# リスク学研究 31(2): 89-101 (2021)
Japanese Journal of Risk Analysis doi: 10.11447/jjra.SRA-0359

【特集：新型コロナ感染症関連 原著論文】

# 新型コロナウイルス感染症拡大下における 災害時避難への社会的関心の傾向
一テキストマイニングによるWeb記事分析を通じて一*

Trends of Social Interest in Disaster Evacuation and Sheltering with COVID-19:

Through the Analysis of Web Articles Using Text Mining Method

佐野 浩彬**, 千葉 洋平**, 前田 佐知子**, 池田 千春**,
三浦 伸也**，臼田 裕一郎**
Hiroaki SANO, Yohei CHIBA, Sachiko MAEDA, Chiharu IKEDA,
Shinya MIURA and Yuichiro USUDA
}

\begin{abstract}
The authors employed a text mining method based on published web articles to analyze how social interest in disaster evacuation and sheltering with COVID-19 changed over time. To understand social interest, the authors divided the number of COVID-19 positive cases in Japan into five phases. The results revealed a vague concern about the need for measures taken by local governments in Phase I. Furthermore, there were descriptions of actual countermeasures and training based on the heavy rain in July 2020, typhoon No. 9 (Maysak), and typhoon No. 10 (Haishen) in Phase III. Finally, in Phase V, it was possible to grasp how the social interest shifted to specific content.
\end{abstract}

Key Words: COVID-19, Evacuation and sheltering, Text mining method, Social interest, Web articles
## 1. 背景と目的

本研究の目的は新型コロナウイルス感染症（以

下，COVID-19）が広がる日本国内において，自然災害時の避難に対する社会的関心の傾向を把握することである。日本国内におけるCOVID-19の急速な拡大は，生活様式の変化をもたらした（厚生労働省，2020）。それは日常生活における変化はもちろんだが，非日常である自然災害の発生時においても同様に変化をもたらすものと考えられる。特に自然災害からの避難という視点で考えれば，従来のように安全な場所へ移動し，危険を回避するまで安全な場所にとどまるといった行動 (Evacuation) が避難者間の接触を生み, COVID-19 感染を誘発する危険性があると考えられる。また, COVID-19下では密閉空間 - 密集場所 - 密接場面の3つの“密”を避けることが推奨されているが（首相官邸・厚生労働省, 2020), 避難所での生活（Sheltering）は推奨される3つの条件を満たすことが困難であると容易に想像される。

従来は自然災害リスクのみを踏まえて避難を考えることが主たっったが，現在は自然災害リスクだけでなく，COVID-19という新たな感染症リスク


も踏まえて災害時避難を考えることが必要となつている（石川, 2020; 高田, 2020; 室崎, 2020)。 もち万んCOVID-19の拡大以前にも, 既往研究で避難所等における感染症問題やその対策の重要性は指摘されている（例えば，川村ら，2017；栗田ら，2018; 大倉ら，2019など)。しかし，多くの自治体や住民にとって COVID-19下での避難は未知のリスク（いわゆる「エマージングリスク」 （上野，2019）に対する判断が求められるものであり，課題に対する明確な答えがない中での対応が求められている (岸本, 2020)。こうした未知のリスクや課題に対応していくためには利害関係者間の健全なコミュニケーションを確保しつつ,認識の差異を情報化して関係者の要求内容や関心を理解し, 社会的意思決定の正統性を確保することが求められる (小林，2013)。本研究では関係者の要求内容や関心を理解するために，インター ネット上で発信されたWeb記事を収集し，テキストマイニング手法を用いて，時期ごとに COVID-19 下での災害時避難に関する社会的関心がどのように変化したのかを分析する。

また，全国で行われている実践や検討の経験知，専門的知見を踏まえつつ，それを自らの地域で導入・実践していくことも重要である。内閣府 (防災担当) ・総務省消防庁・厚生労働省では COVID-19が拡大する中で自然災害に備えることを目的として，都道府県や保健所設置市・特別区等に対して「避難所における新型コロナウイルス感染症への対応について」（2020年4月1日扔よび4月7日）の通知を公表した（内閣府ら， 2020a，2020b）。この通知では，「災害が発生し避難所を開設する場合には, COVID-19の状況を踏まえ，感染症対策に万全を期することが重要」 （4月1日通知）であるとし，「平時の事前準備及び燚害時の対応の参考」として, (1)可能な限り多くの避難所の開設, (2)親戚や友人の家等への避難の検討, (3)自宅療養者等の避難の検討, (4)避難者の健康状態の確認, (5)手洗い, 咳エチケット等の基本的な対策の徹底, (6)避難所の衛生環境の確保，(7)十分な換気の実施、スペースの確保等, (8)発熱, 咳等の症状が出た者のための専用スペースの確保,(9)避難者が新型コロナウイルス感染症を発症した場合の9項目に整理した留意事項を提示している（4月7日通知）。

専門的知見からも COVID-19下での災害対応に関する情報が発信されている。小山らは国内でも
いち早くCOVID-19下における水害発生時の防災・災害対策を考えるためのガイドを作成し，インターネット上で公開した (小山ら，2020）。土木研究所ICHARMではCOVID-19 下で起こりうる事例と望ましい対策についてまとめた「(別冊)水害対応ヒヤリ・ハット事例集（新型コロナウイルス感染症への対応編)」を2020年6月 25 日に公開した (土木研究所ICHARM，2020；大原ほか， 2021)。人と防災未来センターでは, 避難所・福祉避難所 - 合理的配慮 - 外国人への対応といった 4つのテーマでの臨時レポートをまとめている (人と防災未来センター, 2020)。さらに, 研究機関においても COVID-19 下での災害時避難に関連する情報の収集・整理・アーカイブといった取り組みが進められている（三浦ら，2020）。海外でも，アメリカ気象学会が2020年4月9日に「Tornado Sheltering Guidelines during the COVID-19 Pandemic」を公開し, 避難所での感染対策等の注意を呼びかけている (A Statement of the American Meteorological Society, 2020)。また, 全米知事協会は連邦政府へ送った「Planning for Concurrent Emergencies」(2020年6月1日）において, COVID-19下での災害時避難の課題等について言及している (National Governors Association, 2020)。FEMAは2020年のハリケーンシーズンに向けて,「COVID-19 Pandemic Operational Guidance for the 2020 Hurricane Season」を作成した (FEMA, 2020)。米国疾病予防管理センター（CDC）は避難所での感染リスクを下げるため, その準備に関するヒントをWebサイトで公開している (Centers for Disease Control and Prevention, 2020)。

以上の COVID-19 下での災害時避難に関する動向を踏まえつつ, 本研究では広く社会で発信されているWeb情報から, 「COVID-19下での災害時避難」という未知のリスクに対する社会的関心がどのように変化しているかを明らかにする。

## 2. 方法

## 2.1 COVID-19下での災害時避難に関する情報収集

筆者らは分析を行うにあたり，COVID-19下での災害時避難に関する情報について，インター ネット上で発信されているWeb記事を収集した。 ここでいう Web 記事とは, 新聞社, 通信社, 放送局, インターネットメデイア等といった組織が発信している情報のことを指す。Web記事を対象

とした理由は, 紙面記事と違い「締め切り」がなく速報性が高いこと，長い文章でも掲載できるため詳細な内容が記述されている場合があること等 (沼田ら，2011）, 社会的関心の傾向を時系列で把握することに適していると考えられるためである。

具体的な収集方法としては，検索エンジンを用いて「コロナ and 避難」のキーワードで検索を行い，結果としてヒットした一覧から内容に合致する Web情報を収集した。なお，自然災害の視点から見た日本語の“避難”という用語には, 英語の Evacuation と Sheltering の両方の意味が含まれるが (林, 2020), 本研究ではそれらの意味を分別して整理せず，“避難”という用語をそのまま用いて分析を行った。また, 避難というキーワー ドを含めてWeb検索を行うと，例えば「家庭内暴力（ドメスティックバイオレンス）からの“避難”者への給付金」に関する記事など，自然災害とは関わりがない記事も合わせて検索結果に表示された。例えば, 次のような産経ニュースや朝日新聞デジタルの記事が該当する。

新型コロナウイルスの緊急経済対策で実施す
る現金 10 万円の一律給付で，().DV被害を証明する書類とともに避難先の市区町村に申し出れば, () 申し出の際は, DV被害を理由に避難していることを確認するため $(\cdots)$ この確認書類を添付し，避難先の市区町村に申し出書を提出する。( $\cdots) \Gamma \mathrm{DV}$ 被害者への 10 万円給付手続き開始 30 日まで, 避難先自治体に」（産経ニュース2020年 4 月 24 日， https://www.sankei.com/politics/news/200424/ plt2004240046-n1.html）（原文ママ， 下線部は筆者)

新型コロナウイルスの感染拡大に対応して政府が打ち出した 1 人 10 万円の現金給付について, () 内閣府によると 1 年以内の避難で, $(\cdots)$ 住民票を移さないまま 1 年以上前に避難した人も必要な書類の発行が受けられない可能性があるという。()「DVで別居, 10 万円受け取り可能に自治体に申し出を」(朝日新聞デジタル 2020 年4月24日, https://www. asahi.com/articles/ASN4S32 V9N4RUTFL00G. html）（原文ママ，下線部は筆者）

Table 1 Web article source (5 articles or more)

注）なお， 5 件以下の情報ソースは以下の通りである。

FNN， tenki.jp，茨城新聞，中国新聞，福井新聞（以上 4 件），TBS，紀伊民報，市民夕イムス，東海テレビ，南日本新聞，毎日新聞 (以上 3 件), KHBニュース, LIFULL HOME'S,TOKYO FM, テレビ山梨, ヒューモニー, わかやま新報, 下野新聞, 京都新聞, 高知新聞, 埼玉新聞, 山陰中央新報, 秋田魁新報社, 神戸新聞NEXT, 神奈川新聞, 千葉日報, 南海日日新聞，福島民報，北國新聞，琉球新報，両丹日日新聞（以上2件）＠DIME，47NEWS， ABCニュース， ABS 秋田放送, AERA, AFP, BBC, Bloomberg, CBC News, DIAMOND online, Forbes JAPAN, Hotel Bank, Impress watch, IoTNEWS, KBS 京都, Lmaga.jp, LNEWS, NHK NEWS WEB, PR TIMES, Web東奥, YOU Yokkaichi, ぎふチャンDIGITAL,サンテレビNEWS, シブヤ経済新聞，ダ・ヴィンチニュース，ダイバーシティ研究所，テレビ愛媛，テレビ岩手，テレビ高知，テレビ静岡， テレビ朝日，ハーバービジネスオンライン，ベネッセ教育情報サイト，メーテレ，リスク対策.com，愛媛新聞，関西テレビ，岩手めんこいテレビ，岩手県$\cdot$いわて未来づくり機構，岩手日報，岩手放送，岐阜新聞，宮崎ニュースUMK，九州朝日放送，熊本放送，建設通信新聞，高砂経済新聞，山形新聞，産経ニュース，産経フォ卜，秋田放送，信毎web,寝屋川つ一しん，新潟日報，逗子葉山経済新聞，瀬戸内海放送，胆江日日新聞，中国放送，長野日報，東大新聞オンライン, 徳島新聞, 奈良新聞, 南海放送, 南日本放送，日テレ，日医オンライン，日刊工業新聞，日経 BP，日経メデイカル, 日本医師会, 日本農業新聞, 函館新聞, 房日新聞, 北海道新聞, 北海道文化放送, 北鹿新聞社, 北日本新聞社, 北日本放送，旅行新聞，和歌山放送ニュース（以上 1 件)

こうした自然災害時の“避難（Evacuationや Sheltering）”とは関係ないWeb 記事については,収集した一覧から除外した。

Web 記事は，内閣府防災等による通知（内閣府ら，2020a）が出された2020年4～12月までの期間を対象に収集した。その後，有料記事や会員登録が必要で全文を閲覧できないものを除き，結果として496件のWeb記事を対象とした。Table 1 は収集したWeb 記事の情報ソースを示したものである。これらをテキストマイニング分析の基礎データとして使用した。

Figure 1 は日本国内におけるCOVID-19陽性者数の推移と収集したWeb記事を発刊日ごとに集計したものと累積数を示している。本研究では COVID-19の陽性者数の推移を踏まえて，5つの時系列フェーズに分ける。まず，フェーズIは 4 月 1 日を起点として, 1 都 1 府 5 県に緊急事態宣言が出された 2020 年 4 月 7 日前後に 1 回目のピークを迎え，4月16日に全都道府県への緊急事態宣言が適用されたことで収束に向かい，緊急事態宣言の一部解除が実施された 5 月 14 日までとする。次に，フェーズII 5 月 15 日から陽性者が 100 人を超えた6月28日までとする。フェーズ III は陽性者が増加傾向に転じ， 8 月 7 日に 1,595 人の陽性者を記録する 2 回目のピークを記録した後は減少傾向に転じた 8 月 31 日までとする。フェーズIVは陽性者の推移が約 500 人前後で横ばいを示す 9 月 1日から11月4日までとし, フェーズVは11月5 日以降, 再度増加傾向に転じ, 4,322人の陽性者を記録した 12 月 31 日までとする。また, 1 日当たりのWeb記事数が特出している日付を見ると，岐阜県が避難所運営ガイドラインを発表した記事等 $(5 / 12: 9$ 件 $)$, 令和 2 年 7 月豪雨に関する記事等 $(7 / 7: 12$ 件, $7 / 8 ： 10$ 件),「防災の日」に関連する各地の訓練記事 $(8 / 31 ： 10$ 件), 10 月中旬は 2019年房総半島台風 ・東日本台風に絡めた記事 (10/13：7件) などが挙げられる。なお, 各フェー

Figure 2 Number of Web articles by phase $(N=496)$

注) 数値は Web 記事数, カッコ内の数値は全 Web 記事数に占める割合を示している。なお，発刊日不明の Web 記事が 1 件ある。

Figure 1 Changes in the number of COVID-19 positives in Japan, cumulative number and publication date number of Web articles

注）陽性者数は厚生労働省のオープンデータ（https://www.mhlw.go.jp/stf/covid-19/open-data.html）を使用した。

ズごとの Web 記事件数を Figure 2 に示す。

## 2.2 テキストマイニング手法

Web 記事分析を通じてCOVID-19下での妆害時避難に関する社会的関心の傾向を把握するため,収集したWeb 記事をテキストマイニング手法を用いて分析した。テキストマイニング手法分析を用いる意義として，1つはデータ探索による気付き，すなわち分析者が想定していない視点の発見があり，もう1つはデータを自分の言葉だけではなく，誰が操作しても同じ結果になる図表を示すことで，分析の信頼性向上や客観性を確保することが可能となることが挙げられる（樋口，2017;堀越ら，2019）。

Table 2 Basic data to be analyzed

本研究ではテキストマイニング分析を行うツー ルとして幅広く用いられているフリーソフトウェア「KH Coder3」（樋口，2020）を利用し，収集したWeb記事の本文を基礎データとして, COVID-19下での災害時避難に関する頻出語の抽出や共起ネットワーク分析，コレスポンデンス分析（対応分析）の3つを実施した。その際，2.1 で述べた5つのフェーズを踏まえて時系列での特徴的な語の変化にも注目した。

Table 2 はKH Coder3での分析に利用した基礎データの内容を示したものである。本研究の分析対象である Web 記事は新聞社等が公表したものが多く，木原ほか（2016）で指摘されているように本文中の誤字脱字は少ないと考えられるため, アンケート調査などの自由記述を対象とする際に行われる同義語の変換処理や誤字等の削除・訂正は実施していない。また，デー夕を取り込む際には，KH Coder3に備わっている「テキストのチェック」機能を活用した。なお，例えば「新型コロナウイルス感染症」は「新型」「コロナ」「ウイルス」「感染症」などのように，語として分割されることが考えられる。そのため，「新型コロナウイルス感染症」,「新型コロナウイルス」,「新型コロナ」,「避難所」,「避難場所」,「福祉避難所」の6つは抽出語の取捨選択において強制抽出

Table 3 Extracted words that appear frequently (top 60)

する語として設定した。また，文章内に頻出する 「年」「月」，「日」については分析対象の語からは除外した。

## 3. 結果

## 3.1 COVID-19下での災害時避難に関するWeb 記事の頻出語抽出

Table 3はKH Coder3に登録したテキストデー夕における抽出語を出現頻度上位 60 位まで示したものである。語の出現頻度としては，検索時のキー ワードとしても活用した「避難所 (3674回)」「避難 (3084 回)」「新型コロナウイルス (635 回)」が上位に出現している。その先の順位を見ていくと,「感染 (2019回)」「災害（1598 回)」「対策（1218 回)」「人 (823 回)」「防災 (712 回) 」といったキーワードが続いていく。60位の「体育館」でも 238 回の出現回数であるため, 共起分析および対応分析では出現回数が 200 回以上の語を対象とした。

Table 4 は各フェーズごとに高い確率で見られる語のリストを示したものである。フェーズごとに頻出する語の特徴が変わっていることが分かる。詳細については，3.3にて分析を行う。

## 3.2 共起関係からみる Web記事の全体像

出現パターンの似通った語，すなわち共起の程度が強い語を線で結んたものを「共起ネットワー ク図」と呼ぶ。Figure 3 は COVID-19×災害時避難に関するWeb記事データをもとに，Jaccard 係数を用いて計測した共起ネットワーク図である。 Jaccard 係数とはある 2 の語のうち，少なくとも 1つが含まれるテキストに対して，両方の語が現
れるテキストの割合を示す係数である。また，共起ネットワーク関係を示すために, “modularity” に基づく比較的強く互いに結びついている部分 （サブグラフ）を検出する手法により描画した。 なお, Figure 3では分析結果として, 語の数(Node) は44，共起関係の数(Edge)は60, 密度(Density)は .063, 最も弱い共起関係の Jaccard 係数の値 (Min. Coef)は.075が抽出された。検出されたサブグラフは9つである。サブグラフはそれぞれ，新型コロナウイルス感染症の拡大防止と避難 (避難所) 対策 (01), 市職員の避難所運営・開設訓練 (02), 密（密集）を避ける (03), スペース確保 (04), ホテル施設の活用と協定 (05), 豪雨被害 (06), 危険な場所や自宅の安全な場所 (07),想定地震発生 (08), 消毒・マスク (09) といったグループに分類できると考えられる。

## 3.3 コレスポンデンス分析と共起分析による Web 記事内容の時系列傾向の把握

本節では, COVID-19陽性者数の推移に従って 5つに分類したフェーズごとに, Web記事の内容について分析を行う。まず，基礎デー夕をもとに，コレスポンデンス分析（対応分析）を行った (Figure 4)。コレスポンデンス分析とは, 語と語の関係性を散布図として視覚的に表現する方法である。どの記事にも現れるような語は原点付近に, 特定の記事に偏って現れる語は原点から離れた場所に布置される。原点付近には,「避難」「避難所」「対策」「発生」といった, 多くの記事に共通する語が布置している。こうしたキーワードは共起ネットワーク図のサブグラフの 01 と対応している。

Table 4 Frequent words by phase

 & .056 & 運営 & .053 & 訓練 & .042 & コロナ & .047 \\

Figure 3 Co-occurrence network diagram of Web articles in Evacuation and Sheltering with COVID-19

注）図中の○の大きさは単語の出現回数(Frequency)を表している。単語間で結ばれている線(Edge)は共起関係を表しており，共起関係を解釈しやすくするため最小スパニング・ツリーを強調表示する設定を行っている。

Figure 4 で外部変数の位置を見ると分散していることから，本研究で分類した5つのフェーズでは異なる語の傾向が見られることが分かった。時系列の傾向を見ていくと，フェーズIでは「自治体」「場所」「拡大」「場合」「検討」などの語が近くに布置している。「自治体」や「検討」という語から推測するに，またこの段階では各地域におけるCOVID-19下での災害時避難に関する検討が始まった時期であると考えられる。共起ネットワーク図のサブグラフでは 01 に該当する。 フェーズ IIでは，「自宅」「マスク」「避ける」「スペース」などの語が布置している。フェーズII なると, 自宅避難やマスクの確保, 避難所スペー スの確保などにより, COVID-19の感染を防ぐ方策の具体例が現れ始めている。共起ネットワーク図のサブグラフでは $03,04,07,09$ が該当する。

フェーズ IIIの付近では,「被災」「豪雨」「施設」「運営」「設置」「体調」「段ボール」「防止」などの語が布置している。フェーズIII鹿览島県で 2020 年 7 月 4 日に大雨特別警報が発令されるなど, 令和 2 年 7 月豪雨が発生し, 実災害に伴うCOVID-19下での災害時避難に関する状況を示す語が見られる。共起ネットワーク図のサブグラフでは 02,06 が該当する。フェーズIVでは，「地域」「支援」「状況」「台風」「ホテル」などが付近に布置している。この記事は2020年台風9号および台風 10 号の九州接近予報により, マスコミ等で盛んに報道が行われ, 九州地方ではホテルへの避難を選択する人が多数存在した。共起ネットワーク図のサブグラフでは 05 が該当する。

最後に，フェーズVでは「協定」「訓練」「想定」「確認」「話す」などが布置している。共起ネットワーク図のサブグラフでは $02,05,08$ が該当する。出水期・台風期を過ぎた時期ではあるが, 自治体等では台風 10 号時のホテル避難を踏まえて, ホテル事業者との協定を締結する動きがみられる。これは, 8 月7日に内閣府等から地方公共団体へ出された事務連絡, ならびに厚生労働

Figure 4 Correspondence analysis of Web articles in Evacuation and Sheltering with COVID-19

注）図中の○ (単語), $\square$ (外部変数) の大きさは出現回数(Frequency)を表している。成分 1,2 のカッコ内の数値は（固有値，寄与率）であり，固有値は各軸（成分）が含んでいる情報の大きさを示す指標, 寄与率はその軸（成分）によって多次元空間における語の分布の何\%が表現されているかを表している（堀越ほか，2019）。なお，この図は原点付近を係数2で拡大表示している。

省・観光庁から全日本ホテル旅館協同組合に出された協力依頼の「新型コロナウイルス感染症対策としての災害時の避難所としてのホテル・旅館等の活用に向けた準備について」や，台風第 10 号等での状況を踏まえて（フェーズIV），自治体等がホテル事業者との協定締結を進めた結果ではないかと推察される。その理由として, COVID-19 の感染拡大を防ぐためには接触機会を減らすことが重要であり，既存の避難所のみではその対策を十分に実現できないことが挙げられる。さらに，宿泊施設の避難所利用については笔害救助法適用により，避難者ひとり1泊あたりの計算で国からの支援が行われる（石川，2020）。こうした制度の活用も動きがあった要因として考えられよう。 また，実際にCOVID-19下での防災訓練を行っている自治体もあるが，一方でCOVID-19感染への懸念から訓練が実施できないという悩みを抱えるところもある。

Figure 5は5つのフェーズを外部変数として設定し, 語の共起関係が解釈しやすくなるよう, 最小スパニング・ツリー (minimum spanning tree)のみを表示した共起ネットワーク図である。「避難所」という語はどのフェーズとも強い共起関係を示している。フェーズの変数に紐づている語を見ると，フェーズIでは「自治体」「必要」などの語から徐々に自治体での対策の必要性が指摘されつつある傾向が見られ，フェーズIIでは「確保」「感染」などの語から感染拡大防止のためのスペース確保といった具体的な方策への関心が見られる。フェーズ III は令和 2 年 7 月豪雨を受けて 「運営」「対策」といった語が頻出し, フェーズ IVでは「台風」への関心が高まっている。最後

Figure 5 Co-occurrence network diagram with words and external variables of Web articles in Evacuation and Sheltering with COVID-19

注）図中の○の大きさは単語の出現回数(Frequency)を表している。単語間で結ばれている線(Edge)は共起関係を表しており，共起関係を解釈しやすくするため最小スパニング・ツリーのみを強調表示する設定を行っている。な㧍，この共起ネットワーク図の分析結果として, 語の数(Node) は 29 , 共起関係の数(Edge) は 28 , 密度(Density) は.069, 最も弱い共起関係の Jaccard係数の値(Min. Coef) は. 038 が抽出された。

にフェーズVでは,「情報」「確認」「訓練」「協定」など，より具体的なCOVID-19下での災害時避難に関する方策についての社会的関心が高まっていると考えられる。

## 4. 考察一まとめにかえて一

本研究では，インターネット上で発信された Web 記事をもとにテキストマイニング手法を用いて，時期ごとにCOVID-19下での災害時避難に関する社会的関心がどのように変化したのかを分析した。その結果, COVID-19陽性者数の推移に基づき分類した5つのフェーズにおいて，「自治体」「人」「対策」「必要」（フェーズI）という用語からも推察されるように，初めは曖昧な関心が見られる時期を経て, 徐々に自宅避難やマスクの確保，避難所スペースの確保など，COVID-19の感染を防ぐ方策の具体例が現れ始め（フェーズII）,令和 2 年 7 月豪雨や 2020 年台風 9 号, 10 号の災害を踏まえて（フェーズIII，IV)，実際の対策や訓練等に関する語が見られるようになり（フェーズ V), 具体的な内容の社会的関心へと移り変わっていく様子が把握できたと考えられる。特に, 出水期前に該当するフェーズIににおいて，「自宅」「マスク」「避ける」「スペース」などの語が布置していることは，災害時避難における COVID-19の感染対策を意識している様子が窺える。さらに， フェーズIIIでは「段ボール」、フェーズIVでは 「ホテル」など, 避難所における COVID-19の感染対策を意識した単語が布置する結果も見られた。以上より，Web記事分析を通じてCOVID-19下における災害時避難への社会的関心の傾向が日を追うごとに変化していること, 具体的には, まず感染対策を示す単語が頻出し始め, 豪雨災害の経験を踏まえた訓練や他自治体との協力関係を構築す

る流れへとつながっている傾向が把握できた。

一方で, フェーズ IIIの「豪雨」「被災」，フェー ズIVの「台風」，フェーズVの「訓練」などの語は梅雨や台風期，防災の日（9月 1 日）などの季節性や慣例から，該当する時期に頻出する語であるとも考えられる。そのため, これらの語は必ずしもCOVID-19下での災害時避難というテーマにおいてのみ，特徴的に見られる語ではない可能性があることに留意する必要がある。本研究では, あくまでCOVID-19が広がり始めた2020年以降の Web 記事を対象としているため,「豪雨」「台風」「訓練」などの季節性を示す用語がCOVID-19下での災害時避難において頻出したのか, 従来から Web 記事において頻出する用語だったのかを分別することができなかった。この点は, COVID-19 が拡大する 2020 年以前の Web 記事に基づいて,災害時避難への社会的関心の傾向を分析し，その結果と比較して考察する必要があろう。

このように，Web記事に基づいてエマージングリスクに対する社会的関心を把握することにより, どのような視点から課題解決を実現していくべきか，言い換えれば社会にとって効果的な結果をもたらす方向性を推測できる。フェーズIに見られた曖昧な関心が見られる時期には専門家からの知恵（専門知）の提供が有効になる。一方で,地域での経験や実践が行われ始めると，それらの情報（経験知）を共有することが有効になる。社会的関心が高い事象に対して，時勢に応じて経験知や専門知を意識的に提供することで，効果的な知の共有が図られ, 課題解決につながると考えられる。

また，今後は，社会的関心を把握するための分析対象をWeb 記事以外にも拡充する必要がある。 マスメディアの報道内容と社会意識の間には, 強い関連ないしは類似性が生じている（樋口， 2011）と考えられているが，Web記事はマスメディア等によってあらかじめ咀嚼されたものであり, 細部の社会的関心を掘り下げてはいない。すなわち, Web記事分析のみでは社会的関心の傾向をおおまかに把握することはできても，その関心の詳細を深く掘り下げて把握することは困難である。特に，ある単語がなぜ頻出したのかという要因についてはWeb記事だけでなく，その他の情報源も加味した分析が必要である。そのためには, Web 記事分析を併用しながら, 行政文書といった公的情報や，ソーシャルネットワーキング
サービス (Social networking service: SNS)の投稿記事による個人単位で発信される情報（奥村, 2012）なども基礎データとして分析し, 複数の分析結果を組み合わせて社会的関心をより深く掘り下げていくための方法論が必要であろう。これらについては今後の課題としたい。

## 謝辞

本研究におけるデー夕収集及び整理では，防姼科学技術研究所防災情報研究部門および総合防災情報センター自然災害情報室のスタッフの皆様にご協力をいただきました。また, 匿名の査読者からは本稿の改善に関する貴重なご指摘をいただきました。ここに厚く感謝申し上げます。

## 参考文献

A Statement of the American Meteorological Society (2020) Tornado Sheltering Guidelines during the COVID-19 Pandemic (Adopted by the AMS Council on Council 9 April 2020), https://www. ametsoc.org/index.cfm/ams/about-ams/amsstatements/statements-of-the-ams-in-force/tornadosheltering-guidelines-during-the-covid-19pandemic/ (Access: 2021, Jan, 25)

Cabinet Office, Fire and Disaster Management Agency, Ministry of Health, Labor and Welfare (2020a) Hinanjo ni okeru Shingata Corona Virus heno Taiou ni tsuite (2020, April, 1 Jimu Renraku), http://www.bousai.go.jp/pdf/korona.pdf (Access: 2021, Jan, 25) (in Japanese)

内閣府 (防災担当), 総務省消防庁, 厚生労働省 （2020a）避難所における新型コロナウイルス感染症への対応について (2020年4月 1 日事務連絡), http://www.bousai.go.jp/pdf/korona.pdf (アクセス日：2021年1月25日）

Cabinet Office, Fire and Disaster Management Agency, Ministry of Health, Labor and Welfare (2020b) Hinanjo ni okeru Shingata Corona Virus heno Saranaru Taiou ni tsuite (2020, April, 7 Jimu Renraku), http://www.bousai.go.jp/pdf/korona.pdf (Access: 2021, Jan, 25) (in Japanese)

内閣府 (防災担当), 総務省消防庁, 厚生労働省 (2020b) 避難所における新型コロナウイルス感染症への更なる対応について (2020年4月7日事務連絡), http://www.bousai.go.jp/pdf/hinan_korona. pdf (アクセス日：2021年1月25日）

Centers for Disease Control and Prevention (2020) Public Disaster Shelters \& COVID-19, https://www. cdc.gov/disasters/hurricanes/covid-19/publicdisaster-shelter-during-covid.html (Access: 2021, Jan, 25)

Disaster Reduction and Human Renovation Institution (2020) Rinji Report Shingata Corona Virus Taisaku Tokusetsu Page, https://www.dri.ne.jp/research/ reports/special/ (Access: 2021, Jan, 25) (in Japanese)人と防災未来センター (2020) 臨時レポート新型コロナウイルス対策特設ページ, https://www. dri.ne.jp/research/reports/special/（アクセス日： 2021 年 1 月 25 日）

FEMA (2020) COVID-19 Pandemic Operational Guidance for the 2020 Hurricane Season (June 5, 2020), https://www.fema.gov/sites/default/ files/2020-07/fema-2020-hurricane-pandemic-plan english.pdf (Access: 2021, Jan, 25)

Hayashi, H. (2020) Nihon Gata Hinan Gaku no Kouchiku, MLIT Beikoku Hurricane Harvey oyobi Hurricane Irma ni kansuru Genchi chosa site, https://www.mlit.go.jp/river/kokusai/pdf/hurricane/ pdf10.pdf (Access: 2021, Jan, 25) (in Japanese)

林春男 (2020) 日本型避難学の構築, 国土交通省米国ハリケーン・ハービー及びハリケー ン・イルマに関する現地調査サイト, https:// www.mlit.go.jp/river/kokusai/pdf/hurricane/pdf10. pdf (アクセス日：2021年1月25日）

Higuchi, K. (2011) Contemporary National Newspapers and Social Consciousness, Kodo Keiryogaku (The Japanese Journal of Behaviormetrics), 38(1), 1-12. https://doi.org/ 10.2333/jbhmk. 38.1 (in Japanese)

桶口耕一 (2011) 現代における全国紙の内容分析の有効性, 行動計量学, 38(1), 1-12. https://doi. org/10.2333/jbhmk. 38.1

Higuchi, K. (2017) New Quantitative Text Analytical Method and KH Coder Software, Japanese Sociological Review, 68(3), 334-350. https://doi. org/10.4057/jsr.68.334 (in Japanese)

桶口耕一 (2017) 計量テキスト分析およびKH Coderの利用状況と展望, 社会学批評, 日本社会学会, 68(3), 334-350. https://doi.org/10.4057/ jsr. 68.334

Higuchi, K. (2020) Quantitative Text Analysis for Social Researchers: A Contribution to Content
Analysis 2nd Edition, Nakanishiya Suppan.

樋口耕一 (2020) 社会調査のための計量テキスト分析 - 内容分析の継承と発展を目指して - 第2 版，ナカニシヤ出版.

Horikoshi, H., Ono, K., Naito, W. (2019) Analysis on Researchers' Practical Activities for Radiation Risk Reduction and Risk Communication after the Fukushima Nuclear Power Plant accident, Japanese Journal of Risk Analysis, 29(2), 103-110. https:// doi.org/10.11447/sraj.29.103 (in Japanese)

堀越秀彦, 小野恭子, 内藤航 (2019) 福島原子力発電所事故後の放射線リスク低減とリスクコミュニケーションに関する実践的研究活動の分析, 日本リスク研究学会誌, 29(2), 103-110. https://doi.org/10.11447/sraj.29.103

Ishikawa, E. (2020) Hinanjo no Un'ei Riyou no Jittai: Tayou na Needs to Seikatsu Saiken Sien wo Nentou ni. THE TOSHI MONDAI (Municipal Problems) (2021, Jun), 10-17. (in Japanese)

石川永子 (2020) 避難所の運営 ・利用の実態 - 多様なニーズと生活再建支援を念頭に - 。都市問題 2020年 6 月号, 10-17.

Kawamura, H., Tokuda, K., Kawakami, M., Arimura, T., Kawaguchi, T., Matsui, T., Nishi, J. (2017) Support for Infection Control in Evacuation Centers Following 2016 Kumamoto Earthquakes by Kagoshima Prefecture Medical Association Team, Japanese Journal of Infection Prevention and Control, 32(5), 282-290. https://doi.org/10.4058/ jsei.32.282 (in Japanese)

川村英樹, 徳田浩一, 川上雅之, 有村敏明, 川口辰哉, 松井珠乃, 西順一郎 (2017) 鹿背島県医師会姼害医療チームによる2016年熊本地震における避難所感染対策支援活動, 日本環境感染学会誌, 32(5), 282-290. https://doi.org/10.4058/ jsei.32.282

Kihara, T., Kodate, Y., Ogata, Y., Yanagi, N., Kobayashi, Y. (2016) Text Mining wo mochiita Saigai Joho no Chushutsu to Bunseki: Chihoushi HP ga Kumamoto Jishin wo Dou Tsutaetaka, Proceedings of the Symposium on Computer Technology of Information, Systems and Applications, 149-152.

木原大志, 小立雄大, 緒方雄基, 柳信栄, 小林祐司 (2016) テキストマイニングを用いた災害情報の抽出と分析 - 地方紙HPが熊本地震をど

う伝えたか-, 日本建築学会・情報システム技術委員会第39回情報・システム・利用・技術シンポジウム論文集, 149-152.

Kishimoto, A. (2020) COVID-19 as an Emerging Risk: How to Bridge the Gap between Science and Policy, Japanese Journal of Risk Analysis, 29(4), 237-242. https://doi.org/10.11447/sraj.29.237 (in Japanese)

岸本充生 (2020) エマージングリスクとしての COVID-19 - 科学と政策の間のギャップを埋めるには -, 日本リスク研究学会誌, 29(4), 237242. https://doi.org/10.11447/sraj.29.237

Ministry of Health, Labour and Welfare (2020) Shingata Corona Virus wo Soutei shita "Atarashii Seikatsu Youshiki” no Jissen Rei wo Kouhyou shimashita, https://www.mhlw.go.jp/stf/ seisakunitsuite/bunya/0000121431_newlifestyle. html (Access: 2021, Jan. 25) (in Japanese)

厚生労働省 (2020) 新型コロナウイルスを想定した「新しい生活様式」の実践例を公表しました, https://www.mhlw.go.jp/stf/seisakunitsuite/ bunya/0000121431_newlifestyle.html (アクセス日：2021年 1 月 25 日）

Kobayashi, K. (2013) Unforeseen Risk and Planning Perspectives, Journal of Japan Society of Civil Engineers, Ser. D3 (Infrastructure Planning and Management), 69(5), 1-14, https://doi.org/10.2208/ jscejipm.69.I_1

小林潔司 (2013) 想定外リスクと計画理念, 土木学会論文集 D3 (土木計画学) 69(5), 1-14, https:// doi.org/10.2208/jscejipm.69.I_1

Koyama, M., Kanbara, S., Minamisawa, O. (2020) COVID-19 Ryukou Ka ni okeru Suigai Hassei Ji no Bousai/Saigai Taisaku wo Kangaeru tame no guide, https://researchmap.jp/multidatabases/ multidatabase_contents/detail/228424/5cddccbb83e 4334251 afd 9 fa 1 fa 3 d 4 e 6 ? frame_id $=432385$ (Access: 2021, Jan, 25) (in Japanese)

小山真紀, 神原咲子, 南沢修 (2020) COVID-19 （新型コロナウイルス感染症）流行下における水害発生時の防災・災害対策を考えるためのガイド, https://researchmap.jp/multidatabases/ multidatabase_contents/detail/228424/5cddccbb83e4 334251afd9fa1fa3d4e6?frame_id=432385（アクセス日：2021年1月25日）

Kurita, J., Nagasu, N., Takagi, T., Watanabe, M.,
Nakamura, Y., Irie, F., Honda, M. (2018) Utilization of evacuation surveillance for the Kanto-Tohoku Heavy Rainfall Disaster, Nihon Koshu Eisei Zasshi(Japanese Journal of Public Health), 65(1), 3-9. https://doi.org/10.11236/jph.65.1_3 (in Japanese)

栗田順子, 長洲奈月, 高木英, 渡邊美樹, 中村裕樹，入江ふじこ，本多めぐみ (2018) 関東$\cdot$東北豪雨における避難所サーベイランスの活用, 日本公衆衛生雑誌, 65(1), 3-9. https://doi. org/10.11236/jph.65.1_3

Miura, S., Chiba, Y., Sano, H., Maeda, S., Ikeda, C., Tanaka, A., Takahashi, M., Handa, N., Usuda, Y. (2020) [23] Collecting, organizing, and transmitting information on "disaster evacuation and sheltering" with COVID-19 infection: Accomplishments and challenges from "gathering information" about disasters to "information is gathering", Dejitaru Akaibu Gakkaishi, 4(1), 23-26. https://doi.org/10.24506/jsda.4.s1_s23 (in Japanese)三浦伸也, 千葉洋平, 佐野浩彬, 前田佐知子, 池田千春, 田中刺紀子, 高橋美佐, 半田信之, 臼田裕一郎 (2020) 新型コロナウイルス感染症下での“災害時避難”に関する情報の収集・整理・発信：情報を「集める」から情報が「集まる」 に向けての成果と課題, デジタルアーカイブ学会誌, 4(1), 23-26. https://doi.org/10.24506/jsda. 4.s1_s23

Murosaki, Y. (2020) "Hinanjo” no Arikata wo Meguru Shomondai. THE TOSHI MONDAI (Municipal Problems) (2021, Jun), 4-9. (in Japanese)室崎益輝 (2020)「避難所」のあり方をめぐる諸問題. 都市問題 2020年 6月号, 4-9.

National Governors Association (2020) Planning for Concurrent Emergencies (June 1, 2020), https:// www.nga.org/wp-content/uploads/2020/05/NGAMemo_Concurrent-Emergencies_FINAL.pdf (Access: 2021, Jan, 25)

Numada, M., Kokubun, E., Sakaguchi, R., Meguro, K., (2011) Analysis of WEB News of the 2011 off the Pacific coast of Tohoku Earthquake for the development of the News Model contributing the effective response, SEISAN KENKYU, 63(4), 555561, https://doi.org/10.11188/seisankenkyu. 63.555

沼田宗純, 國分瑛梨子, 坂口理紗, 目黒公郎 （2011）「効果的な災害対応に貢献する報道モデ

ル」の構築に向けた 2011 年東日本大震災直後のWEBニュースの基礎的分析, 生産研究, 63(4), 555-561, https://doi.org/10.11188/seisan kenkyu.63.555

Ohara, M., Tamagawa, K., Fujikane, M. (2021) Flood Disaster Response Under the Risk of COVID-19. Civil Engineering Journal, 63(1), 14-17. (in Japanese)

大原美保, 玉川勝徳, 藤兼雅和 (2021) 新型コロナウイルス感染症の拡大が懸念される中での水害対応。土木技術資料 63(1), 14-17.

Okura, K., Fukuda, K., Okada, K., Komiya, S., Tsurugi, Y., Ueno, R., Ogata, T., Sato, A. (2019) Activities to support victims of the Kumamoto earthquakes by the Mifune Public Health Center in the Kumamoto prefecture: Infection control, prevention of food poisoning, and management of nutrition and daily meals, Nihon Koshu Eisei Zasshi (Japanese Journal of Public Health), 66(4), 190200. https://doi.org/10.11236/jph.66.4_190 (in Japanese)

大倉香澄, 福田奏江, 岡田賢太郎, 小宮智, 劒陽子, 上野玲子, 緒方珠代, 佐藤彩 (2019)熊本県御船保健所における熊本地震の被災者への支援活動：感染症 $\cdot$ 食中毒, 栄養$\cdot$食生活支援対策を中心に, 日本公衆衛生雑誌, 66(4), 190-200. https://doi.org/10.11236/jph.66.4_190

Okumura, M. (2012) Social Media Mining, IEICE ESS Fundamentals Review, 6(4), 285-293. https://doi. org/10.1587/essfr.6.285 (in Japanese)

奥村学 (2012) ソーシャルメディアを対象としたテキストマイニング，電子情報通信学会基礎・境界ソサイエティ Fundamentals Review, 6(4), 285-293. https://doi.org/10.1587/essfr.6.285

Prime Minister's Office, Ministry of Health, Labor and
Welfare (2020) 3 tsu no Mitsu wo Sakeru tame no Tebiki!, https://www.kantei.go.jp/jp/content/ 000062771.pdf (Access: 2021, Jan, 25) (in Japanese)首相官邸, 厚生労働省 (2020) 3つの密を避けるための手引き! , https://www.kantei.go.jp/jp/content/ 000062771.pdf（アクセス日：2021年1月25日）

Takada, Y. (2020) Hinajo no Seikatsu Kankyo/Eisei Kanri. THE TOSHI MONDAI (Municipal Problems) (2021, Jun), 18-24. (in Japanese)

高田洋介 (2020) 避難所の生活環境・衛生管理.都市問題 2020年 6 月号, 18-24.

The International Centre for Water Hazard and Risk Management under the auspices of UNESCO Public Works Research Institute (PWRI) (2020) Publication of Collection of Critical Situation during Flood Emergency Response (Main Content: local government response and Appendix: local government response under COVID-19), https:// www.pwri.go.jp/icharm/special_topic/20200625 flood_response_collection_j.html (Access: 2021, Jan, 25) (in Japanese)

土木研究所ICHARM (2020) 水害対応ヒヤリハット事例集（地方自治体編及び別冊：新型コロナウイルス感染症への対応編）の作成・公開, https://www.pwri.go.jp/icharm/special_ topic/20200625_flood_response_collection_j.html （アクセス日：2021年1月25日）

Ueno, T. (2019) Managing Emerging Risk: Seeking a Common Sense Approach Beyond the Academic Field, Japanese Journal of Risk Analysis, 29(1), 3335. https://doi.org/10.11447/sraj.29.33 (in Japanese)上野雄史 (2019) エマージングリスク（新興・急増リスク）への対応 - 分野を超えた共通知を探る - 日本リスク研究学会誌, 29(1), 33-35. https://doi.org/ $10.11447 /$ sraj. 29.33