2016 年度情報処理学会関西支部 支部大会

G-14

災害情報に着目したマイクロブログのつぶやき分析
Analysis of Tweets in Microblog Focused on Disaster Information
榎田 宗丈 †
Sojo Enokida

1.

はじめに

2011 年 3 月 11 日に発生した東日本大震災では Twitter ∗1
が情報を得るためのメディアとして活用され [1]，新戦略推進専門調査会（内閣府）の防災・減災分科会では Twitter を
はじめとする SNS 等を防災・減災に有効活用する課題や目的が報告されている．Twitter が防災・減災に活用された事例を踏まえて，多くの自治体や団体が災害情報等を発信す
る Twitter アカウントの開設を行い，Twitter を使った自治体による訓練などが行われている ∗2 ．2016 年 4 月 14 日に発生した平成 28 年（2016 年）熊本地震（以下，熊本地震）
では，Twitter Japan の調査によって熊本地震に関連するツイート数が東日本大震災直後のツイート数よりも上回っていることが分かっている ∗3 ．このように，Twitter を災害時
および防災において，情報を発信するメディアとして利用することが増えている．
災害に関連する Twitter アカウントでは，災害発生時に救援物資情報や避難情報等の緊急情報の発信を行っているが，災害発生前の備えである防災・減災の情報，災害発生後の混乱が落ち着いてから行われる復興の情報といったツイー
トも発信されている．災害と Twitter の関連性については，
災害発生直後のツイートやユーザの行動に着目されることが多いが，日常的な防災・減災や，復興時の情報発信においても Twitter を活用することが重要となる．
本稿では，災害情報を発信している認証済みアカウントのツイートおよびフォロワーの属性の分析を行い，日常的な防災・減災や，復興時の情報発信において Twitter 活用の可能性を分析する．なお，本稿における「緊急時」とは災害発生の直前および直後のことを指し，「災害情報」は緊急時に発信される情報，日常的な防災・減災の情報および復興時の情報のことを指す．

2.

関連研究

災害と Twitter の関係については，東日本大震災に関する研究が多くある．Son ら [2] は，東日本大震災時には地震，
津波および原発事故とツイート数に高い相互関係があることを示しており，Twitter が災害時の早期警告に有用な資源を持つだけでなく，社会不安やニーズを分析するツールとなりえるとしている．小川ら [3] は，Twitter と地域 SNS の比較を行っており，Twitter のユーザは地震情報，食品・物
資，放射能などといったどのユーザにも共通する話題を共† 和歌山大学システム工学部，Faculty of Systems Engineering, Wakayama
University∗1
https://twitter.com∗2
自治体における災害時の情報発信と収集に向けて（Twitter Japan
発表資料）
http://www.kantei.go.jp/jp/singi/it2/senmon bunka/bousai SNS kentoukai/
dai2/shiryo 3 5.pdf∗3
熊本地震：ツイッター投稿，1 週間で 2610 万件 - 毎日新聞:
http://mainichi.jp/articles/20160519/k00/00m/040/059000c

吉野 孝 †
Takashi Yoshino
有するとしている．また，被災地域，非被災地域別の話題について比較しており，直接的な被害のあった被災地域であるほど安否・無事・心配に関する話題が多く，非被災地域であるほど災害支援に関する話題が多いといった特徴があるとしている．馬場ら [4] は，東日本大震災時のユーザのリツイート行動に着目してクラスタリングを行っており，
フォロワー数が多いハブアカウントのツイートがクラスタを形成しやすいとしている．これらの研究は主として緊急時の Twitter の利用に着目してるが，本稿では日常的な防災・減災，復興といった点での Twitter の利用にも着目する．
東日本大震災以外の Twitter の分析に関しては，Vieweg
ら [5] がオクラホマの火災とレッドリバー洪水と Twitter の関連性を分析しており，突発的に発生した火災と例年発生している洪水とでツイートや位置情報などが異なることを分析している．本稿で取得したデータは長期に渡るため，災害の種類によってツイートなどに違いが出る可能性がある．

3.

分析用データセット

3.1 災害情報ツイート
表 1 に，災害情報を含むツイートを取得した Twitter のア
カウントを示す．災害情報は正確性が重視されるため，今回は Twitter から認証を受けたアカウントを対象とした ∗4 ．
ツイートの取得には，Twitter REST API ∗5 を使用した．取得
したツイートは，リツートおよびリプライを除いた 34589
件である．
次に，ツイート ∗6 に災害情報が含まれるかどうかをクラウドソーシングを用いて判定した．クラウドソーシングでは 1 ツイートあたり 3 人の作業者に「災害情報が含まれるかどうか判断してください」というタスクを依頼した．このタスクにおける「災害」とは，「自然現象などで起こる被害」とし，「自然現象」は災害対策基本法の第二条一の文章を流用し，「暴風、竜巻、豪雨、豪雪、洪水、崖崩れ、土石流、高潮、地震、津波、噴火、地滑りその他の異常な自然現象」とした．また，東日本大震災の福島原発事故に関するツイートが多く見られたため，これらのツイートも「災害情報に含む」とした．
災害情報に当てはまる条件は，以下の通りである．

• 災害に関する文章• 東日本大震災による福島原発事故関連の文章
ただし，積雪自体が災害に発展することはあっても，積雪による転倒は災害に当たらないといった事例が考えられ∗4
認証済みアカウントについて — Twitter Blogs:
https://blog.twitter.com/ja/2014-7∗5
https://dev.twitter.com/rest/public∗6
クラウドソーシングを用いる際には，ツイートのユーザ ID を[@user id]，URL を [url] としてそれぞれ変換している表 1: 災害情報を発信しているアカウント
ユーザ名
防衛省
内閣府防災
内閣府原子力防災
総務省消防庁
内閣府政府広報オンライン
国土地理院地理地殻活動研究センター
陸上自衛隊
気象庁
防衛省 海上自衛隊
環境省
首相官邸
熊本地震被災者の皆さまへ 政府応援情報
首相官邸 (災害・危機管理情報)
厚生労働省
国土交通省
警視庁警備部災害対策課
ＮＨＫ生活・防災
tenki.jp
Twitter Lifeline
Yahoo!天気・災害

ユーザ ID@bouei saigai@CAO BOUSAI@CAO GENBOU@FDMA JAPAN@gov online@GSI Research@JGSDF pr@JMA kishou@JMSDF PAO@Kankyo Jpn@kantei@kantei hisai@Kantei Saigai@MHLWitter@MLIT JAPAN@MPD bousai@nhk seikatsu@tenkijp@TwitterLifeline@Yahoo weather

表 2: 災害情報アカウントのフォロワー数
ユーザ ID@CAO BOUSAI@kantei hisai@Kantei Saigai@MPD bousai

フォロワー数
31363313804
1801803
149934「事故や熱中症など日常的に起こりうるものは対象るため，外」とした．
クラウドソーシングの結果により 7877 件が「災害情報を含む」と判定された．以降，「災害情報ツイート」とは，このクラウドソーシングによって「災害情報を含む」と分類された 7877 件のツイートを指す．
災害情報アカウントのフォロワー

3.2

表 1 に示すアカウントのうち，災害情報を主として発信しているアカウント（以降，災害情報アカウント）のフォロ
ワーのユーザデータを取得した．表 2 に，対象とした災害アカウントと取得したフォロワー数を示す．ユーザデータの取得は Twitter REST API を用いて行い，災害情報アカウ
ントの合計フォロワーは 2279174 件で，そのうち 1899362
件がユニークなユーザであった．

4.

分析

4.1

災害情報ツイートの名詞と反応度

災害情報ツイートのリツイートと「いいね」を分析することで，ツイートに対してユーザがどのような反応をしたか見ることができる．そこで，ツイート中の名詞および，
リツイートといいねの関係性を分析した．ここでは，リツ
イートといいねを合わせてユーザの反応を見る．
日本語形態素解析システム JUMAN∗1 によって「名詞」と分類された形態素を，ツイートにおける名詞とした．アカ
ウントのフォロワー数などの要因によってリツイート数といいね数は変化する．そこで，ツイートを発信したアカウ∗1

http://nlp.ist.i.kyoto-u.ac.jp/index.php?JUMAN

ントの災害情報ツイートにおいて，リツイート数といいね
数の足したものを最大値として正規化を行った．
ツイートにおけるリツイート数を RT ，いいね数を Like，
各アカウントの災害情報ツイートにおいてリツイート数といいね数の合計が最大値を Emax ，全ツイート中の名詞の出現数を n として，以下の式によりユーザの反応度を R を求めた．

1 ∑ RT + Like
n i=1
Emax
n

R=

(1)

なお，名詞の含まれているツイートのリツイートやいいねが多く，出現数が少ない場合には，反応度が他より高くなってしまうため，出現数が 20 未満のものは除外した．
表 3 に，各名詞におけるユーザの反応度が高かった上位
30 件示す．最も反応度が高かった「全力」は，「災害派遣活動に全力を尽くしていきます」「地方自治体とも緊密に連携し，政府一体となって，災害応急対策に全力で取り組む
こと 」などの文章で用いられていた．また，「メッセージ」「国民」「皆様」は，災害時の対応を伝える文章に含まれていた．これらの文章を含むツイートは，災害に対する内閣総理大臣の指示や関係各省庁の取り組みを伝えるもので，ユーザが行政の災害対応に期待していると考えられる．
「医
療」
「保険」
「証」は，
「保険証を持ってなくても医療機関を受診できます」という文章に併用して含まれていることが多く，熊本地震の被災者に対して向けられたツイートであった．
「ダイヤル」「電話」は，災害伝言ダイヤルの使い方に関するツイートで使われており，2016 年 4 月 14 日 22 時 15分，熊本地震の震度 7（前進）発生直後に NHK 生活・防災- @nhk seikatsu から発信されたツイートであった．このツイートは，リツイート 47424 件，いいね 22089 件となっており，災害情報ツイートの中で最もリツイート数といいね
数が多かった．
表 3 では，単一の形態素の名詞しか見ていないため，「速報」「変動」などは，どの災害に対する情報か分からない．
そこで，JUMAN によって「名詞」と分類された形態素が連続しているものを複合名詞として扱い，各複合名詞における反応度を求めた．表 4 に，各名詞および複合名詞におけるユーザの反応度が高かった上位 30 件を示す．単一の形態素の場合と同じく，出現数が 20 件未満のものは除外した．
表 4 において「熊本地震関連」「平成 28 年熊本地震」「震度 6 強」といった熊本地震のことを示す言葉が見られた．
「2016 年」「平成 28 年」は，
「平成 28 年（2016 年）熊本県
熊本地方を震源とする地震非常災害対策本部会議」「平成28 年（2016 年）熊本地震」というように併用して使われていた．これは，気象庁が「4 月 14 日 21 時 26 分以降に発生した熊本県を中心とする一連の地震活動」を「平成 28 年
（2016 年）熊本地震」としており，災害情報アカウントでは「熊本地震」という呼称ではなく，「平成 28 年（2016 年）
熊本地震」を用いたためである．
「熊本地震」自体は出現数322 であり，リツイートやいいねが少ないツイートで使われることがあったために，反応度 0.0648 で低かったと考えらえられる．
「地震速報」「地震情報」は地震に関して伝えている．これらが含まれるツイートは 2016 年 5 月以降に茨城県を震源として発生した震度 4 以上の地震のツイートなど，熊本地
震だけではなく他の地震に関するツイートが見られた．
「海表 3: 各名詞におけるユーザの反応度
名詞
全力
地図
環境
メッセージ
国民
部隊
医療
保険
火口
海岸
速報
報道
証
港
地理
院
周辺
点
基準
地殻
レベル
皆様
ダイヤル
介護
変動
行動
推定
沿岸
電話
自衛

出現数
22
28
25
24
27
33
52
94
63
49
49
184
39
26
45
44
92
35
48
51
40
38
40
24
79
81
32
57
86
176

反応度
0.27310.22730.19510.15450.15350.15220.14790.14130.13820.13760.13380.13360.13360.13020.12840.12510.12430.12050.11850.11810.11760.11670.11620.10650.10550.10550.10530.10440.10360.1033岸」「津波注意報」「沿岸」においても，熊本地震だけではなく，太平洋付近の他国で起こった地震による津波に関するツイートが見られた．これより，熊本地震のような被害が大きな地震だけでなく，地震や津波全般においてユーザの関心が高いことが分かる．
「宮城県」が含まれるツイートで最も多かったのは，2012
年 12 月 7 日に最大震度 5 弱を観測した三陸沖地震のツイー
トで，首相官邸（災害・危機管理情報）- @Kantei Saigai から発信されていた．総務省消防庁 - @FDMA JAPAN が東日
本大震災以前の 2010 年 4 月に Twitter アカウントを開設していたため，東日本大震災時の警報や被害に関するツイー
トも含まれていた．また，2015 年 9 月の関東・東北豪雨の被害に関するツイートも含まれていた．しかし，東日本大震災からの復興に関するツイートは，緊急時のツイートと比べて少なかった．
表 3 および表 4 には，
「復興」
「防災」
「減災」といった言葉が含まれていない．災害情報ツイートにおいて，「復興」「防災」「減災」のいずれかが含まれるツイートは 839 件あり，「熊本県の人気キャラクター『くまモン』が，熊本地震からの復興を呼びかける新しいシンボルマークが発表されました」というツイートでリツイート 2842 件，いいね 2020
件，「【防災】東日本大震災から５年．災害への備えや家族間の安否確認などについて，ご家族で改めて確認を」というツイートでリツイート 1887 件，いいね 1847 件となっていた．
「復興」「防災」「減災」のいずれかが含まれるツイー
トは，熊本地震時などの緊急時のツイートと比較するとリツイートといいねがされていない．また，「防災」という言葉は「広域防災活動拠点」「防災ママブック」「防災グッズ
リスト」というように他の言葉と併用して使われることが表 4: 各名詞および複合名詞におけるユーザの反応度
名詞および複合名詞
全力
熊本地震関連火口周辺警報指示
地震速報
海岸
震度 6 強みなさん
平成 28 年熊本地震
津波注意報
報道発表
地震情報
海
地殻変動
国民
茨城県
平成 28 年
行動
宮城県
被災者
皆様
感染症
推定
2016 年
ご相談
更新
総理
提供
利用
体調

出現数
22
27
23
24
27
37
27
20
47
54
173
39
43
37
25
29
38
71
31
46
36
20
31
33
26
100
41
38
30
21

反応度
0.27310.19440.17350.16790.16600.15660.15470.14990.14850.14020.13910.12980.12830.12700.12510.12490.12430.11890.11740.11070.11030.10750.10740.10740.10720.10720.10630.10400.10350.1017多かった．よって，「復興」「防災」「減災」の反応度が高くなかったと考えられる．
これらのことから，災害情報においては緊急性の高い情報がリツイートやいいねされやすい傾向にある．また，日常的な活動である防災・減災や復興などに関するツイートは発信されているが，緊急時のツイートと比較するとリツ
イートやいいねがされにく傾向にあることが分かった．

4.2 フォロワーの属性分析
災害情報に興味のあるユーザを調査するために，災害情報アカウントのフォロワーのアカウント作成日，場所の 2
つの属性を分析した．

4.2.1 アカウント作成日におけるユーザ数
災害情報アカウントのフォロワーの中で，災害発生後にアカウントを作成しているユーザがいれば，災害情報を得るために Twitter アカウントを新規に開設した可能性があると考えることができる．
図 1 に，アカウント作成日におけるユーザ数を示す．図1 より，東日本大震災のあった 2011 年 3 月に直後に作成したユーザが多くいることが分かる．また，2014 年の熊本地震以降にもアカウントを作成したユーザが多くいることが分かる．しかし，平成 27 年（2015 年）9 月関東・東北豪
雨，2014 年 8 月の豪雨による広島市の土砂災害，2014 年
9 月の御嶽山噴火のときには，東日本大震災や熊本地震のようなユーザ数の伸びが見られなかった．
より詳細な分析を行うために，東日本大震災と熊本地震の発生前後 2 週間のアカウント作成日におけるユーザ数を示す．

図 1: アカウント作成日におけるユーザ数

図 2 に，東日本大震災前後のアカウント作成日におけるユーザ数を示す．東日本大震災の発生前日の 3 月 10 日におけるユーザ数は 422 人，発生後の 3 月 11 日のユーザ数は1852 人，3 月 12 日のユーザ数は 3835 人，3 月 13 日のユー
ザ数は 4777 人，発生後に最も多かった 3 月 14 日のユーザ数は 5175 人であった．東日本大震災の発生後にアカウントを作成したユーザ数は，発生前日のユーザ数と比較すると
約 4〜12 倍いたことが分かる．このことから，東日本大震
災後に災害情報を得るために，Twitter アカウントを開設したユーザが多くいることが分かる．また，東日本大震災直後にアカウントを開設したユーザは継続して，災害情報ア
カウントをフォローし続けている可能性がある．
図 3 に，熊本地震前後のアカウント作成日におけるユーザ数を示す．熊本地震の緊急時以前と比較すると，熊本地
震直後 1 週間ではアカウントを作成するユーザが増えることが分かる．しかし，熊本地震後の 1 週間よりも，5 月中旬
からにかけての方がアカウントを作成したユーザ数が多い．
この時期に災害情報アカウントから発信されたツイートにおいて，リツイート数やいいね数が平常時と多いツイートはなかった．また，この時期に被害が大きい災害はなかっ
たため，この時期にアカウントを作成するユーザが多い理由は分からなかった．
これらのことより比較的予報ができる雨の災害，被害が局所的な噴火に対して，突発的に起きて避難生活や災害支援が長期化する地震は，災害情報を得るために Twitter アカ
ウントを新規に開設するユーザが多い可能性が考えられる．

4.2.2

フォロワーの場所

4.2.1 項において，東日本大震災や熊本地震の発生後にアカウントが多く作成されていることから，災害情報アカウ
ントのフォロワーに災害が発生した地域のユーザが多くいるかどうか分析した．
ユーザデータに場所情報が含まれていたユーザ数は，ユ
ニークユーザのうち 315978 件であった．Twitter はユーザ情報として場所を追加することができるが，自由に記述できるため実際の住所に関連しない情報を付与するこもできる．また，場所情報が登録されていても「東京」「日本 東京」「とーきょー」「Tokyo」のように表記ゆれがある．これを考慮し，表記ごとの出現数を数え，出現数が 100 件以上のものを手作業で八地方区分別，都道府県別に分類した．

図 2: 東日本大震災前後のアカウント作成日におけるユー
ザ数

図 3: 熊本地震前後のアカウント作成日におけるユーザ数

表 5 に災害情報アカウントのフォロワーの八地方区分別の出現数，総務省統計局が出している都道府県別人口 ∗1 （以降，人口は総務省統計局のデータを使用している）を八地方
区分別に集計した結果，および出現数/人口（千人）を示す．
表 5 より，関東地方では人口に対しての出現数が多く，出現数/人口（千人）も他の地方と比較して高い．対して，中国地方および四国地方では出現数/人口（千人）が低くなった．
次に，表 5 において最も出現数/人口（千人）が高い関東
地方，最も出現数/人口（千人）が低い中国地方，東日本大震災があった東北地方，熊本地震があった九州の都道府県
別の人口，出現数および出現数/人口（千人）を比較する．
表 6 に関東地方の出現数，人口，および出現数/人口（千人）をそれぞれ示す．表 6 より，東京都の出現数が多く，出現数/人口（千人）が高い．昼間に通勤，通学などで関東地方の各県から東京都に人が集まることを考慮しても，東京
都の出現数は多いと考えらえる．関東地方は 2015 年 9 月に関東・東北豪雨に見舞われ，特に栃木県や茨城県に対しては特別警報が発令されていた．しかし，表 6 の，栃木県と茨城県の出現数が多いといえない．
表 7 に中国地方の出現数，人口，および出現数/人口（千人）をそれぞれ示す．表 7 において鳥取県の出現数が 0 となっているのは，表記ごとに出現数が 100 件以上のものを∗1
統計局ホームページ/日本の統計 2016 −第 2 章 人口・世帯:
http://www.stat.go.jp/data/nihon/02.htm

表 7: 中国地方の出現数

表 5: 八地方区分別の出現数
地方名
関東
近畿
中部
九州
東北
北海道
中国
四国

出現数
127562
27346
18250
12267
8614
6168
4000
2306

人口（千人）
42604
22758
21715
14597
9335
5506
7563
3976

出現数/人口（千人）
2.99
1.20
0.84
0.84
0.92
1.12
0.53
0.58

都道府県名
広島県
岡山県
山口県
島根県
鳥取県

出現数
82703
17498
10168
9237
2082
1373
1277

人口（千人）
13159
9048
6216
7195
2970
2008
2008

∗1
全国地震動予測地図 2016 年版 — 地震本部:
http://www.jishin.go.jp/evaluation/seismic hazard map/shm report/
shm report 2016/

出現数/人口（千人）
0.79
0.60
0.31
0.20
0

表 8: 東北地方の出現数

出現数/人口（千人）
6.28
1.93
1.64
1.28
0.70
0.68
0.64

分類の対象としており，鳥取県の出現数が 100 件に満たなかったために 0 となっている． 広島県は 2015 年 8 月豪雨による大規模な土砂災害に見舞われたが， 表 6 の関東地方の値と比較して出現数が多いとはいえない． また，中国地方全体の出現数も多いとはいえない． 地震調査研究推進本部
事務局（文部科学省）が，2016 年 6 月に公開した「全国地震動予測地図」 ∗1 の確率論的地震動予測地図において，中国地方は他の地方と比較して地震が起こる確率が低い． 全ての災害が中国地方において少ないとはいえないが， 中国
地方が他の地方と比較して出現数が少ないことは，災害の少なさが関係している可能性がある．
表 8 に東北地方の出現数，人口，および出現数/人口（千人）をそれぞれ示す．東北地方では，2011 年 3 月に東日本
大震災に見舞われた．表 8 における宮城県および福島県の出現数/人口（千人）は，人口が近い表 6 の群馬県や栃木県，
表 7 の広島県よりも高く，東日本大震災の被災地では災害情報に関心を持つユーザ多い可能性がある．
表 9 に九州地方の出現数，人口，および出現数/人口（千人）をそれぞれ示す．九州地方では，2016 年 4 月に熊本地震に見舞われた．表 9 における熊本県の出現数/人口（千人）
は，人口が多い福岡県よりも高く，人口が近い鹿児島県よりも高かった．しかし，熊本地震の被害があった大分県では，他と比較しても出現数/人口（千人）が高いとはいえな
い．災害情報アカウントのツイートを確認したところ，「熊
本県と大分県」という使い方されており，災害情報に関しては大分県への配慮がされている．しかし，熊本県への災害対応のみを伝えるツイートは多いが，大分県への災害対
応のみを伝えるツイートは少なかった．熊本地震の被害状
況の差も考慮しなければならながいが，大分県のユーザは
災害情報アカウントから災害情報を得ようとしていない可能性がある．
表 5 からは中国や四国の出現数/人口（千人）が低いのみだったが，表 6，表 7，表 8，および表 9 の都道府県別で見て人口（千人）
2861
1945
1451
717
589

・場所情報の表記ごとに出現数が 100 件以上のものを分類の対象としているため，出現数が 100 件に満たない鳥取県の出現数は 0となっている．

表 6: 関東地方の出現数
都道府県名
東京都
神奈川県
千葉県
埼玉県
茨城県
群馬県
栃木県

出現数
2255
1158
445
142
0

都道府県名
宮城県
福島県
岩手県
青森県
秋田県
山形県

出現数
3226
2363
847
694
645
614

人口（千人）
2348
2029
1330
1373
1086
1169

出現数/人口（千人）
1.37
1.16
0.64
0.51
0.59
0.53

みると，人口が少ないほど出現数/人口（千人）が少なくなる傾向にあった．場所情報の分類において出現数が 100 件のものを除外したため，人口が少ない都道府県の出現数がカウントされなかった可能性がある．また，総務省の SNSの年代別利用率において，Twitter の利用率は 20 代以下が最も高く，年代が上がるごとに利用率が低くなっている ∗2 ．
都市部と比較して，地方では若い年代が少ないことも出現数に影響さいている可能性がある．
これらの結果，および 4.2.1 項の結果を踏まえると，災害が発生した場所と災害情報アカウントのフォローには関連性が見られた．これから起こる災害としては，南海トラフ巨大地震が内閣府の試算で約 32 万人の死者が出るとされているが ∗3 ，被害が大きいとされる四国においての出現数/人口（千人）が低い．また，地方では都市部と比較した場合の出現数/人口（千人）が低い．Twitter 等の SNS で災害情報を得られるアカウントをフォローしていると，自分の地域で災害が起きていなくても，他の地域で災害が起きている情報が発信されているため，日常的に災害情報に触れる機会が増える．日常的に災害情報に触れる機会は，防災や復興支援などの意識につながると考えられる．よって，
このような地域では，他県で行われている Twitter を使った災害訓練 ∗4 を行うなど，災害時に SNS を活用することを考慮した防災活動が必要であると考えられる．

5.

おわりに

本稿では，災害情報を発信している認証済みアカウントのツイートおよびフォロワーの属性の分析を行い，日常的な防災・減災や，復興時の情報発信において Twitter 活用の可能性を分析し，以下のことが分かった．

∗2
総務省｜平成 27 年版 情報通信白書｜SNS の利用率:
http://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/h27/html/nc242220.html∗3
パンプ「日本の災害対策」 - 内閣府：
http://www.bousai.go.jp/1info/pdf/saigaipamphlet je.pdf∗4
自治体における災害時の情報発信と収集に向けて（Twitter Japan
発表資料）
http://www.kantei.go.jp/jp/singi/it2/senmon bunka/bousai SNS kentoukai/
dai2/shiryo 3 5.pdf

表 9: 九州地方の出現数
都道府県名
福岡県
熊本県
沖縄県
鹿児島県
宮崎県
大分県
長崎県
佐賀県

出現数
5478
2009
1377
765
694
689
641
145

人口（千人）
5072
1817
1393
1706
1135
1197
1427
850

出現数/人口（千人）
1.08
1.11
0.99
0.45
0.61
0.58
0.45
0.17

(1) 地震発生後に新しく Twitter アカウントを開設し，災害情報を得ようとするユーザがいる．
(2) 日常的な活動である防災・減災や復興などに関するツイートはリツイートやいいねがされにくい ．
(3) 災害が発生した場所と災害情報アカウントのフォローには関連性がある．
今回の分析において緊急性の高い災害情報に関する特徴は見られたが，防災・減災や復興に関する災害情報に関する特徴が見られなかった．今後は，防災・災害や復興に関する災害情報の特徴の分析を行う．また，フォロワーの分析に関してユーザデータのプロフィールを考慮して，災害情報に興味があるユーザを分析する．

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