第 63 回土木計画学研究発表会・講演集

COVID-19感染者数・リスク認知・不安度の関係―高速道路と鉄道に着目して―
前川 凜1・樋崎 恵一2・吉田 悠乃3・林 佑香4・戸井田 風音5・小濱 幸平6
渡辺 健太郎7・谷口 綾子8
1非会員

筑波大学

理工学群社会工学類（〒305-8573茨城県つくば市天王台1-1-1）
E-mail: s1911278s.tsukuba.ac.jp

2非会員

筑波大学

理工学群社会工学類（〒305-8573茨城県つくば市天王台1-1-1）
E-mail: s1911268@s.tsukuba.ac.jp

3非会員

筑波大学

理工学群社会工学類（〒305-8573茨城県つくば市天王台1-1-1）
E-mail: s1810413@s.tsukuba.ac.jp

4非会員

筑波大学

社会・国際学群国際総合学類（〒305-8573茨城県つくば市天王台1-1-1）
E-mail: s1911247@s.tsukuba.ac.jp

5非会員

筑波大学

理工学群社会工学類（〒305-8573茨城県つくば市天王台1-1-1）
E-mail:s1911247@s.tsukuba.ac.jp

6非会員

筑波大学

理工学群社会工学類（〒305-8573茨城県つくば市天王台1-1-1）
E-mail: s1911207@s.tsukuba.ac.jp

7非会員

筑波大学大学院

8会員

筑波大学教授システム情報工学研究群（〒305-8573茨城県つくば市天王台1-1-1）
E-mail: s2020546@s.tsukuba.ac.jp
システム情報工学研究科（〒305-8573茨城県つくば市天王台1-1-1）
E-mail:taniguchi@risk.tsukuba.ac.jp

COVID-19が流行し，自動車交通の停滞が発生したが，収束の兆しを見せた時，車の移動需要は復活し，以前の水準に戻りつつある．このまま利用が増加するとより渋滞が悪化する可能性がある．また，公共交
通は特に旅行目的の利用が減っている．本研究は，COVID-19の流行と自動車の交通量の関係から意識の変化を探る事，電車への感染リスク認知と実際のリスクの間のギャップの有無を検証し，調査結果をフィードバックする手法を探る事を目的とする.分析の結果COVID-19新規感染者数と高速道路交通量が負の相関にある事が検証されたが，第2波の時期等例外がある.また，電車乗車のリスク認知と感染リスクの試算の間にギャップが存在する事や要因を推測出来た.そして感染回避行動を抑制しない試算結果のフィードバックの示唆を得た．

Key Words : covid-19, risk perception, public transport, feedback, traffic volume
1． 研究の背景

りもひどく渋滞する可能性も考えられる．一方，西日本
旅客鉄道のデータ3)によると，感染不安から電車やバス

新型コロナウイルス感染症(COVID-19，以下コロナ)がなどの公共交通機関の利用は減っており，特に，観光・国内外に広く流行したことにより，経済活動が停滞し，旅行目的の利用が群を抜いて減っている．このことか

1)

自動車交通も停滞気味となった ．しかし，コロナが収ら，人々の認知する公共交通機関における感染リスクは束の兆しを見せると行楽等による車の移動需要は息を吹

非常に高いものになっていると考えられる．

き返し，2020年10月時点では波はあるもののコロナ前と以上の背景から本研究は，コロナ禍における人々の

2)

同じような水準まで戻ってきている ．感染の不安から意識や感染者数と高速道路交通量の関係，また電車に対

公共交通機関から自動車に切り替えている人がいる可能する人々のリスク認知と感染リスクのギャップの検証と性があることを考慮すると，今後はかえってコロナ前よギャップを解消するフィードバック方法について模索す1

第 63 回土木計画学研究発表会・講演集

8)る事を目的とする．

この研究で判明した．小平,日比野ら は, 国民の観光に関する動向調査を用いて交通機関別の観光形態を分析し，年齢階層，旅行形態，目的地での活動，同行者数の2． 研究の目的

視点から観光目的の自動車利用の実態を明らかにした．
9)

岡本 は, 感染症のリスクに関しては確実的事実でなく目的１：コロナ感染者数の増減と自動車交通量の関係を見込みや推測を伝える場合が多いことが予想されると考調べることにより，コロナ禍における人々の意識の変化

えた．その際に用いる不確実な表現に対してどの表現がを探る．

最も信頼性・確実性が高いのかを明らかにした．

目的２：試算された鉄道利用による感染リスクと，実際

以上, 既往研究においてリスク認知やコロナの感染リの人々のリスク認知を比較し，ギャップの有無を検証す

スクに関する研究や，交通機関選択や交通機関別の観光る.

形態に関する研究は行われている．しかしコロナの不安

目的３：試算された鉄道利用の感染リスクを効果的に意識の変化と自動車や公共交通の利用に関する研究は見人々にフィードバックするためのフレームを明らかにす当たらない．よって, 本研究ではこれを明らかにする為る．

に下記の分析を行う．

以上のことを本研究の目的とし，これらで得られた知見に基づき高速道路の交通量や鉄道の実際のリスクを効果的に伝え，人々の適切な判断を促すための情報提供の一

4． 研究方法

助となることを目指す．

(1) アンケート概要
本アンケートは筑波大学社会工学類開設の都市計画演習の一環として実施し，著者らの知人を介してスノーボ

3． 既存研究の整理と研究の位置づけ

ールサンプリングで収集した．Google Forms は用い，2020年11月16日から12月04日にかけて行った．対象人数

コロナ感染リスクに関する既往研究において，公共交は240名で，その全員から有効な回答を得ることができ

通機関における感染リスクの知見が得られている．

た．

4)

Maogui Huら は2019年12月19日～2020年3月6日までの間に電車に乗車した無感染者72093名に対して感染者2334名(2) 鉄道利用における感染リスクの算出と接触した際の感染率に関する調査を行っており，公共今回アンケートに使用した感染リスクの算出方法は交通機関における感染リスクの精度の高い推定から，感Maogui Huら の研究のデータを用いた．それによると，染リスクを上昇させる要因を明らかにした．榊原，大薗2019年12月19日～2020年3月6日にかけて電車に無感染者

5)は, 感染予防行動の促進に向けた有益な知見を得るた

72093名に対して感染者2334名が乗車した際234人が新ため，感染予防行動の規定因を探りパンデミック下でのに感染したというデータが明らかになったいる．またこ

様々な態度・行動に関するデータを収集した．その結の研究では状況ごとの感染率も算出している．その内今果, 感染予防行動が個人の意識に起因することやSNSに回のアンケートで用いたデータは「電車の隣の席に感染

よる情報拡散とコロナに関する正しい知識量に関しては者が座っていた際の感染率は約3.5％」，「電車に複数負の傾向があることが明らかになった．

人で乗車した際の感染率は約0.92％」，「電車に1人で4)6)乗車した際の感染率は約0.05％」，「電車に感染者が乗松井 は,リスクのイメージに関する研究の基礎となっているSlovic(1987)が用いた特性語を参考とした複数の車した際平均感染率は約0.32％」この4種を用いた．

質問と不安度の評定値によって, 原子力発電所の放射線と胸部レントゲン調査の放射線リスクに対する人々のイ
7)メージ構造を解明した. 柴田,内山 は, 観光旅行者は交通機関の選択を行う以前に無意識のうちに交通機関の選別を行っており，これにもれた交通機関はそもそも検討されないという意思決定プロセスを明らかにした．また，意識因子が交通機関選別に影響を与えていることも2

第 63 回土木計画学研究発表会・講演集には交通量は増加しているが，7月に入ると頭打ちとな

表-1 アンケート項目
カテゴリー 質問項目

回答項目

性別

男性，女性，どちらでもないから選択

年齢10代，20代等から選択る．しかし9月には再び増加し，すべての道路で2回以上
前年度比100％を超えている．

基本属性 居住地
自動車免許

４７都道府県の内から選択
持っている，持っていないから選択
自分自身の車がある，家族で共有の車
自家用車がある，持っていないから選択
4～5月,6月,7月,8月,9～10月,現在のそれ
期間別の外出行動につい ぞれの時期においての外出行動についコロナ禍
てて全く控えていない～完全に控えているにおけるの5件法で選択
行動・認
電車やバスに乗車した際
識
電車やバスに1回乗車した際何％の確率の感染確率見積もりについで感染すると思うか,0～100で選択て
徒歩，電車，路線バス・高速バス，勤務
2019年11月以前と以後の先・学校のバス，自家用車，タクシー，
通勤通学手段の変化につオートバイ，自転車，その他から2019年
いて以前と以後使用していたものを選択
2019年11月以前と以後通0～7回で2019年11月以前と以後の回数
交通行 勤通学回数の変化についを選択
動・観光 て行動
飛行機，鉄道，乗合バス，自家用車，タ
2019年11月以前と以後のクシー，オートバイ，自転車，その他から観光時利用交通手段の変
2019年以前と以後使用していたものを選化について
択 年)の観光交通手段
図- 3 前年(2019 年)と今年度(20202020年4月から各月に観光0回，1回，2回，3回，4回以上から選択をした回数について
電車で隣の席に感染者が座っていた場合の感染率
は3.5％と聞いた時の不安度について，電車で隣の席 非常に感じる～全く感じないの5件法でに感染者が座っていた場 選択合の感染しない確率は96.5％と聞いた時の不安度
について
電車に複数人で乗車した
場合の感染率は0.92％と聞いた時の不安度について，非常に感じる～全く感じないの5件法で電車に複数人で乗車した選択
場合の感染しない確率はフレーミン 99.08％と聞いた時の不安
グ効果の 度について検証
電車に１人で乗った人々の感染率は0.05％と聞いた時の不安度について，電車に 非常に感じる～全く感じないの5件法で１人で乗った人々の感染し 選択
ない確率は99.95％と聞いた時の不安度について
感染者が乗車した電車内
における平均感染率は0.32％と聞いた時の不安度
非常に感じる～全く感じないの5件法でについて，感染者が乗車し選択た電車内における感染しな
い確率は99.68％と聞いた
時の不安度について
4～5月,6月,7月,8月,9～10月,現在のそれ
期間別の不安の程度につぞれの時期の不安について，非常に感いてコロナにじる～全く感じないの5件法で選択対する不4～5月,6月,7月,8月,9～10月,現在のそれ
安・イメー
期間別のリスク認知の程度 ぞれの時期においてリスクをどれほど感ジについてじていたか非常に感じる～全く感じないの5件法で選択

図 -1 各高速道路 土休日毎の交通量前年度同月比

5． 分析結果(1) 単純集計結果
外出を控える，人込みをさける意識が4月以降弱くなっている．コロナに対する不安の程度は4月以降10月まで減少し続けたが，現在(12月初頭)は増加している(図-2）．また2019年11月と現在の通勤・通学手段を比較すると鉄道・電車・バスの利用率の低下が見られた（鉄道・電車26．5％減 バス24．8％減）．自家用車は8．3％の利用増となっている(図-3)．観光交通手段の2019年と2020年度の比較でも同様に， 自動車の利用
12．5％増， 鉄道・電車の利用11％減， 路線バス・高速バス利用17％減となった(図-4)．電車やバスに一回乗った際の感染確率見積もりの平均値は8．9％，中央値は5．0％という結果となった．

(3) 高速道路交通量のデータの取得・整理
高速道路交通量のデータは国土交通省が提供している「全国・主要都市圏における高速道路・主要国道の主な区間の交通量増減10)」より，通常時に観光需要が高くコロナの影響が分かりやすいと考えられる土休日の関東地
図 -2 コロナに対する不安の程度

方4路線(東京湾アクアライン，東名高速道路，中央自動車道，首都高速道路)に限って集計・分析した．これによると4・5月は交通量は非常に少ない．6月頃の小康期

3

％

第 63 回土木計画学研究発表会・講演集

図- 6 COVID-19 各不安度別の割合と高速道路交通量(前年度比)
図- 3 前年度(2019 年)と今年度(2020 年)の通勤・通学手段(複数回答可)図-7 COVID-19 各不安度別の割合と観光回数一か月平均の推移

有意で-0．941という極めて強い負の相関が出た．
以上の3つの分析から，コロナの新規感染者数と高速
図- 4 前年度(2019 年)と今年度(2020 年)の観光交通手段

道路交通量が負の相関関係にあるという仮説はおおむね検証されたといえる．ただし，感染者数と不安度の相関(2)

コロナ感染者数と高速道路交通量に関するデータは第2波では見られないため，今後到来するであろう第4分析

波・第5波での相関が注目される．

まずアンケート調査から得られた不安度と関東地方感また， アンケート結果の分析から，不安度や観光回数11)

染者 の1日平均をクロス集計し，グラフにまとめた(図と年齢の負の相関がみられた．さらに，性別と不安度の-5)．第1波(4-6月)と第3波(9月-現在(12月初頭))では感関係では有意に女性が不安度が高かったのに対し，性別

染者数が増えるほど不安度も上昇している(相関していと観光回数では7月以降は有意差が見られないという結るように見える）が，第2波では感染者数が増えている果も得られた．

にも関わらず不安度は減少している．

さらにコロナへの不安の，どの要素が観光行動に影響

続いて図-6より，不安度が低下するごとに高速道路交

しているかを検証した 9)．コロナへのイメージに関する通量が増加するという関係となっていることが判明し12 問を 4 月から現在(12 月初頭を含む 11 月)の各月で評た．6時点のデータしかないため負の相関は出なかった

定を求め得点化し, 最尤法による因子分析を行った. 固ものの，相関係数も-0．807とかなり高い値が出てい有値 1.0 以上の因子を抽出し, プロマックス回転を施しる．図-7の不安度と観光回数でも高速道路交通量と同様た後, 因子負荷量 0.35 以上の項目を採用して再度同様なことが言える．こちらの場合は相関分析の結果， 1％の分析を行った.
表-2 [4-5 月]コロナへの不安の因子分析結果

図- 5 COVID-19 各不安度別の割合と関東地方感染者数１日平均

4

第 63 回土木計画学研究発表会・講演集

表-3 [6 月]コロナへの不安の因子分析結果

表-7 [現在]コロナへの不安の因子分析結果

表-4 [7 月]コロナへの不安の因子分析結果

因子分析をした結果(表-2,3,4,5,6,7)，4-5月と現在の心理状況は似ており， 第2波ではコロナに関する情報の増加， ワクチン接種への道が見え始めたこと，対処の解明が進んでコロナ慣れの傾向にあることなどが考えられる（表-8）．また分析により得られた因子とコロナへの不安度で重回帰分析を行ったところ4月から現在を通してSlovic(1987)の指摘した恐ろしさ因子12)が最大の標
表-5 [8 月]コロナへの不安の因子分析結果

準回帰係数を示し，恐ろしさがコロナへの不安に大きく影響することが明らかになった．
(3)

鉄道におけるリスク認知と試算された感染リスクのギャップに関するデータ分析
感染確率見積もりの規定因を探るため相関分析・重回
帰分析を行った．その結果である表9～11のように，感染確率見積もりと年齢・コロナに対する不安度の間には表-6 [9-10 月]コロナへの不安の因子分析結果

正の相関があり， 年齢・コロナに対する不安度が高いほど感染確率を高く見積もる傾向にあるという示唆を得た．また重回帰分析を行ったことで感染確率見積もりの規定因の1つには参考情報源があり， テレビニュースを参考にしている人は感染確率を高く見積もる傾向にあるという示唆を得た．また現在(アンケート実施当時)の通
勤通学手段， 性別も規定因となっており現在の通勤通

表- 8 コロナ へのイメージ質問項目における因子
4-5月

6月

7月

8月

9-10月

現在

取り返しのつかない悪影響を大勢の人に与える

恐ろしさ

恐ろしさ

恐ろしさ

恐ろしさ

恐ろしさ

恐ろしさ

感染しても自分で治せる

恐ろしさ

恐ろしさ

恐ろしさ

対処可能性

恐ろしさ

恐ろしさ

感染した人は死亡する

恐ろしさ

恐ろしさ

恐ろしさ

恐ろしさ

恐ろしさ

恐ろしさ

感染しても現在の医学で治療できる

恐ろしさ

対処可能性 対処可能性 対処可能性 対処可能性

恐ろしさ

COVID-19は怖いものだと思う

―

恐ろしさ

恐ろしさ

知識

恐ろしさ

恐ろしさ

感染したら周りの人や自分に必ず悪影響がある

知識

知識

知識

知識

知識

知識

感染症状を知っている

知識

知識

知識

知識

知識

知識

自分で感染リスクを減らせる

知識

知識

知識

知識

知識

知識

―

―

知識
知識

あらゆる場所で感染対策が行われている

対処可能性

自分が感染するなら他人も感染するだろう

―

恐ろしさ

恐ろしさ

恐ろしさ

恐ろしさ

密閉・密集・密接にならなければ人々は感染しない

対処可能性

―

―

―

―

知識

自分も感染する可能性がある

感染の可能性

―

知識

知識

―

感染の可能性

5

対処可能性 対処可能性

第 63 回土木計画学研究発表会・講演集

学手段として自家用車を用いる人は感染確率を高く男性考えられる．

は感染確率を低く見積もる傾向にあることが示された．
通勤通学手段が自家用車である人は普段公共交通機関を(4) 試算結果のフィードバックに関するデータ分析

利用せず現在の公共交通機関内の状況が不明瞭であるた

続いてもう一つの目的として上げていたより良いフィ

め不安を感じ感染確率を高く見積もると考られる．

ードバックの検討のための分析について考察する．その為に感染確率の試算13)のデータを用いて，それをポジテ

今回，目的の1つとして挙げていたギャップの有無につィブ群フレームとネガティブ群フレームに分けてアンケ

いて一回バスや電車に乗った際に何％位の確率で感染すート調査を行った．

ると思うかという形で調査した結果図-7のような結果と結果としては有為差が見られたのは感染者が隣に座なった．

った場合と友人などと利用した場合においての感染確率

平均値は8.9％中央値は5％程なので全体の50％以上が試算の公表の際に不安度の差は有為に示された．しかし感染確率は5％以上であると推測している．しかし4割以上の全てにおいて差の大小はあるが， ポジティブ群が全体

4)

人が感染確率は1％以下であるとしている（Maogui Huら の研的に「感染する」と提示したネガティブフレームよりも究より既に感染した人が乗客の内の約３％を占めている状況

不安度の減少を促していた．よってギャップがあった以においての感染率は0.32％）．このことからアンケート調査を

上不安度を下げる為にポジティブ群フレームにより公表行う前にギャップがあると推測した根拠となった調査結果[1]するのがよいと言えるが， ポジティブ群フレームは「1と比較するとギャップは想定よりは存在しなかったと言える．し

全く不安ではない」との回答が多い．「コロナに対するかしギャップが存在することは示されたため，試算公表により不安が著しく低い」ことは， コロナ対応行動に消極的

不安度を下げ電車利用の促進を促すことができる可能性はとなる可能性もあり， 注意が必要と言える．

表-9 感染確率見積に関する相関分析

年齢

感染確率見積
もり

相関係数

0．236

コロナ
不安度
0．216

有意確率（両側）
度数

0．00**

0．001**

240

240

表- 10 感染確率見積もりに関する重回帰分析Ⅰ
図-8 感染確率見積もりの回答割合(**:p<0．01， ***:p<0．001)

感染確率見積もり

β

ｔ値

有意確率

5．538

0．000

0．296

4．863

0．000***-0．203-3．3460．001**（定数）
現在通勤通学手段（自家用車）男性（ref．女性）

Adj， R²
F(2， 235)

0．143
19．614

表-11 感染確率見積もりに関する重回帰分析Ⅱ(*:p<0．05)

感染確率見
積もり
（定数）
テレビ
ニュース
Adj， R²
F(1， 238)

β

ｔ値

有意確率

0．156

2．094
2．438

0．037
0．015*

図-9 ネガティブ群フレームとポジティブ群フレーム間の T 検定

6． まとめ

0．024
5．945

コロナに対する不安度と交通量の関係については，ア6

第 63 回土木計画学研究発表会・講演集にあることが示された．また，アンケート調査よりコロ

ら，いずれ到来する第 4 波・第 5 波での相関についても検証する必要があることが今後の課題である．また，アンケート調査に回答した人と実際に高速道路を利用している人が必ずしも一致しているわけではないことも課題の一つである．
試算結果のフィードバックに関してはよりよいフィー

ナへのイメージを得点化し因子分析をした結果，4-5月

ドバックについて他の試算や別の切り口でさらによい方と11月の心理状態が似ていること，次第にコロナ慣れの法を見つける事， 実際に試算公表対象の電車等の利用傾向が出てきたことが明らかとなった．さらに得られたがどう変化したかについて調査する事が必要だと考え

因子とコロナへの不安度で重回帰分析を行ったところ，る．

ンケート調査から得られた不安度と関東地方感染者数，
高速道路交通量，観光回数一か月平均のそれぞれのクロ
ス集計と，それをもとにした相関分析により，コロナの新規感染者数と高速道路交通量がおおむね負の相関関係

コロナへの不安要素で恐ろしさが最も影響することが判明した．
謝辞：アンケート調査にご協力いただいた皆様に心より続いて，鉄道におけるリスク認知と試算された感染リ

感謝いたします．

スクのギャップの有無とそのギャップを生む要因に関する分析としてWEBアンケート調査で人々の電車乗車の感染リスク認知について尋ね，その調査結果と電車内での参考文献

感染確率の試算により求めたデータを対比する事でその1)

中日本高速道路: 2020 年お盆期間における高速道路の交通状況（速報）【全国版】，2020． 最終閲覧日 2021 年 2
月 21 日https://www．cnexco．co.jp/corporate/pressroom/news_release/4872．html

2)

中日本高速道路: 2020年9月の4連休における高速道路の交間のギャップが存在する事を明らかにした．また，感染確率見積もりと年齢，性別，通勤通学手段等の個人属性のデータを用いて重回帰分析を行い，ギャップの発生要因を求めた．その結果性別，年齢，コロナに対する不安通状況（速報）【全国版】，2020．最終閲覧日2021年2月度，参考情報源，通勤通学手段で自家用車を使う事が感21日

染確率見積もりに影響を及ぼす事が明らかになった．分

https://www.cnexco.co.jp/corporate/pressroom/news_re-析の結果，女性の方が感染確率見積もりが高い事，年齢

lease/4896.html

やコロナに対する不安度と正の相関が見られる事，そし4)

西日本旅客鉄道: お盆期間のご利用状況について ，
2020．最終閲覧日 2021 年 2 月 21 日
https://www.westjr.co.jp/press/article/items/200818_00_honsya.pdf
OXFORD ACADEMIC Maogui Hu ら: 2019 Transmission in Train
Passengers: An Epidemiological and Modeling Study，
2019， 最終閲覧日 2020 年 11 月 9 日
https://academic.oup.com/cid/advance-article/doi/10.1093/cid/ciaa1057/5877944

5)

榊原 良太，大薗 博記: 日本における新型コロナウイルス

3)て参考情報源としてテレビニュースを選択する人は感染確率を高く見積もり，自家用車を使う人は低く見積もる
事が明らかとなった．
最後に，試算結果のフィードバックに関する分析としてWEBアンケート調査で電車乗車の感染確率の試算を用いてそれぞれ～％感染しないというポジティブ群フレー
ムと～％感染するというネガティブ群フレームに分けて問いかけそれらの結果を対比する事で感染回避行動を抑

感染症をめぐる心理・行動に関する調査―予防行動・将制せず，なおかつリスク認知のギャップを埋める事がで来の見通し・情報拡散に焦点を当てた検討―， 2020．

きる表現を模索した．その結果，ポジティブ群フレーム

最終閲覧日2020年10月26日

が全体的にネガティブフレームよりも不安度の減少を促

https://psyarxiv.com/635zk/download?format=pdf
6)

していた．ただし，同時にポジティブ群フレームはコロナに対して全く不安ではないという回答を増やしてしまう事が明らかになった．

7)

7． 今後の課題
コロナに関する不安度と交通量の関係については，感染者数と不安度の相関は第 2 波では見られないことか8)

7

松井裕子: 放射線のリスク・イメージと不安との関係─
胸部レントゲン検査と原子力発電所の比較から─．
Journal of the Institute of Nuclear Safety System，10，63-70， 2003．最終閲覧日 2020 年 11 月 2 日
http://210.141.158.93/wp-content/uploads/2017/03/2003_10J063_070.pdf
柴田宗典， 内山久雄: 観光旅行者の幹線交通機関選択における意思決定プロセスの分析．土木計画学研究・講演集， 37， 2008．最終閲覧日 2020 年 10 月 30 日
http://library.jsce.or.jp/jsce/open/00039/200806_no37/pdf/58.pdf
小平裕和，日比野直彦，森地茂: 自動車を使用した観光第 63 回土木計画学研究発表会・講演集

9)

10)

11)

12)

13)

行動の観光統計および交通統計の個票データを用いた時系列分析， 土木学会論文集 D3 (土木計画学)， 70(5)，I_423-I_432， 2014．最終閲覧日 2020 年 11 月 6 日
https://www.jstage.jst.go.jp/article/jscejipm/70/5/70_I_423/_article/-char/ja/
岡本真一郎：感染症リスクの言語的コミュニケーション―不確実な表現の印象の比較―，日本心理学会第 72 回大会発表論文集， 78， 2008 最終閲覧日 2020 年 11 月 2 日
https://www.jstage.jst.go.jp/article/pacjpa/72/0/72_1AM150/_pdf/-char/ja
国土交通省：全国・主要都市圏における高速道路・主要国道の主な区間の交通量増減，2020．最終閲覧日 2021 年
2 月 21 日
https://www.mlit.go.jp/road/road_fr4_000090.html
NHK: 新たに確認された感染者数（NHK まとめ）， 2020．
最終閲覧日 2021 年 2 月 21 日
https://www3.nhk.or.jp/news/special/coronavirus/data/
Paul Slovic: Perception of risk， Science， 236(4799)，
280-285，1987．最終閲覧日 2020 年 11 月 4 日
https://www.researchgate.net/publication/325954197_The_perception_of_risk
OXFORD ACADEMIC Maogui Hu ら: 2019 Transmission in Train
Passengers: An Epidemiological and Modeling Study，
2019， 最終閲覧日 2020 年 11 月 9 日
https://academic.oup.com/cid/advance-

article/doi/10.1093/cid/ciaa1057/5877944
14) 土木計画学研究委員会 : 「新型コロナウイルスに関する
行動・意識調査」の実施と結果報告（速報），2020．最終閲覧日 2020 年 11 月 9 日
https://jsce-ip.org/2020/06/03/covid19-survey/

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第 63 回土木計画学研究発表会・講演集

Relationship between actual number of infected
people， risk perception and anxiety level highways and railroads
Rin MAEGAWA , Keiichi HIZAKI, Yuno YOSHIDA , Yuka HAYASHI ,Kazane TOIDA , Kohei OBAMA , Kentaro WATANABE, Ayako TANIGUCHI
Covid-19 has been continuing to spread around the world causing stagnation in automobile traffic, butwhen it showed signs of abating,the demand for car travel revived and returned to previous levels. In
fact,this actively demonstrates that congestion could be even worse than pre-Covid-19.The use of public
transportation,especially for travel purposes,is decreasing.The purpose of this study is to explore changes
in people's attitudes based on the relationship between the pandemic and car traffic,to examine whether
there is a gap between people's perception of the risk of infection to trains and the actual risk,and to explore methods to feed back the findings.The analysis verified that the number of new coronary infections
is negatively correlated with the amount of highway traffic,but there may be exceptions such as the timingof the second wave.We also found out that there’s a gap between perceived risk of train ride and actual
assets of infection risk,and were able to speculate the factor. From this study,we succeeded in obtaining
suggestions regarding feedback of the estimation results that do not inhibit infection avoidance behavior.

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