DEIM Forum 2023 5a-8-2

災害時行動変容情報の読み手の危機感の差による行動変容思考の分析
若杉 広介†

山本 楓登††

熊本 忠彦†††

鈴木

優††††

灘本 明代†† 甲南大学知能情報学部知能情報学科 〒 658–8501 兵庫県神戸市東灘区岡本 8–9–1†† 甲南大学大学院自然科学研究科 〒 658–8501 兵庫県神戸市東灘区岡本 8-9-1††† 千葉工業大学情報科学部情報ネットワーク学科 〒 275–0016 千葉県習志野市津田沼 2–17–1†††† 岐阜大学工学部 〒 501-1193 岐阜県岐阜市柳戸 1-1
E-mail: †s1971131@s.konan-u.ac.jp, nadamoto@konan-u.ac.jp, ††m2124007@s.konan-u.ac.jp,† † †kumamoto@net.it-chiba.ac.jp † † ††ysuzuki@gifu-u.ac.jp
あらまし

SNS 上には読み手に対して行動を変容させる情報（以下, 行動変容情報）が投稿されている．災害時には被災者に対して避難を呼びかける等，行動変容情報の提示は防災に重要であると考える．しかしながら，災害発生時，災害に対して危機感を持っていない人が行動しないことにより避難や対策が遅れて被害が拡大することは指摘されている．そのため，危機感を持っていない人が行動を変容する行動変容情報の提示が重要であると考える．この行動変
容情報の特徴を抽出すべく，本研究では，危機感を持っている人と持っていない人を対象に同じ行動変容情報を提示
し，読み手が行動を変容したいと思うか否かの差を調査する．そして，危機感を持っていない人が行動変容をしようと思う行動変容情報の特徴を抽出する．
キーワード Twitter，感情， 行動変容
基づく先入観によって非合理的になる傾向のことを指す．認知

1 はじめに災害発生時，SNS 上には様々な情報が投稿されており，災害に関する情報を SNS から取得する人が増えている．近年，大規模災害が頻発しており，災害時被災者に的確かつ必要な情報を迅速に提供することは重要である．現在様々な SNS がある
が，特に災害時 Twitter は一般の人々や被災者のみならず，市町村から災害に関する情報提供が行われている．このようにTwitter 上には膨大かつ様々な情報が投稿されているが，その情報の中には閲覧ユーザが行動すること（あるいは行動しないこと）を促す内容が含まれている場合がある．例えば，「〇〇の公民館に避難所を開設しましたので避難してください。」といったツイートはユーザに避難を促し，「河川が氾濫しているので近寄らないで下さい。」はユーザに河川に行かないように促している．現在日本では，台風，豪雨，大雨や地震といった大規模災害が多く発生している．そのため，災害時人々に行動の変容を促す情報の提示は防災・減災に重要であると考える．
そこでこれまで我々は SNS の中でも Twitter を対象とし，閲覧ユーザに対して行動変容を促している情報を含むツイートを行動促進ツイートと呼び，この行動促進ツイートの抽出方法を提案してきた [1] [2]．
しかしながら，こういった行動促進ツイートを見たユーザが，その内容通りに行動するとは限らない．実際に，災害時に避難が呼びかけられたにも関わらず，迫り来る危機に対して適切に判断できずに避難をせず被害が拡大するといったことは災害心理学の分野で多く指摘されている．このような災害時の被害拡大の要因の１つに，認知バイアスが働いてしまうことが知られている [3]．認知バイアスとは物事の判断がこれまでの経験にバイアスは様々な種類があり人間の行動に影響を与えている．
その中でも災害時に問題となる認知バイアスの 1 つは，正常性バイアスである [4]．正常性バイアスとは災害や火事，事件などの異常な事態に直面しても，それを正常な日常生活の延長上の出来事として捉えてしまうことである．つまりは自分にとって都合の悪い情報を無視したり，自分の住んでいる地域に避難情報が呼び掛けられていたにも関わらず，「自分は大丈夫である」「今回も大丈夫だろう」などと災害に対して過小評価し，避難や防災を行わず，被害拡大の原因となる．
この正常性バイアスが原因で被害が拡大したと指摘される災害がある．例えば，2011 年 3 月に発生した東日本大震災では津波が発生したのが地震発生の約 30 分後で避難する時間があるのにも関わらず，死者の 9 割が溺死であった [5] ．また，2018
年 7 月に発生した西日本豪雨は事前に避難が呼びかけられていたが，全体で 5 割の方が屋内で亡くなった．特に，多数の犠牲者が出た岡山県倉敷市真備町死者の約 8 割にあたる約 40 人が屋内で亡くなった．さらに，岡山県が行った真備町住民へのアンケート (回答 3135 人) では「水害で避難しなければならない
事態になると思っていましたか」という質問に対して「近いう
ちに起きそうだと思っていた」という回答が 9 ％に過ぎなかったなどが正常性バイアスが原因であると言われている [6] ．
このように正常性バイアスにより被害が拡大しているため，正常性バイアスを持ったユーザへの対策は防災・減災の鍵となると考える．正常性バイアスの要因は様々あるが，本研究では正常性バイアスの要因の１つとして，人々の感じる危機感の有無を対象とする．そして，我々は災害時に災害に対する人々の危機感の有無によって，同じ情報を見たとしても行動を変容す

るかどうかが異なると考えた．例えば，「総合体育館に避難所収集して関連語の抽出を行い，全ツイートといいね数の上位を開設しました。避難してください」といった行動促進ツイー

100 ツイートの関連語を分析している．この研究は避難を促す

トをユーザに提示した場合，危機感を持っている人は避難することを目的とする点では同一であるが，本研究ではユーザの危かもしれないが，危機感を持っていない人は避難しない可能性

機感の有無を対象に分析を行なっている点で異なる．

があると考えられる．
そこで，本研究では閲覧ユーザの危機感の有無に着目して，災害時に危機感を持っていないユーザが行動を変容しようと思う情報を行動変容情報と呼ぶ．我々は災害時大量にある SNS
上から行動変容情報を自動で抽出する必要があると考え，行動
変容情報の自動抽出手法の提案を行う．さらに，その特徴分析を行う．
以下の手順で分析を行う.
（ 1 ） 災害に関するツイートをツイート群より抽出する

3 行動変容情報の定義
本研究では，ユーザが行動を変容をしようと思う情報の分析を行う．本研究における行動変容をするとは閲覧ユーザの行動が継続されている状態，もしくは，行動が変化する状態のことを指す．本研究では，行動変容情報を先行研究で述べた行動促
進情報毎に分類 [12] し，以下の 4 つのタイプを定義する．
（ 1 ） 行動することを促している行動促進情報の場合（ 2 ） (1) のツイートから我々の提案する手法 [1] を用いて行（a） その情報を見た時に，促されている行動をして動促進ツイートを抽出する．

いる人がその行動を継続した状態のまま変わらない．

（ 3 ） 読み手の危機感の有無ごとに (2) で抽出した行動促進（b） その情報を見た時に，促されている行動をしてツイートで行動を変容したかどうかのラベル付けを行う．

いなかった人がその行動を起こす状態に変化する．

（ 4 ） (3) でラベル付けされたツイートのパターン毎の比較分析を行う．

（ 2 ） 行動しないことを促している行動促進情報の場合

本分析により，危機感の有無がどのような情報を提示するこ（c） その情報を見た時に，行動しないように促されとで行動変容を起こすかがわかり，災害被害拡大の防止につなていた行動をしている人がその行動をやめる状態に変がると考える．

化する．

以下，2 章で関連研究について述べ，3 章で行動変容すると（d） その情報を見た時に，行動しないように促されはどういったことを指すのかを定義する．4 章では危機感の有ていた行動をしていなかった人がその状態のまま変わ

無ごとの行動変容を起こした情報の抽出について述べ，5 章でらない．

分析を行い，その考察を述べる．最後に，6 章で本研究のまとめと今後の課題について述べる.

2 関連研究（1）の例として「土砂災害が発生しています。〇〇公園に避難してください。」といったツイートがあった場合を考える．
この情報を見た時に，促されている行動をしていた（この場合，避難していた）人がこのツイートを見たことにより，避難行動

災害時におけるツイートの分析の研究は数多くされている.

を継続したままである時，（a）に該当する．促されている行動

栁森ら [7] は，避難情報に対する住民の反応を知るために災害をしていなかった（例，特に何もしていなかった）人がこのツ時のツイートから，あらかじめ定めた基準に従って分類して，イートを見たことにより避難する行動に変化した時，（b）に該

そのツイート数の推移を見ることで分析している．山田ら [8]当する．

は，災害時に Twitter に投稿されたツイートから，ツイート数（2）の例として「土砂災害が発生しています。〇〇川には近やハッシュタグの推移，ユニコード絵文字の利用傾向など様々

寄らないで下さい。
」といったツイートがあった場合を考える．

な視点から分析を行なっている．森野ら [9] は，災害時 Twitter

この情報を見た時に，しないように促されていた行動をしように投稿された画像付きツイートを対象に，ツイート画像とそれとしていた（この場合，川に近寄ろうとしていた）人がこのツに対応したツイートのテキストの傾向を分析している. これら

イートを見たことによりその行動をやめる状態に変化した場の研究はツイートの傾向を分析しているのに対し，本研究はツ合，（c）に該当する．しないように促されていた行動をしていイートの内容がユーザにとって行動を変容させるツイートであなかった（例，避難所に避難しようとしていた）人がこのツイーるかを分析している点が異なる．

トを見てしないように促されている行動をしなかった場合，（d）

緊急事態における人間の行動を捉えるため，三浦ら [10] は，投稿されたツイートの投稿文中に含まれる感情語，ログデータ，
特に伝播性の高かったツイートを対象として探索的に分析してに該当する．
この上記４つのどれかに当てはまる場合，行動変容すると定義する．

いる．この研究は感情に着目して分析しているのに対して，本研究ではユーザの危機感の有無を対象に分析を行なっている点で異なる．
ツイートを避難に活用することを目的とした研究としては，
加藤ら [11] の研究がある．加藤らは「避難」を含むツイートを

4 危機感の有無による行動変容情報の抽出
以下の抽出の手順を示す．
（ 1 ） 災害に関するツイートから，我々の提案するモデルを用いて行動促進ツイートを抽出する．

表2（ 2 ） (1) のツイートからユーザの危機感の有無毎に行動変容情報を決定する．

4. 1 行動促進ツイートの抽出
これまで我々は，大規模災害時の行動促進ツイートの自動抽出手法の提案 [1] [12] をしてきた．本研究では行動促進ツイート

分析パターンパターン

危機感を持っている

危機感を持っていないパターン 1

行動変容する

行動変容しないパターン 2

行動変容しない

行動変容するパターン 3

行動変容する

行動変容するパターン 4

行動変容しない

行動変容しないの比較実験で最も良い精度を出した RoBERTa [13] を用いる．

RoBERTa は pre-training として MaskedLM のみを採用した

ために，表 2 のパターン毎に比較分析を行うことが有効である

モデルである．RoBERTa の実装には PyTorch を使用する．

と考え，分析を行う．

1

pre-training モデルには，RoBERTa 日本語 pre-trained モデ

パターン毎にツイートの抽出を行う．例えば，パターン 1 でルを用いる. 単語の特徴ベクトルには，ツイートに対して形態素は危機感を持っている読み手が行動変容したツイートの中で，解析を行い，RoBERT 日本語 Pretraind モデルに入力して，分危機感を持っていない読み手が行動変容しなかったツイートに散表現を行ったものを使用する．RoBERTa の各種ハイパーパ

一致したものを抽出する．パターン 3 では危機感を持っていラメータはグリッドサーチにより求め，Transformer 層が 12，

る・持っていない読み手が共に行動変容すると答えたツイート

ベクトルサイズは 768，入力の最大系列長は 128，バッチサイを抽出する．これにより，危機感を持っている読み手のみが行

ズは 32，エポック数は 5，学習率は 0.001（ただし，12 層目の動変容したツイートを取得することができる．次に，表 2 のパ

学習率は 0.00005 に設定した），ドロップアウト率は 0.1 とす

ターン毎のツイート数を表 3 に，ツイート例を表 4 に示す．こる．入力ユニット数はツイートに含まれる単語数で，線形層にれらを用いて比較分析を行う．以下に比較分析の手順を示す．

て行動促進ツイートか否かを判別する．

（ 1 ） 品詞ごとの単語出現頻度を分析分析で用いる災害時の行動促進ツイートは 2022 年（令和 4（ 2 ） トピッククラスタリングによる分析

2（ 3 ） 【】内の単語出現頻度の分析を対象とする．「台風」，「避難」，「停電」,「豪雨」,「断水」,（ 4 ） 促進軸による分類結果を分析

年）に九州地方を中心に襲った大規模台風である台風 14 号

「暴風」の 6 つのクエリを用いて無作為に抽出されたツイート
は 94,022 件であった．そのうち，RT による同内容のツイートの重複を削除し，「RT」，「＠ユーザ名」と「URL」の削除を行なった．そして，RoBERTa により行動促進ツイートと判定された 14,382 ツイートのうち無作為に抽出した 6,000 ツイートを用いる．

5. 1 名詞・形容詞の単語出現割合を分析
名詞・形容詞のそれぞれのパターン毎の単語の出現頻度を分析する．パターン毎のツイートを JUMAN++ 3 で形態素解析を行い，各ツイートの名詞・形容詞の原形に関する情報を取得する．この時，SlothLib [14] に含まれるストップワードに加え，「台風」及び数詞を除外する．そして，パターンごとに単語の出

4. 2 危機感の有無による行動変容情報の分類方法
クラウドソーシングを用いて人手で危機感の有無による行動
変容情報の分類を行う．具体的には，分析データである 6,000

現割合を求める．単語の出現割合は品詞ごとにパターン内の全ての単語の出現回数のうち，その単語の出現回数が占める割合を算出し上位 10 件の単語を表示する．

の行動促進ツイートを対象に，まず，被験者は危機感を持っている場合を想定し，被験者がその行動促進ツイートを読んだ時

5. 1. 1 比較するパターンに被験者が「行動したいと思ったか」，「行動したいと思わな•パターン 3 とパターン 4

かった」の 2 段階評価する．ここで被験者は 10 名であり，こ危機感の有無に関わらず行動変容するツイート群であるパターの判定結果から，6 人以上が「行動したいと思った」と判定し

ン 3 と危機感の有無に関わらず行動変容しないツイート群のパたツイートを行動変容情報，それ以外を非行動変容情報として

ターン 4 を比較することで，どのような内容が行動変容を起こ分類する．分類結果を表 1 に示す．

させやすいかを分析する．

•
表1

分類結果

危機感を持っている 危機感を持っていない
行動変容

726

426

非行動変容

5,274

5,574

パターン 1 とパターン 3

危機感を持っている読み手のみが行動変容するツイート群のパ
ターン 1 とパターン 3 のツイートを比較することで，危機感を持っていない読み手がどういった情報に反応していなかったのかを分析する．

5. 1. 2 結果と考察

5 行動変容情報の分析
本研究では，危機感のない読み手に効果的な情報を取得する

各比較パターン毎に結果を表 5 と表 6 に示す．
パターン 3 とパターン 4 の考察
表 5 のパターン 4 の名詞出現割合の結果から，「皆さん」や「本日」などを含んでいるツイートは危機感の有無に関わらず

1：https://pytorch.org/
2：https://ja.wikipedia.org/wiki/令和 4 年台風第 14 号

3：https://nlp.ist.i.kyoto-u.ac.jp/?JUMAN

表3

表4

分析パターン毎のツイート群の説明

パターン

内容

パターン 1

危機感を持っている読み手のみが行動変容するツイート群

ツイート数

407

パターン 2

危機感を持っていない読み手のみが行動変容するツイート群

107

パターン 3

危機感の有無に関わらず全ての読み手が行動変容するツイート群

319

パターン 4

危機感の有無に関わらず全ての読み手が行動変容しないツイート群

5,167

ら，
「暴風」や「避難」などを含んでいるツイートは行動変容をパターン毎のツイート例

起こしやすい事がわかる．これらの単語を含んだツイートは災
パターン

ツイート例

パターン 1

台風 14 号により九州に「特別警報」の可能性

パターン 2

スマホの停電対策、必ず確認しておいてください。

のため，読み手が危機感を持ったり，どういった行動を促されパターン 3強い勢力で本州横断 大雨や暴風など厳重に警戒をているのかを理解できるので，行動変容しようと思うと考えらパターン 4

皆さんおはようございます、本日は台風にお気をつけください

れる．ただし，パターン 4 の中にも「避難」が含まれているこ

表5

早めの避難をとから，行動変容を起こす理由は上記以外にも考えられるのでパターン 3 とパターン 4 の品詞毎の出現割合
名詞

害の規模について述べたり，避難などの行動を促していた．そ更なる分析が必要である.

形容詞

表 5 の形容詞出現割合より，「大丈夫だ」や「無事だ」などのパターン 3パターン 4パターン 3パターン 4

単語

割合

単語

割合

単語

割合

単語

割合

単語はパターン 4 では含まれているのに対して，パターン 3 で

安全だ

避難

5.46%

今日

2.82% 危険だ 9.27%

5.79%は含まれていない事がわかる．これらの単語を含んだツイート

警戒

2.82%

影響

1.99% 安全だ 7.34% 大丈夫だ 4.72%

は「皆さん大丈夫ですか？ 大雨に気をつけて」など読み手に

暴風

2.63%

避難

1.42%

強い

6.5%

強い

4.56%

対して，安否確認を行って台風に対する注意や警戒を促してい

情報

2.41%

明日

1.39%

早い

5.06%

ない

3.58%

指示

接近

1.27% 大型だ 4.69%

良いるだけのツイートが多い．そのため，読み手が行動変容を起こ

2.08%

3.19%

接近

1.71% 皆さん 1.11% 最大だ 4.09%

早い

2.83%

気象

1.47%

皆様

1.1%

緊急だ

4.09%

いい

2.44%

災害

1.47%

本日

1.0%

可能だ

3.85%

心配だ

2.2%

パターン 4 ではこれらの単語を含まないことから，台風の脅

警報

1.43%

注意

1.0%

ない

3.37%

無事だ

1.87%

威を強調したツイートは行動変容を起こしやすくなる事がわか

大雨

1.36%

風気

0.94% 非常だ 3.25%

怖い

1.56%

る．これらの単語を含んだツイートは読み手に危機感を抱かせさない事が考えられる．パターン 3 では「危険だ」
，
「大型だ」
，
「非常だ」などの台風の脅威を強調した単語の出現割合が多い．

るので，行動変容を起こしやすくなる為であると考えられる．
表6

パターン 1 とパターン 3 の品詞毎の出現割合

名詞パターン 1 とパターン 3 の考察

形容詞パターン 1パターン 3パターン 1パターン 3

単語

割合

単語

割合

単語

割合

単語

避難

4.64% 避難 5.46%

早い

5.58% 危険だ 9.27%

情報2.45% 警戒 2.82% 危険だ 5.23% 安全だ 7.34%

警戒2.40% 暴風 2.63% 安全だ 4.78%

強い

6.50%

暴風

2.15% 情報 2.41% 最大だ 4.66%

早い

5.06%

強い

割合

災害

1.57% 指示 2.08%

気象1.55% 接近 1.71% 可能だ 3.75% 最大だ 4.09%

警報

1.55% 気象 1.47% 厳重だ 3.53% 緊急だ 4.09%

九州

1.38% 災害 1.47% 必要だ 3.30% 可能だ 3.85%

大雨

1.35% 警報 1.43% 大型だ 3.07%

接近1.29% 大雨 1.36%

低い

4.44% 大型だ 4.69%

危機感を持っていない読み手だけが行動変容しないツイートの特徴の比較を行う．表 6 の結果から，名詞・形容詞の単語による違いがないことがわかる．これは，危機感を持っていない
読み手が行動変容するツイートがただ単に台風の脅威を強調したものでない為であるからだと考えられる．このことから単語の出現割合からだけではパターン 1 とパターン 3 の違いを分析する事ができないことがわかった．

5. 2 トピッククラスタリングによる分析
パターン 1 とパターン 3 においては名詞・形容詞の出現割合

3.37%

だけでは違いが分からなかった．そこで，パターン毎に行動変

2.96% 非常だ 3.25%

容の内容に特徴の違いがあるのではと考えた．そのため，行動ない

促進ツイートのパターン毎にトピッククラスタリングを行う．
行動変容を起こしにくい事がわかる．これらの単語を含んだツ

今回はパターン 1 とパターン 3 から抽出した特徴語からパター

イートは表 4 などのように読み手に対して挨拶ついでに台風

ン毎の比較分析を行う．さらに，パターン 4 においても名詞のへの警戒を促すだけでのものであった．そのため，読み手が危出現割合で「避難」を含んでいたのでその原因を突き止めるた

機感を感じにくかったり，具体的な行動を促されていない為にめにパターン 4 もクラスタリングを行い特徴語を抽出して分析

行動変容を起こしにくかった事が考えれる．さらに，パターンする．

3 にはこれらの単語が出現しないことから，挨拶をしているツ
イートは台風について述べているツイートであっても，読み手

5. 2. 1 クラスタリング手法

が日常的な内容のツイートであると判断して行動変容に結びつ出現する特徴語の違いを比較するために，パターン毎にトピッ

かないことが考えられる．パターン 3 の名詞出現割合の結果かククラスタリングを行う．特徴語は名詞のみとし，SlothLib [14]

表7クラスタ内のツイート例

パターンのクラスタ

ツイート例

パターン 1 のクラスタ 1

交通情報を確認して、不要不急の外出はお控えください。

パターン 1 のクラスタ 3

大雨への備えのためにハザードパップの確認をお願いします。

パターン 3 のクラスタ 1

暴風で飛んできたものは凶器になります。物干し竿は家にしまってください。

パターン 3 のクラスタ 2

普段そ互いの犬を安全な屋内に避難させてあげてください。ペットがいるお家の防災対策

パターン 3 のクラスタ 4

台風の警戒レベルが上がりました。危険な場所にお住まいの方は避難してください。

パターン 4 のクラスタ 2

避難完了しました。過去の経験から避難しておいた方が良いですよパターン 4 のクラスタ 4

停電対策をしましょう

表8た．このクラスタ内のツイートは表 7 のように交通情報，気象パターン 1 のクラスタリング結果

クラスタ

特徴語 1

特徴量

1

外出

0.383

情報

0.252

情報などの何かしらの情報の確認を促して外出を控えるように

接近

0.238

2

警報

0.528

鹿児島

呼びかける内容であった．このような情報に危機感を持ってい

0.357

発表

0.317

3

確認

0.445

避難

0.363

行動

0.322

4

警戒

0.300

増水

0.279

土砂

0.267

5

対策

0.506

停電

0.506

充電

0.239

外に出る必要性を感じていないためであると考えれる．パター

6

避難

0.666

指示

0.463

発令

0.244

ン 1 のクラスタ 3 では「確認」と「避難」の特徴語が抽出され

7

被害

0.345

養生

0.190

規模

0.186

た．パターン 3 でも「避難」を含んだクラスタはあるが「確認」

8

日本

0.458

九州

0.351

天気

0.248

を含んだ特徴語はない．このパターン 1 のクラスタ 3 のツイー

表9

特徴量 特徴語 2

特徴量 特徴語 3ない読み手が反応しなかったのは，自分が安全だと考えている場所（例えば，家など）にいるから交通情報を確認することやトは表 7 のようにハザードマップなどによる安全な場所の確パターン 3 のクラスタリング結果認を促すものであった．これは，先ほどと同じように危機感を

クラスタ

特徴語 1

特徴量

特徴語 2

特徴量

特徴語 3

特徴量

1

物干し

0.301

ガラス

0.295

植木鉢

0.294

持っていない読み手は自分は安全な場所にいると感じているの

2

対策

0.330

準備

0.293

防災

0.274

で行動変容を起こさなかったと考えれる．

3

停電

0.612

充電

0.336

バッテリー

0.2

表 9 より，クラスタ 1 は「物干し」
，
「ガラス」
，
「植木鉢」と

4

避難

0.447

レベル

0.299

発令

0.259

いった特徴語が抽出された．これら全ての特徴語はパターン 1

5

河川

0.318

土砂

0.273

増水

0.257

6

指示

0.613

世帯

0.406

避難

0.385

7

警報

0.448

高潮

0.326

暴風

0.293

8

上陸

0.315

九州

0.280

予想

0.243

では抽出されなかった．これは表 7 のように，暴風による物干し竿，植木鉢，ガラスの危険性について述べている．このため，
読み手はこれらによる被害はどのような状況下（例えば，家の中にいる場合）でも起こりうると感じるから行動変容を起こし

表 10パターン 4 のクラスタリング結果

クラスタ

特徴語 1

特徴量 特徴語 2

特徴量 特徴語 3

1

皆様

0.939

気持ち

0.109

2

避難

0.934

指示

3

影響

0.831

4

停電

5
6

たと考えられる．また，その被害対策についても物干し竿を家
特徴量の中にしまうなど比較的容易にできることも理由の１つである

地域

0.108

0.083

場所

0.080

と考えられる．クラスタ 2 では「対策」といった特徴語が抽出

天気

0.365

気温

0.153

0.718

対策

0.628

充電

0.096

1 では台風の停電による充電などの対策を促している．これに

出勤

0.262

公演

0.253

配信

0.220

対してパターン 3 では表 7 のように，台風における様々な防災

接近

0.533

営業

0.369

月日

0.301

のための対策を提示して促している．このように具体的な対策

7

被害

0.446

仕事

0.432

連休

0.382

内容を述べている行動促進ツイートは読み手の危機感の有無に

8

注意

0.565

暴風

0.354

警戒

0.307

関わらず，行動変容を起こしやすい事がわかる．クラスタ 4 でされた．この特徴語はパターン 1 でも抽出されるが，パターン

は「避難」,「レベル」といった特徴語が抽出された．パターン 1に含まれるストップワードは除外する．トピッククラスタリン

でも「避難」を含んだクラスタはあるが「レベル」を含んだ特徴

グには，短文にもある程度対応可能な Repeated Bisection [15]語はない．これは表 7 のように警戒レベル 5 などの警戒レベル

を用いて，特徴語ごとにクラスタリングを行う．クラスタリンの情報を提示した上で避難を呼びかけたツイートは危機感の有

グツールには bayon を使用する. クラスタ数はグリッドサーチ

無に関わらず読み手に危機感を抱かせるからだと考えられる．

4

により 8 と決定する．

表 10 より，パターン 4 のクラスタ 2 で「避難」という特徴

5. 2. 2 結果と考察語が抽出された．このクラスタ内のツイートは表 7 のように，パターン毎のトピッククラスタリングのツイート例を表 7 に，避難した報告や過去の経験について述べて避難や注意を呼びか

結果を表 8，表 9，表 10 に示す．

けているものであった．このことから，パターン 3 のように危

表 8 より，クラスタ 1 は「外出」や「情報」といった特徴語が機感を煽るような内容ではなかったために行動変容を起こさな抽出されて，パターン 3 ではこれらの特徴語が抽出されなかっかったと考えられる．さらに，クラスタ 4 では「停電」，「対策」
といった特徴語が抽出された．これらの特徴語はパターン 1，

4：http://github.com/fujimizu/bayon/

パターン 3 でも抽出されたが，これらのツイートとは違い表 7

時間が変わり，読み手にその注意を呼びかけているだけの内容のように，ただ単に停電の対策を促しているだけで，台風の脅であった．

威を強調したり，具体的な対策内容について述べていない．そ表 13の結果，読み手は行動したいと思わなかったと答えたと考えら
れる．
表 11
パターン

促進軸毎の分類

タイプ

ツイート

推奨

近所の河川が氾濫しているので、今すぐ避難してください。

墨付き括弧【】内の出現割合

行動抑制

大雨で河川が氾濫しているので近づかないようにしましょう。

ツイート数 パターン毎の出現頻度

励まし

停電や食糧不足が続きますが、一緒に頑張りましょう。

パターン１

146

35.87%

願望

食料が足りてません。早く助けにきてください。

パターン２

36

33.64%

その他

台風のため，店の開店を遅らせます。しばらくお待ちください。

パターン３

149

46.71%

パターン４

345

6.68%
表 14

促進軸による分類結果

パターン 1

表 12

墨付き括弧【】内の名詞単語の出現頻度

パターン 1
単語

パターン 3割合

単語割合

パターン 4
単語

割合

パターン 3

タイプ

ツイート数

割合

ツイート数

割合

推奨

212

52.08%

194

60.82%

行動抑制

28

6.88%

25

7.84%
0.31%

情報

16.67%

避難16.42% 知らせ 13.82%

励まし

0

0.0%

1

気象

16.18%

指示13.06%

情報

8.13%

願望

5

1.23%

2

0.63%

避難

9.8%

情報

12.31%

時間

4.88%

その他

162

39.8%

97

30.41%

警報

9.8%

気象

11.57%

避難

4.67%

指示

6.37%

警戒

7.09%

営業

4.47%

警戒

6.37%

地方

6.34%

気象

4.27%

地方

4.9%

警報

5.97%

警報

3.86%

パターン

令和

4.9%

令和

3.73%

臨時

3.05%

パターン１

5

1.23%

年

4.9%

年

3.36%

変更

3.05%

パターン２

5

4.65%

暴風

3.43%

レベル

3.36%

接近

2.85%

パターン３

2

0.63%

パターン４

1145

22.2%

表 15

推奨内の「気をつけて」を含んでいる割合
ツイート数 パターン毎の出現頻度

5. 3 【 】内の分析
大規模災害時，行動促進ツイートの中には，見出しや語句な5. 4 促進軸による分類

どを強調するために【速報 宮崎県に大雨特別警報】のように

これまで我々は，大規模災害時の行動促進ツイート抽出し，墨付き括弧で文字を囲んだものが見られる．今回パターン 1 とその特徴分析を行なってきた．その結果，促進軸という行動促パターン 3 のツイートに多く含まれており，尚且つパターン 4

進ツイートの促進部分（例えば，「〜しましょう」や「〜しないではあまり見かける事がなかった．このことからこの括弧で囲でください」など）を「推奨タイプ」，「行動抑制タイプ」，「励

まれた情報が行動変容を起こさせるのに有効であると考え，パましタイプ」，「願望タイプ」，「促進軸その他のタイプ」の 5 種

ターン 1，パターン 3，パターン 4 の括弧の出現割合と単語の類に分類できることを提案している [16]．（表 13 参照）．

出現割合の分析を行う．

•

推奨タイプ

5. 3. 1 【 】の単語の抽出方法

推奨タイプとは「〜してください」や「〜に気をつけてくださ【】括弧内の文を取得して Juman++で形態素解析を行い，い」といった読み手に対して行動を促しているツイートである．

各ツイートの名詞の原形に関する情報を取得する．この時，例えば，「近所の河川が増水しているので、今すぐ避難してくだ

SlothLib [14] に含まれるストップワード，「台風」，数詞は除外さい。」は推奨タイプである．

する．

•

行動抑制タイプ

5. 3. 2 結果と考察

行動抑制タイプとは「〜に近づかないようにしましょう」や「〜

結果を表 11 と表 12 に示す．表 11 から【】で囲まれたものはに近づいてはいけません」といった読み手に対して行動の抑制

行動変容を起こさせるツイートが多いことがわかる．これはパや制止，禁止しているツイートである．例えば，「大雨で河川がターン 4 では少ないことからも確かであると考える．これは，増水しているので近づかないようにしましょう。」は行動抑制【】内で囲まれた内容は読み手の目に留まりやすいからである

タイプである．

と考える．パターン 3 ではツイート約半分に【】があり単語の•励ましタイプ

出現割合でも避難が高い割合を示していることから，【】に災害励ましタイプとは「〜に頑張りましょう」や「元気出して行きへの避難を促す内容を書くことは行動変容に有効であることがましょう」といった読み手に対して元気づける，力付けているわかる．パターン 4 でも【】を用いたツイートはあるが，表 12

ツイートである．例えば，「停電や食糧不足が続きますが、一緒から「知らせ」，「営業」，「時間」など台風の影響でお店の営業に頑張りましょう。」は励ましタイプである．

•

願望タイプ

を促すツイートには反応しない．台風の強風による危険性を呼願望タイプとは「〜なので助けてほしい」や「支援をお願いしび掛け，対策を促しているツイートには反応する．何かしらのます」といったツイートの発信者が願い望んでいるツイートで対策内容を提示することや準備を促して、防災を呼び掛けていある．例えば，「食料が足りてません。早く助けにきてくださるツイートには反応する．高い警戒レベルが発令された情報をい。
」は願望タイプである．

提示したうえで避難を呼び掛けているツイートには反応する．

その他のタイプ「〜してください。
」など促されている内容が明確なツイートに•その他のタイプとは上記のどのタイプにも当てはまらないツ

反応する．

イートのことである．例えば，「〜をお待ちください」はその他のタイプである．

5. 4. 1

クラウドソーシングを用いた分類

クラウドソーシングを用いて人手でツイートの促進内容毎の分類を行う．分析ツイートはパターン 1 とパターン 3 の行動促進ツイートを対象に行う．まず被験者に上記の説明を行い，読んだツイートはどこのタイプに所属していると思うかを 5 択の中から選ぶ．被験者は 10 名であり，6 名以上が同じ分類をしたツイートをそのツイートが所属するタイプとする．以上の条件を満たさなかったツイートはその他に分類した．

5. 4. 2

結果と考察

結果を表 14 に示す．結果からパターン 1，パターン 3 も推奨が最も多かった．これは推奨のツイートは「〜してください。
」などの促進は読み手がどのような行動をすれば良いのかが分かり易いためであると考える．しかし，パターン 4 でも推奨タイ
プが多いことがわかる．このため，パターン４の推奨タイプのツイートをさらに分析を行った．結果，表 15 に示すようにパターン４の推奨タイプ内のツイートは「気をつけて」を含んでいるものが他のパターンよりも極端に多いことがわかった．この「気をつけて」を含んだツイートは読み手に対する注意を促しているだけであるため行動変容を起こさなかったと考える．
また，パターン４の推奨タイプの「気をつけて」を含んでいな
いツイートについても「避難して下さい。
」というようにただ単に促進だけをしているツイートが多く，災害の脅威を強調したものが少なかったため読み手は危機感を感じることが無かったため行動変容を起こさなかったと考える．「励まし」，「願望」と分類されたツイートは極端に少ない．励ましのツイートは「〜頑張りましょう」など読み手を安心させるために，災害に対す6 まとめと今後の課題
本研究では，大規模災害時の閲覧ユーザの危機感の有無に着目し，危機感を持っていないユーザがどのような情報を見た時に行動変容をするか，行動変容しないのかの特徴分析を行なった．具体的には危機感を持っていない，危機感を持っている，それぞれの状態における行動促進ツイートを行動変容ツイー
ト，非行動変容ツイートに分類してパターン毎に比較分析を行なった．
その結果，危機感を持っていない読み手は，大きく分けて次の 2 つの特徴を持っている．1 つ目は促進軸の推奨（
「〜してく
ださい。
」
）など促されている内容が具体的なツイートを見た時に行動変容を起こしやすくなることである．2 つ目は災害の脅威を強調したツイートを見たときに行動変容を起こしやすくなることである．この結果から，「危険な台風」などの災害（この例では，台風）を修飾する形容詞の役割が重要であることがわ
かった．しかしながら，形容詞毎にどの程度の脅威を強調できるのかが今回の分析ではわからなかった．
今後の課題は，危機感を持っていない読み手に危機感を抱かせるために災害の脅威度を表す形容詞の順位付けを行うことと促進軸の分類器を構築を行うことである．今回促進軸分類において，１つのツイートに対して１つのタイプにしていたが，これをマルチラベルにするかどうかの検討を行う．これらを行う
ことで，最終的には危機感を持っていない読み手に危機感を抱かせ，行動変容を起こさせるツイートの分類器の構築への足掛かりを得る．

謝辞る脅威を強調したものが少ないためであると考える．願望のツ論文の一部は JSPS 科研費 19H04218，20K12085，及び私学

イートは「台風による甚大な被害がでました。募金をお願いし助成金 (大学間連携研究助成金) の助成によるものである．こます。
」などのように，台風の被害を受けた後の処理（今回の例

こに記して謹んで感謝の意を表する．

のような募金など）のお願いをしているために読み手が直ちに行動変容する必要性を感じないためであると考える．

5. 5 総 合 評 価
今回の分析によって，危機感を持っていない読み手について次のことが分かった．災害の脅威を強調したツイートを見たときに行動変容を起こしやすい．特に，【】内で災害の脅威を強調したツイートに反応する．台風による台風接近情報や交通情報を引用して外出を控えることを呼び掛けるツイートには反応しない．ハザードマップなどによる安全な場所の確認を促す情報には反応しない．台風による天気情報とそれに伴う警戒・注意文

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＜西日本豪雨から 2 年＞逃げ遅れに つ な が る「 正 常 性 バ イ ア ス 」と は . ウ ェ ザ ー ニ ュ ー ス.
2020. https://weathernews.jp/s/topics/202007/020165,（参照 2022-12-26）[7] 栁森 和真, 井料 隆雅. ”Twitter データを用いた水害時の避難情報に対する住民の反応の分析” ．第 77 回全国大会講演論文集
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