大規模データを活用したソーシャル・キャピタルと中長期的災害復興の関連性の実証研究
代表研究者

澁

谷

遊

野

東京大学大学院

情報学環

特任助教

1 はじめに近年、豪雨や台風などの水害をはじめとする大規模災害の頻発化・激甚化に伴い、災害対応から災害復旧・復興までを効率的・効果的に達成することが社会課題となっている。実社会での人々の災害復旧・復興に関する活動をリアルタイムに近い形でセンシングし、中長期的な軸の中での状況把握を高めるために、いわゆ
るビッグデータの活用・有効性についてこれまで研究・議論が進められてきているが、本研究では、特にオンライン空間における人々のつながりに着目して、中長期的な復旧復興とソーシャルキャピタルの関連性を明らかにすることを目的とする。後述するように、ソーシャルキャピタルと災害復興の関連性を巡っては、
被災コミュニティ内のソーシャルキャピタルが災害復興で重要な役割を果たすことが、多様に実証研究等で指摘されてきているが、昨今災害発生時に活用が進んでいるソーシャルメディア上のソーシャルキャピタルと災害からの復旧復興との関連性に関する研究蓄積は浅い。そこで、本研究では、国内外で発生した様々な種類の災害を分析対象として、被災経験の有無に着目しながら人々の Twitter 上のソーシャルキャピタルを定量的に把握し、中長期的軸の中での経時変化を分析する。
本論文は次のように構成される。まず第 2 章で関連研究をまとめる。続いて、第 3 章で災害前後での Twitter
上のソーシャルキャピタルに関連する指標の定量的な変化を分析する。第 4 章では災害後の中長期的な時間軸の中での Twitter 上のソーシャルキャピタルに関連する指標を分析する。第 5 章ではオフラインにおける社会経済的復旧復興を中長期的に把握するために、不動産データによる推計を行う。最後に、第 6 章で全体をまとめて、今後の研究の方向性を示す。

2 関連研究2-1 大規模災害からの中長期的な復興とソーシャルキャピタル（１）ソーシャルキャピタルと災害
ソーシャルキャピタルの定義は曖昧性を抱えるものの多様に研究が行われており、社会科学の様々な分野で研究が行われている。コミュニティのソーシャルキャピタルに関しては、「信頼、規範、ネットワーク」の3 つの側面を用いた Putnam(1993)に代表されるような、マクロ的視座で社会的な関係の構造に着目しコミュ
ニティ単位でのソーシャルキャピタルを対象とした研究群のほか、個人レベルの社会的な関係に着目してミクロ的視座でソーシャルキャピタルを捉える Lin(2002)などの研究群がある（薛, 2019; Szreter & Woolcock,2004; Adler & Know, 2002）。Lin(2002)はソーシャルキャピタルを「ネットワークに埋め込まれた資源（原文：resources embedded in social networks accessed and used by actors for actions）」と定義する。
ソーシャルキャピタルのもたらす効果については、その良い面や悪い面など様々に研究されてきているが、利点の一つとして、多様な情報へのアクセスを可能にし、情報の質や関連性や、即時性を向上させることが挙げられる（Adler & Kwon, 2002）。
災害発生時やその後の復旧復興にあたっては、不確実性が常に伴い情報の必要性が平常時より高まる（Sellnow, 2002）。ソーシャルキャピタルは、災害からの復旧・復興を説明するものの一つとしてその重要性が 1990 年代末ごろから関連研究の中で多様に議論されてきた（Hawkins, 2010）。これは、トップダウン型の災害対応のみならず、ボトムアップ型での災害対応や住民参画や自助・共助の必要性の高まりにもあいまり、特に研究や実践が広まってきた背景がある。先行的な研究としては、例えば、Buckland et al.(1999)は、1997 年のカナダで発生した洪水の事例研究に基づき、ソーシャルキャピタルに基づいて 2 つの被災コミュニ
ティを分析し、ソーシャルキャピタルの水準が高いコミュニティは災害前の対策が充実し災害対応も効果的であったと論じた。その後、2000 年代半ばにソーシャルキャピタルと災害に関する研究は充実し、例えば、
Aldrich（2012）は、1923 年関東大震災や、1995 年阪神淡路大震災や米国ハリケーンカトリーナ、2004 年ス
マトラ島沖地震を事例に定量的に実証分析を行い、コミュニティの復興を説明する変数としてソーシャルキ
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ャピタルを示した。また、Cai(2017)などで、先進国に限らず発展途上国で発生した災害でも同様に、ソーシャルキャピタルが重要な役割を果たすことが確認されている。
ソーシャルキャピタルは 3 つの類型分けて議論されることが多い。すなわち、結合型（bounding）、橋渡し型（bridging）、リンク型（linking）である。結合型は水平的なつながりの強い紐帯から形成され、家族、親しい友人などが該当する。橋渡し型は、垂直的なつながりの弱い紐帯から形成され、他地域や他コミュニ
ティとのつながりなどが該当する。リンク型は、権力や財源を持つ政府や大きな組織などとのつながりなどをさす。Hawkins and Maurer(2010)は、結合型、橋渡し型、リンク型の３類型に基づきハリケーン・カトリ
ーナーを事例研究し、災害直後は結合型が重要な役割を果たす一方で、中長期的復興の過程では橋渡し型とリンク型が重要な役割を果たすと論じている。
これらの先行研究は、地域やコミュニティレベルのソーシャルキャピタルを指標化し検討しているものが多く、個人レベルのソーシャルキャピタルは、定量化の困難さなどから十分な研究の蓄積があるとは言い難い。その一方、災害後、被災者が避難や災害復興住宅へやみなし住宅へ移転するなどの移動に伴って、平常時から築き上げてきた地域間の社会関係が分断されるなどして、被災者個人の社会関係が大きく影響を受けることから、個人レベル視点でのソーシャルキャピタルを検討することも重要な課題である（薛, 2019）。本研究で着目するソーシャルメディアは、個人レベルでのソーシャルキャピタルの定量化も可能とすることな
どから、近年着目されており、次項でまとめる先行事例も見られる。
（２）ソーシャルメディアデータを用いたソーシャルキャピタルの計測
インターネット、特にソーシャルメディアは、弱い紐帯を広める効果があると言われている（Boase 2006,
Silver et. al., 2019）。Cliff et al. (2012)によると、ソーシャルメディア利用者は情報探索活動を行っている者は、そうでない者に比べてより多くの友人を持ち、1 日あたりに利用時間が増え、関係性への投資を行っている兆候が見られる。また、一般的には、オフライン環境で見られるソーシャルキャピタルの特徴、
例えば男女差などによるソーシャルキャピタルの相違は、オンラインにおいても観察されることが示されている（Chai et al., 2011）。
関連研究において、災害時は、人々は積極的に情報探索活動をインターネットで行い、オンライン上でのフォーラムで地域に関連した情報を探索したり、弱い紐帯を活用したりすることなどが示されている。そして、被害が大きいほど、人々は不確実性の解消のための活動に積極的になり、他の主要メディアの代わりに
イ ン タ ー ネ ッ ト を 活 用 す る 可 能 性 が 指 摘 さ れ て い る （ Procopio & Procopio, 2007 ）。 Procopio &Procopio(2007)は災害時のインターネットの活発的な利用の背景として(1)不確実性を減らすためと、(2)心の支えを得るための 2 点をあげ、被災経験者はそれ以外の人に比べてもより積極的に不確実性を減らそうと
オンラインでの情報探索活動に積極的になる可能性があると論じている。
災害に焦点を当てたソーシャルメディア上のソーシャルキャピタルの定量的研究としては、Metaxa et. al.
(2019) がある。この研究では、Facebook 上の３類型のソーシャルキャピタルとハリケーンからの避難行動を分析し、橋渡し型とリンク型のソーシャルキャピタルと避難行動は正の相関があることを見出した。また、
Hawkins & Maurer (2010)は強い紐帯は災害発生直後の当座の支援に重要であるが、弱い紐帯（橋渡し型・リンク型）は、長期的な生存や、広域の地域やコミュニティの復旧復興に効果的であることを示した。なお、
本研究で分析対象とする Twitter は、Phua（2017）によると、Facebook や Instagram 等に比べて、ソーシャ
ルキャピタルの中でも特に bridging 型の醸成に貢献するという。
（３）災害からの社会経済的復興の指標
災害時には常にタイムリーな意思決定が求められるため、被災や災害関連の情報を入手し、管理・活用することが重要である。近年、ビッグデータと呼ばれる大量・多様・高速なデータが研究者や実務者の間で活用する動きが活発で、災害時に利用可能なビッグデータには、例えば、衛星画像やセンサリーデータ、ソー
シャルメディア、トランザクションデータなどがある（Struijs et al., 2014）。これらのビッグデータは災
害時のあらゆる段階（準備、対応、復旧、軽減など）で有用である(Arslan et al., 2017; Shibuya 2017)。
復興期に関しては、情報はコミュニティの復興を成功させるための重要な特徴の一つであり、計画の有効性
は、政策の確立や行動を促進するために利用される情報によって左右される（Mileti 1999）。しかし、災害対応期など災害発生直後などの他のフェーズと比較して、復旧復興期に焦点を当てた研究は少ない（Shibuya2017）。公的統計や調査などの既存の復興指標は、生データとして収集され、すぐに使える統計形式に変換されるまでに時間がかかる一方、ビッグデータは時間空間的流動が細かくリアルタイム性に優れていて、ビッグデータの活用による復興プロセスをモニタリングは、被災したコミュニティの状況をより正確にかつ詳細

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に把握する可能性がある。本研究では、後述するように、住宅市場データに焦点を当ててオフラインでの社会経済的復旧復興の把握を試みるが、これは、住宅が社会経済的な復旧復興において重要な役割を示すことが示されているからである。例えば、1995 年の阪神淡路大震災後のワークショップ等の結果を基にした
Tatsuki & Hayashi (2002) では、震災を経験した人が生活の回復を評価する際に、住宅が他の要素（社会的ネットワーク、コミュニティ、心身の健康、災害への備え、経済状況、政府の支援など）と比較して、最も重要な要素であることが明らかにされている。
住宅市場データに関しては、災害が住宅市場に与える社会経済的影響を調査した様々な研究が既にある。
これらの研究には、特定のハリケーンや洪水の研究、複数のハリケーンの時系列的な影響、海岸や洪水のリ
スクとの関係などが含まれる。例えば、ハリケーン・アンドリューを調査した先行研究では、ハリケーンが郡内の住宅所有者にリスク情報を伝え、それが不動産価値の下落につながったことを示した（Hallstorm &Smith, 2005）。McCoy & Zhao (2018)は、ハリケーン・サンディを事例として、災害後の住宅投資を調査し、暴風雨被害が認知リスクの変化を促進することを明らかにした。Nyce et al., (2015) は、暴風雨がリスクの高い地域の住宅所有者に新しい情報を伝え、消費者は保険料をリスクシグナルとして利用している可能性を示した。複数の暴風雨を調査した研究（Bin & Landry, 2013）では、洪水地域で販売された住宅では、有意なリスク保険料が 6.0％から 20.2％の間であったが、この効果は時間の経過とともに減少していたことがわかった。また、ハリケーン・カトリーナの前後で、ニューオリンズの住宅に対する消費者の購買意欲に与える影響を調べたところ、McKenzie & Levendis (2010)は、カトリーナ後に洪水が発生しやす い地域でのプレミアムが上昇したことを明らかにした。また、Barr et al., (2017)では、ハリケーン・サンディの浸水域までの距離などを用いて、ハリケーン・サンディが不動産に与える影響を分析した。以上のように、これらの先行研究では、大規模災害後の住宅市場データに関して、住宅価格に反映されたリスク認識などに焦点を当てた研究が多く、住宅市場データにビッグデータの特性を活用して社会経済復興活動を捉えることの可能性に着目した学術的研究は十分にない。
2-2 小括
本節では、本研究に関連する先行研究を概観した。まず、災害復旧復興とソーシャルキャピタルに関する議論を、次のソーシャルメディアデータを用いたソーシャルキャピタルの推計に関する研究を、最後に、不動産データを用いた災害復旧・復興の把握の可能性をまとめた。次節以降で、これらの先行研究を踏まえて、
ソーシャルメディア上のソーシャルキャピタルの推計と中長期的復旧復興の時間軸の中での変化を分析する。
本研究は 3 つの分析から構成される。まず第 3 節で、災害前後でのオンライン上でのソーシャルキャピタ
ルに関して分析を行う。続いて第 4 節で、災害後の中長期的な時間軸の中でのオンライン上でのソーシャル
キャピタルを分析する。第 5 節では、オフラインでの社会経済的な復旧復興を、住宅市場データを用いて捉える。最後に、第 6 節で本研究をまとめる。

3 災害前後のオンライン上のソーシャルキャピタル
3-1 研究手法
本節では大規模災害発生時のソーシャルメディア上の人々つながりを分析することで、災害発生前後の、被災経験者と非被災経験者のソーシャルキャピタルの特徴を見出すことを目的とする。本研究では Twitter
データを用いる。ソーシャルメディアの各プラットフォームはそれぞれにサービスの特徴が異なることから、人々がどのように利用するかや、言動のパターンなどは異なることが指摘されている。前述の通り、特にTwitter は、Facebook や Instagram 等に比べて、ソーシャルキャピタルの中でも特に橋渡し型の醸成に貢献することが明らかにされている（Phua, 2017）。本来は、多様なソーシャルメディアプラットフォームを多面的に実証すべきであるが、データ取得可能性から、本研究では Twitter に焦点を当てて分析を行う。このため、本研究ではソーシャルキャピタルのうち、Twitter で広く観測されるとされている橋渡し型が災害時にも多く観察されると仮説を置きながら、分析を行う。
（１）データ本研究では、国内外の災害を対象に災害発生前後の Twitter データを収集し、被災経験者と非被災経験者のソーシャルキャピタルを比較する。国内の災害については筆者が Twitter API を用いて収集したデータを用いる。国外のデータについては、既に災害に関する様々なラベルが付されているオープンデータ（Olteanu
et al., 2015）を用いる。国外のデータ（Olteanu et al., 2015）は、Twitter の内容と同じ母国語を持つ

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アノテーターが Twitter の内容を読んで判断したラベルを有していること、様々な種類・発生場所、特徴を持つ災害をカバーすることなどから採用した。Olteanu et al. (2015)のデータセットは 2012 年から 2013 年に世界で発生した多様な種類の災害発生時のツイートを Twitter API を用いてキーワードを基に収集したものである。ラベルには、Twitter の発信者の区別について目撃者(Eyewitness)、政府機関、NGO、企業、メデ
ィア、アウトサイダー（Outsider）に分類されている。本研究では、発信者の区分が目撃者と分類されている Twitter ユーザーを被災経験者として、アウトサイダーを非被災経験者として分析を行った。国内のデー
タは、筆者が Twitter API を介して収集したデータのうちランダムにサンプリングしたツイートを用いた。
分析にあたっては、日本語を母国語とするアノテーターがサンプリングした Twitter の内容を読み、災害の目撃者か否かをラベル付を行った。なお、国内外の収集データとも、他のユーザーと重複内容のツイートを発信しているユーザーは除外した。
続いて、ラベル付した Twitter の発信者の災害前１週間のツイートを追加的に Twitter API を用いて収集した。Twitter API の制限で災害前１週間の収集できない場合や、ユーザーが既に過去のツイートを削除している場合、または災害前１週間にツイートが無いユーザーは、分析の対象外とした。本研究が対象とする
災害のデータセットとそれぞれの被災経験者群と非被災経験者群の人数を表 1 に示す。
本研究では、ソーシャルキャピタルの指標として、分析データから計測可能な次の指標を操作的に Twitter
ユーザーごとに得て分析に用いた。ここでは、ツイートの返信に観察される弱い紐帯（𝑅𝑒𝑝𝑙𝑦𝑇𝑜𝑊𝑒𝑒𝑘𝑇𝑖𝑒𝑠𝑖 ）、
強い紐帯（𝑅𝑒𝑝𝑙𝑦𝑇𝑜𝑆𝑡𝑟𝑜𝑛𝑔𝑇𝑖𝑒𝑠𝑖 ）、そして全ての紐帯（𝐶𝑜𝑚𝑚𝑊𝑖𝑡ℎ𝐴𝑙𝑙𝑇𝑖𝑒𝑠𝑖 ）に分けて推計する。
RepyToWeekTies𝑖 =1 + 𝑊𝑒𝑒𝑘𝑇𝑖𝑒𝑠𝑖
1 + 𝐷𝑢𝑟𝑖𝑛𝑔𝑇𝑖𝑒𝑠𝑖

𝑅𝑒𝑝𝑙𝑦𝑇𝑜𝑆𝑡𝑟𝑜𝑛𝑔𝑇𝑖𝑒𝑠𝑖 =𝐶𝑜𝑚𝑚𝑊𝑖𝑡ℎ𝐴𝑙𝑙𝑇𝑖𝑒𝑠𝑖 =1 + 𝑆𝑡𝑟𝑜𝑛𝑔𝑇𝑖𝑒𝑠𝑖
1 + 𝐷𝑢𝑟𝑖𝑛𝑔𝑇𝑖𝑒𝑠𝑖

𝐷𝑎𝑖𝑙𝑦𝐴𝑣𝑒𝑟𝑎𝑔𝑒𝑇𝑖𝑒𝑠𝐷𝑢𝑟𝑖𝑛𝑔𝑖
× 102
𝐷𝑎𝑖𝑙𝑦𝐴𝑣𝑒𝑟𝑎𝑔𝑒𝑇𝑖𝑒𝑠𝐵𝑒𝑓𝑜𝑟𝑒𝑖

ここで、𝑊𝑒𝑒𝑘𝑇𝑖𝑒𝑠𝑖 は i 番目のユーザーが災害時に返信したユーザーのうち、災害前１週間にはリツイー
トや返信を行なっていないユーザーの数を示す。𝑆𝑡𝑟𝑜𝑛𝑔𝑇𝑖𝑒𝑠𝑖 は i 番目のユーザーが災害時にリツイートしたユーザーのうち、災害前１週間にもリツイートや返信を行なったユーザーの数を示す。 また、
𝐶𝑜𝑚𝑚𝑊𝑖𝑡ℎ𝐴𝑙𝑙𝑇𝑖𝑒𝑠𝑖 は、i 番目のユーザーの全ての返信とリツイート先のユーザー数が災害前と災害時でどのように変化したかを示す。𝐷𝑎𝑖𝑙𝑦𝐴𝑣𝑒𝑟𝑎𝑔𝑒𝑇𝑖𝑒𝑠𝐵𝑒𝑓𝑜𝑟𝑒𝑖 は i 番目のユーザーが災害前１週間で返信やリツイー
トなどのコミュニケーションをとったユーザーの数の１にあたりの平均を、𝐷𝑎𝑖𝑙𝑦𝐴𝑣𝑒𝑟𝑎𝑔𝑒𝑇𝑖𝑒𝑠𝐵𝑒𝑓𝑜𝑟𝑒𝑖 は i
番目のユーザーの災害時に返信やリツイートなどのコミュニケーションをとった 1 日あたり平均ユーザー数を示す。
（2）分析手法
上で操作的に定めた指標が、被災経験者と非被災経験者で相違があるかを検証する。本研究では 2 つの分析を行う。第一に、被災経験者群と非被災経験者群の２群間の代表値の差の検定を行う。本研究では、データの正規性や等分散性を仮定しない時に適用可能なウェルチの t 検定を用いた。第二に、被災経験の有無（被災経験者 1、それ以外 0）を被説明変数としてロジスティクス回帰分析を行い、上の指標の被災経験有無との相関関係を分析した。ロジスティクス回帰分析時にはソーシャルキャピタルに関する 3 つの指標以外に、収集データから得られる災害の発生場所や種類に関する変数を制御変数として用いて推計を行った。ロジステ
ィック回帰で用いた変数の記述統計量は表 2 に示す。

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表 1. 分析対象の Twitter データの対象災害に関する情報
災害の名称

国

データ出典

2012 年コスタリカ地震
2012 年イタリア地震
2012 年フィリピン洪水2012 年台風パブロ
2012 年ベネズエラ精錬所爆発事故
2013 年アルベルト洪水2013 年オーストリア山火事
2013 年ボホロ地震
2013 年ボストンテロ
2013 年ブラジルナイトクラブ火災
2013 年コロラド洪水
2013 年グラスゴーヘリ墜落
2013 年 LA 空港射撃事件
2013 年マニラ洪水2013 年クイーンズランド洪水
2013 年ロシア隕石落下2013 年サルディニア洪水2013 年西テキサス爆発

コスタリカ
イタリア
フィリピン
フィリピン
ベネズエラ
カナダ
オーストリア
フィリピン
米国
ブラジル
米国
英国
米国
フィリピン
オーストラリア
ロシア
イタリア
米国

Olteanu et al. (2015)
Olteanu et al. (2015)
Olteanu et al. (2015)
Olteanu et al. (2015)
Olteanu et al. (2015)
Olteanu et al. (2015)
Olteanu et al. (2015)
Olteanu et al. (2015)
Olteanu et al. (2015)
Olteanu et al. (2015)
Olteanu et al. (2015)
Olteanu et al. (2015)
Olteanu et al. (2015)
Olteanu et al. (2015)
Olteanu et al. (2015)
Olteanu et al. (2015)
Olteanu et al. (2015)
Olteanu et al. (2015)2018 年西日本豪雨
2018 年大阪地震
2018 年北海道胆振地震
2019 年台風 19 号

日本
日本
日本
日本

著者
著者
著者
著者

データ取得開始 被災経験ユー 非被災経験ユー
日時
ザー数
ザー数
2012-09-04
8
27
2012-05-20
8
23
2012-08-06
32
14
2012-11-28
1110
2012-08-25
3
46
2013-06-20
42
26
2013-10-12
4
6
2013-10-14
965
2013-04-15
1
70
2013-01-27
1
55
2013-09-12
627
2013-11-29
145
2013-11-01
1041
2013-08-17
32
16
2013-01-21
5
8
2013-02-14
2
90
2013-11-16
149
2013-04-18
5
93
国外小計
181
711
2018-07-07
54
275
2018-06-18
63490
2018-09-06
26
1688
2019-10-11
29
414
国内小計
172
2867
合計
441
3932

表 2. ロジスティクス回帰で用いた変数の記述統計量
変数名

local
natural disasterearthquake
instantaneous
japan
philipinnes
usa
australia
italy
australia
costarica
venezuela
canadabrazilcasuality
CommWithAllTies
ReplyToWeekTies
ReplyToStrongTies

mean
0.09
0.93
0.19
0.37
0.83
0.03
0.05
0.00
0.01
0.00
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.05
0.22
0.17

std
min
0.29
0
0.25
0
0.39
0
0.48
0
0.38
0
0.18
0
0.21
0
0.06
0
0.11
0
0.06
0
0.09
0
0.08
0
0.10
0
0.10
0
0.02
0
0.01 0.001
0.18 0.001
0.16 0.001

max
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
19
2 .78
1
1

操作変数の説明i 番目のユーザーが被災経験者なら 1、それ以外は 0
自然災害である場合は 1、人為的災害・事故などは 0地震である場合は 1、それ以外は 0
突発性の災害である場合は 1、それ以外は 0
災害の発生場所が日本である場合は 1、それ以外は 0
災害の発生場所がフィリピンである場合は 1、それ以外は 0
災害の発生場所が米国である場合は 1、それ以外は 0
災害の発生場所がオーストラリアである場合は 1、それ以外は 0
災害の発生場所がイタリアである場合は 1、それ以外は 0
災害の発生場所がオーストラリアである場合は 1、それ以外は 0
災害の発生場所がコスタリカである場合は 1、それ以外は 0
災害の発生場所がベネズエラである場合は 1、それ以外は 0
災害の発生場所がカナダである場合は 1、それ以外は 0
災害の発生場所がブラジルである場合は 1、それ以外は 0
災害による死者数（行方不明者も含む）x 10-3

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3-2 分析結果（１）被災経験者と非被災経験者の Twitter 上のソーシャルキャピタルの災害前後変化の差
図１は、被災経験者と非被災経験者のソーシャルキャピタルに関連する 3 つの指標の分布をヒストグラム
で示したものである。左端は CommWithAllTies を、中央は ReplyToWeekTies を、右端は ReplyToStrongTies
で、赤は被災経験者を、青は非被災経験者を示す。垂直方向の直線でそれぞれのグループの平均値を示している。３指標の代表値の差をウェルチの t 検定を用いて検証したところいずれの指標も、統計的に優位に被災経験者と非被災経験者で代表値に差があることが示された（p value < 0.01）。

図 1 被災経験者と非被災経験者のソーシャルキャピタル関連 3 指標の分布と平均値（２）ロジスティクス回帰分析
続いて、被災経験の有無とソーシャルキャピタル関連３指標に相関関係があるかを、ロジスティクス回帰分析を用いて分析した。図 2 に、推計した各変数のオッズ比（log scale）をまとめて示す。図中の点とラベルは推定したオッズ比を左右の直線で 95％信頼区間を示す。同図に基づいて結果を概観すると、ソーシャル
キャピタルに関連する 3 指標のうち CommWithAllTies は統計的に優位に被災経験の有無と正の相関があることが確認された（p < 0.05）。また、ReplyToWeekTies と ReplyToStrongTies は 5％有意水準で統計的に優位な相関は確認できなかった。

図 2 Log Odds

註： *: p < 0.1, **: p < 0.05

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3-3 考察
本項では、前項で示した分析結果を考察する。本節ではまず、被災経験者と非被災経験者の２群間でTwitter におけるソーシャルキャピタルに関する 3 つの指標の代表値にそれぞれ差があるかを分析した。続いて、それら３指標が被災経験の有無との相関関係を、ロジスティクス回帰を用いて分析した。
CommWithAllTies に着目した分析結果からは、災害関連のツイートを行なっている被災経験者も非被災経
験者も、平時に比べてより幅広い帯を Twitter 上で持つが、特に被災経験者は非被災経験者に比べても有意に Twitter 上でより多くの弱い紐帯とのつながりをもつことが示唆された。一般的に、不確実性が高まる災
害時においては、インターネット上などでの情報ニーズが高まることが示されていて（Timothy et al.,2002）、本研究の結果はその結果を裏付けるとともに、特にソーシャルメディアにおいて、被災経験者は非被災経験者に比べてより広いつながりを活用する・活用しようとしていることが示唆される。実際に被災の程度が大きい場所にいる人ほど、状況の不確実性を低減するために、周囲のローカルな状況に関する情報を得ようと、インターネット上での情報探索行動を活発にする可能性がある（Claire et. al., 2007）。被災経験者が非被災経験者に比べてより幅広いつながりを活用とする背景については、Twitter の内容分析など詳細な研究が求められる。
3-4 小活本節では、災害前後のオンライン上のソーシャルキャピタルについて、被災経験の有無に着目して分析を行った。Twitter データを用いて国内外の多様な災害を対象に分析した結果、Twitter 上において、被災経験者は非被災経験者とも、災害に関するツイートをしている人々は、災害前と比べてより多くの紐帯とのつながりを持つが、特に被災経験者は非被災経験者と比べて、弱い紐帯のつながりが災害後に増える可能性が示唆された。災害の特性による、ソーシャルメディア上のソーシャルキャピタルの相違や、新たな紐帯とどのようなつながりを持っていたかなどは、質的な研究が求められる。

4 中長期的な復旧復興におけるオンライン上でのソーシャルキャピタル
4-1 研究手法
本節では、大規模災害後中長期的な復旧復興の時間軸の中で、オンライン上のソーシャルキャピタルがどのように変化するかを捉えることを目的とする。本節の研究でも、前節同様データの取得可能性から Twitter
データを用いる。また、前節の分析の結果、特に弱い紐帯を中心に被災経験者はソーシャルキャピタルが災害後に増加する可能性が示唆されたことや、先行研究で中長期的な復旧復興では弱い紐帯が重要な役割を果たすことが明らかにされていることなどから、中長期的な時間軸の中でのソーシャルメディ上でのソーシャ
ルキャピタルの変化を捉えようとする本節の研究においても、弱い紐帯（橋渡し型）に着目して分析を行う。
（１）データ
国内の災害に関しては前節で扱ったデータのほか、2011 年東日本大震災時の Twitter データも追加でも用いた。東日本大震災に関連するデータは、被災経験の有無について、災害に関連する話題を発信しているか否か（アノテーターによる教師データの作成および機械学習による分類問題）と被災地の地名を明示的にツイートや Twitter プロファイルの中で使用しているかどうかに基づいてラベリングを行った。国外の災害は前節と同じ Olteanu et al. (2015)を用いた。
（２）分析手法
本節では、Twitter 上でのソーシャルキャピタルの経時的推移変化を捉えることを目的とする。Twitter データから操作的にソーシャルキャピタルを推計する方法としては、第 1 節で用いた方法（リツイートやリプライ）先のユーザーを用いる方法が考えられるが、本節では、分析対象データの保有する情報量の限界などを考慮して、次に示す Twitter 上の新規紐帯発生率を推計して、操作的に新規紐帯発生率として用いた。具体的には、新規紐帯発生率𝑁𝑒𝑤𝑇𝑖𝑒𝑠𝑡 は、被災経験者群と非被災経験者群でそれぞれ、災害発生から１週間ごとのツイートで言及されているユーザー名（mention）のうち、当該期以前に言及されていない新規ユーザー
名を新しい弱い紐帯である可能性が高いと仮定して求める。t 期のツイート数に対する新規ユーザーの出現率、𝑁𝑒𝑤𝑇𝑖𝑒𝑠𝑡 は以下の式で求めた。
1 + 𝑁𝑒𝑤𝑀𝑒𝑛𝑡𝑖𝑜𝑛𝑒𝑑𝑈𝑠𝑒𝑟𝑡
𝑁𝑒𝑤𝑇𝑖𝑒𝑠𝑡 =1 + 𝑁𝑢𝑚𝑏𝑒𝑟𝑂𝑓𝑇𝑤𝑒𝑒𝑡𝑡7
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ここで、𝑁𝑒𝑤𝑀𝑒𝑛𝑡𝑖𝑜𝑛𝑒𝑑𝑈𝑠𝑒𝑟𝑡 は t 期より前には出現していなかったが t 期で初めてツイート上に出現した
ユーザー名の数を示す。𝑁𝑢𝑚𝑏𝑒𝑟𝑂𝑓𝑇𝑤𝑒𝑒𝑡𝑡 は t 期のツイートの総数を示す。本研究では、t 期は１週間単位とした。各データセットの上述の変数の記述統計量は表 3 に示す。
表 3 各災害データセットの𝑁𝑒𝑤𝑇𝑖𝑒𝑠𝑡 に関する変数の記述等計量2011 東日本大震災データセット

𝑁𝑒𝑤𝑀𝑒𝑛𝑡𝑖𝑜𝑛𝑒𝑑𝑈𝑠𝑒𝑟𝑡
Mean
Std
Max
Min
N of unique users
N of t𝑁𝑢𝑚𝑏𝑒𝑟𝑂𝑓𝑇𝑤𝑒𝑒𝑡𝑡

被災経験者

非被災経験者

被災経験者

非被災経験者

213.15
75.81
435
114
2178
25

38280.04
43321.05
236954
19121
158855
25

55.37
25.59
144
29

7107.788592.3347581
3855

2018−2019 年国内災害データセット

𝑁𝑒𝑤𝑀𝑒𝑛𝑡𝑖𝑜𝑛𝑒𝑑𝑈𝑠𝑒𝑟𝑡
Mean
Std
Max
Min
N of unique users
N of t𝑁𝑢𝑚𝑏𝑒𝑟𝑂𝑓𝑇𝑤𝑒𝑒𝑡𝑡

被災経験者

非被災経験者

被災経験者

非被災経験者

2033.18
1273.83
6587
947
269
40

124605.74
195170.7987200833374
11933.00
40

326.4
245.521191
148

12111.36
18815.80
78193
3228

2012-2013 国外災害データセット

𝑁𝑒𝑤𝑀𝑒𝑛𝑡𝑖𝑜𝑛𝑒𝑑𝑈𝑠𝑒𝑟𝑡
Mean
Std
Max
Min
N of unique users
N of t𝑁𝑢𝑚𝑏𝑒𝑟𝑂𝑓𝑇𝑤𝑒𝑒𝑡𝑡

被災経験者

非被災経験者

被災経験者

非被災経験者

2918.85143.58
12041
2
484
4

2715
4530.59
11716
25
1875
6

1153.51791.313826
549745.43
16791.2245562
124-2 分析結果と考察
前節で示した、新規紐帯の出現率（𝑁𝑒𝑤𝑀𝑒𝑛𝑡𝑖𝑜𝑛𝑒𝑑𝑈𝑠𝑒𝑟𝑡 ）を、災害発生時を 0 期として１週間ごとに算出した経時変化を図 2 に示す。同図赤色実線は、全ての災害の被災経験者の𝑁𝑒𝑤𝑀𝑒𝑛𝑡𝑖𝑜𝑛𝑒𝑑𝑈𝑠𝑒𝑟𝑡 の総計を示す。
同図青色点線は全ての災害の非被災経験者の𝑁𝑒𝑤𝑀𝑒𝑛𝑡𝑖𝑜𝑛𝑒𝑑𝑈𝑠𝑒𝑟𝑡 の総計を示す。これら 2 つの指標から、被災経験者、非被災経験者とも災害発生時に𝑁𝑒𝑤𝑀𝑒𝑛𝑡𝑖𝑜𝑛𝑒𝑑𝑈𝑠𝑒𝑟𝑡 の値が最も高く、このことから、被災経験者・
非被災経験者とも、災害に関するコミュニケーションにおいては、災害時に新しい弱い紐帯をより持っていることが示唆される。また、全体としては、被災経験者の方が、非被災経験者よりも新規紐帯の出現率が高く、被災経験者の方がより多くの新しいつながりを災害後に持つ可能性が示唆される。中長期的には、被災経験者、非被災経験者とも、災害発生から時間を経るに従って𝑁𝑒𝑤𝑀𝑒𝑛𝑡𝑖𝑜𝑛𝑒𝑑𝑈𝑠𝑒𝑟𝑡 は低くなる傾向が見られ、このことから、被災経験者・非被災経験者とも新しい弱い紐帯は災害発生からの時間経過とともに減っていく可能性がある。
また、対象災害のうち比較的被害が甚大で東日本大震災時のデータに着目すると（図中桃色実線・桃色点線。ラベル名：2011 east japan tsunami local, 2011 east japan tsunami non-local）、被災経験者群で災害からの時間経過に応じた新しい弱い紐帯の割合の減りが少なく、災害の甚大さにも Twitter 上のコミュニ
ケーションは影響がある可能性もある。東日本大震災時の被災経験者群では、t=24 で再び新しい弱い紐帯の割合が増えているが、これは震災から半年が経過した時点であり、被災経験者が震災当時を振り返ったり、

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復旧復興の進捗状況などの情報のシェアやコミュニケーションなどをより活発に行っていたことが影響を受けている可能性もある。これらの弱い紐帯の経時変化は、今後定性的にも詳細な研究が求められる。

図 3 被災経験者群と非被災経験者群の災害関連ツイートにおける新規紐帯の出現率（𝑁𝑒𝑤𝑀𝑒𝑛𝑡𝑖𝑜𝑛𝑒𝑑𝑈𝑠𝑒𝑟𝑡 ）の経時変化
4-3 小括
本節では、前節で明らかになった災害時の被災経験の有無によってソーシャルメディア上のソーシャルキ
ャピタルの差異に関して、災害発生から中長期的な時間軸の中での変化を明らかにすることを目的に分析を行った。その結果、被災経験者の方が非被災経験者よりも中長期的に新しいつながりをより多く持っている可能性が示唆された。また、被災経験の有無にかかわらず、災害直後で最も新規の紐帯の数が増え、時間経
過とともに現象する可能性が明らかになった。ただし、東日本大震災後のデータに着目すると、被災経験者の新規紐帯の数は時間経過してもそれほど減少はしておらず、災害の被害規模の大きさや被害の程度に関連している可能性がある。被害規模が大きく、福島第一原発事故も関連し中長期的に被災地やその周辺での不確実性が高かったことから、被災経験者の中長期的にソーシャルキャピタルも変化していた可能性もある。
これらの背景を明らかにするためには定性的研究などの実施が必要と考える。

5 中長期的な災害からの社会経済的復興
5-1 研究手法
本節では、第 3 節と第 4 節とは異なりオフラインの被災地の社会経済的復興を推計する。具体的には、本節では、住宅市場データを社会経済復興指標の一つとして活用する可能性を検討し、その上で、第 4 節で推計した、災害後のオンライン上でのソーシャルキャピタルの変化と社会経済的な変化を比較することを目的とする。災害復興は複雑なプロセスであり、多面的に捉える必要があるが、ここでは、社会経済復興活動の一つとして、不動産に着目した。不動産データは時間的区間的粒度が細かく、公的統計やアンケート調査な
どリアルタイムに公表されていない従来の社会経済復興指標を補完する実現可能性を持っている。
（１）データ本研究では、不動産のオンラインプラットアットホーム上の 2011 年東日本大震災前後（2010-2014 年）の被災地のうち宮城県・岩手県の賃貸住宅データを用いる。対象データには、実質賃貸価格、建物面積、築年
数、住所、最寄駅へ距離（徒歩分）などの基本情報のほか、市街地からの距離の代理変数として、最寄駅から仙台駅まで公共交通機関での所要時間を加えた。また、東日本大震災時の津波被害に関する変数として、地形に関する特徴も加えた。具体的には、リアス式海岸地域とそれ以外の平野部とした。地形に関する変数と国土交通省が発表した建物被害地域からの距離で地域を分類した（図 4 参照）。

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図 4

分析対象の賃貸住宅の位置

註：図中青色で囲まれた部分は津波による浸水地区を示す。

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（２）分析手法
本節では、先行研究に基づきヘドニックモデルを用いて賃貸住宅価格をモデル化し、住宅の位置に応じてその価格が災害発生後の２週間毎にどのように変化したか次の式を用いて分析する。
(1)

𝐿𝑛𝑃𝑖 = 𝛽0 + 𝛽1𝑗 𝑋𝑗𝑖 + 𝛽2𝑘 𝐷𝑘𝑖 + 𝜀𝑖

ここで、LnPi は i 物件の実質価格の自然対数、Xji は j 番目の観測可能な住宅特性のベクトル、εi は誤差項を示す。また、Dk は、i 物件の建物被害地域までの距離と地形に関する k 番目のカテゴリ特徴ベクトルを示す。住宅特性ベクトル Xj と地形と建物被害地域までの距離のカテゴリ特徴量 Dk については、ヘドニック
モデルを用いた関連文献（Hallstrom & Smith, 2005; McCoy & Zhao, 2018; Nyce et al.,2015; Barr etal., 2017 など）を参考に、表 4 に示す変数を用いた。本研究においては、(1)式のうち Dk に着目して分析することで、被災地のどの地区でどのような時期に賃貸価格が上昇していたかを検討する。
表 4 被災地の不動産データ記述統計量（全期間プールデータ）

LnP
X1
X2
X3
X4
X5
X6
X7
D1

mean
10.695
0.649
0.053
0.032
0.018
0.017
0.037
0.004
0.004

std
0.358
0.477
0.068
0.041
0.009
0.013
0.021
0.003
0.061

min
8.799
0
0
0
0
0
0.001
0.001
0

max
14.377
1
0.229
0.193
0.131
0.55
5.063
0.088
1

D2

0.108

0.311

0

1

D3

0.11

0.313

0

1

D4

0.314

0.464

0

1

D5

0.014

0.118

0

1

実質価格（自然対数）
アパートダミー（アパート＝1、その他＝0）
仙台駅までの距離（ 10-3 km）
最寄駅・仙台駅間の公共交通機関での所要時間（ 10-3 分）
築年数（ 10-3 年）
最寄駅まで徒歩での所要時間（ 10-3 分）
建築面積の大きさ（ 10-3 m2）
物件の高さ（物件の階合計  10-3）三陸沿岸 10km 以内ダミー（リアス式海岸かつ建物被害地域までの 10km 以内＝1、その他＝0）3km 以内の平野部ダミー（平野部かつ建物被害地域まで 3km 以内＝1、その他＝0）3-5km 以内の平野部ダミー（平野部かつ建物被害地域まで 3-5km 以内＝1、その他＝0)5-10km 以内の平野部ダミー（平野部かつ建物被害地域まで 5-10km 以内＝1、その他＝0）
建物被害地域ダミー（建物被害地域内＝1、その他＝0）

5-2 分析結果
被災地の住宅への超過需要の有無を確認するために、2 週間毎のデータに(1)式を適用した結果、震災後の複数期間で、D2（平野かつ建物被害地域まで 3km 以内の物件ダミー）で統計的に有意に震災前よりも価格が上昇していることが明らかになった。図 5 は、D2 の推定係数の 95％信頼区間を示したものである。D2 の 95％
信頼区間下限値と震災前年の対応する期間の D2 の 95%信頼区間上限値との差が 0 よりも大きくかつ効果量が0.02 より大きい場合は、赤色実線で示している。図 5 に基づいて外観すると、震災前年（2010 年）には、平野部及び建物被害地域から 3km 以内の物件（D2）と内陸部の物件価格との間には負の相関があるもしく相関がなく、内陸部の物件と比較して物件価格が低い、あるいは変わらないことが示唆される。しかし、震災後は、D2 正の値をとり、複数期間で平野部活建物被害地域から 3km 以内の物件の価格が内陸部の物件と比較して高くなっていることを示している。
（式（1）のすべての結果は紙幅の関係上、Shibuya & Tanaka (2019)の掲載を参照。）
不動産データから推計される東日本大震災時の社会経済的復旧復興と前節で推計したソーシャルメディア
上でのソーシャルキャピタル、特に新規紐帯の発生率は、時間単位や期間などが異なることなどから簡単に比較することは難しいが、今後、新規紐帯の発生率と社会経済的復旧復興の指標の相関関係などの詳細な分析が求められる。

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図 5 D2 95％信頼区間
註：x 軸は２週間単位での時間経過を、垂直点線は東日本大震災の発生を示す。Y 軸は D2 の推計値を示し、垂直実線の上限は 95%信頼区間の上限を、下限は 95％信頼区間の下限を示す。垂直実線が 0 を跨いでいる場合は内陸部の物件と平野かつ建物被害地区に 3km 以内の物件(D2)は統計的に優位に価格差がないことを示す。垂直実線が 0 より大きい場合は平野かつ建物被害地区に 3km 以内の物件(D2)の方が内陸部の物件より価格が高くなることを示す。

5-3 小括
本節では、不動産データを活用した東日本大震災を事例に被災地の社会経済的活動の推計可能性を検討した。
分析の結果、震災後の平野部の建物被害地域に近い住宅への超過需要があった可能性が明らかになった。
特に、2011 年 7 月と 2012 年 3 月-7 月には、平地で建物被害地域から 3km 以内に位置する物件と価格との間に統計的に有意な正の相関が見られた。住宅を失った人たちは、震災前の住居に近い賃貸住宅を求めていた可能性が示唆される。住宅は、災害の影響を受けた人々の生活再建の重要な要因の一つである（Tatsuki
2007; Tatsuki2009）。避難所からアパートへの引っ越しなど、被災経験者の物理的な場所を移動は、生活再建や次の復興ステージに向けた動きが活発になっていたことを示している可能性がある。本研究は、不動産
データが社会経済復興活動の一端を捉える可能性を論じ、次のように学術的に貢献することができた。第一に、東日本大震災後の被災地の住宅需要を定量的に分析することで、被災地の住宅需要が被災地のどのような地区にあるのかを示唆した。第二に、大規模災害後には、最も被害が大きい地区に近い賃貸物件の需要が高いことが示唆された。これらの知見は、大規模災害への対応や復興に向けた政策立案に役立つ可能性がある。第三に、本研究では、社会経済復興活動を検知するための不動産市場データの可能性を示したことである。他方、本節では、住宅市場データのみに着目して分析を行ったが、今後は第 3 節および第 4 節で推計したソーシャルメディア上での被災経験者のソーシャルキャピタルに関連する指標との関連性の研究が求めら
れる。

6 まとめ
本研究では、これまで研究蓄積が十分ではなかった、中長期的な時間軸での中での災害後のソーシャルメ
ディア上でのソーシャルキャピタルの変化を定量的に実証分析することを目的とした。具体的にはまず第 3
節で、災害前後でのソーシャルメディア上での人々のつながりを国内外の災害を事例に分析を行い、その結
果、被災経験者は非被災経験者と比べて災害後により多くのつながりをソーシャルメディア上で持っている可能性が示唆された。次に第 4 節で、災害後の中長期的な時間軸の中で、ソーシャルメディア上の人々のつながりにどのような特徴が見られるかを分析した。その結果、被災経験者・非被災経験者とも災害直後に最12
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も多くの新しい紐帯とのつながりを持ち、その後時間経過とともに新しいつながりの出現率は低下する可能性が示唆された。また、被災経験者は非被災経験者に比べて、中長期的な時間軸の中でも全体として新しい紐帯の出現率が高い可能性がある。最後に第 5 節では、東日本大震災時の不動産データを用いて社会経済的な復旧復興を捉えることを試みた。その結果、災害前の居住地に近い場所で被災者は住宅を求めていた可能性が示唆された。不動産データで捉える中長期的な復旧復興の状況と、第 3 章と第４章で求めたソーシャル
メディア上でのソーシャルキャピタルに関連する指標の関係性については今後さらに分析することが求められる。また、中長期的な復旧復興の進捗が与える影響等に関しては今後質的のみならず量的にも研究することが求められる。

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〈発
題

名

Socio-Economic
Disaster
Recovery
Captured by Big Housing Market Data.
Changes in Online Social Ties during
Disaster Recovery

表

資

料〉

掲載誌・学会名等

発表年月

IEEE
Globa
HumanitarianTechnology Conference (GHTC)
23rd
ACM
ConferenceonComputer-Supported
Cooperative Work and Social
Computing (CSCW)

2019 年 10 月

査読中

15
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