1.はじめに
2000年代中頃から，プログや電子掲示板，動画共有サービス，Social Networking Service （以下，SNS）などのソーシャルメディアの利用者の増加が著しい.たとえば,過去1年間に利用した経験のあるSNSを訪ねた総務省の調査によると， Facebookは35.3%,  Twitterは31.0%と，日本人の約3人に1人はSNSを利用しているといわれているり. さらにスマートフォンの普及が，生活の中でソーシャルメディアをいつでもどこでも利用可能にし，さらには位置情報などのスマートフォンの多様な機能と連携して，その活用の幅が広まっている．このようなソーシャルメディアの普及によって，かつては情報を受信するだけの立場であった人が，リアルタイムに，かつ不特定多数に向けて情報を発信することが可能となった.これにより新聞やTV,ラジオといった限られた発信者から多くの受信者に向けた単方向の情報発信であったマスメディアの寡占的時代は終わり，発信者と受信者が双方向性を持って情報を媒介していくソーシャルメディアによる情報共有時代に移り変わったといえる. 2011年3月11日に発生した東日本大震災は,ソーシャルメディアが普及した時代に発生した最初の大規模災害といわれている²).これを機に平常時だけでなく災害発生時などの非日常時におけるソーシャルメディアによる情報の受発信の役割が活発に議論されるようになった③特に，ソーシャルメディアの1つであるTwitterは，報道機関や政府,自治体，企業だけでなく一般のネットユーザーまで幅広く利用されたことから，社会学分野，交通分野，防災分野，情報処理分野など様々な研究分野において，３月11日に発信された情報内容に関する研究が盛んになされた5).6).1).これら研究から，リアルタイムの災害情報の取得や安否確認などのためにTwitterが有効に機能したことが確認された一方,デマの拡散防止やノイズ対策が必要であることも明らかにされた.災害時のソーシャルメディアでの発信内容に関する既往研究の多くは，ある１つのメディア，主にTwitterにのみ着目し，複数のメディアでの関連性に着目した研究は極めて少ない．誰もが限られた種類のTV番組や新聞を見て，類似した情報を入手していた時代は終わり，インターネットとソーシャルメディアの隆盛によって，利用者が情報を取捨選択できるようになった現在においては，ある1つのメディアにのみ着目しても，その特徴を十分に把握できたとはいえない.各メディアの特徴を把握するためには,複数のメディアとの比較分析を行う必要があり，それを理解することによって，初めてマスメディアとソーシャルメディアのそれぞれが持つ特性を活かしながら，相互に補完し合って情報を発信する,すなわち,各メディアの特性を活かした災苦報道のあり方を検討することが可能になると考えられる. ↑鳥取大学   Tottori University本研究では, 2016年10月21日14時07分に鳥取県中部で発生した最大震度6弱の地震（以下，本震）を対象に，マスメディアとしてTV,ネットニュースを,ソーシャルメディアとしてTwitter,プログ,掲示板, ２ちゃんねるの合計6種のメディアから発信された情報内容とタイミングの関連性について比較分析を行い，各メディアの特性を把握することを目的とする.具体的には,どのようなメディアから,どのタイミングで,どのような情報が発信されたか,すなわち「メディアの種類」と「情報発信の時刻」および「情報内容」の３要素を同時に分析可能とする非負値テンソル因子分解を用いて,各メディアの特性を明らかにし,考察を行う.
2.既往研究の整理と本研究の位置づけ
災害時にメディアが果たす役割は大きく，特にソーシャルメディアの活用が近年盛んに議論されている.東日本大農災時には，災害時の情報源としてTV放送を重視する人が多かっただけでなく，ポータルサイトやソーシャルメディアの情報を重視する人も多かったことが報告されている3).4).特に,ソーシャルメディアは災害時に発生した不特定多数の情報を整理する際に活用されたことから89,各メディアの特性に着目した研究も多く報告されている.三浦ら% 10は，災害時のTwitterについて，感情に関する内容を分析している．地震・津波に言及したツイートは，夜間に不安反応のピークがあり時間経過と共に減衰したことを明らかにしている9.さらに,災害に関するツイートのうち, ｢怖い｣, 「恐ろしい」や「気がかりな」といったネガティプな感情語や活性度の高い感情語が含まれるツイートほど多数回リツイートされていたことを明らかにしている¶。また，沼田・目黒"かは，Twitter,地方紙，全国紙，TVが発信した内容を分析し，Twitterは注意喚起に関する内容，地方紙は生活情報，全国紙は訃報に関する情報，TVは経済活動に関する報道がそれぞれ特徴的だったことを明らかにしている．さらに，相田ら129は， 2ちゃんねる，ロログ， Twitterが連携した支援活動について設立の経緯と活動内容を報告している.多様な種類のSNSについて，武田¹³)は「価値親」,「現実生活」,「情報交換」,「関係構築」の4つの親点から特性を整理している.既往研究མ་וﾂと武田¹³׳を参考に,災害時における情報と各種メディアの関係を図１のように整理した.災害時には，情報が緊急かつ重要であるか否かが人々の行動に影響を与えると考えられるため，新たに「緊急性」の親点を加え,「緊急性（高い・低い）」,「情報提供・収集（一方向）」,「関係構築・情報交換（双方向）」の３つの親点を設けた.図中の白抜きの楕円は情報の内容を,四角の枠線は各メディアが主に取り扱う情報の範囲を示している.災害直後に，避難指示や注意喚起といった緊急性が高い情報を提供するメディアは, TV,ネットニュース, Twitterであり，その後，被災状況や生活情報，被災地の商業や親光について情報を提供するメディアは,新聞, TV,ネットニュース,掲示板などであると考えられる.一方,物資の要請やボランティアといった，緊急性が高く情報の発信者と受信者のコミュニケーションを必要とする情報を数多く扱うメディアは, Twitter,プログ, ２ちゃんねるが重要な役割を果たすと考えられる.このように,各種メディアがそれぞれの特性を活かし,多様な情報を発信・受信する役割を担っていると整理することができる.しかし,このようなメディア特性に関する整理は,既往研究でも多くなされているが,実際の災害時に発信された情報を定量的に分析し，各種メディアの特徴を同時に分析しながら比較した研究はない.本研究は，メディア別の発信情報の内容と発信されたタイミングを同時分析することによって，各メディアの特徴を把握する点に新規性がある.メディアが取り上げる話題や交換された情報内容の特徴を定量的に分析する際には,第一段階の処理として,テキストマイニングが行われることが多い.ここで,テキストマイニングとは，金 14によると「蓄積された膨大なテキストデータを何らかの単位に分解し，これらの関係を定量的に分析すること」である.先に挙げた既往研究9.10.11ににおいても,テキストマイニングの形態素解析を行い，文章を単語単位に分解したうえで,クラスター分析や共分散構造分析,ネットワーク分析,コレスポンデンス分析などの各種分析を行っている.松井15)は, 20年分の雑誌記事タイトルを収集し, 「癒し」という語の使われ方について分析している.コレスポンデンス分析を用い，男女によって「癒し」の意味が異なること，時代の変化に伴い「癒し」の意味が世俗的，物質的なものに変化したことを明らかにしている.また,神田ら16)は福島原発事故に係る新開報道の見出し文に対し，クラスター分析,共起ネットワーク分析,コレスポンデンス分析を適用している.複数の多変量解析の結果より,新聞は「不安・不満」,「安心・大丈夫」といった概念的語彙で，健康影響の有無を間接的に説明している場合が多いことを考察している.以上のように,テキストマイニングの形態素解析を行った後に,データの持つ特徴を抽出する手法として,さまざまな手法が用いられてきた 175.185. これらの手法は，ある特定のメディアに注目して時間の経過と出現する単語の関係を分析する（「時間帯×単語」の分析）,あるいは，ある単語に注目し複数のメディア間での出現頻度の推移を比較する(「メディア×単語出現頻度」の分析)など,データ構造の次数を2次に変換した上で，分析を行っている．これは，本来の高次数で表されるデータの構造から，分析者の分析目的に応じて低次数のデータに変換,抽出し,分析していると言い換えることができ，データの持つ特徴のすべてを捕捉できているとはいえない.本研究では，本来の高次数のデータ構造を保持したまま,多要素によって構成される複雑なデータの特徴を抽出できるテンソル因子分解を用いて，災害時にメディアから発信された情報の特徴を分析する.テンソル因子分解とは, 2次テンソルである行列データの次元を圧縮する際に因子分解が用いられるように, 3次以上のテンソルデータの各モード(各要素軸)の次元を圧縮する際に用いられる.具体的には,どのメディアから,いつ,どのような内容が発信されたか,つまり「メディア×時間帯×出現語」で構成される3次数データを分析することにより，それら3つの関係性から災害時のメディア情報の特徴を明らかにする.
3.使用データの概要
3.1データの収集方法
本研究では，クチコミ＠係長19′から収集したメディアの1時間単位の発信件数,および発信情報のテキストデータを用いる．クチコミ＠係長とは，株式会社ホット・リンクが提供しているソーシャル・ピックデータを収集するためのクラウドサービスでありTwitter, 2ちやんねる,ブログ,掲示板,ネットニュース, TVに関するデータが蓄積されている. 「Twitter」とは，つぶやき（Tweet）と称される140字以内の文を投稿し，他の利用者がそのつぶやきに対して反応することでコミュニケーションをとる情報サービスである.クチコミ＠係長では， 10%サンプリングされたデータが収集できる.「２ちゃんねる」とは,テーマ別に掲示板を作成し，利用者間でコミュニケーションを図る電子掲示板システムである.クチコミ＠係長では, ２ちゃんねる以外にYahoo!知恵袋や教えて!Gooなど4つの掲示板からデータを収集・蓄積しており，これらは２ちゃんねると区別して「掲示板」と呼ぶ.「プログ」とは,個人が日々の出来事や感じたことなどを日記形式で投稿し，公開するウェプサイトである．閲覧者は投稿文にコメントを付記することができる．クチコミ＠保長では，アメーバプログやYahoo!プログなど国内プログの約90%を網羅している. 「ネットニュース」に関するデータは,日刊アメーバニュースやNHK WEB NEWSなどニュースポータルサイトに掲戚された日時とその記事内容を用いる.「TV」についてはNHK2局および関東キー局(日本テレビ,テレビ朝日,TBS,テレビ東京,フジテレビ)で放送された番組に関するデータである。
3.2分析対象と情報発信数の推移
2016年10月21日14時07分に発生した鳥取県中部の地農を分析対象に， 10月21日14時から24時までの10時間分の各メディアで発信された情報を用いる.なお,関連する情報は，鳥取県内の地名である「鳥取」,「倉吉」,「湯梨浜」, 「北栄」,「三朝」を検索語として抽出した.各メディアの時間帯別発信件数の推移を図2（a）,（b）に示す.なお,図2（b）は,図2（a）の縦軸のスケールを変更した図である． 14時から24時までの10時間で発信された情報の総件数は，Twitterが84,893件， 2ちゃんねるが50,418件,プログが13,503件,掲示板が1,301件,ネットニュースが362件，TVが161件であった．時間帯別の発信件数に着目すると，本震が発生した時間帯である14時台はTwitterや２ちゃんねるの発信件数が顕著に多く，それぞれ35,918件/時間， 19,119件/時間であった.各メディアの時間帯別発信件数割合の推移を図３に示す.ここで発信件数割合とは,メディアごとの時間帯別を,分析対象期間である10時間の総発信件数で除した値である．図3より, Twitter,  2ちゃんねるは, 14時台の発信件数割合が高く,その後急激に減少していることがわかる.すなわち,これらメディアでは,他のメディアと比べて,本震発生直後に多くの情報が発信されたが，時間の経過とともに発信件数が減少したことがわかる.一方で,プログやネットニュース,  TVは14時から18時まで割合の変化は比較的小さく,定期的に新しい情報が発信され続けていたことがわかる.全体の発信件数割合に着目すると， 19時台以降は，発信件数割合に大きな変化が見られない.よって,各メディアにおいて，鳥取中部に関する地震の情報発信が， 19時台以降には収束（安定）したと推察できる.
3.3主な出現語の抽出
各メディアから発信された情報のテキストデータを用いて形態素解析を行い，発信内容における主な出現語を抽出する.ここで形態素解析とは,テキストデータを統計的に分析可能な状態に加工する処理のことであり，形態素とは意味の最小単位のことを指す.本研究では,テキストデータを形態素に分割し,品詞による選別を行い,名詞のみを抽出することとした.なお,既往研究では,分析とは直接関係しない単語（不要語）の削除，類似した意味を持つ単語あるいは発音は同じだが標記が異なる単語を１つの代表語にまとめる類義語の結合などを施すことが一般的である．この操作は，代表語の出現頻度が相対的に高くなり，頻出する話題の抽出が容易になるという利点がある．特に， Twitterや２ちゃんねるなどのSNSでは，必ずしも整理された文章で情報が発信されておらず,不要語削除や類義語結合の実施,およびその程度によって，その後に得られる結果が左右される.言い換えると,不要語削除や類義語結合の方法や程度は,分析者に依存しており，それによって得られる知見が異なる.しかし,そもそもTwitterや２ちゃんねるなどのSNSでの発言には，分析者が注目する発言（単語）とは無関係な発言や話題が大量に含まれている.ある話題から始まり,次々と話題が展開し，結果的に無関係に見えるような発言が生まれることがSNSの本質ともいえよう．さらに，大量のデータから，分析者が意図しないような特徴や傾向を抽出することを分析目的とする場合,事前に分析者が,不要語を定めて削除したり,類義語を結合したりすることは,予期せぬ結果の抽出を試みるデータマイニング分析の視点からは必ずしも適切とはいえない.そこで本研究では,不要語削除や類義語結合などで生じる分析者の恣意性を排除するために,これら操作は行わず，不要語や類義語を残したまま分析することとした.表1に形態素解析結果の概略を示す.なお,表中の割合とは全形態素に占める割合のことである. 6メディア, 10時間分のテキストデータ数は10,506件であり，単語の種類は25,461単語，総語数は910,339語であった．このうち形態素解析によって，検索語とした「鳥取」,「倉吉」,「湯梨浜」, 「北栄」,「三朝」を除く名詞のみを抽出した結果,名詞の種類は12,428単語,名詞単語総数は215,272語であった.名詞のみを抽出した段階で全形態素数の約49%となったが,このまま分析を行うには膨大な単語数がある.そこで,名詞の種類数の頻出回数上位1％にあたる124種類の単語を抽出し，さらにその中から独立で意味をなさないアカウント
ルとは多次数の配列を表すものであり，スカラーは0次のテンソル,ベクトルは1次のテンソル,行列は2次のテンソルといえる.本研究では,テンソル因子分解手法の1つである, Non- negative Tucker Decomposition（NTD） 20).21).22)を用いる．NTDは，非負値行列因子分解(Non-negative Matrix Factorization)を3次元以上の多次元構造を持ったデータの分解に拡張した手法であり，脳波解析や画像識別の分野で用いられている。  NTDでは，各次元（各要素軸）の特徴を表す行列（以下，特徴行列）とコアテンソルに分解し，それらからデータの特徴を把握する. 3次テンソルを例にNTDの概念図を図4に示す.次数が3で1×J×Kの大きさを持つ3次テンソルXを考える.次元圧縮とは，各要素軸について低次元空間に写像することであり，Iのモードに関して次元をQ（Q≤I）に, Jのモードに関して次元をR (R≤J)に，Kのモードに関して次元をS (S≤ K）に分解し，情報を落とし込む方法がNTDである．具体的には，それぞれ次元がI，Kで与えられる3つのモードを持つXを, Iのモードに関する情報をもつI×QのU, Jのモードに関する情報をもつJ×Rの行列V，Kのモードに関する情報を持つK×Sの行列Wと，次元Q×R×SのコアテンソルCに分解する。この分解をランク（Q, R, S)タッカー分解と呼び，Q, R，Sを各モードに対する因子数と呼ぶ。具体的には次式で定式化される.
X ≠C×U™×V™

ここで，Cはコアテンソル，U，V，Wは特徴行列である．式(1)を要素ごとに書くと，式（2)となる.
なお，特徴行列において圧縮する次元数（Q, R, S）は分析者が任意に決定する. ntdはパラメータとしてC, U, V, Wを持っており, 2乗誤差を最小にするように，非負値制約を与えてパラメータを決定する.つまり,パラメータ推計は以下の問題として定式化される.名や記号などを削除した114単語を分析対象とした．分析で使用する単語の種類，および出現回数を表2に示す.
minc u v w  f(C, U, V, W)
f(C,U,V,W)=‖X – C×U™×V™‖Z
4.非負値テンソル因子分解
テンソル因子分解とは，3要素以上で構成される多次元データの特徴を抽出する手法である201.211.221.ここで，テンソs.t. c grs≥0, u iq≥0,v ir≥0,w ic≥0
ここで， III,はフロベニウスノルムを表す.
5.各種メディアの発信内容とタイミングの関連性
分析
本研究では，6種のメディアにおいて，2016年10月21日14時台から23時台までの10時間帯に，発信された情報における出現語114単語を用いて，メディア×時間帯×出現語の３次テンソルを構築することにより，これら３要素軸を考慮した同時分析を行う．すなわち，３次テンソル（I×J × K）のサイズは6×10×114となる．この3次テンソルデータに,非負値テンソル因子分解を適用し,メディア,時間帯,出現語の各要素の特徴行列とコアテンソルを抽出する。分析に際して，各要素の特徴行列の因子数を分析者が予め設定しなければならない．本研究では分析結果が解釈しやすく，モデル適合度が高い因子数を試行錯誤的に探索し，各要素の因子数を決定することとした．その結果，因子数（Ω, R, S)はそれぞれメディア（Q)を４因子,時間帯（R)を3因子，出現語（S）を5因子とした．コアテンソルのデータサイズは特徴行列の因子数と対応するため，4x3x5のサイズを持つ３次テンソルとなる．式（2），式（3）からわかるように，各要素の特徴行列とコアテンソルは同時推定されるが,便宜上,以降では各要素の特徴行列とコアテンソルの結果について順に考察する.
5.1特徴行列に関する結果の考察
5.1.1メディアに関する特徴行列
メディアに関する特徴行列の分析結果を表3に示す.第１因子の各メディアに対する成分値は「Twitter」での値か0.988と最も高く,次いで「２ちゃんねる」での値が0.300となっている．その他の「プログ」，「ネットニュース」, 「TV」での値はゼロである．また「２ちゃんねる」に関しては，第4因子以外の因子で0.261～0.300の値を示した.これは「２ちゃんねる」は，第４因子（TV）以外のメディアと類似性があることを表している.ただし,各因子の最大値に対する「２ちゃんねる」の成分の相対値に着目すると,第1因子において最も高い値を示していることから,本分析では「２ちゃんねる」は「Twitter」と類似性が高いメディアと分類する.同様に考察すると，第２因子は「ネットニュース」と「プログ」,第３因子は「掲示板」,第４因子は「TV」の特徴を表した成分であるといえる.以上の結果から，６種のメディアは「Twitter・２ちゃんねる」,「ネットニュース・プログ」,「掲示板」,「TV」の４グループに分類できることが明らかとなった．上述したように，２ちゃんねるは掲示板の一種と考えることもできる．しかし，発信された情報のタイミングと情報の内容によって分類した場合, 2ちゃんねるは,掲示板ではなく, Twitterと類似性が高いことが明らかとなり，これは本研究で得られた新たな知見であるといえる.さらに,マスメディアのネットニュースとソーシャルメディアのプログとの間には類似性が見られ,マスメディア(TV,ネットニュース)で一群,ソーシャルメディア(Twitter, ２ちゃんねる,プログ,掲示板）で一群という一般的な分類は必ずしも適切ではないことが明らかとなった.

5.1.2時間帯に関する特徴行列
時間帯に関する特徴行列の分析結果を表４に示す．表４の考察は，表3と同様に行うが，冗長性を避けるため，ここでは分析結果の特徴についてのみ説明する.第１因子は「14時台」の値が顕著に高く，第２因子は「15時台」「16時台」「17時台」の値が高い．第３因子は「18時台」「19時台」「20時台」「21時台」「22時台」「23時台」の値が高いことが表4よりわかる.以上の結果より,時間帯別での特徴は,「本農直後」の14時台,本農から1時問程度経過した15時台から17時台までの「夕方」, 18時台から深夜までの「夜」の3つに分類できることがわかった.これら時間帯に関する特徴は，直感に即したものであり，妥当な結果であるといえる.
5.1.3出現語に関する特徴行列
出現語に関する特徴行列の分析結果を表5に示す。ただし，出現語に対する特徴行列は，単語数が114種類あり，全ての値を比較，考察することは複雑である．そこで，ここでは各因子の最大成分値に対して70%以上の単語のみを，その因子の特徴を表現する単語として注目する.例えば,第1因子では「国宝」の成分値が1.054なので，成分値が0.738以上の単語のみを考察の対象としている.第１因子の上位には「国宝」と「投入」の単語が含まれており，これら単語は他の因子には含まれていない．これらは鳥取県三朝町の国宝に指定されている三徳山三佛寺・投入堂を示す単語であると考えられ，この単語は第１因子でのみ抽出されている．その他「関東」，「南海トラフ」といった語が上位にあることが第１因子の特徴であるといえる。よって，第１因子は，国宝の被害状況，および南海トラフ関連」の情報と考えられる.これら国宝の投入堂と南海トラフ
に関する情報が同時に情報発信される傾向が強いことは,事前に分析者が予見することは困難であり,共起性が高い2つの異なる話題が抽出できたことは，本分析手法適用の有用性を示す結果といえる.第２因子は「九州」,「四国」,「中国地方」,「近畿」などの語から鳥取だけでなく，西日本全体の広範囲における地震情報と考えられる.また本農の程度を表す「推定」「規模」 「M6.6」といった単語，および「火災」，「中国竜力」の単語の数値が相対的に高いことから，第2因子は「西日本の地震状況」に関する情報と考えられる.第３因子は,「近畿」,「推定」,「四国」,「速報」「地方」の5単語のみで構成される．特に「速報」が含まれているのは第３因子のみであることから，これは「鳥取県とその一帯の地震速報」に関する情報と考えられる.第４因子は「智頭」「南部」「青谷」「鹿野」など鳥取県内に位置する市町村名のみが含まれ，他の因子で検出された地震の規模や被害状況に関する単語は抽出されなかった.しかし，本震直後に発信された情報を分析していることから,地名だけを発信するとは考えにくく,文脈を推察すると,第４因子は「鳥取県内の地震状況」に関する情報と考えられる.第５因子は「被災」,「災害」,「火災」などの災害状況に関する単語が上位を占めている．また，他の因子の上位には挙がらなかった「熊本地震」が高い数値を示したこと，他の因子と比べて多くの単語で構成されていることが第5因子の特徴といえる．よって，第5因子は「被災状況と熊本地震関連」の情報と考えられる.
5.2コアテンソル値による各メディアの特徴把握
コアテンソルの分析結果を図5に示す. 図5はコアテンソルの組合せに特徴行列因子の結果を対応付けたメディア因子別の結果である．コアテンソルは各特徴行列の因子の組合せ(Q×R×S)分の4×3×5=60の要素が存在する．図中の数字は因子の組合せであり，メディア因子（Q)，時間帯因子(R),出現語因子(S)の順となっている.例えば, (1,2,3)はメディアが第１因子，時間帯が第２因子，出現語が第３因子の組合せを表現している.図５より，コアテンソル値が最も大きいのは，（4,2,5）の組合せであることがわかる.すなわち,メディア第４因子,時間帯第2因子，出現語第5因子の組合せであり，これは「TV」から「夕方」に「被災状況と熊本地震関連」の情報が最も多く発信されたことを示している.次いで,コアテンソル値が大きい，すなわち発信された情報量が多いのは(2,1,4)の「ネットニュース・プログ」から「本農直後」に「鳥取県内の地震状況」に関する情報であり，３番目に大きいのは(1,1,2)の「Twitter・2ちゃんねる」から「本震直後」に「西日本の地震状況」に関する情報であることが分析結果からわかる.図5の結果を，メディア因子毎（Q=1,2,3,4）に整理した結果を表6〜表9に示す.表6のメディア第１因子（Twitter・２ちゃんねる）に関する結果に着目する。時間帯因子別の値が大きい組合せに着目すると,「本農直後」は「西日本の地農状況」の値が高く, 「夕方」と「夜」は「国宝の被害状況，および南海トラフ関連」の値が大きいことがわかる．これは，Twitterや２ちゃんねるでは「本農直後」は「西日本の地震状況」に関する情報発信が多かったが，「夕方」になると国宝の被害状況や南海トラフに話題が移り変わったことを意味している．さらに，「国宝の被害状況，および南海トラフ関連」の値を「夕方」と「夜」で比較すると，「夜」のほうが値は低いため，発信される情報数が「夜」になって減少したことがわかる.次に，表6～表9間での値の比較を行う．表6～表9の「本農直後」の値を比較すると，メディア第１因子(Twitter・ ２ちゃんねる）では，「西日本の地震情報」，メディア第２因子(ネットニュース・ブログ)では「鳥取県内の地震状況」,メディア第４因子（TV）では「鳥取県とその一帯の地震速報」の値が高い．すなわち，「本農直後」の「Twitter・２ちゃんねる」,「ネットニュース・プログ」,「TV」は異なる種類の情報を発信しており，それぞれ西日本，鳥取県内，鳥取県周辺地域に関連する情報を特徴的に発信したことが明らかとなった.一方，メディア第３因子（掲示板）では「本農直後」に大きな値は見られない．すなわち，「本農直後」は「掲示板」からの情報発信は少ないことも，本分析結果よりわかる．また，表6～表9の「国宝の被害状況，および南海トラフ関連」に着目すると，「本農直後」はメディア第３因子（掲示板）のみで0.098と値は小さいが正値を示しており，他の
メディア因子ではゼロである.「夕方」になると,「国宝の被苦状況，および南海トラフ関連」の値は，メディア第１因子(Twitter・2ちゃんねる),メディア第２因子(ネットニュース・プログ）で，それぞれ0.331，0.179となり，メディア第３因子（掲示板）では，0.075となっている．以上の結果は，「国宝の被害状況，および南海トラフ関連」に関する情報は,「本農直後」は情報量は少ないが「掲示板」のみで発信され,「夕方」になって「Twitter・２ちゃんねる」,「ネットニュース・プログ」へと拡散したと推察できる.さらに, 「夜」のメディア第３因子（掲示板）では，値が0.364となっている．よって，「掲示板」では「魔災直後」に「国宝の被害状況，および南海トラフ関連」の話題が発信され，「夕方」に情報発信量は減少したが，「夜」になって再度活発に話題になったことが明らかとなった.以上の結果を整理すると，「本農直後」は「Twitter・２ちゃんねる」から「西日本の地震状況」「ネットニュース・プログ」から「鳥取県内の地震状況」に関する情報が顕著に発信された.「夕方」になると「TV」からの「被災状況と熊本地震関連」の情報発信が増え，本震当日に発信された情報量としてはこれが最も多い．一方，「夜」になると「TV」や「Twitter・２ちゃんねる」からの情報発信量は減少し，再び「ネットニュース・プログ」からの情報発信量が増加する.また，「掲示板」からの情報発信量も増加し，南海トラフに対する懸念など，鳥取県外での地震のリスクやその備えに関する話題へと移り変わったと推察できる.
6.おわりに
本研究では，2016年10月21日に発生した鳥取県中部の地震を事例に，メディアと時間帯，発信された情報の内容を同時に分析するために，非負値テンソル因子分解を用いた方法論の提案を行った.既往研究において，災害時のメディア情報を分析した研究は多いが，複数のメディアを同時に分析した研究は筆者らの知る限り存在しない．分析に際して，メディアの種類，情報発信された時間帯，情報の内容という3つの次数（要素軸）を考慮すると，その組合せによって要素数は爆発的に増加するため，データ全体の特徴を把握することは容易ではない．本研究では，６メディア×10時間帯×114出現語で6,840の要素数があるデータに，本手法を適用することによって4メディア× 3時間帯× 5出現語の60要素に縮約した．実証分析の結果から，データ特性の特徴解釈が容易となることが示され，非負値テンソル因子分解が複数メディアの比較分析に適用可能であることが明らかとなった.提案手法によって抽出される特徴行列の結果より，本研究が対象とした６種のメディアは「Twitter・２ちゃんねる」, 「ネットニュース・プログ」, 「掲示板」, 「TV」の４種類に分類可能であることがわかった.また，情報発信のタイミングとして「本震直後（14時台）」,「夕方（15時台～17時台)」「夜（18時台～23時台)」の3時間帯に分類でき,さらに発信された情報は大きく5つの内容に分類できることが示された.また，特徴行列と同時に推定されるコアテンソルの値より，どのメディアから，どの時間帯に，どのような内容の情報が，どの程度発信されたかを把握することが可能となった．具体的には，本事例においては「TV」から「夕方」に「被災状況と熊本地震関連」の情報が最も多く発信されたことが明らかとなった.また,コアテンソル値からメディア別あるいは時間帯別に発信された情報の内容の比較が可能となり，各メディアにおける発信内容の変遷や他メディアへの情報の拡散や伝搬などの分析に応用可能であることが示唆された.これは,複数のメディア情報を同時に分析した本研究の成果であるといえる.本研究では，テキストデータの事前処理として名詞のみを抽出し分析を行った.今後は,動詞や助動詞などの品詞を同時に分析できるフレームワークを構築し，発信された情報内容をより詳しく分析することによって，災害時の各メディアで発信される情報の質を考慮した分析に展開する必要がある.