートを削除してくだ記事とそのリンクや，一般ユーザーからの善さい。消さずにいると情報だけが拡散され意の投稿であった。

続けてしまうかもしれません，また RT が

著者は，災害事例の実証的な分析や考察8, 10, 11）

多くても救助が優先されることもありま

を通して，災害時における Twitter 等の SNS 利用

せん，詳細は下記公式サイトから【リンクについて，次のように提言している8, 12）：

URL】
（2017年 7 月 6 日 1 ：15発信」

1 ）被災地内（支援を受ける側）の発信は，位置（場15）被害・対応状況に関するニュース（14件）：

所）や具体的な内容を記述して発信する必要

被害や対応状況に関するニュースについて，がある。（被災地の SNS リテラシーの向上の見出しとリンク URL を記載するツイートで

必要性）

ある。

2 ）被災地外（支援する側）の発信は，不用な投101

自然災害科学 J. JSNDS 37 -1（2018 ）稿や無関係な発信を控える必要がある。（被災地外のマナーの向上の必要性）
本稿における2017年 7 月九州北部豪雨災害の「# 救助」ツイートの事例においては， 1 ）の課題
は徐々に改善されていることが確認されたのに対して， 2 ）は未だに課題として残っていることが分かった。前者の改善傾向は，Twitter Japan 社
からの呼びかけ2）などが寄与していると考えられる。今後，災害時に Twitter が真に情報資源として有効活用されるためには，教育や啓発によって後者の問題を解決していく必要があると考える。
他方，2017年 7 月九州北部豪雨災害のような大規模な水災害においては，救助要請のニーズを発信する「# 救助」ツイートそのものの有効性には一定の疑問が残る。このような発信は，多くが発災時の危険な状況が発生している時点のものであり，対応活動従事者が現場に近づけない状況が容易に想像される。また，複数箇所でニーズが発生した場合には，対応活動従事者や器材をはじめとするリソースの不足も発生する。実際，「# 救助」
ツイートにもとづいて救助活動が行われた事例
は，執筆時点では確認されていない13, 14）,（1）。本稿における分析では，2017年 7 月九州北部豪雨災害
における「# 救助」ツイートそのものの有効性を問うているのではなく，大規模災害時において，被災地内からの現況を記述しているツイートを効
果的に収集する上での課題と改善の方向性を指摘したものに留まることに留意されたい。

補注（1）投稿受理後に，朝日新聞社により継続的な取材がなされ， 1 件のみ「# 救助」ツイートが救助活動につながったことが確認された15）。

謝辞
本研究は，文部科学省委託事業「南海トラフ広域地震防災研究プロジェクト」の助成より実施した。データの整理等においては，東北大学災害科
学国際研究所技術補佐員の後藤さつき氏，森實香
純氏，早坂真紀氏からのサポートを得た。

参考文献
1 ）内閣府： 6 月30日からの梅雨前線に伴う大雨及び平成29年台風第 3 号による被害状況等について（ 平 成29年 8 月21日16時00分 現 在 ），http://
www.bousai.go.jp/updates/h29typhoon3/pdf/
h290821_29taifu03_37.pdf
2 ）Twitter ヘ ル プ セ ン タ ー： 救 助 要 請 − 電 話 が使 え な い 時，Twitter で 救 助 を 要 請，https://
support.twitter.com/articles/20170080
3 ）朝日新聞：ツイッターに救助要請相次ぐ ハッシュタグが有効．2017年 7 月 6 日，http://www.
asahi.com/ar ticles/ASK757DSJK75TIPE055.
html4 ）J-CAST ニ ュ ー ス： 朝 日 新 聞 が「 不 注 意 」
見 出 し 大 雨「 救 助 タ グ 」効 果 を 一 時 阻
害，2017 年 7 月 6 日，https://www.j-cast.
com/2017/07/06302623.html?p=all5 ）徳島新聞：九州豪雨でも多かった「ツイッター」
情 報 正 し く 発 信 を，2017年 7 月16日，http://
www.topics.or.jp/localNews/news/2017/07/2017_15001785431015.html
6 ）佐 藤 翔 輔・ 今 村 文 彦：2017年 九 州 北 部 豪 雨
災 害 に み る「# 救 助 」ツ イ ー ト の 現 状 と 問 題−発災後のツイートデータの内容分析から −，2017 年 7 月 14 日 公 開，http://irides.
tohoku.ac.jp/topics_disaster/2017kyushu_flood.
html7 ）内閣府：災害報告 平成29年 7 月九州北部豪雨の被害状況と対応等について，http://www.bousai.
go.jp/kohou/kouhoubousai/h29/88/disaster.
html8 ）Shosuke Sato, Kazumasa Hanaoka, Makoto
Okumura, Shunichi Koshimura: Grasp ofDisaster Situation and Suppor t Need inside
Affected Area with Social Sensing - An Analysis of
Twitter Data before and after the 2011 Great East
Japan Earthquake Disaster Occurring -, Journalof Disaster Research, Vol.11 No.2, pp. 198-206,
2016.3.
9 ）毎 日 新 聞： 九 州 豪 雨 SNS 活 用 被 災 者に 代 わ り 救 助 要 請，2017 年 7 月 6 日 公開，https://mainichi.jp/ar ticles/20170707/
k00/00m/040/026000c
10）佐藤翔輔：2016年熊本地震災害に関する情報・報道の特徴，第38回（2016年度）地域安全学会
研究発表会，熊本地震特別セッション，2016.6．
11）佐藤翔輔・今村文彦：2015年台風17・18号災害

102

佐藤・今村：2017年 7 月九州北部豪雨災害における「# 救助」ツイートの実態分析における宮城県内自治体によるソーシャルメ
ディア発信の内容分析，電子情報通信学会・第1 回安全・安心な生活と ICT 研究会講演論文集，pp.35-37，2016.6．
12）佐藤翔輔：災害対応におけるソーシャルメディ
アの有効性と限界−東日本大震災発生から 5 年間を見ての考察−，電子情報通信学会 安全・安
心な生活と ICT 研究会 2017年度第 1 回研究会，2017.5．
13）毎日新聞：SNS ツイッターで救助要請 果た
し て 有 効？ 消 防 庁 に 聞 い て み た，2017年 8
月 4 日，https://mainichi.jp/articles/20170804/

要

mog/00m/040/003000c
14）須藤龍也・佐藤翔輔：2017年 7 月九州北部豪雨
における「＃救助」ツイートの発信状況とその考察，日本災害情報学会 第19回研究発表大会予稿集，pp. 158-149，2017.10．
15）朝日新聞：救助要請，ツイートだけじゃダメ
7 月の九州豪雨，224件の行方たどる，2017年
11月 4 日 公 開，http://www.asahi.com/articles/
DA3S13212990.html（投 稿 受 理：平成29年 9 月15日
訂正稿受理：平成29年12月26日）

旨

本稿では，2017年 7 月九州北部豪雨災害を対象に，発災当時に発信されていた「# 救助」ツイー
トについてその内容分析を行った。その結果はつぎのようにまとめられる。 1 ）「# 救助」ツイー
トで，場所や人数等の具体的な状況を記述している「救助要請」のニーズを発信していたツイー
トは，分析対象の1,058件のうち，7.6 ％とごくわずかであり，「救助要請」を実際に求めているツイートが埋没し，ハッシュタグ「# 救助」による検索が困難であった状況が定量的に確認された。 2 ）「# 救助」ツイートで，具体的な「救助要請」ニーズが記述されていないものは，分析対
象ツイートの 9 割以上を占めていた。その内容は，「# 救助」の存在や注意点を紹介するニュース記事とそのリンクや，一般ユーザーからの善意の投稿であった。被災地内から発信は，位置（場所）や具体的な内容を記述されており，SNS リテラシーが向上している傾向が見られるものの，被災地外の不急の発信は依然として多いことが明らかになった。