2011年3月11日14時46分に三陸沖を震源としたマグニチュード9.0の東北地方太平洋沖地震（東日本大震災）が発生した．震源域は岩手県沖から茨城県沖までの南北約500~km，東西約200~kmという広範囲に及び，東北地方を中心に約19,000人にのぼる死者・行方不明者が発生しただけでなく，地震・津波・原発事故等の複合的大規模災害が発生し，人々の生活に大きな影響が与えた．首都圏では最大震度5強の揺れに見舞われ，様々な交通障害が発生した．都区内では自動車交通の渋滞が激しく，大規模なグリッドロック現象が発生して道路ネットワークが麻痺したことが指摘されている．また，鉄道は一定規模以上の地震動に見舞われると線路や鉄道構造物の点検のため，運行を一時中止することになっており，そのため震災発生後は首都圏全体で鉄道網が麻痺し，鉄道利用者の多数が帰宅困難者となった．(首都直下型地震帰宅困難者等対策協議会2012)によると，これらの交通網の麻痺により当日中に帰宅できなかった人は，当時の外出者の30％にあたる約515万人と推計されている．国土交通省鉄道局による(大規模地震発生時における首都圏鉄道の運転再開のあり方に関する協議会2012)によると，震災当日から翌日にかけての鉄道の運行再開状況は鉄道事業者ごとに大きく異なった．JR東日本は安全確認の必要性から翌日まで運行中止を早々と宣言し，東京メトロと私鉄は安全点検を順次実施した後に安全確認が取れた路線から運転を再開するという方針を採用した．最も早く再開したのは20時40分に再開した東京メトロ半蔵門線（九段下・押上間），銀座線（浅草・渋谷間）である．また，西武鉄道，京王電鉄，小田急電鉄，東京急行電鉄，相模鉄道，東急メトロなどは終夜運行を実施した．運転再開後の新たな問題の例として，東京メトロ銀座線が渋谷駅ホーム混雑のため21:43〜22:50,23:57〜0:44に運転見合わせを，千代田線が北千住駅ホーム混雑のため0:12〜0:35まで運転見合わせを行っている．このように震災当日は鉄道運行再開の不確実性や鉄道事業者間での運行再開タイミングのずれによって多数の帰宅困難者が発生し，鉄道再開後も鉄道利用者の特定時間帯に対する過度の集中によって，運転見合わせが起こるなど，平常時に比べて帰宅所要時間が大きくなり，更なる帰宅困難者が発生したといえる．首都圏における帰宅困難者問題は予め想定された事態ではあったが，今回の東日本大震災に伴い発生したこの帰宅困難者問題は現実に起こった初めての事態であり，この実態を把握することは今後の災害対策のために非常に重要と考えられている．今回の帰宅困難者問題に対しても事後的にアンケート調査（たとえば(サーベイリサーチセンター2011)や(遊橋2012)など）が行われているものの，震災当日の外出者の帰宅意思決定がどのようになされたのかは未だ明らかにされていない．また，大きな混乱の中での帰宅行動であったため，振り返ることで意識が変化している問題や詳細な時刻・位置情報が不明であるといった問題が存在する．災害時の人々の実行動を調査する手法として上記のようなアンケートとは別に，人々が発するログデータを用いた災害時のデータ取得・解析の研究として，Bengtssonらの研究(Bengtssonetal.2011)やLuらの研究(Luetal.2012)がある．これらは2010年のハイチ地震における携帯電話のデータをもとに，人々の行動を推計するものであり，このようなリアルタイムの把握またはログデータの解析は災害時の現象把握に役立つ非常に重要な研究・分析対象となる．本研究では東日本大震災時における人々の行動ログデータとして，マイクロブログサイトであるTwitterのツイートを利用して分析を行う．Twitterのツイートデータは上記の携帯電話の位置情報ログデータやGPSの位置情報ログデータと異なり，必ずしも直接的に実行動が観測できるわけではないという特性がある．一方で，位置座標ログデータとは異なり，各時点における人々の思考や行動要因がそのツイートの中に含まれている可能性が存在する．そのため，本研究では東日本大震災時における首都圏の帰宅困難行動を対象に，その帰宅行動の把握と帰宅意思決定行動の影響要因を明らかにすることを目的とする．本稿の構成は以下の通りである．まず，2節では大規模テキストデータであるTwitterのツイートデータから行動データを作成する．ユーザーごとのツイートの特徴量を用いて，小規模な教師データから学習させた機械学習手法サポートベクターマシン(SupportVectorMachine;SVM)により，当日の帰宅行動結果を作成する．次に，3節では各ユーザーのジオタグ（ツイートに付与された緯度経度情報）から出発地・到着地間の距離や所要時間などの交通行動データを作成する．同時に，帰宅意思決定の影響要因をツイート内から抽出し，心理要因や制約条件を明らかにする．4節では2,3節で作成した行動データをもとに意思決定を表現する離散選択モデルの構築・推定を行い，各ユーザーの意思決定に影響を与えた要素を定量的に把握する．5節では仮想的な状況設定において感度分析シミュレーションを行い，災害時の望ましいオペレーションのあり方について考察を行う．