# 【原著論文】
## COVID-19の予防行動に対する知識, リスク認知，責任感の影響*

\author{
The Effect of Knowledge, Risk Perception, and Responsibility \\ on Preventive Behavior of COVID-19
}

## 塩谷 尚正**

Takamasa SHIOTANI

\begin{abstract}
This study examined the effects of knowledge on infectious disease preventive behavior, risk perception, and responsibility for the ripple effects of infection. The ripple effect of infection implies that an individual is infected with an infectious disease and then infects another person, with the result that the infection spreads further, and various effects are exerted on society. The more strongly an individual has the expectation of responsibility for the ripple effect, the more likely the individual will take preventive action. Similarly, the amount of the knowledge has a promotive effect on preventive behavior, while risk perception is expected to have a weaker influence. Based on the above predictions, a web-based survey was conducted during the period of the spread of COVID-19. Data obtained from 1238 people were analyzed by classifying them into two regions according to the time when the state of emergency was issued. The results indicated the main effect of knowledge and sense of responsibility was significantly positive influence on preventive behavior regardless of the region. In addition, the interaction between knowledge and sense of responsibility was significant; the effect of sense of responsibility became stronger when knowledge was low. The importance of knowledge and sense of responsibility for infectious disease prevention behavior is discussed.
\end{abstract}

Key Words: COVID-19, preventive behavior, knowledge, responsibility, risk perception

## 1. 本研究の目的

## 1.1 感染の予防行動の規定因

2020 年 1 月に国内初の感染者が確認された COVID-19(新型コロナウィルス感染症) は感染の 拡大を続け，緊急事態宣言の発出や局所的な医療 の逼迫の発生,「新しい生活様式」の推奨など,人々の社会生活に甚大な影響をおよぼした。その 間にCOVID-19というリスクに対して，感染を予防する行動がすべての市民に求められる社会的規範となった。本研究は, COVID-19の予防行動の

## 規定因を検討する。

リスクへの対処行動を促進するために，まず知識の必要性が挙げられる。知識は自然災害の準備行動 (片田ら, 1999; Lindell and Whitney, 2000) や 対処行動意図（小林，田中，2017）を高める。 COVID-19では, 当初は情報が曖昧かつ, 従来の 日常生活にて多くの人が行わなかった行動（無症状でのマスク着用, 身体的距離の確保など）や,人によって必ずしも定着していなかった習慣（手指消毒, うがいの徹底など）が予防行動として示

* 2021 年 5 月 21 日受付, 2022 年 3 月 9 日受理

** 梅花女子大学心理こども学部(Faculty of Psychology and Child Education, Baika Women's University)

された。このような時期には, マスク着用が同調行動として広がったことが示されている (Nakayachi et al., 2020)。その後は徐々に情報の確度が高まっていき, 知識の個人差も生じていった と考えられる。そうした中では自然焱害と同様 に，知識を有する人ほど主体的かつ有効に予防行動を実施できるようになったであろう。

次に行動の実施には，相応のリスクとして COVID-19が認知される必要があるであろう。た だし，リスク認知とリスクの対処行動との関連は 強くない (Wachinger et al., 2013; Johnston et al., 2004；柿本ら，2017; 尾崎, 中谷内，2015）。自然災害（地震）の対処行動の規定因を多面的に検討 したLindell and Whitney (2000)では，対処行動と の間で知識が正の相関を示した一方で，リスク認知がほぼ無相関となった。その背景として，責任感の媒介があるとみなす議論がある。Terpstra （2009）は，リスク認知が高い場合でも責任感が他者に転移されることによって対処行動が実施され ない可能性を示唆した。たたし，その交互作用が 統計的仮説検定によって示されたわけではない。

## 1.2 感染の予防行動と責任感

自らが感染せず，かつ他者に感染させないよう にすることは，感染の予防行動を個人の責任とし て自覚することといえる。そこで「もしも予防行動を実施せずに感染してしまったら」という予期 に基づく責任感が，予防行動の実施に影響をおよ ぼすことが想定される。自然災害の対処行動にお いて，被災に対する個人の責任の認知は対処行動 を促進する (Dubal and Mulilis, 1999; Lindell and Whitney, 2000)。ただしCOVID-19においては, 個人の感染から社会全体の広範囲への多元的な悪影響の波及が想定される。つまり，一人の感染者か ら身近な人を介して多数に感染が広がり，ひいて は地域の医療の逼迫や, 社会・経済的活動の沈滞 など，社会全体の混乱と損失へとリスクが波及し ていく可能性がある(cf., Kasperson et al., 1988)。 そのようなリスクの波及過程に対して責任感をも ちうるであろうか。

社会心理学では, 出来事の結果に対する責任感 の規定因が議論されてきた。ある行動を求められ る人が同時に多く存在するほど，責任が拡散され 個人ごとの責任の評価は小さくなる (Williams et al., 1981)。しかし自己を集団のメンバーとしてとらえ ることで，集団における自己の責任はより大きく評価される (Ross and Sicoly, 1979)。責任感の対象範囲にも個人差がある。個人と個人を相互に独立 した存在としてみなす人々よりも，個人を集団や 他者との関係性に位置づけて把握する人々の方 が, 出来事のより遠位の波及的影響にまで, 発端 となる主体の責任を見出しやすい (Anagondahalli and Turner, 2012; Maddux and Yuki, 2006)。

以上の知見から, COVID-19の予防行動におい ては, 自己の感染のみならずその波及的影響にま で責任を感じるほど, 予防行動が促進されると考 えられる。ただしリスクの対処行動の規定因とし て責任感の主効果, およびリスク認知との交互作用に関する知見は十分に得られておらず，その検証は重要な意義があるといえよう。

## 1.3 本研究の目的

以上の議論から, 本研究ではCOVID-19の予防行動の規定因として, 知識, リスク認知, および 感染の波及的影響に対する責任感の効果を検討す る。仮説として，COVID-19に関する知識が高い ほど，予防行動の実施度が高くなるであろう。ま た感染の波及的影響に対する責任感は，高くなる ほど予防行動を促進するであろう。一方でリスク 認知は対処行動との関連の低さが指摘され (e.g., Wachinger et al., 2013; Johnston et al., 2004; 柿本ら, 2017; 尾崎, 中谷内, 2015), 効果の予測は難しい ため, 探索的検討とする。以上の要因の主効果に 加えて，交互作用効果も同時に検討する。リスク 認知と責任感の交互作用は Terpstra（2009）に基づ き, 責任感が高い人はリスク認知によって対処行動が高まり，責任感が低い場合にはその効果が見 られないと仮説だてされる。本研究でのその他の 交互作用については, 先行研究において知見が得 られておらず演繹的に予測することが難しく，探索的検討となる。また，COVID-19の感染状況に は地域差が存在することから，感染の予防行動の 実施やその規定因についても, その地域差を検討 する。さらに，性別や年齢の影響が想定される (cf., 樋口ら，2021）ことから，本研究ではこれ らを統制変数として扱う。

## 2. 方法

## 2.1 調査時期

2020 年 5 月 29 日から 6 月 3 日に実施された。

## 2.2 調査対象者

インターネット調査会社NTTコムリサーチの 保有モニター 217 万人から，新型コロナウィルス 陽性の判定を受けていない18-79歳を調査対象者 とし，Web調査を実施した。年齢層と性別でほぼ 等しい割合となるように 1000 名分の回答収集を 委託し，1238名から回答が得られた(Table 1)。調査内容に十分な注意を払わずに回答するSatisfice 行動（三浦，小林，2015）を検出するために，「この項目は『まったく当てはまらない』を選ん でください」と指示した2項目を含めた。この指示に反した回答者はいなかった。

## 2.3 地域

調査実施当時は全国を対象とした最初の緊急事態宣言（2020年4月16日から）が全国で解除さ れた後であったが，先立って7都府県（東京・神奈川 $\cdot$ 埼玉 - 千葉 - 大阪 - 兵庫 - 福岡。以降,「緊急事態宣言先行地域」と記す。）に同宣言が発出され (同 4 月 7 日から), 解除時期も複数に分け られたように，地域によって感染拡大状況に差異 があった。そのことを考慮して, 回収サンプル数

Table 1 Age groups and gender

の目標として緊急事態宣言先行地域で 600 人, そ の他全国（以降，「その他地域」と記す。）で 400 人の割り当てを目標とし, その範囲内で人口統計 に準じた割合となるように回答の募集をした。結果として緊急事態宣言先行地域716名, その他地域 522 名の回答数となった。

## 2.4 調査項目

感染の予防行動：厚生労働省による「新型コロ ナ対策のための全国調査」(厚生労働省, 2020a) に使用された項目とその一部改変, および 2020 年 4 月末当時の厚生労働省 $\mathrm{HP}$ (厚生労働省, 2020b）を参考にした独自の計 10 項目を作成し，「最近一ヶ月を振り返って, 各項目をどの程度実行しているか」を 5 件法でたずねた（1：まったく 実行していない-5：完全に実行している)。項目内容と，その記述統計を Table 2 に示す。項目別で は天井効果を示す項目が見られた。ただし本研究 では, 項目別の特徴ではなく総合的な実施の程度 に対する諸変数の影響力に着目する。10項目を 尺度化するために内的整合性としての信頼性を確認した結果， $\alpha=.91$ と十分に高い水準であった。 かつ 10 項目の平均値と標準偏差は明確な天井効果とはいえない値となり, 平均値を感染の予防行動の得点とした。

知識 : 知識の測定においては, 科学的真実を正誤判断で問う客観的知識の測定と, 自らの知識量 の自己報告や自己評価を測定する主観的知識の測定の 2 種類がある（高木, 小森, 2018）。2020年 4 月当時においてCOVID-19に関して科学的真実の 特定は難しかったことから，一定の信頼性がある

Table 2 Descriptive statistics on measures of infection preventive behavior

注 : 厚生労働省 (2020a)から項目 $2 \cdot 3 \cdot 5$ を引用, 項目 1 ・4は一部改変, その他は厚生労働省 (2020b)の情報に基づいて独自に作成した。

Table 3 Descriptive statistics on measures of subjective knowledge

 & 2.60 & 0.57 \\

注：厚生労働省 (2020c) の公開情報やニュース報道（e.g., 日本放送協会，2020）などに基づき独自に作成した。

情報として厚生労働省 $\mathrm{HP}$ (厚生労働省, 2020c) の公開情報やニュース報道 (e.g.，日本放送協会， 2020）などを参考にして，独自に14項目を作成 した(Table 3)。その項目群に対して「調査時点で どの程度知っていたか」をたずねる主観的知識量 を測定した。 3 件法（1：知らなかった-3：ほぼ正確に知っていた）で，14項目の得点を総和して 知識得点とした。

リスク認知：調査時期に感染者数が常に報道さ れていたことから, 本研究では感染の主観的確率 をリスク認知の指標として測定した。「あなた自身が新型コロナウィルスに感染する可能性を $0 \%$ から $100 \%$ までの間で表現するとしたら」とたず ね，数値の回答を求めた。

波及的影響に対する責任感：自分自身の感染か ら波及していく影響の可能性として, Maddux and Yuki (2006)を参考にして「いま, 自分が新型コロ ナウィルス陽性であることが判明し, 入院するこ とになった」と教示したうえで，その影響として 想定されうる以下の 4 つ場面「自分から家族や 親しい人に感染させる可能性がある」「過去 2 週間以内の行動範囲の中で，他の誰かに感染させた 可能性がある」「入院することで，他の患者の治療を遅らせることになる」「地域（都道府県）の 感染拡大の収束が遅れてしまうかもしれない」に 対する責任感の程度を 5 件法（1：まったく責任は
Table 4 Descriptive statistics on each indicator

 & その他地域 \\
感染の予防行動 & $M$ & 4.29 & 4.16 \\
& $(S D)$ & $(0.64)$ & $(0.68)$ \\
知識 & $M$ & 32.61 & 32.43 \\
& $(S D)$ & $(6.16)$ & $(6.13)$ \\
リスク認知 & $M$ & 32.65 & 31.15 \\
& $(S D)$ & $(23.90)$ & $(24.21)$ \\
責任感 & $M$ & 3.42 & 3.49 \\
& $(S D)$ & $(0.94)$ & $(0.94)$ \\

注: 得点範囲は感染の予防行動と責任感が $1-5$, 知識が 14-42, 感染の主観的確率が $0-100$ であった。

ない-5：完全に責任がある）で測定した。信頼性 は $\alpha=.87$ となり, 十分に高い内的整合性が確認さ れたため，4項目の平均値を算出した。これを以降の分析では「責任感」の得点とする。

## 2.5 倫理的配慮

本研究は所属機関の倫理委員会の承認を受けた (承認番号 2020-0175)。

## 3. 結果

## 3.1 地域による平均値の比較

感染の予防行動, 知識, リスク認知, 責任感の 各指標の記述統計を Table 4 に示す。それらの指標

リスク学研究 Japanese Journal of Risk Analysis Vol. 31, No. 4

Table 5 Results of hierarchical multiple regression analysis

Table 6 Effect of each variable on infection preventive behavior

} & \multicolumn{2}{|c|}{ 非標準化係数 } & \multirow{2}{*}{} & \multicolumn{2}{|c|}{$\beta$ の $95 \% \mathrm{CI}$} & \multirow[b]{2}{*}{$p$} & \multirow{2}{*}{ VIF } \\

の地域差を検討する多変量分散分析を行った。そ の結果，地域の主効果が有意 $(F(4,1233)=4.62, p$ $<.01$ ，偏 $\eta^{2}=0.01 ）$ で，感染の予防行動にのみ有意差が認められた。両地域ともに高い予防行動の 実施度で，特に緊急事態宣言先行地域の方が高 かった $\left(F(1,1236)=11.78, p<.001\right.$ ，偏 $\eta^{2}=0.01 ） 。$知識 $\left(F(1,1236)=0.27, n s\right.$, 偏 $\left.\eta^{2}=0.00\right)$, リスク認知 $\left(F(1,1236)=1.18, n s\right.$, 偏 $\left.\eta^{2}=0.01\right)$, 責任感 $(F(1$, 1236 $)=1.32, n s$, 偏 $\eta^{2}=0.01 ）$ では有意差はなかつ た。

## 3.2 重回帰分析

データを緊急事態宣言先行地域とその他の地域 とに分類し，感染の予防行動を目的変数とする重回帰分析を行った。多重共線性を避けるために，説明変数はすべて中心化された。分析において性別と年齢層を統制変数とし，それらのみを投入し たStep 1, さらに説明変数として知識, リスク認知，責任感の主効果を投入したStep 2, さらに説明変数の 1 次の交互作用を投入したStep 3 という 階層的重回帰分析の結果を Table 5 と Table 6 に示 す。2つの地域ともに, Step 3 の適合度がもっと も高く, VIF 指標（1.01-1.12） から多重共線性の 問題はないと判断された。統制変数では性別が有意で，女性の方が感染の予防行動が高かった。年齢層は非有意であった。説明変数では，まず両地域において, 知識と責任感の正の主効果が有意で あった。また，知識と責任感の交互作用が有意で あった。次に，リスク認知の正の主効果が緊急事態宣言先行地域においてのみ有意であった。たた し，その効果は弱いものであった。また，リスク 認知と責任感の交互作用が緊急事態宣言先行地域

責任感

緊急事態宣言先行地域
-----知識-1SD ——知識+1SD

責任感

その他地域

Figure 1 Influence of knowledge and responsibility on infection preventive behavior (Error bars represent SE)

でのみ有意であった。

## 3.3 単純傾斜分析

有意となった交互作用について単純傾斜の検定 を行った。まず緊急事態宣言先行地域での知識の

行った (Figure 1左)。その結果, 責任感の傾きは 知識が低い場合 $(\beta=.36, p<.001)$ も, 知識が高い場合 $(\beta=.14, p<.01)$ も有意で，前者の方がより大き い傾きであった。すなわち, 知識が低い場合の方 が，責任感が高いほど感染の予防行動が高かっ た。次にその他地域では，知識が低い場合に責任感の傾きが有意で $(\beta=.30, p<.001)$ ，責任感が高い ほど感染の予防行動が高かった（Figure 1右）。一方で, 知識が高い場合は責任感の傾きが非有意で あった $(\beta=.01, n s$.$) 。また, 緊急事態宣言先行地域$

単純傾斜検定を行った(Figure 2)。その結果，責任感が低い場合にリスク認知の傾きが有意であり $(\beta$ $=.17, p<.001)$, リスク認知が高いほど感染の予防行動が高かった。一方で責任感が高い場合にはリ スク認知の傾きは非有意であった $(\beta=-.03, n s$.$) 。$

## 4. 考察

## 4.1 得られた知見と示唆

本研究ではCOVID-19の感染予防行動の規定因 として, 知識, リスク認知, および感染の波及的影響に対する責任感の効果を検討した。重回帰分析の結果, 緊急事態宣言先行地域とその他の地域 の両方に共通して, 知識と責任感が高いほど感染

リスク認知

緊急事態宣言先行地域

Figure 2 The Influence of risk perception and responsibility on infection preventive behavior in preceding areas of emergency declaration (Error bars represent SE)

の予防行動の実施度が高くなることが示された。 これらの主効果は仮説と一致するものであった。

また, 緊急事態宣言先行地域において責任感が 低い場合にリスク認知によって予防行動が促進さ れる効果が認められた。これは仮説に反し, 責任感が低いとリスク認知が対処行動に結びつかない という論考(Wachinger et al., 2013; Terpstra, 2009) と矛盾するかのようである。ただし本研究と Terpstra (2009)とで，まず行動の実施度と行動意図 という測定概念の相違がある。意図は必ずしも行動に結びつかないことがあるため (e.g., Sheppard et al., 1988), Terpstra (2009) と本研究の直接の比較は 難しい。次に, 本研究では「他者や社会におよぼ

す広範な影響」の責任感を対象としたことに重要 な特徴があり, 責任感の対象範囲によって行動と の関連が異なる可能性がある。さらに状況の違い として, 本研究は感染の被害が拡大している中で の予防行動が対象であり，洪水の事前対策の行動意図を対象としたTerpstra (2009)よりも事態の切迫感が高かったと考えられる。以上のように，責任感とリスク認知，および対処行動との関連につ いては概念の操作的定義，および対象のリスクを 精緻に照合あるいは統制したうえで今後の知見を 積み重ねていくことが必要であろう。

探索的分析のうち, まずリスク認知の主効果 は, 緊急事態宣言先行地域において有意となった ものの弱い効果で，その他地域では有意ではな かった。Table 4 に示された記述統計から，リス ク認知は個人差が大きいものの調査時の感染率 (国内の人口 100 万人当たりの累積感染者数は 2020 年 5 月 1 日時点で 115.1 人， 2021 年 2 月 1 日時点で3099.0人）よりもおおむね高く見積もられて いた。にもかかわらず，その個人差が感染の予防行動に明確な影響力を示さなかったことは, リス ク認知と行動の関連の弱さを示す数々の知見 (e.g., Wachinger et al., 2013; Johnston et al., 2004; 柿本ら，2017; 尾崎, 中谷内，2015）と一致する。

次に, 知識と責任感の交互作用が両地域におい て有意となった。両地域ともに, 知識が少ない場合に感染の予防行動に対する責任感の正の影響が 有意となり，知識が多い場合には責任感の影響が 比較的弱い，または非有意となった。このような 効果は, 予防行動が従来の習慣と異なる新奇性を 含むことや情報が曖昧であったことから，実行の ために何らかの基準を要することを示していると 考えられる。知識はその有力な基準となりうる が, 知識が少ない場合は行動に対する責任感が,予防行動の促進を補強するのであろう。Nakayachi et al. (2020) によって示された同調行動としてのマ スク着用も, 予防行動の基準が曖昧な状況で他者 の行動が取り入れられたものとして解釈可能であ り, 本研究の結果と整合的である。

最後に, 緊急事態宣言先行地域とその他地域と の比較からは, 前者の方が感染の予防行動の実施度が高いことが示された。それ以外の指標では地域差が認められなかった。加えて, 既述のように 緊急事態宣言先行地域でのみリスク認知が感染の 予防行動を促進する効果が有意となったことと照 らし合わせるとリスク認知と対処行動の結びつ
きの弱さの理由を推察する一つの手がかりにな る。すなわち, 緊急事態宣言先行地域とその他地域とでは緊急事態宣言の発出期間や地域内の感染者数が異なり，測定されたリスク認知には表れに くい因子として切迫感の相違があった可能性が考 えられる。リスク認知が高かったとしても，それ が現前にあるという切迫感が低ければ対処行動と の関連は弱くなるであろう。このような切迫感の 調整効果の検討は, 今後の課題の一つに挙げられ る。

## 4.2 実践における課題

COVID-19のように新奇で未知性の高いリスク に関しては, 顕現化の初期には行動の基準を形成 しえないために予防行動が実施されにくい事態が 想定される。そのような場合に，未知性が含まれ るとしても，できる限り明確な情報を発信して知識を高めることは予防行動の促進のために重要に なる。その情報発信は, 行動に対するリスク認知 の影響力の弱さが先行研究と同様に本研究でも示 されたことから，危険性に関するものだけでな く, 具体的な行動の基準となるものであることが 重要といえよう。ただ主観的知識量と客観的知識量とで，行動に対して異なる影響や交互作用を およぼす可能性があり (cf.，高木，小森，2018)， その観点からさらに精査の余地がある。

同時に, 知識の獲得が十分でない人にとって,「他者に感染させない」という責任感に訴えるこ とは，感染の予防行動を促進する一定の効果をも つと考えらえる。ただし，そうしたリスク・コ ミュニケーションは弊害を伴う可能性もある。す なわち, 出来事の責任を不当に行為者に帰属させ る「過度の責任帰属」(Walster, 1966)のような認知的バイアスによって, 感染者への非難や差別が 生じないように慎重に配慮されなければならな い。

## 謝辞

本研究は科学研究費補助金（代表：塩谷尚正,課題番号20K03304）の助成を受けた。また本稿 の執筆にあたり辻川典文先生（神戸親和女子大学）に有益な助言をいただいた。記して心よりの 謝意を表します。本研究の一部は日本社会心理学会第61回大会で発表された。

## 参考文献

Anagondahalli, D., and Turner, M. M. (2012) Predicting psychological ripple effects: The role of cultural identity, in-group/out-group identification, and attributions of blame in crisis communication, Risk Analysis, 32, 695-712.

Duval, T. S., and Mulilis, J. P. (1999) A personrelative-to-event (PrE) approach to negative threat appeals and earthquake preparedness: A field study, Journal of Applied Social Psychology, 29, 495-516.

Higuchi, M., Arai, H., Ito, T., Nakamura, N., and Kai, Y. (2021) Factors associated with behaviors to prevent COVID-19 infection during the declaration of emergency: A study among Tokyo residents, Japanese Journal of Public Health, 68, 597-607. (in Japanese)

樋口匡貴, 荒井弘和, 伊藤拓, 中村菜々子, 甲斐裕子 (2021) 新型コロナウイルス感染症緊急事態宣言期間における予防行動の関連要因 - 東京都在住者を対象とした検討 - , 日本公衆衛生学会誌, 68, 597-607.

Johnston, D. W., Johnston, M., Pollard, B., Kinmonth, A. L., and Mant, D. (2004) Motivation is not enough: Prediction of risk behavior following diagnosis of coronary heart disease from the theory of planned behavior, Health Psychology, 23, 533-538.

Kakimoto, R., Ueno, Y., and Yoshida, M. (2017) Verification of locality of mitigation actions towards resolution of disaster risk perception paradox, Journal of Japan Society of Civil Engineers, 34, 5768. (in Japanese)

柿本竜治, 上野靖晃, 吉田護 (2017) 自然災害リ スク認知のパラドックス解消に向けた減災行動 の地域性の検証, 土木計画学研究・論文集, 34, 57-68.

Kasperson, R. E., Renn, O., Slovic, P., Brown, H. S., Emel, J., Goble, R., Kasperson, J. X., and Ratick, S. (1988) The social amplification of risk: A conceptual Framework, Risk Analysis, 8, 177-187.

Katada, T., Oikawa, Y., and Sugiyama, M. (1999) The measurement of proclamation effect of flood hazard map by panel survey, Advances in River Engineering, 5, 225-230. (in Japanese)

片田敏孝, 及川康, 杉山宗意 (1999) パネル調査 による洪水ハザードマップの公表効果の計測,河川技術に関する論文集，5,225-230。
Kobayashi, H., and Tanaka, A. (2017) Effects of disaster structural understanding on residents' behavioral intention against disaster: Case of Kanto Tohoku Heavy Rainfall Disaster (2015), Journal of Disaster Information Studies, 15, 137-147. (in Japanese)

小林秀行，田中淳 (2017) 災害知識構造が災害対応行動意図に与える影響 - 平成 27 年関東・東北豪雨を事例として - , 焱害情報, 15, 137-147.

Lindell, M. K., and Whitney, D. J. (2000) Correlates of household seismic hazard adjustment adoption, Risk Analysis, 20, 13-25.

Maddux, W. W., and Yuki, M. (2006) The "ripple effect": Cultural differences in perceptions of the consequences of events, Personality and Social Psychology Bulletin, 32, 669-683

Ministry of Health, Labour and Welfare (2020a) Dai 1-3 kai "Shingata Korona taisaku no tameno zenkokutyousa" kara wakattakoto wo oshirase shimasu: Dai 4-kai "Shingata Korona taisaku no tameno zenkokutyousa" no jisshi no oshirase, https://www.mhlw.go.jp/stf/newpage_11109.html (Access: 2021, Apr, 30) (in Japanese)

厚生労働省 (2020a) 第 1-3 回「新型コロナ対策の ための全国調査」からわかったことをお知らせ します。第4回「新型コロナ対策のための全国調查」の実施のお知らせ, https://www.mhlw. go.jp/stf/newpage_11109.html(アクセス日：2021 年 4 月 30 日）

Ministry of Health, Labour and Welfare (2020b) Shingata korona-uirus wo soutei-shita "Atarashii seikatsuyousiki" no jissennrei wo kouhyou-shimashita, https://www.mhlw.go.jp/stf/seisakunitsuite/ bunya/0000121431_newlifestyle.html (Access: 2021, Apr, 30) (in Japanese)

厚生労働省 (2020b) 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 4 月 30 日）

Ministry of Health, Labour and Welfare (2020c) Shingata korona-uirus ni kansuru Q\&A (ippannno kata muke), https://www.mhlw.go.jp/stf/seisakuni tsuite/bunya/kenkou_iryou/dengue_fever_qa_ 00001.html (Access: 2021, Apr, 30) (in Japanese)厚生労働省 (2020c) 新型コロナウイルスに関する

Q\&A(一般の方向け), https://www.mhlw.go.jp/stf/ seisakunitsuite/bunya/kenkou_iryou/dengue_fever_ qa_00001.html (アクセス日：2021年4月30日)

Miura, A., and Kobayashi, T. (2015) Mechanical Japanese: Survey satisficing of online panels in Japan, Japanese Journal of Social Psychology, 31, 1-12. (in Japanese)

三浦麻子，小林哲郎 (2015) オンライン調査モニ 夕のSatisficeに関する実験的研究, 社会心理学研究, 31, 1-12.

Nakayachi, K., Ozaki, T., Shibata, Y., and Yokoi, R. (2020) Why do Japanese people use masks against COVID-19, even though masks are unlikely to offer protection from infection? Frontiers in Psychology, 11, 19-18.

NHK (Japan Broadcasting Corporation) (2020) Itaria de shisya 8000 -nin tyou, thishi-ritsu $7.3 \%$ to takai noha naze, 2020 nen 3 gatsu 16 nichi, https:// www3.nhk.or.jp/news/html/20200316/k10012333 151000.html (Access: 2021, Apr, 30) (in Japanese)日本放送協会 (2020) イタリアで死者 1800 人超致死率 $7.3 \%$ と高いのはなぜ, 2020 年 3 月 16 日, https://www3.nhk.or.jp/news/html/20200316/ k10012333151000.html (アクセス日：2021年4月 30 日）

Ozaki, T., and Nakayachi, K. (2015) Effects of descriptive norms and mutual relationships on precautionary behavior toward earthquakes, Japanese Journal of Social Psychology, 30, 175182. (in Japanese)

尾崎拓, 中谷内一也 (2015) 記述的規範と他者と の相互作用が地震防災行動に及ぼす影響，社会心理学研究, 30, 175-182.
Ross, M., and Sicoly, F. (1979) Egocentric biases in availability and attribution, Journal of Personality and Social Psychology, 37, 322-336.

Sheppard, B. H., Hartwick, J., and Warshaw, P. R. (1988) The theory of reasoned action: A metaanalysis of past research with recommendations for modifications and future research, Journal of Consumer Research, 15, 325-343.

Takagi, A., and Komori, M. (2018) Risk perception and knowledge: The role of subjective and objective knowledge of electromagnetic field, Japanese Journal of Social Psychology, 33, 126-134. (in Japanese)

高木彩, 小森めぐみ (2018) リスク認知と知識量 の関連 - 電磁波の事例における主観的知識量と 客観的知識量の役割の検討 -, 社会心理学研究, 33, 126-134

Terpstra, T. (2009) Flood preparedness: Thoughts, feelings and intentions of the Dutch public, Thesis, Twente: University of Twente, https://ris.utwente.n1/ ws/portalfiles/portal/6082716/thesis_T_Terpstra.pdf (Access: 2021, Apr, 30)

Wachinger, G., Renn, O., Begg, C., and Kuhlicke, C. (2013) The risk perception paradox - implications for governance and communication of natural hazards, Risk Analysis, 33, 1049-1065.

Walster, E. (1966) Assignment of responsibility for an accident, Journal of Personality and Social Psychology, 3, 73-79.

Williams, K., Harkins, S., and Latané, B. (1981) Identifiability as a deterrent to social loafing: Two cheering experiments, Journal of Personality and Social Psychology, 40, 303-311.


# 【原著論文】
## 接触確認アプリ $(\mathrm{COCOA)$ の利用を規定する要因の検討*}

## Prescriptive Factors of COVID-19 Contact-Tracing Technology (COCOA) in Japan

\author{
高木彩**，武田美亜***，小森めぐみ**** \\ Aya TAKAGI, Mia TAKEDA and Megumi KOMORI
}

\begin{abstract}
Digital contact tracing applications have been promoted as a tool to address the COVID-19 pandemic. The effectiveness of these applications depends on their rate of adoption. However, this appears to be low. Therefore, this study investigated the psychological factors associated with the use of a contact tracing application (COCOA) in Japan. An online survey was administered to 1000 participants living in the Tokyo metropolitan area. Respondents were classified into three groups: advocates, critics, and undecided. Our results indicated that perceptions of risk, benefit, cost, social norm and knowledge were significant prescriptive factors of COCOA usage. The results revealed that the critics group perceived low benefit and social norms appeared to hinder application adoption relative to the undecided group.
\end{abstract}

Key Words: COVID-19, contact tracing, technology acceptance, risk perception, knowledge

## 1. 問題

## 1.1 背景

本論文では，新型コロナウイルス感染症 （COVID-19）対策の一環として推奨されている先端科学技術の1つである, 接触確認アプリの利用 の規定因を検討する。

社会全体の感染拡大防止を目指すツールとして わが国では，接触確認アプリCOCOA（COVID-19 Contact Confirming Application)が開発され, 2020 年6月19日に導入された。接触確認アプリが感染拡大の抑制効果を発揮するためには，多くの人々 に利用される必要がある。Hinch et al. (2020)が 行ったイギリスのデータに基づくシミュレーショ ン結果によると，接触確認アプリが人口の $56 \%$以上によって使用されたとき，流行を抑制できる
と報告している。しかし現状では，その効果を期待できるほどの導入は進んでいない。

接触確認アプリの開発と社会的導入には，公衆衛生学的観点だけでなく, 社会的, 法的, 倫理的問題を伴い（岸本，工藤，2020），その受容は公衆衛生と社会経済活動に寄与する一方で，プライ バシーの面でリスクマネジメントをどうするかが 問われる。令和 2 年版情報通信白書によると，接触追跡／暴露通知アプリに関して，「デジタル感染追跡のための個人情報に関する情報（パーソナ ルデータ）の収集に関して各国の姿勢は異なって おり，GPS等を用いて直接的に個人の移動履歴を 収集する方法と，Bluetooth等を用いて陽性者と の接触を把握する方法の大きく2つに分かれてい る（総務省，2020，p.148）」と述べている通り，

国により接触把握方法も異なれば，個人情報取得 の有無, 陽性者のデータ管理方法も異なる。 COCOAでは，個人が特定される情報は記録せ ず，Bluetoothにより接触の検知を行い，近接に 関する情報は端末内のみで保持されるため, プラ イバシーに最大限に配慮した仕組み（厚生労働省，2020）としている。その一方でGPS等を用 いた方法に比べて個人の行動追跡が難しいという 面もある（毎日新聞，2020）。

接触確認アプリの社会的受容に関しては, 他国 でもアプリの利用意図や行動を規定する要因の研究が進められているが(Walrave et al., 2021)，それ らの研究が指摘するように，国により利用意図や 行動を規定する要因や傾向が異なる可能性がある ため，わが国でも検討が求められている。

## 1.2 本研究の目的

本研究では, $\mathrm{COCOA} の$ 利用を規定する可能性 が考えられる心理的要因について先端科学技術の 受容に関する先行研究 (Raue et al., 2019) を参照し 検討する。

加えて, COCOAの非利用者に関しては, COCOAの利用に対する態度が未決定の場合と明確に拒否をしている場合とでは, 異なる特徴を有 することも考えられ, 支持層, 未決定層, 拒否層 の3 層に分けた分析も行われているため (Bonner et al., 2020; Trang et al., 2020), 合わせて検討し, 未決定層と拒否層の差異を明確化させる。

なお, $\mathrm{COCOA} の$ 利用に対して，主たる予測因 として考えられるリスク認知， ベネフィット認知, $\operatorname{COCOA} の$ 性能に対する信頼感に加え, 知識要因と感情要因等の心理的要因に主眼をおいた検討を行う。知識要因は, 自己評価に基づく主観的知識と実際の知識量である客観的知識とではリス ク認知や受容に対する影響が異なることや, 両者 の相互作用効果も指摘されているため（高木，小森，2018），それらを踏まえ検討する。COCOAは COVID-19の感染拡大抑制などを目指して導入さ れたツールであるため, その起点となっている COVID-19への知識や感情要因も考慮する。

その中でも特に, COCOAの利用において感情的な要因がどの程度影響を及ぼしているのかを検討する。これまでリスク認知やリスクの判断に対 する感情要因の影響を扱った研究は, ポジティブ ノネガティブの感情価の次元に焦点を当てたもの と, 怒りや悲しみといった個別感情の効果に焦点
を当てた研究(Lerner and Keltner, 2001)の流れとに 分けて考えることができる(Tompkins et al., 2018)。 しかし, 自動運転の研究においても, 旧来の自動車を運転時に抱く感情が自動運転の受容の判断に 影響を及ぼすこと，また同じポジティブ感情にお いても，その種類によって自動運転に対する認知 に異なる関連が認められており (Raue et al., 2019), COCOAにおいても個別感情に基づいた検討は, さらなる感情要因の影響の詳細を解明する 上で寄与するものと考える。また, $\operatorname{COCOA} の よ ~$ うな新しく社会に導入される先端科学技術の場合, 評価対象が直接喚起させる関連感情よりも,日頃の感情経験に関する個人差に基づき新しい技術を評価することもありうるだろう。具体的に は, COCOAに対してネガティブな感情や嫌悪感, 穢孔忌避, 畏怖の感情を持つ人や, 日ごろか らこうした感情を抱きやすい人は, アプリの利用 を控えるかもしれない。

そこで本研究では，接触確認アプリが導入され た社会に対する嫌悪感情と穢れ忌避感情, 畏怖や これらの感情の日常的な喚起しやすさに関わる要因を取り上げて探索的に検討した。

以上の検討に際し, COCOAの社会規範認知, コストの認知, COCOAに関して所管である厚生労働省への信頼感を合わせて検討するとともに,性別と学歴の変数(cf. Chauvin, 2018)を統制変数 として加えた分析結果を以下では報告する。

## 2. 方法

## 2.1 調査対象者と調査時期

東京都, 埼玉県, 千葉県, 神奈川県の一都三県 の 20 代から 60 代までの成人男女 1000 名（男女各 500 名, $M=44.81, S D=14.03$, 性別と年齢による均等割り付けし, 職種が「電力会社・電力関連会社」「情報 ・通信」「官公庁 - 団体」「新聞 - 雑誌 など」「市場調査」に該当する者は調査対象から 除外）に回答を求めた。調査対象者が株式会社ク ロス・マーケティングが有する回答者パネルから 協力を募り，2020年11月20，21日に回答を求め た。

## 2.2 調査項目

調査では, 冒頭でデモグラフィック変数に回答 を求めた後，COVID-19に関する調查項目, COCOAに関する調査項目, 感情経験の個人差要因の順に回答を求めた(Table 1a, Table 1b)。

Table 1b Descriptive statistics and reliability values for the scales regarding COCOA

 & $1=$ 全く感じない $5=$ 非常に感じる & & & \\

(1)COCOAに関する主な項目は, COCOAの利用状況 (1 項目), 主観的知識 (4 項目), 客観的知識 (4 項目),リスク認知項目 (1 項目),コスト認知（2 項目)，ベネフィット認知 (2 項目)，COCOAの性能に対する信頼感（1項目)，COCOAに対する感情 (6項目), 社会規範認知 (2 項目)，厚労省に対 する信頼感（2項目）であった。

(2)COVID-19に関する調查項目としては，小森ら (2020)の主観的知識 (4 項目 5 件法)，感染予防行動 (14 項目 6件法)，リスク認知（5 項目7件法), COVID-19に関する感情（5 項目 7件法）と，客観的知識（問7～問 10 を除外した 10 項目 3 件法）を 用いた。

(3)感情経験の個人差要因に関しては, 畏怖尺度 (6項目：Shiota et al., (2006) と武藤(2016)を元に した項目）で測定した。調査への回答協力者の回答負担に配慮し, 嫌悪感情については日本語版嫌悪尺度（岩佐ら，2018）内の中核的嫌悪に関する 8 項目を使用した。穢れ忌避については, 穢れ忌避尺度（北村 - 松尾，2019）内の「清浄志向」と 「信仰尊重」の15項目を用いた。

なお, 性別や学歴といったデモグラフィック変数以外にも， COCOAに関する項目が含まれてい たが，分析で扱わないため説明を割愛する。

## 3. 結果

## 3.1 分析対象者

COVID-19関連の項目において次の3つの条件 のいずれかに該当する者を除外した913名を対象 とした。除外条件の詳細は次の通りである。(1) COVID-19主観的知識の尺度項目において反転項目があるのに全て同じ値（3は除く）であった回

Predictors of COCOA Usage

Note) Gender was coded $0=$ male, $1=$ female.

Education was coded $0=$ high school and below. $1=$ college and above ${ }^{* * *} p<.001,{ }^{* *} p<.01,{ }^{*} p<.05,{ }^{\dagger} p<.10$

答者 $n=22$, (2) COVID-19 の客観的知識において全項目に同じ値の回答者 $n=60$ 。ただし, COVID-19 の主観的知識の全項目で「全くわからない」(項目1〜3は1，項目4は5）とし，COVID-19の客観的知識の全項目にも「3.わからない」とした回答者2名は除外対象としなかった。(3) COVID-19感染予防行動で全項目同じ値の回答者 $n=13$ 。

## $3.2 \mathrm{COCOA$ 利用状況}

調査時にCOCOAをインストール済みの回答者 は全体の26.2\%であった。最も多かったのは COCOAをインストールするかどうかを未定とす る回答者であり，28.7\%を占めていた。それに対 し, 明確にCOCOAのインストールを拒否してい る回答者は $20.9 \%$ であった。また， COCOA 自体 を知らない回答者は65名で，7.1\% と全体を占め る割合は少ないものの, $\mathrm{COCOA} の$ 存在自体を知 らない人もいることが確認されたため，以降の分析対象からは除外した。

## $3.3 \operatorname{COCOA$ の利用を規定する要因}

COCOA の利用を規定する要因を検討するため
Table 3 Multinomial Logistic Regression

Note) Reference group of gender is "male".

Reference group of education is "high school and below". Reference category is undecided.

${ }^{* * *} p<.001,{ }^{* *} p<.01,{ }^{*} p<.05,{ }^{\dagger} p<.10$

に, 現在の $\mathrm{COCOA}$ 利用有無 (利用者 $=1$, 非利用者=0）を目的変数としたロジスティック回帰分析を実施した(Table 2)。Raue et al. (2019)になら い，利用の有無は，主にCOCOAに対するリスク 認知とべネフィット認知，信頼感により規定され る部分が大きいと想定しまず投入した。次いで， COVID-19 に関する変数, COCOA に関する変数 (知識要因, 感情要因, コスト認知, 社会規簲認知, 厚労省への信頼感), 最後にデモグラフィッ ク変数として年齢と学歴を投入した。知識要因に ついては交互作用項を含めたため，全ての説明変数は中心化したものを使用した。

この分析に先立ち, COCOAに対する感情の 6 項目について探索的因子分析（最尤法，プロマッ クス回転) を行った。因子数は固有値の減衰パ ターン $(3.045,1.544,0.509, \cdots)$ 及び因子の解釈の 可能性を考慮して2 因子とした。第 1 因子に負荷 が高かった項目（とその因子負荷量）は，「ネガ

ジティブな感じ(.674)」であったため,「ネガティ ブ感情」と命名し,「ポジティブな感じ」の逆転
処理後に 3 項目平均を算出し投入した $(\alpha=.81)$ 。第2因子は，「ばちがあたりそうな感じ(892)」「社会がけがされるような感じ(.723)」「すぐれた芸術を見たときのような圧倒された感じ(.710)」で あったため「敬遠感情」と命名し, 3 項目平均を 投入した $(\alpha=.79)$ 。両者の相関は $(r=.34, p<.001)$ であった。

ロジスティック回帰分析の結果, COCOAのリ スク認知の負の効果 $(b=-.46, S E=.13, p<.001)$, べ ネフィット認知の正の効果 $(b=.56, S E=.19, p<.01)$ が有意であった。それらは予測と一致していた が, COCOAの性能に対する信頼感については負 の効果が有意傾向で確認され ( $b=-.30, S E=.16, p$ <.10), 予測に反するものであった。その他の変数 で有意であったのは, COVID-19の主観的知識 $(b$ $=-.55, S E=.16, p<.001), \mathrm{COCOA}$ のコスト認知 $(b$ $=-.33, S E=.13, p<.05), \mathrm{COCOA} の$ 主観的知識 $(b$ $=.95, S E=.16, p<.001), \mathrm{COCOA}$ の客観的知識 $(b$ $=.52, S E=.11, p<.001)$, 厚労省への信頼感 $(b=$ $-.16, S E=.08, p<.05)$ と, COCOAへの社会規範認知 $(b=1.04, S E=.15, p<.001)$ であった。COVID-19 の主観的知識の水準, $\mathrm{COCOA}$ のコスト認知, 厚労省への信頼感が低く, COCOAの主観的知識と 客観的知識, $\mathrm{COCOA}$ の利用を支持する社会規範認知が高いほど， $\mathrm{COCOA}$ の利用者である割合が 高いという関連が確認された。また, デモグラ フィック変数については, 学歴のみ有意であり ( $b$ $=.57, S E=0.22, p<.01)$, 大学卒業以上である場合 に，利用者である割合が高かった。

## $3.4 \mathrm{COCOA$ 利用の支持層, 未決定層, 拒否層 を規定する要因}

次に, 非利用者のうち, COCOAの利用につい て態度を現時点で定めていない未決定層と, 拒否層とでは, 心理的傾向に差異があるのかを検討す るために， $\mathrm{COCOA} の$ 利用状況への回答に基づ き，支持層（回答選択肢 1 あるいは 2 の選択者の 計 $n=267$ ）と未決定層（回答選択肢 60選択者 $n=262$ ）と拒否層（回答選択肢3あるいは4への 選択者の計 $n=222$ ) の3グループに分けた。

まず，支持層を参照カテゴリーとした多項ロジ スティック回帰分析を行った結果, 多項ロジス ティック回帰分析においても, 未決定層と拒否層 の両方に共通して有意であったのは, 主要変数で はCOCOAのリスク認知であった (未決定層 $b=.38$, $S E=.15, p<.05$; 拒否層 $b=.44, S E=.15, p<.01)$ 。そ
の他に COCOA の 主観的知識 (未決定層 $b=-97$, $S E=.17, p<.001$ ；拒否層 $b=-.51, S E=.17, p<.01)$ と客観的知識（未決定層 $b=-.65, S E=.12, p$ $<.001$; 拒否層 $b=-.42, S E=.12, p<.001)$, 社会規範認知（未決定層 $b=-.98, S E=.18, p<.001$; 拒否層 $b=-1.35, S E=.19, p<.001$ ), コスト認知 (未決定層 $b=.28, S E=.15, p<.10$ ：拒否層 $b=.38, S E=.15$, $p<.05 ）$ の効果が改めて確認された。

次に, 未決定層と拒否層のどちらか一方のみに 確認された結果は以下の通りであった。まず未決定層に関しては, 支持層に比べ厚労省への信頼感 が高く $(b=.20, S E=.09, p<.05)$, 欌れ忌避得点が高 く( $b=.29, S E=.15, p<.05)$, 大卒未満が多く( $b=$ $-.83, S E=.24, p<.001)$, COVID-19 の) 主観的知識 ( $b$ $=.35, S E=.17, p<.05), \mathrm{COCOA}$ に対する敬遠感情 $(b=.30, S E=.16, p<.10)$ が高かった。

拒否層に関しては, 支持層よりもべネフィット 認知が低 $<(b=-.75, S E=.22, p<.001)$, COVID-19 に関する感情は否定的であった $(b=-.22, S E=.11$, $p<.10$ )。

さらに, 未決定層を参照カテゴリーとした多項 ロジスティック回帰分析を行って未決定層と拒否層の差異を直接比較した。拒否層は未決定層より ベネフィット認知が低 $(b=-.51, S E=.18, p<.01)$, $\mathrm{COCOA}$ の主観的知識 $(b=-.46, S E=.15, p<.01)$ と 客観的知識が高く $(b=.23, S E=.10, p<.05)$, 社会規範認知が低 $<(~ b=-.37, S E=.15, p<.05)$, 大卒以上 $(b=.46, S E=.21, p<.05)$ が多かった(Table 3)。

## 4. 考察

本研究では, $\mathrm{COCOA} の$ 利用を規定する要因に ついて検討し，さらに非利用者のうち未決定層と 拒否層の差異を明確化した。以下では, 利用/非利用を規定する要因と未決定層と拒否層の特徴を 整理し, 最後に実践的示唆と今後の課題を報告す る。

## 4.1 $\operatorname{COCOA$ 利用を規定する要因}

COCOA の利用に対して主要変数とした $\mathrm{COCOA}$ リスク認知, ベネフィット認知, 性能 への信頼感の 3 要因の中で有意な規定因となって いたのはべネフィット認知とリスク認知であり，性能への信頼感は有意傾向であった。先行研究 (Walrave et al., 2021)においてもアプリの利用意図 を最も予測していた要因はパフォーマンスへの期待であり, この要因は本研究のベネフィット認知

に相当するため, 本研究でも先行研究と同様の傾向が確認されたと言えよう。また, プライバシー の侵害という面でのリスク認知も，予測通り利用 を抑制する要因としての関与が磪認される結果と なった。

これらの主要変数の他に $\mathrm{COCOA}$ 利用との関連が確認されたのは, 知識要因, 社会的規範認知, 厚労省への信頼感, コスト認知であった。

まず知識要因に関しては，COVID-19の主観的知識, $\mathrm{COCOA}$ の主観的知識と客観的知識の効果 が確認された。COVID-19に関する知識が少ない ほど，そしてCOCOAについては知識が多いほど 利用に結びついていたことが示された。COCOA の知識水準に関しては, 客観的知識の正答数の平均值は低く，主観的にもそれを反映する形で平均值も低めになったと考えられる。したがって， COCOAの利用促進にあたっては, COCOAがど のようなツールであるのかを情報提供し，べネ フィット認知を高め，プライバシーの侵害に対す る懸念に対しても，ツールがどのようにプライバ シーの保護に努めているのか，市民に向けてより 積極的に情報提供が必要であることを示唆してい

ため，その情報提供においては， COCOAのイン ストールや利用に伴うコスト（通信量や負荷の増大）に関しても可能な限り説明することにより，誤った知識に基づくコストの過大評価を回避する ような配慮が求められるだう。

社会規範認知については, 先行研究 (Walrave et al., 2021) と整合的な傾向にあり, 支持層が最も COCOA の利用を奨励する社会規範を認知し $(M=$ 3.18), 次いで未決定層 $(M=2.55)$, 拒否層 $(M=2.28)$ の順に認知していた $(F(2,748)=91.32, p<.001)$ 。ま た, $\mathrm{COCOA}$ 利用には学歷の効果も有意であり,大卒以上の人がより利用している傾向にあり，そ れも先行研究と整合的であった。

なお, 厚労省への信頼感に関しては予測と異な り利用の有無に対して負の効果が確認された。こ れについては本研究のデータのみから明確な答え を出すことが困難であるが，利用を規定する主要変数（リスク認知，ベネフィット認知，性能への 信頼感）との相関分析では予測通りに厚労省への 信頼感が高いほど, リスクを低く $(r=-18$, $p<.001)$, ベネフィット $(r=.29, p<.001)$ と性能への 信頼感 $(r=.39, p<.001)$ は高く評価する関連が認め られた。そのため，主要変数を介して利用を促進
する効果を除外した直接効果として負の効果が認 められた可能性があると思われる。また, 本研究 で測定した厚労省への信頼感は, COVID-19への 対応におけるものであったため, COCOAのみに おける信頼感を測定していない。したがって, 本研究における厚労省への信頼感は, COCOA 以外 も含めた厚労省の実施するCOVID-19対策全般を 考慮し, 信頼感が評価されたものと考えられる。 そのため, 厚労省に対する不信感があり社会レべ ルの感染拡大の抑制効果が望めないと考えること により, 個人レベルでの感染対策の必要性を感 じ， $\mathrm{COCOA} の$ 受容に至っているということもあ りえるだろう。

## $4.2 \mathrm{COCOA$ 利用に対する支持層，未決定層，拒否層間の比較}

非利用者を未決定層と拒否層に分けた分析結果 からは，各層に異なる特徴が確認されたため，以下で整理し考察する。

まず，拒否層に打いて最も特徴的であったの は， べネフィット認知と社会規範認知が支持層と 未決定層よりも低かったことである。拒否層の COCOA に関する知識水準は主観的知識と客観的知識いずれも 3 層の中では中間に位置しており,学歷も支持層との比較では有意な関連は確認され ていなかったことを考えると, 支持層よりも肯定的評価に結びつく知識の欠如, あるいは支持層と は異なる否定的情報の知識がベネフィットが低い という認知を導くとともに，周囲の人々も $\mathrm{COCOA}$ 利用率が低いという認知によって $\mathrm{COCOA}$ の利用拒否を示すに至っているのかもし れない。

次に, 未決定層の特徴としては, COCOAに対 する知識水準が主観的知識と客観的知識の两方に おいて低かったことと, 学歴 (大卒未満) が挙げ られる。COCOAに対する知識量が少なかったた めに, COVID-19 関する主観的知識や, COCOAに対する敬遠感情の効果が有意傾向で あったり, 日頃の穢れ忌避感情の経験に関する個人差要因が支持層との比較において有意に関連す ることとなったものと考えられる。そのため， COCOAを利用するか否かに関して未決定の人々 においては，単純にポジティブとネガティブだけ でとらえきれない個別感情（敬遠感情）の関与が あり, それらによって $\mathrm{COCOA} の$ 利用への態度を 定めることなく, 非利用に至っている可能性があ

るかもしれない。

ただし，これらの知見は相関的データに基づく

ため, COCOAの利用と有意な関連が確認された 変数間の因果関係の解釈は慎重を期すべきであ る。例えば社会規範認知に関しては, フォルスコ ンセンサス効果のように, 社会規範認知が原因側 ではなく帰結側の変数であることも十分にありえ る。

また, 本研究では穢れ忌避の効果が未決定層で 確認されたが, この結果の解釈では, 調査項目数 の制約から，嫌悪感情や穢れ忌避について尺度内 の特定因子の項目のみを採用している点に留意が 必要である。以上を踏まえつつ, 本研究の知見か らどのような実践的示唆を得ることができるのか を次節でまとめる。

## 4.3 実践的示唆

COCOAの利用を促進するためのコミュニケー ションを考える際には，以下のことが考えられ る。

まず, $\mathrm{COCOA} の$ 主観的知識と客観的知識の水準を高めることと, 社会規範要因からのアプロー チを主軸に，性能への信頼感を高め, プライバ シーの侵害に対する懸念を抑制するように働きか けることの有効性である。

$\mathrm{COCOA} の$ 正しい知識を周知し人々のべネ フィット認知を高めることにより，利用の促進が 期待される。それによって $\mathrm{COCOA}$ の知識の少 なさが， COCOAに対するリスク認知や（特に未決定層において）敬遠感情に結びつかないよう努 めたほうがよいたろう。また，信頼感も考慮が必要であるが, 厚労省やCOCOAの信頼感は Androidで数か月機能していなかった問題等から，本研究の調査時より低下している可能性は否めな い。べネフィット認知や社会規範認知の効果に比 べるとその規定力については弱いことが想定され るが，それでもやはり信頼感を高めるように努め る必要があるたろう。COCOAのリスク認知に関 しては，コスト認知とも有意な正の関連があるた め，コスト負担に関する情報提供からもリスクと コスト認知の低減を試みることは一考の余地があ る。

以上のような取り組みや検討を通じて，先端科学技術への誤解に基づく不必要な摩擦や拒絶, 決定の留保が減ることにより, 危機対処に資する先端科学技術の受容が円滑に進むことが望まれる。

## 謝辞

本研究は, JSPS 科研費 JP18K13274, JP21K02967

の助成を受けたものです。

また，接触確認アプリの技術性能の説明に関し てご助言を頂いた今野将先生（千葉工業大学）に 記して感謝いたします。

## 参考文献

Bonner, M., Naous, D., Legner, C., and Wagner, J. (2020) WISP 2020 Proceedings. 12. https://aisel. aisnet.org/wisp2020/12

Chauvin, B. (2018) Individual differences in the judgment of risks: Sociodemographic characteristics, cultural orientation, and level of expertise. In M. Raue, E. Lermer, and B. Streicher (Eds.), Psychological perspectives on risk and risk analysis: Theory, models and applications (pp. 37-61). New York, NY: Springer.

Hinch, R., Probert, W., Nurtay, A., Kendall, M., Wymant, C., Hall, M., Lythgoe, K., Cruz, A. B., Zhao, L., Stewart, A., Ferretti, L., Parker, M., Meroueh, A., Mathias, B., Stevenson, S., Montero, D., Warren, J., Mather, N. K., Finkelstein, A., AbelerDörner, L., Bonsall, D., and Fraser, C. (2020) Effective configurations of a digital contact tracing app: A report to NHSX. Retrieved July, 23, 2020.

Iwasa, K., Tanaka, T., and Yamada, Y. (2018) Factor structure, reliability, and validity of the Japanese version of the Disgust Scale-Revised (DS-R-J), The Japanese Journal of Psychology, 89(1), 82-92. doi: 10.4992/jjpsy. 89.16230 (in Japanese)

岩佐和典, 田中恒彦, 山田祐樹 (2018) 日本語版嫌悪尺度（DS-R-J）の因子構造, 信頼性, 妥当性の検討, 日本心理学研究, 89(1), 82-92. doi: 10.4992/jjpsy. 89.16230

Lerner, J. S., \& Keltner, D. (2001) Fear, anger, and risk, Journal of Personality and Social Psychology, 81(1), 146. doi:10.1037/0022-3514.81.1.146

Kishimoto, A., and Kudo, F. (2020) Sessyokukakunin apuri to ELSI ni kansuru 10 no shiten, Proceedings of The $19^{\text {th }}$ annual meeting of Japanese Society for Science and Technology Studies, 33-34. (in Japanese)岸本充生, 工藤郁子 (2020) 接触確認アプリと ELSIに関する 10 の視点, 科学技術社会論学会,第19回年次研究大会予稿集, 33-34.

Kitamura, H., and Matsuo, A. (2019). Senjyo shiko/
kegare kihi keikou syakudo no sakusei to shinraisei/ datousei no kentou, Proceedings of the $27^{\text {th }}$ annual meeting of the Japan Society for Research on Emotions. (in Japanese)

北村英哉, 松尾明子 (2019) 洗浄志向／ケガレ忌避傾向尺度の作成と信頼性・妥当性の検討，日本感情心理学会第 27 回大会論文集

Komori, M., Takeda, M., Hanita, K., and Takagi, A. (2020) Risk perception and preventive behavior regarding COVID-19 and foods from fukushima prefecture immediately after the declaration of State of Emergency (1), Proceedings of the $61^{\text {th }}$ Annual Conference of the Japanese Society of Social Psychology, 64. (in Japanese)

小森めぐみ, 武田美亜, 埴田健司, 高木 彩(2020).

緊急事態宣言発令直後のCOVID-19および福島県産食品へのリスク認知と行動(1), 日本社会心理学会第 61 回大会発表論文集, 64 .

Mainichi Shinbun (2020) Kansenboushi ka puraibashi ka corona sesshoku kakunin apri kakkoku no jinkenkan ukibori, https://mainichi.jp/ articles/20200523/k00/00 m/040/225000c (Access: 2021, August, 3) (in Japanese)

毎日新聞 (2020) 感染防止かプライバシーかコ ロナ接触確認アプリ，各国の人権観浮き彫り， https://mainichi.jp/articles/20200523/k00/00 m/040/ 225000 c（アクセス日：2021年 8 月 3 日）

MHLW (2020) Shingatacoronauirusu sessyoku kakunin apri (COCOA), https://www.mhlw.go.jp/ content/10900000/000691700.pdf (Access: 2021, July, 20) (in Japanese)

厚生労働省 (2020) 新型コロナウイルス接触確認 アプリ (COCOA), https://www.mhlw.go.jp/content/ 10900000/000691700.pdf（アクセス日：2021年7 月 20 日）

Muto, S. (2016) Development of the trait respectrelated emotions scale for late adolescence, The Japanese Journal of Psychology, 86(6), 566-576. doi: 10.4992/jjpsy.86.15205 (in Japanese)

武藤世良 (2016) 特性尊敬関連感情尺度（青年期後期用）の作成の試み, 心理学研究, 86(6), 566-576. doi: 10.4992/jjpsy.86.15205
Raue, M., D'Ambrosio, L. A., Ward, C., Lee, C., Jacquillat, C., and Coughlin, J. F. (2019) The influence of feelings while driving regular cars on the perception and acceptance of self - driving cars, Risk Analysis, 39(2), 358 - 374. doi: 10.1111/risa. 13267

Shiota, M. N., Keltner, D., and John, O. P. (2006). Positive emotion dispositions differentially associated with Big Five personality and attachment style, The journal of positive psychology, 1(2), 6171. doi: $10.1080 / 17439760500510833$

MIC (2020) Information and Communications in Japan. White Paper 2020. (in Japanese)

総務省 (2020) 令和 2 年版情報通信白書

Takagi, A., and Komori, M. (2018). Risk perception and knowledge: The role of subjective and objective knowledge of electromagnetic field, Japanese Journal of Social Psychology, 33(3), 126-134. doi: 10.14966/jssp. 1714 (in Japanese)

高木 彩, 小森めぐみ (2018) リスク認知と知識量 の関連：電磁波の事例における主観的知識量と 客観的知識量の役割の検討, 社会心理学研究, 33(3), 126-134. https://doi.org/10.14966/jssp. 1714

Tompkins, M. K., Bjälkebring, P., and Peters, E. (2018) Emotional aspects of risk perceptions In M. Raue, E. Lermer, and B. Streicher (Eds.), Psychological perspectives on risk and risk analysis: Theory, models and applications (pp. 109-130). New York, NY: Springer.

Trang, S., Trenz, M., Weiger, W. H., Tarafdar, M. and Cheung, C. M. (2020) One app to trace them all? Examining app specifications for mass acceptance of contact-tracing apps, European Journal of Information Systems, 29(4), 415-428. doi: 10.1080/0960085X.2020.1784046

Walrave, M., Waeterloos, C., and Ponnet, K. (2021) Ready or not for contact tracing? Investigating the adoption intention of COVID-19 contact-tracing technology using an extended unified theory of acceptance and use of technology model, Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking. doi: 10.1089/cyber.2020.0483


# リスク学研究 31(2): 133-137 (2021)
Japanese Journal of Risk Analysis doi: 10.11447/jjra.SRA-0378

【資料論文】

# 養鵎飼料への野鳥混入事例と対策のポイント*
The Cases of Chicken Feed Contaminated with Carcasses
of Wild Birds and the Points of Countermeasures

川崎 武志**

Takeshi KAWASAKI

\begin{abstract}
From December 2018 to December 2019, body fragments of wild birds were found in the feed tank of three poultry farms in Japan. Morphological examination and Polymerase chain reaction analysis revealed that all three cases of the wild bird's body fragments discovered in feeds were rock pigeons (Columba livia). This report indicates that the risk of wild birds entering the feed before arriving the poultry farm. Countermeasures for contact between chickens and pathogen vectors must be ensured in poultry farms and all supply processes for all materials used in poultry farms.
\end{abstract}

Key Words: poultry, feed contamination, rock pigeon, wild birds
## 1. はじめに

養鵎場における高病原性鳥インフルエンザ (HPAI) などの感染症の発生や鶏卵・鶏肉の食中毒起因微生物による污染を予防するためには,こ れらの病原体や食中毒起因微生物が養鶏場に侵入 する危険因子を明らかにし，予防策を確実に講じ る必要がある。しかし, 人は病原体や食中毒起因微生物を肉眼で直接見ることができないため, そ れらがいつどのように鶏群に侵入したかをその場 で知ることは不可能である。

一部の陸生野鳥は, HPAIウイルスに感染する 可能性があり, それらの捕食者が自然環境におけ る HPAIウイルスの効率的な中間媒介者でもある 可能性が示唆されている(Fujimoto et al., 2015)。 また, げっ歯類はほとんどの養鶏場とその周辺に 豊富に生息しているだけでなく, 水鳥と生息地を 共有していると考えられており，鳥類の病原体を 養鶏場の鶏に感染させる可能性がある(Verkers et al., 2017)。日本では，鶏舎への野鳥やげっ歯類の 侵入防止対策や農場周辺の内水域に生息する水鳥 のアクセス制御がHPAI発生対策として強調され ている(Shimizu et al., 2018)。また, 養鶏用飼料は, バラ積みしたり, 破れやすい紙袋を床や地面に平積みして保管したりすると，げっ歯類や鳥の糞の 影響を受けやすく, 家畜の病原体伝播の重要な潜在的経路になる可能性がある (Daniels et al., 2003)。野鳥やげっ歯類をはじめとする野生生物の鶏舎へ の侵入リスクと病原体が鶏舎内に侵入するリスク との関連性についてはこれまで繰り返し言及され てきている。しかし, 野生動物が飼料タンクや飼料輸送ラインの養鶏飼料に侵入するリスクについ ての議論はほとんどない。筆者は，わが国におい ても家畜や家禽の配合飼料から野鳥やその体の一部が発見される事例が散見されることを以前から 認識していたが，混入物の回収に至ることがほと んどなく, また, 回収できても具体的な発見場所

* 2021 年 6 月 1 日受付, 2021 年 9 月 7 日受理, 2021 年 11 月 5 日 J-STAGE早期公開

** 人と鳥の健康研究所 (Research Office Concerning The Health of Humans and Birds)

や発見状況を確認できず，これまで混入の背景に ついて調查することができなかった。

数年前から折をみて国内養鵎場に対して飼料混入異物を発見した際に連絡するよう依頼していた ところ，2018年12月から2019年12月にかけて，国内養鵎場の飼料タンク内で野鳥の死骸断片が発見された。これらの死骹断片は，発見された状態 を保持したまま直ちに回収・凍結され，当研究室 に届けられた。

本報告では，これらの野鳥の死骸断片から形態学的観察とポリメラーゼ連鎖反応 (PCR) による特異的遺伝子マーカーの検出によって鳥種を特定 し, 飼料に野鳥が混入する背景要因と有効な対策 について検討した。

## 2. 事例

事例 $1 ： 2018$ 年 12 月，飼料タンクを清掃してい るときに見つかった鳥の死骸(Figure 1A)。頭，胴体，両側の翼，羽が発見・回収されたが，後肢は 発見されなかった。回収された死骸片は，全体が 飼料で覆われ, ミイラ化し, 半生状態に乾固収縮 していた。頭の直径は約 $3 \mathrm{~cm}$, 嘴の長さは約 $1.5 \mathrm{~cm}$ 。上嘴の遠位端の半分が削ぎ落されていた が，下嘴は大部分が残っていた。前胸部を覆う羽 は，灰黒色で後胸部から尾側の羽の大部分は脱落。舌は淡い桃色。正羽の羽弁は，外側が灰黑色, 内側が薄灰色から灰白色, 羽軸は灰白色, 軸長は約 $12 \mathrm{~cm}$ 。外観からは，鳥の種類を特定する ことができなかった。

事例 $2 ： 2019$ 年 8 月，飼料タンク内で発見され た鳥の死骸(Figure 1B)。頭䫀部打よび右翼欠失。

Figure 1 Three carcasses of wild birds found in feed tanks体長約 $10 \mathrm{~cm}$ 。全身の羽や皮䖉は飼料にまみれた 状態。後肢は橙赤色。正羽は, 羽軸長約 $12 \mathrm{~cm}$,外側は茶灰色, 内側上端は灰色, 羽軸縁は灰白色。腹部は柔らかく, 開腹すると, 臟器は腐敗し ていたが，原形は保たれていた。筋胃内容物は主 にとうも万こし，小石，プラスチック片であっ た。後肢の形状と色合い，体幹の大きさ，正羽の 特徴から死骸はカワラバト (Columba livia) と推定 された。

事例 $3 ： 2019$ 年 12 月, いくつもの断片に破砕さ れた鳥の死骸が養鵎場の給飰タンク内の飼料上面 に散らばっている状態で発見された(Figure 1C)。死骸の断片のうち，頭部と体幹の一部の外形がよ く保存されており，外観の特徴からカワラバトと 推定された(Figure 1D)。

事例 1 では, 死骸が混入した飼料はほとんどが 飼育されていた䳕に給与されていた。事例 2 と事例3では，死骸発見後，直ちに給飰が中止され，死骸が混入した飼料はすべて廃棄され，飼料タン ク内の清掃と消毒が実施された。当該飼料が与え られたこれらの鶏群では，飼育期間を通じて特異 な健康異常を認めることはなかった。

## 3. PCRによる鳥種の確認

鳥種をPCRによって確認するために, Insta GeneMatrix（Bio-Rad，USA）を用いてそれぞれの 死骸の組織片からDNAを抽出した。また, 研究室に保存されていたハシブトガラスとハシボソガ ラスの凍結組織片からも同じ方法によってDNA を抽出し, 陰性対照とした。今回 3 事例に共通し た羽毛の外形的な特徴から，いずれもカワラバト である可能性が疑われたため, カワラバトの遺伝子マーカーとして作製した 2 種類のプライマーペ アを用いてPCRを実施した(Table 1)。

CLCYTB-FとCLCYTB-Rのペアは, Dybus and Knapik(2005)によって報告されたものを用いた。 また, C.livia_cytb_1FとC.livia_cytb_1Rのペアは,今回の調査のために, Columba livia Cytochrome b 遺伝子(GenBank KC675 195.1)をべースにPrimer3 を使用して新たにデザインした。

PCR反応は, KAPA Taq EXtra PCR Kit(KAPA biosystems, USA)を使用して $94^{\circ} \mathrm{C} 2$ 分 (初期変性), $94^{\circ} \mathrm{C} 30$ 秒（変性）, $55^{\circ} \mathrm{C} 30$ 秒（アニーリング）, $72^{\circ} \mathrm{C} 60$ 秒 (伸長), 35 サイクル, $72^{\circ} \mathrm{C} 2$ 分 (最終伸長）の条件で実施した。増幅産物は，TAEバッ ファーをべースにした Midori Green Advance(日本

Table 1 The size of the rock pigeon-specific DNA amplification product amplified by each primer pair

 \\

CLCYTB-R & $5^{\prime}$-GAGGACAAGGAGGATGGTGA-3' & \\

C.livia_cytb_1R & $5^{\prime}$-GGGTCATTAGGGGGAGGAGT-3' & $560 \mathrm{bp}$ \\

Figure 2 Results of PCR using two primer pairs. Numbers 1, 2, and 3 in the figure are DNA samples from Cases 1,2, and 3 , respectively. $\mathrm{F}$ is a DNA sample from feathers (not shown in the present study) found on the poultry house feeding line. CC; DNA sample from a carrion Crow (Corvus corone), CM; DNA sample from a jungle Crow (Corvus macrorhynchos), M; molecular marker

ジェネティクス，東京）混合 $2 \%$ アガロースゲル で泳動し, LEDトランスイルミネーター (LEDBSBOXH, オプトコード，東京）を使用して視覚化 した。

PCRの結果, 3 例ともに 2 種類のプライマーペ アの特異遺伝子領域に相当するサイズの増幅産物 が得られたことから，3例の死骸はいずれもカワ ラバトであることが確認された(Figure 2)。

## 4. カワラバトの死骸は養鶏場で侵入した ものではない

HPAIウイルス感染実験に関してこれまでの報告では，カワラバトはウイルスの影響を受けにく く, HPAIウイルスに感染したカワラバトは他の 鳥への接触感染のリスクが少ないことが示唆され ている(Boon et al., 2007; Śmietanka et al., 2011; Panigrahy et al., 1996)。しかし, いくつかの野外調査では，HPAIウイルスがカワラバトから低率 で分離されていることも事実である(Ellis et al., 2004; Kou et al., 2009; Yu et al., 2007)。カワラバト がHPAIウイルスに感染したときに軽症または無症状であるという事実は，カワラバトがウイルス
を保有したまま自由に活動できることを意味す る。また，アジア圈で分離された H5N1 ウイルス をハトに実験感染させた研究では，一過性の感染 が起こることが確認されており，他の動物への感染源になる可能性が示唆されている(Jia et al. 2008)。すなわち HPAIウイルスに感染した軽症あ るいは無症状のカワラバトが自由に飛び回り，誤って飼料輸送ラインや飼料タンクに落ちたとき には，鶏がHPAIウイルスに感染したカワラバト の死骸を直接摂取する機会になるということでも ある。

カワラバトについては，HPAI以外にも鶏の飼育衛生上無視できない病原微生物との関係性をい くつか挙げることができる。例えば，カワラバト に病原性を示す Paramyxovirus 1(ニューカッスル 病ウイルス）は，鶏に感染を繰り返すことで鶏に 病気を引き起こす可能性が指摘されている (Kommers et al., 2001; Shirai et al., 1988)。また， カ ワラバトにおいては Salmonella属菌, 大腸菌、 Mycobacterium 属菌の感染や保菌がしばしばみら れること (Helm et al., 2004; Karim et al., 2020; Klumpp and Wagner, 1986; Pasmans et al., 2003; Tanaka et al., 2005)などからカワラバトが鶏に給与される飼料に混入することは，鶏に対する直接的な健康障害リスクだけでなく人獣共通感染症リ スクや食品衛生リスクとも関係する。

今回 3 事例のカワラバトの死骸は，いずれも体 が断片化した状態で養鶏場の飼料タンク内の飼料 に分散していた。養鵎場の飼料タンク内は平滑単純な中空構造であるので，当該カワラバトが生き た状態で迷入したのであれば，飼料に埋没するこ とはあっても死骸は破砕されることなく丸ごと発見されるはずである。しかし，発見された 3 事例 の死骸は，いずれも養鶏場の飼料タンク内におい て発見された時点で複数の体部位に破砕・断片化 し，一部は培失していた。したがって，カワラバ 卜は養鶏場で飼料タンクに侵入したのではなく,飼料の荷下ろしに際して飼料運搬車 (バルク車) の飼料タンク内側底面から飼料搬送投入用アーム に至る搬送ラインに装備されているスクリューコ ンベアに巻き込まれ，体が破砕された後，養鶏場 の飼料タンクに入ったことが明白であった。ま た, 事例 2 と事例 3 では混入してからの経過時間 が数日以内であることも死骸の死後変化の状態か ら明らかであった。さらに，事例3では，死骸が 飼料タンク内飼料の上面に散らばっていたことか

ら, 飼料運搬車の飼料タンク内でも飼料上面に あったことと，荷下ろしの最後までスクリューコ ンベアに巻き込まれていないことから，飼料運搬車の飼料タンク内では生きていた可能性もあると 考えられる。これらのことから, カワラバトは飼料の積み达み前あるいは積み达み時に飼料運搬車 の飼料タンク内に入ったものと推定された。

今回例示した飼料混入野鳥は, 養鵎場の飼料夕 ンク内において体の外形がある程度保たれた状態 で発見・回収されたことから鳥種の特定およびそ の侵入経路の推定に至ったものである。今回の事例以外にも鶏以外の鳥類の羽毛や細片が鷄舎内の 給餌器などから発見されることはしばしば経験さ れている。一般的にバラ積みで養鵎場に納入され る飼料は, 鶏舎内の給餌器に至る給餌搬送ライン が接続されている飼料タンクにバラのまま投入さ れる。この給䬽搬送ラインは, 長く強力なスパイ ラルコンベアで構成されており，養舀場の飼料夕 ンクから鶏舎の給餌器に到達するまでには, 長い スパイラルコンベアで搬送される。よって, 飼料運搬車のスクリューコンベアで破砕された飼料混入野鳥の死骸は, これによりさらに細かく破砕さ れてしまうため, 最終的に発見されない大きさに 細片化されて飼料に練り达まれてしまう場合も少 なくないと考えられる。

## 5. 混入リスク対策のポイント

バラ積み配送される飼料は, 飼料工場のタンク から伸びた吐出口から飼料運搬車の飼料タンク上面に開放した投入口を介して積み达まれる (Figure 3A)。また, 養鶢場では, 飼料運搬車から 伸ばされた飼料搬送用アームから鶢舍につながる 飼料タンクの頂部に開口した投入口を介して荷下万しされる(Figure 3B)。こうした開放式での飼料 の取り扱いは, 積み下ろし場所やその周囲に飼料 や飼料の粉を飛散させる要因となる。飛散した飼料は穀物食性あるいは雑食性の野鳥を引き寄せる

Figure 3 Bulk feed loading at feed factories (A) and unloading at farms (B)誘因となり，飼料タンク内などへの野鳥の迷入リ スクをもたらす。

飼料への野鳥混入事故を確実に防止すること は, HPAIウイルスなどの鶏の病原体だけでなく，鶏を介して人や動物の健康への危害をもたらす有害性微生物が鵎舎へ侵入するリスクの対策として 無視することができない重要な視点である。積み 下ろしの際に飼料に野鳥が混入することを防止す るうえで最も有効な対策は, 飼料タンクの吐出口, 移送管口, 開口部を相互に連結できる仕様に することである。また, 現状の設備仕様で当面確実性の高い措置を実行していかなければならない とすれば, 少なくとも飼料工場の飼料積み込み場所を二重扉などで閉鎖して野鳥の侵入を完全に防止し, 養鷄場におおいも, 飼料タンクの蓋を開放 したまま長時間放置したり，こぼれた飼料を放置 したりしないように作業マニュアルで徹底するこ とが極めて重要である。

## 謝辞

本研究は, 生産の安定と品質の維持向上のため の労を惜しまない養鵎場従事者と生産現場に対し て日々鋭い視点で衛生指導を続ける獣医師の方々 のご協力によって実施することができました。ご 協力いただいた皆様に心からお礼を申し上げま す。

## 参考文献

Boon, A. C. M., Sandbulte, M. R., Seiler, P., Webby, R. J., Songserm, T., Guan, Y., and Webster, R. G. (2007) Role of terrestrial wild birds in ecology of influenza A virus (H5N1). Emerging Infectious Diseases, 13(11), 1720-1724. DOI: 10.3201/eid1311.070114

Daniels, M. J., Hutchings, M. R., and Greig, A. (2003) The risk of disease transmission to livestock posed by contamination of farm stored feed by wildlife excreta. Epidemiology and Infection, 130(3), 561568. DOI: $10.1017 / \mathrm{S} 0950268803008483$

Dybus, A., and Knapik, K. (2005) A new PCR-RFLP within the domestic pigeon (Columba livia var. domestica) cytochrome b (MTCYB) gene. Journal of Applied Genetics, 46(3), 315-317.

Ellis, T. M., Bousfield, R. B., Bissett, L.A., Dyrting, K. C., Luk, G. S. M., Tsim, S. T., Sturm-Ramirez, K., Webster, R. G., Guan, Y., and Malik Peiris, J. S. (2004) Investigation of outbreaks of highly pathogenic
$\mathrm{H} 5 \mathrm{~N} 1$ avian influenza in waterfowl and wild birds in Hong Kong in late 2002. Avian Pathology, 33(5), 492-505. DOI: $10.1080 / 03079450400003601$

Fujimoto, Y., Usui, T., Ito, H., Ono, E., and Ito, T. (2015) Susceptibility of wild passerines to subtype H5N1 highly pathogenic avian influenza viruses. Avian Pathology, 44(4), 243-247. DOI: 10.1080/ 03079457.2015.1043235

Helm, R. A., Porwollik, S., Stanley, A. E., Maloy, S., McClelland, M., Rabsch, W., and Eisenstark, A. (2004) Pigeon-Associated strains of Salmonella enterica serovar Typhimurium phage type DT2 have genomic rearrangements at rRNA operons. Infection and Immunity, 72(12), 7338-7341. DOI: 10.1128/IAI.72.12.7338-7341.2004

Jia, B., Shi, J., Li, Y., Shinya, K., Muramoto, Y., Zeng, X., Tian, G., Kawaoka, Y., and Chen, H. (2008) Pathogenicity of Chinese H5N1 highly pathogenic avian influenza viruses in pigeons. Archives of Virology, 153(10), 1821-1826. DOI: 10.1007/s00705008-0193-8

Karim, S. J. I., Islam, M., Sikder, T., Rubaya, R., Halder, J., and Alam, J. (2020) Multidrug-resistant Escherichia coli and Salmonella spp. isolated from pigeons. Veterinary World, 13(10), 2156-2165. DOI: 10.14202/vetworld.2020.2156-2165

Klumpp, S. A., and Wagner, W. D. (1986) Survey of the pathologic findings in a large production colony of pigeons, with special reference to pseudomembranous stomatitis and nephritis. Avian Diseases, 30(4), 740750 .

Kommers, G. D., King, D. J., Seal, B. S., and Brown, C. C. (2001) Virulence of pigeon-origin Newcastle disease virus isolates for domestic chickens. Avian Diseases, 45(4), 906-921.

Kou, Z., Li, Y., Yin, Z., Guo, S., Wang, M., Gao, X., Li, P., Tang, L., Jiang, P., Luo, Z., Xin, Z., Ding, C., He, Y., Ren, Z., Cui, P., Zhao, H., Zhang, Z., Tang, S., Yan, B., Lei, F., and Li, T. (2009) The survey of H5N1 flu virus in wild birds in 14 provinces of china from 2004 to 2007. PLoS One, 4(9), e6926. DOI: 10.1371/journal.pone. 0006926.

Panigrahy, B., Senne, D. A., Pedersen, J. C., Shafer, A. L., and Pearson, J. E. (1996) Susceptibility of pigeons to avian influenza. Avian Diseases, 40(3), 600-604

Pasmans, F., Van Immerseel, F., Heyndrickx, M., Martel, A., Godard, C., Wildemauwe, C., Ducatelle, R., and Haesebrouck, F. (2003) Host adaptation of pigeon isolates of Salmonella enterica subsp. enterica serovar Typhimurium variant Copenhagen phage type 99 is associated with enhanced macrophage cytotoxicity. Infection and Immunity, 71(1), 7338-7341. DOI: 10.1128/IAI.71.10.60686074.2003

Shimizu, Y., Hayama, Y., Yamamoto, T., Murai, K., and Tsutsui, T. (2018) Matched case-control study of the influence of inland waters surrounding poultry farms on avian influenza outbreaks in Japan. Scientific Reports, 8, 3306. DOI: 10.1038/s41598018-21695-1.

Shirai, J., Hihara, H., and Maeda, M. (1988) Virus distribution and histopathologic changes in organs of chickens inoculated with Newcastle disease virus (Avian Paramyxovirus-1) isolated from racing pigeons. Avian Diseases, 32(3), 544-547.

Śmietanka, K., Minta, Z., Wyrostek, K., Jóźwiak, M., Olszewska, M., Domańska-Blicharz, K., Reichert, M., Pikuła, A., Habyarimana, A., and van den Berg, T. (2011) Susceptibility of pigeons to clade 1 and 2.2 high pathogenicity avian influenza H5N1 virus. Avian Diseases, 55(1), 106-112.

Tanaka, C., Miyazawa, T., Watarai, M., and Ishiguro, N. (2005) Bacteriological Survey of Feces from Feral Pigeons in Japan. Journal of Veterinary Medical Science, 67(9), 951-953.

Yu, Z., Song, Y., Zhou, H., Xu, X., Hu, Q., Wu, H., Zhang, A., Zhou, Y., Chen, J., Dan, H., Luo, Q., Li, X., Chen, H., and Jin, M. (2007) Avian influenza (H5N1) virus in waterfowl and chickens, central china. Emerging Infectious Diseases, 13(5), 772775. DOI: $10.3201 /$ eid1305.061209

Velkers, F. C., Blokhuis, S. J., Veldhuis Kroeze, E. J. B., and Burt, S. A. (2017) The role of rodents in avian influenza outbreaks in poultry farms: a review. Veterinary Quarterly, 37(1), 182-194. DOI: 10.1080/01652176.2017.1325537


# On Equilibrium Analysis in Common-Pool Resource Game with Population Uncertainty

宮下 春樹**

## Haruki MIYASHITA

\begin{abstract}
In this study, we examine the effects of population uncertainty on the equilibrium in common-pool resource game. We create a hypothetical strategic environment where each player was randomly drawn from a pool of potential players. It shows that the equilibrium investment is higher when the number of opponents is a common knowledge than when the number of opponents is uncertain. Moreover, population uncertainty in common-pool resource game might prevent the tragedy of the commons.
\end{abstract}

Key Words: common-pool resource game, population uncertainty, the tragedy of the commons

## 1.はじめに

森林や水産資源のように社会の構成員によって 共同で所有され，利用される資源がある。それら の資源は，共同利用資源 (common-pool resources) と呼ばれている。各個人が共同利用資源を過剩に 利用することにより, 社会的な損失が生じること は, 共有地の悲劇(the tragedy of the commons) と して知られている (Hardin, 1968)。共有地の悲劇 に焦点を当てたゲーム理論の研究は数多く行われ ている。例えば，Ostrom et al. (1994)は，共同利用資源ゲーム (common-pool resources game)を定式化し，そこでのナッシュ均衡を導出している。各 プレイヤーは，資源を獲得するための投資額を選択し, その投資額に依存して各自の資源の利用量 が定まるとしてモデル化している。ナッシュ均衡 の下でのプレイヤーの均衡総投資額は，パレート 最適な水準を上回ることが示されている。

Ostrom et al. (1994) は, プレイヤーの人数がプ レイヤー間の共有知識であると想定して分析して いる。つまり, 所与のプレイヤー人数のもとで各
プレイヤーが合理的に投資額を選択した結果，共有地の悲劇が起きると言える。しかし，ゴールド ラッシュ時代のカルフォルニア州において金を採掘する個人の人数が急増したように共同利用資源 を利用する個人の人数が不確実な状況もあるだろ う。このような不確実な状況の下でプレイヤーが 限定合理的に投資額を選択する場合に共有地の悲劇が起きるかどうかは興味深い問題である。本論文では, Ostrom et al. (1994)のモデルの拡張を試 みる。我々は, プレイヤーの人数が確率的に選択 される共同利用資源ゲームを定式化し，そこにお ける均衡投資額を導出する。Kahana and Klunover （2015）は，プレイヤー人数の不確実なレントシー キングコンテストの均衡を分析している。本論文 では, Kahana and Klunover (2015)に準拠する形で プレイヤー人数の不確実な共同利用資源ゲームを 定式化する。プレイヤーの人数がプレイヤー間の 共有知識となっている場合の均衡投資額は，プレ イヤー人数が不確実な場合の均衡投資額を上回る ことが示される。これは, Kahana and Klunover

* 2021 年 6 月 14 日受付, 2021 年 11 月 8 日受理, 2021 年 12 月 25 日 J-STAGE早期公開

** 城西大学経済学部(Faculty of Economics, Josai University)

（2015）のモデルと同様の結果となる。

## 2. モデル

有限人数のプレイヤーからなる不完備情報ゲー ムを考える。Ostrom et al. (1994) pp. 109-114のモ デルに準拠し，各プレイヤーは投資額を選択する ことにより，共同利用資源を利用すると仮定す る。その投資額に依存して各自の資源の利用量が 定まるとする。Ostrom et al. (1994)と異なり，本論文では，共同利用資源を利用するために母集団 の一部のプレイヤーが対戦プレイヤーとして確率的に選ばれる状況を想定する。各プレイヤーは， プレイヤーの人数に対する信念を形成し，投資額 を選択すると仮定する。このような不確実な状況下では，プレイヤーの集合は確率変数となるた め，自然数を用いて各プレイヤーを区別すること ができない。そこで, Myerson and Wärneryd (2006)およびKahana and Klunover（2015）に準拠 し, 対戦プレイヤーとして選択されたあるプレイ ヤーの戦略に注目してモデル化を行う。プレイ ヤー母集団の人数を $m \in N$ と表記する。プレイ ヤーの人数の集合を $I=\{0,1,2, \ldots\}$ と表記する。対戦プレイヤーのメンバーとして選択された各プ レイヤーは，投資を行う前にプレイヤーの人数を 予想するとしよう。プレイヤーの人数が $n$ 人とな る確率は，ポアソン分布(Poisson distribution)にし たがうと仮定する。つまり，この確率は

$
\pi(n)=\frac{\mu^{n}}{n !} e^{-\mu}
$

である。ただし,$n<m$ であり,$\mu$ はプレイヤー人数の期待値である。我々はKahana and Klunover （2015）に準拠し， $\mu \geq 2$ のケースを想定して分析を 進める。対戦プレイヤーのメンバーとして選択さ れた各プレイヤーは，投資を行う際，プレイヤー 人数に対する信念を更新する。プレイヤーの人数 が $n$ 人となる事後確率 (posterior probability)を $\tilde{\pi}(n)$ と表記する。Myerson and Wärneryd (2006)は, こ の事後確率を

$
\tilde{\pi}(n)=\frac{\pi(n) \times \frac{n}{m}}{\sum_{n^{\prime}=0}^{\infty} \pi\left(n^{\prime}\right) \times \frac{n^{\prime}}{m}}=\pi(n) \times \frac{n}{\mu}
$

で与えている。式(1)の $\pi(n)$ を式(2)の右辺の $\pi(n)$ に代入することにより，

$
\tilde{\pi}(n)=\frac{\mu^{n-1}}{(n-1) !} e^{-\mu}, \forall n \geq 1
$

となる。ただし， $\tilde{\pi}(0)=0$ であるとする。

対戦プレイヤーのメンバーとして選択された各 プレイヤーは, 各対戦相手が共通の投資額を選択 すると予想し，各自の投資額を選択するとしよ う。各プレイヤーの最大投資額を $r>0$ と表記し，各プレイヤーの投資費用を $x \in[0, r]$ と表記する。

与えられるとする。ただし， $y \in[0, r]$ は，各対戦相手の投資費用である。すると，共同利用資源 の総投資額は， $x+(n-1) y$ となる。以下，これを $X=x+(n-1) y$ と表記する。共同利用資源の総利用量 $F: X \rightarrow \boldsymbol{R}_{+}$は, 以下の生産関数によって与えら れるとしよう：

$
F(X)=a X-b X^{2}, a, b \in \boldsymbol{R}_{++} .
$

Ostrom et al. (1994)は, 共同利用資源ゲームを模 した経済実験を行うために式(4)の生産関数を導入している（詳細はOstrom et al. (1994) pp. 114$120 を$ 参照のこと)。

各プレイヤーの資源の利用量は, $\frac{x}{X} F(X)$ で与 えられる。この資源の利用量は，対戦プレイヤー の人数に依存するため, 各プレイヤーの期待利得 は，

$
E u(x, y)=\left.\{\begin{aligned}
& \sum_{n=1}^{\infty} \tilde{\pi}(n) \frac{x}{X} F(X)-x: X>0 \\
& 0 \quad: X=0
\end{aligned}\right.
$

となる。プレイヤーの人数が $\mu$ であることが各プ レイヤーの共有知識になっている場合の均衡投資額を $x_{c}^{*}$ と表記する。その一方, プレイヤーの人数が不確実な場合の均衡投資額を $x_{u c}^{*}$ と表記する。

命題 1. 共同利用資源ゲームのプレイヤー人数 がポアソン分布にしたがい，共同利用資源の総利用量が $F(X)=a X-b X^{2}$ で与えられる場合, $x_{c}^{*}>x_{u c}^{*}$, $\forall \mu \geq 2$ となる。

証明. 投資額に関する一階条件より，

$
a-b \sum_{n=1}^{\infty} \tilde{\pi}(n)\{2 x+(n-1) y\}=0
$

を得る。プレイヤーの人数が $\mu$ であることが各プ レイヤーの共有知識になっている場合, $\tilde{\pi}(n)$ は 1 となり, $n$ は $\mu$ となる。この場合, 均衡において 各プレイヤーは $x_{c}^{*}$ をプレイしているため, $x=y=$ $x_{c}^{*}$ となる。したがって, 式(6)は次式で置き換え

られる。

$
\begin{aligned}
& a-b x_{c}{ }^{*}-b \mu x_{c}{ }^{*}=0 \\
& \Leftrightarrow x_{c}^{*}=\frac{a}{b} \frac{1}{1+\mu} .
\end{aligned}
$

その一方，プレイヤーの人数が不確実な場合，均衡において各プレイヤーは $x_{u c}^{*}$ をプレイしている ため, $x=y=x_{u c}^{*}$ となるしたがって，式(6)は次式 で置き換えられる。

$
\begin{aligned}
& a-b x_{u c}^{*}-b x_{u c}^{*} \sum_{n=1}^{\infty} \tilde{\pi}(n) n=0 \\
& \Leftrightarrow x_{u c}^{*}=\frac{a}{b} \frac{1}{1+\sum_{n=1}^{\infty} \tilde{\pi}(n) n} .
\end{aligned}
$

式(3)の $\tilde{\pi}(n)$ を式(10)の右辺の $\tilde{\pi}(n)$ に代入するこ とにより，次式を得る。

$
\begin{gathered}
\sum_{n=1}^{\infty} \tilde{\pi}(n) n=e^{-\mu} \sum_{n=1}^{\infty} \frac{\mu^{n-1}}{(n-1) !} n \\
=e^{-\mu} \sum_{n=0}^{\infty} \frac{\mu^{n}}{n !}(n+1) \\
=\sum_{n=0}^{\infty} \frac{\mu^{n} e^{-\mu}}{n !} n+e^{-\mu} \sum_{n=0}^{\infty} \frac{\mu^{n}}{n !} .
\end{gathered}
$

式(13)において $\sum_{n=0}^{\infty} \frac{\mu^{n} e^{-\mu}}{n !} n=\mu, \sum_{n=0}^{\infty} \frac{\mu^{n}}{n !}=e^{\mu}$ で あるから，次式を得る。

$
\sum_{n=1}^{\infty} \tilde{\pi}(n) n=1+\mu
$

したがって，式(10)は,

$
x_{u c}^{*}=\frac{a}{b} \frac{1}{2+\mu}
$

となる。式(15)の右辺と式 (8) の右辺に注目する ことにより $, x_{c}^{*}>x_{u c}^{*}, \forall \mu \geq 2$ であることが分かる。

命題 1 は, プレイヤーの人数がプレイヤー間の共有知識となっている場合の均衡投資額は, プレイ ヤーの人数が不確実な場合の均衡投資額を上回る ことを述べている。これは，プレイヤー人数の不確実なレントシーキングコンテストにおいて効率的な均衡が実現することを示したKahana and Klunover (2015) と同じ帰結になっている。

ここで，プレイヤーの人数が各プレイヤーの共有知識になっている場合の均衡総投資額を $X_{c}^{*}$ と書き, プレイヤーの人数が不確実な場合の均衡総投資額を $X_{u c}^{*}$ と書こう。式(8)と式(15)より,これ らの均衡総投資額はそれぞれ

$
\begin{aligned}
& X_{c}^{*}=\frac{a}{b} \frac{\mu}{1+\mu}, \\
& X_{u c}^{*}=\frac{a}{b} \frac{n}{2+\mu}
\end{aligned}
$

となる。下記命題が示すようにプレイヤーの人数 が期待值を上回る場合, プレイヤー人数が不確実 なときの総投資の限界生産力 $F^{\prime}\left(X_{u c}^{*}\right)$ は, プレイ ヤー人数がプレイヤー間の共有知識となっている ときの総投資の限界生産力 $F^{\prime}\left(X_{c}^{*}\right)$ を下回る。

命題 2. $F^{\prime}\left(X_{u c}^{*}\right)<F^{\prime}\left(X_{c}^{*}\right) \Leftrightarrow n>\mu$

証明. Figure 1 に総投資額と総投資の限界生産力 の対応関係を示す。 $F(X)$ は規模に関し収穫擩減 であるから, Figure 1 に示されているように $F^{\prime}\left(X_{u c}^{*}\right)<F^{\prime}\left(X_{c}^{*}\right) \Leftrightarrow X_{u c}^{*}>X_{c}^{*}$ となる。式(16)および 式(17)に基づく計算により,

$
X_{u c}^{*}>X_{c}^{*} \Leftrightarrow n>\mu+\frac{\mu}{1+\mu}
$

を得る。ここで,$\mu+\mu /(1+\mu)>\mu$ であるから,$X_{u c}^{*}>$ $X_{c}^{*} \Leftrightarrow n>\mu$ となる。したがって, $F^{\prime}\left(X_{u c}^{*}\right)<F^{\prime}\left(X_{c}^{*}\right)$ $\Leftrightarrow n>\mu$ となる。

## 3. ディスカッション

プレイヤー人数の不確実な共同利用資源ゲーム の均衡を分析した。プレイヤーの人数がプレイ ヤ一間の共有知識となっている場合の均衡投資額

## 総投資の \\ 限界生産力 $\boldsymbol{F^{\prime}(\boldsymbol{X})$}

Figure 1 The graph of $F^{\prime}(X)$ with respect to $X$, when $X_{u c}^{*}$ is greater than $X_{c}^{*}$

は，プレイヤーの人数が不確実な場合の均衡投資額を上回ることが示された。また，プレイヤーの 人数が期待值を上回る場合, プレイヤー人数が不確実なときの総投資の限界生産力は, プレイヤー 人数がプレイヤー間の共有知識となっているとき の限界生産力を下回ることが示された。本論文の 分析に用いた生産関数は規模に関して収穫逓減で あるため, プレイヤーの人数が不確実な場合の総投資の限界生産力は，プレイヤー人数がプレイ ヤー間の共有知識となっている場合の総投資の限界生産力と比べて小さくなる可能性がある。する と, プレイヤー達は投資をしても利得を高めにく くなり，投資費用を小さくするインセンティブを 持つようになるだろう。その結果, プレイヤー人数が不確実な場合の均衡投資額は，プレイヤーの 人数がプレイヤー間の共有知識となっている場合 の投資水準よりも小さくなると考えられる。つま り, プレイヤーの人数が不確実な場合, 各プレイ ヤーの共同利用資源の利用量は小さくなり, 共有地の悲劇を回避できる可能性がある。Ostrom （1990）は，共同利用資源の利用権を持つ個人を特定化できる場合, 共有地の悲劇を回避できる可能性があると述べている。我々のモデルの結果は,共同利用資源の利用権を持つ個人の人数が確率的 に選択される場合にも共有地の悲劇を回避できる 可能性があることを示唆している。

本論文では，プレイヤーの人数を選択する確率
は, ポアソン分布にしたがうと仮定して分析を進 めた。今後, 我々はプレイヤーを選択する確率分布がプレイヤー間の共有知識になっていないよう な共同利用資源ゲームの定式化を試みる。そこに おいて, 本論文と同様の結果が導かれるかどうか は興味深い問題となるだうう。

## 謝辞

本研究は JSPS 科研費JP19K23198 の助成を受け た研究成果の一部である。本論文の執筆に当たっ ては, 匿名の查読者の先生方に有意義なご指摘を いただいた。ここに記して謝意を表したい。

## 参考文献

Hardin, G. (1968) The tragedy of the commons, Science, 162(3859), 1243-1248.

Kahana, N., and Klunover, D. (2015) A note on Poisson contests, Public Choice, 165(1), 97-102.

Myerson, R. B., and Wärneryd, K. (2006) Population uncertainty in contests, Economic Theory, 27(2), 469-474.

Ostrom, E. (1990) Governing the Commons: The Evolution of Institutions for Collective Action, New York: Cambridge University Press.

Ostrom, E., Gardner, R., and Walker, J. (1994) Rules, Games and Common-Pool Resources, Ann Arbor, MI: University of Michigan Press.


# リスク学研究 31(1): 49-53 (2021)
Japanese Journal of Risk Analysis doi: 10.11447/jjra.SRA-0380

【レター】

# 産業施設の耐震化に係る諸問題の検討*
## Study of Various Problems Related to Earthquake-Resistant Structures \\ of Production Facilities

## 望月 智也**

Tomoya MOCHIZUKI

\begin{abstract}
In the event of earthquake damage to production facilities, there are a variety of possible effects, such as the impact on nearby residents due to secondary disasters such as fires, explosions, and leaks, and the impoverishment of people's lives due to stagnation of economic activities and bankruptcy of companies. Although the government and local governments have made progress in earthquake-resistant buildings designed according to the old earthquake resistance standards, the progress of production facilities has been slow. This paper examines and shows the problems of production facilities in order to provide incentives for their seismic retrofitting.
\end{abstract}

Key Words: factory buildings, old seismic standards, aging, building remodeling, incentives for seismic retrofitting

## 1. 序論

自然災害がもたらす産業への影響は，建物等の 構造物に損傷を及ぼす一次被害（物理的な被害） の他，国内外の経済活動の低下や停滞，さらには 二次被害（建物被害に伴う企業の事業中断や周辺住民への影響，あるいは経済的な損失等）があ り，住民の生活困窮を招く可能性もある。未曾有 の大震災を引き起こした東北地方太平洋沖地震で は，津波により壊滅した地域の人々が長期間の避難生活を余儀なくされ，その間経済活動も停滞し た。実際に企業の震焱関連の倒産状況は，地震が 発生した 2011 年が 544 件，翌年の2012年には333 件が倒産し, その後も震災の影響が続き, 2021 年 2 月においての累計倒産数は 1,979 件に達して いる（東京商エリサーチ，2021）。また，2016年 に発生した熊本地震では, 被災地域が限定的で
あったにも関わらず，被災後の約 2 年間で 28 社が 倒産しており（産経新聞ホームページ，2021）,地震被害が如何に経済活動に甚大な影響を与える かがわかる。

近年は産業施設（本報では民間の生産施設を指 す）の波及被害による深刻な状況も起きている。 いずれも豪雨災害であるが，アルミ工場の溶解炉 の水蒸気爆発で周辺住居にも被害が波及した（産経新聞ホームページ，2019），また，浸水時に工場から流出した大量の油が農作物などに被害を及 ぼす事態も生じた（佐賀新聞LIVE，2019）。何れ も適切な対策等で防ぐことができた被害である。

このような実状を勘案すると，産業施設では物理的な被害の軽減とともに，二次被害を防止・軽減するための事前対策と事後対応双方の準備が必要である。事前対策については, 建物や設備の耐

震化に代表されるハード対策，製造ラインや電気・水などのインフラ設備の圥長化, 一方の事後対応は, ソフト対策として事業継続計画 (BCP; Business Continuity Plan)の策定が効果的な手段の 一つであり，現に多くの企業がBCPの策定に取 り組んでいる。内閣府 (2018)が公開する2017年度時点の BCP 策定状況に関する実態調査によれ ば，大企業のうち $81.4 \%$ が，中堅企業では $46.5 \%$ がBCPを策定済みか策定中と回答している（有効回答：1,985社）。また想定するリスクについて は, 自然災害, 新型インフルエンザ，テロ・紛争 および火災・爆発などがあるなかで，地震を想定 している企業が最も多い。但し, 昨今は平成 30 年 7月豪雨に代表されるように水害が多発し，現状 は極めて深刻な新型コロナウイルス (COVID-19) の流行があり，企業が意識するりスクが今後大き く変わることも容易に想像がつくところである。 しかしながら，南海トラフ巨大地震に代表される ような突発的な巨大災害の脅威は誰もが認識して おり，地震被害への対応が地域防災における注力事項であることに依然変わりはない。

ここで地震に対するハード対策を考えると，旧耐震基準（1981年6月1日に改正された建築基準法以前の耐震基準）で設計された建物は耐震診断 を行い，この結果に応じて耐震補強を実施するこ とが必要になる。通常, 木造住家の場合は耐震評価点 (Iw 值) が 1.0 未満, 鉄筋コンクリート造扮 よび鉄骨造の建物の場合は，二次または三次診断 レベルで構造耐震指標（Is値）が 0.6 未満の場合 に耐震補強が必要と判断される。

一方, 産業施設の耐震補強に着目すると, 基本的には木造以外の建物が対象となる。産業施設に は, 建設から半世紀以上経過した老朽化施設も数多く存在する。さらには塩害が懸念される沿岸部 に立地する，あるいは製造過程で用いる薬液や廃液などに曝される施設も多いことから, 腐食・劣化が著しく進展している状況も推察される。した がって，産業施設においては，耐震補強を念頭に おいた更新は急務である。

以上の背景のもと, 本報は, 様々な地震リスク 軽減策のなかでも重要度が高い, 建物の耐震化の 動機づけとなることを目的として，産業施設にお ける建物の耐震性の現況について検討し, 明らか にするものである。

## 2. 建物の耐震性に係る実態 2.1 建物の耐震化率

建物の耐震化率の現況について, 国土交通省の ホームページ (2018)には，「工場を含む住宅以外 の建物（多数の者が利用する建物）の耐震化率は 2013年の推計値で約 $85 \%$ ，2020年には $95 \%$ を目標とする」とある。但し，これらの内訳は示され ていないため, 産業施設に限定した耐震化の実態 は把握できない。一方、レジリエンス確保に関す る技術検討委員会 (2018)では, 「平成 25 年 12 月に 強くしなやかな国民生活の実現を図るための防災・減災などに資する国土強鞒化基本法（以下，国土強勒化基本法）が成立し, 道路 - 鉄道 - 港湾・河川など主要な社会インフラの強勒化事業は 進められているものの, 産業施設については, 強勒化は遅々として進んでいないのが現状である」 と指摘している。またその理由に「産業施設は民間施設で社会インフラではないため, 公的資金が 投入し難いこと」,「リスク評価が行われていない こと」を挙げている。

## 2.2 情報公開に関する実情

建物の强勒化が遅延している一方で, 国土強勒化基本法成立の影響もあり，地震防災や BCPの 策定に向けたリスク評価等の取り組みはある程度進渉している状況にある。しかしながら，この取 り組みついては意外なほど公表されていない。レ ジリエンス確保に関する技術検討委員会 (2018) は，その理由を「(産業施設において) リスク評価が行われている場合, 企業の短期的な利益を護 るという理由で，これらのリスク情報は一般に公表されることはない」としている。もう少し一般的に考えれば，産業施設には製造ラインや製品等々, 社外には漏らすことができない企業独自の ノウハウが数多くあり, それらのノウハウが盛り 达まれたリスク情報は秘密保持の観点から基本的 に公開されることはない。もち万ん損害保険会社 などが第三者として係る際，種々の情報を企業側 から開示されることもある。但し，その場合は NDA(Non-Disclosure Agreement; 秘密保持契約) などが結ばれる。

## 3. 建物の耐震性に係る諸問題 3.1 産業施設の耐震化に係る問題

前述の 2.2 が事由と推察されるが, 産業施設の 耐震性に係る固有の問題を取り上げた調查・研究

は見当たらない。このため, 経験的見解に基づく 筆者の既発表資料（望月，2010，2019）を拡充し,産業施設特有の諸問題を以降にまとめる。

## 3.1.1 設計図書の不足

産業施設においては, 設計図書が全て揃ってい ないことが多々ある。この主な理由として，古い 施設の増改築を繰り返す過程における一部設計図書の紛失，施設を他社から購入した際の引き継ぎ の不備，設計図書の一部を保有していた設計・施工会社が現存していないなどが挙げられる。設計図書がない場合は，耐震診断や補強・補修のため に改めて図面を起こすことになり，これには多大 な時間と費用を要する。

この他にも，図面の著しい劣化や折り达みで扱 いづらい製本形式など，資料があったとしても， それらを参照できる情報にするまでに時間を要す る問題もある。

## 3.1.2 設計図書と実際との乘離

産業施設では，市場ニーズや経済状況に応じて 製造ラインの変更が度々行われる。その際，ブ レースなど，建物の構造部材の一部を切断・撤去 してしまっている場合がある。これは，企業側が 建物の耐震化を損なう行為だとは認識せずに，製造ラインに関連する設備の設置や作業時の動線確保のため犯してしまう過誤である。

また，前述したように，著しい腐食・劣化によ り建設当初の耐震性を有していない建物や，当初考慮していた設計荷重以上の重量設備が設置され ている建物もある。これらはいずれも設計図書で は確認できないため, 耐震診断などにおいて詳細 な現地調査が必要となる。

## 3.1.3 旧耐震規準で設計された鉄骨造の建物

施設規模が大きい石油精製・化学プラントや機械・電子機器の加工・組み立て工場などには，旧耐震基準で設計された鉄骨造の建物が数多く存在 する。

一般に，鉄骨造の建物の耐震診断は，鉄筋コン クリート造の建物よりも診断時間を要し，費用も 掛かる。これは，鉄筋コンクリート造の建物の耐震診断が簡易な一次診断から最も詳細な三次診断 まであるのに対して，鉄骨造の建物については，詳細（三次）診断しかないことが主な理由であ る。その他にも，構造図がない場合や屋根などが 特殊構造である場合はさらに費用が嵩む。常時稼働中の産業施設においては，診断時間の長期化は 生産活動の障害となり，過大な費用の発生は，経営的な負担となる。このことが企業側が耐震化に 消極的になる一つの理由と考える。

## 3.2 建物の耐震補強に係る問題

産業施設に限らず，耐震診断に基づく補強は，現行の設計基準相当, すなわち震度 6 強から 7 程度の大規模の地震動で倒壊・崩壊しないこと（人命と財産の保護）が目標であり, 発災後の事業継続性の確保・向上までは考慮していない。このた め，BCPで定める目標復旧時間を満足するために は, ソフト対策の効果にもよるが, 耐震補強の要否の判断基準 0.6 よりも大きな目標を設けて補強 を行う必要もあり, 関連したタスクフォースも発足している（日本建築学会，2019）。

## 4. 結語

産業施設は社会を担う重要な施設であり, 地震 により被害が発生した場合は，物理的な被害（一次被害）の他，二次被害による影響が考えられ る。国や自治体などの取り組みにより，旧耐震基準で設計された建物の耐震化は進んでいるもの の，産業施設に関しては遅延している状況も伺え る。社会的影響を最小限に抑えるためにも産業施設の耐震化の実施は急務である。また施設の特殊性や重要性から, 事務所ビルなど一般の建物より も高い耐震性能が求められる場合もある。以上より，本報では産業施設の背景にある建物 の耐震性に係る実態や諸問題を検討，明らかにし た。以下に結果をまとめる。

・産業施設には建設から半世紀以上が経過してい る施設が存在し, 周辺環境や施設の特徴から老朽化が著しい施設が多数あることが推察され る。一方で，BCPの策定状況からは，地震リス ク評価や地震対策に関する取り組みは行われて いるように見受けられるが, 秘密保持の観点か らその詳細は必ずしも公開されず, 実態が確認 できない。

・産業施設は社会的に供給責任が高く, 二次被害 は地域や周辺住民へ甚大な影響を与える。企業側の地震に対する早期対応が望まれるが，地震対策実施のインセンティブになることも踏ま え，今後は国土強勒化基本法に基づく公費枝の 拡大，あるいは日本政策投資銀行の $\mathrm{BCM}$ 格付融資のように，金融機関による融資制度などの 組成も必要と考える。

なお，序論で言及した産業施設の二次被害およ

び倒産等の問題は, 建物の耐震化のみで軽減され る問題ではない。したがって，地震災害全体を軽減するためには，本報で明らかにした耐震化の諸問題を解決するだけでなく, 社会インフラの強勒化，さらには防災マニュアルやBCPの策定，あ るいは企業向けの地震保険やその他リスクファイ ナンスの活用等，ソフト対策も必要となる。

また，防災マニュアルやBCPの策定において は，今後COVID-19などの感染症対策を踏まえる ことも肝要である。

## 謝辞

本報の執筆にあたり，株式会社イー・アール・ エスの古澤靖彦博士，水越熏博士，若林亮氏には 温かいご指導ご鞭撻を受け賜りました。心より感謝申し上げます。

## 参考文献

Architectural Institute of Japan (2019) Resilient architecture task force, https://www.aij.or.jp/ kaimukankei/W097-19.html (Access: 2021, June, 10) (in Japanese)

日本建築学会 (2019) レジリエント建築タスクフォー ス, https://www.aij.or.jp/kaimukankei/W09719.html （アクセス日：2021年6月10日）

Cabinet Office, Government of Japan (2018) Survey on Business Continuity and Disaster Prevention Efforts by Corporations in Fiscal 2017, 112.

内閣府 (2018) 平成 29 年度 企業の事業継続および 防災の取組に関する実態調査, 112 .

Ministry of Land, Infrastructure, Transport and Tourism (2018) Seismic retrofitting of homes and buildings, https://www.mlit.go.jp/jutakukentiku/ house/jutakukentiku_house_fr_000043.html (Access: 2021, June, 10) (in Japanese)

国土交通省 (2018) 住宅・建築物の耐震化につい ح, https://www.mlit.go.jp/jutakukentiku/house/ jutakukentiku_house_fr_000043.html (アクセス日： 2021 年 6 月 10 日)

Mochizuki, T. (2010) Ministry of education, culture, sports, science and technology global COE program, international urban earthquake engineering center for mitigating seismic mega risk, 7th urban earthquake engineering mini symposium Earthquake Risk Finance - , Lecture material - Actual Earthquake Risk Assessment in Risk Finance - .望月智也 (2010) 文部科学省グローバル COE プログ ラム，震災メガリスク軽減の都市地震工学国際拠点, 第7回都市地震工学ミニシンポジウム 地震リスクファイナンス - ，講演資料 - リスク ファイナンスにおける地震リスク評価の実際 -

Mochizuki, T. (2019) Necessity of corporate disaster prevention and actual efforts in the manufacturing industry, Newsletter of Institute of Social Safety Science, 109, 25-29.

望月智也 (2019) 寄稿企業防災の必要性と製造業における取組の実際，地域安全学会ニューズ レター, 109, 25-29

Saga Shinbun LIVE (2019) <deep saga torrential rain> Oil spill at factory 'once in a century' troubling, flooding lessons lived, https://www.saga-s.co.jp/ articles/-431169 (Access: 2019, September, 23), (in Japanese)

佐賀新聞 LIVE (2019)〈深層 佐賀豪雨〉工場の 油流出「100 年に一度」悩ましく 浸水教訓生 きたか, https://www.saga-s.co.jp/articles/-/431169 （アクセス日:2019年9月23日）

Sankei Shimbun website (2021) 28 companies go bankrupt in 2 years related to Kumamoto earthquake, https://www.sankei.com/region/news/ 180405/rgn1804050010-n1.html (Access: 2021, June, 10) (in Japanese)

産経新聞ホームページ (2021) 熊本地震関連倒産, 2 年で 28 社, https://www.sankei.com/region/news/ 180405/rgn1804050010-n1.html（アクセス日：2021 年6月 10 日）

Sankei Shimbun website (2019) Site inspection of Okayama factory explosion - steam explosion due to flooding - , https://www.sankei.com/west/ news/180719/wst1807190050-n1.html (Access: 2021, September, 12) (in Japanese)

産経新聞ホームページ (2019) 岡山の工場爆発で現場検証 - 浸水で水蒸気爆発か - , https://www sankei.com/west/news/180719/wst1807190050-n1. html(アクセス日：2019年9月12日）

Technical Study Committee on Ensuring Resilience, Japan Society of Civil Engineers (2018) Technica study report on Countermeasures for Mega Disasters that Cause - National Disaster - Appendix 4 - Subcommittee on Industrial Complex Countermeasures - Study Report, 101.公益社団法人土木学会レジリエンス確保に関する
技術検討委員会 (2018)『国難』をもたらす巨大災害対策についての技術検討報告書 付録4 コンビナート対策分科会 - 検討報告書, 101.

Tokyo Shoko Research (2021) 10 years after the earthquake - Great East Japan Earthquake - related bankruptcies (as of February 28), https://www.tsr- net.co.jp/news/analysis/20200306_01.html (Access: 2021, June, 10) (in Japanese)

東京商工リサーチ (2021) “震災から 10 年”「東日本大震災」関連倒産状況 (2月28日現在), https:// www.tsr-net.co.jp/news/analysis/20200306_01.html (アクセス日：2021年6月 10 日)


# 【資料論文】
## 新型コロナ対策専門家 Twitterアカウントにおける ツイートの特徵と情報発信内容*

## What Did "Experts in the Cluster Taskforce for COVID-19" Post on Twitter?

\author{
古口 凌太郎**, 石橋 由基***, 田谷 元 $^{* * * *}$, \\ 安保 悠里子**, 伊豆藏 栞**, 奈良 由美子*****, 堀口 逸子** \\ Ryotaro KOGUCHI, Yoshiki ISHIBASHI, Hajime TAYA, \\ Yuriko ANPO, Shiori IZUKURA, Yumiko NARA and Itsuko HORIGUCHI
}

\begin{abstract}
In 2020, COVID-19 had a huge impact worldwide. The Ministry of Health, Labor and Welfare of Japan organized a "cluster countermeasure group" comprising public health and infectious diseases experts. They provided information about COVID-19 on Twitter. In this study, the text analysis software "KH Coder" was used to confirm the kind of information posted by these experts on the Twitter account. Scientific information, such as explanations of terms, future predictions of the spread of infection, and public health measures, were provided. Twitter account had played a role in providing scientific information. That is, we practiced risk communication. It helped to increase the trust of the account by receiving genuine certification from Twitter Inc. Text analysis helped assess risk communication.
\end{abstract}

Key Words: Twitter, COVID-19, text mining, risk communication, KH Coder

## 1. はじめに

新型コロナウイルス感染症対策において, 厚生労働省は2020年2月25日, 大学や研究所に所属 する公衆衛生や感染症の専門家を集め,「クラス ター対策班」を組織した（厚生労働省，2020）。 クラスター対策班は, 日本国内における新型コロ ナウイルス感染症の流行状況やその対策などの データの収集分析を行い，クラスター発生の原因 を明らかにした。そして，国民へ「密接」、「密集」,「密閉」のいわゆる 3 密を避けるよう, 行動変容を促した。（前田，押谷，2020）

クラスター対策班に所属した大学教員などの研究者は, クラスター対策専門家として, 特に若年層への情報提供が必要と考えた。クラスター対策専門家から情報発信媒体についての相談を受けた 著者らは, Twitterの利用を提案した。まず, Twitterは今回ターゲットとしたい若年層の利用率 が高いとされている（石野, 2015）。また, 感染状況が時々刻々と変化し, 新しい科学的知見が 次々に明らかになってくるフェーズにおいて, 遅

滞することなく情報を発信する手段として，即応性のあるTwitterは適していると考えられた。双方向性もあり，テキスト・画像・動画など使用で きる情報形態の自由度も高い。さらには，ハッ シュタグ（＃）機能の活用やリツイート機能によ る情報の拡散も期待された。実際，災害時の情報伝搬の要としてSNSが有効性をもつことが， 2011 年に起こったオーストラリアでの豪雨災害時の Twitter分析により示されている(Cheong and Cheong，2011)。世界では災害時の Twitter利用に 関するアプリケーションの開発も進んでいる (Hossmann et al., 2011)。これらのことから新型コ ロナクラスターに関する情報発信においても， Twitterの利用は有効な手段であると考えられ，新型コロナ対策専門家 Twitterアカウント (Figure 1)を 2020 年 4 月 3 日に開設した。4月20日にフォロワーが40万人 を超過し，5月1日には新型コロナ対策専門家 Twitterアカウントに公式マークが付与された。

新型コロナ感染症流行初期において, この Twitterアカウントの運営がどのような可能性を持 ち得たのかの検討としては，ひとつには「数」に 着目し, ツイートのインプレッション数やリッ イート数，フォロワー数を見るという方法がある。 これについては, 共同研究者が時間経過との関係 におけるこれらの数值の変化に関する研究を行っ た。もうひとつには「質」に着目し, どのような 内容の情報が発信されていたのかを見ることも重要である。そこで, 本研究では計量テキスト分析 ツールを用いて, 新型コロナ対策専門家 Twitter $ア$ カウントのツイートについて，どのような情報が 提供されたか確認することを目的とした。

## 2. 対象と方法

本稿で用いたデータは，クラスター対策専門家 らのもと開設されたTwitterアカウントから発信 されたツイートを対象とした。期間は，2020年 4月3日から5月29日で，全89件である。Twitter 社が提供している Twitter Analytics (Twitter)の機能 を用いて，2020年6月10日にデー夕を取得した。 データ内には同一のツイート 1 件があったため,分析には88件を用いた。

ツイートの文章に用いられている「語」は茶筌 （日本語自然言語処理システム）を用いた。前処理として, 分析に利用したい重要な語が, 自動抽出ではうまく1つの語として抽出されない場合に

Figure 1 Twitter Account

強制的に 1 つ語として抽出するための複合語強制抽出（樋口，2020）を行い，「新型コロナ」,「クラスター」, 「緊急事態宣言」,「齋藤智也」,「西浦」,「実効再生産数」,「基本再生産数」を複合語として追加した。また, 国立保健医療科学院 を「NIPH」と置き換え，分析を行った。

Twitterでは，文章に加え，画像または動画をツ イートに添付することができる。本研究ではツ イートの「情報形態の種類」として, 文章のみの ツイート (以下「文章のみ」と記す), 画像が添付されたツイート（以下「画像添付」と記す），動画が添付されたツイート（以下「動画添付」と 記す)の3 種類に分類した。

また,ツイートの文章である「内容」を「科学的情報」,「訂正」,「お願い」,「自己紹介」の 4 種類に分類した。さらに「科学的情報」に関しては 「リスク管理」,「リスク評価」,「用語の定義」の 3つに分類した。分類は投稿を担当した著者を含 む共著者内でTwitterの投稿文を見ながらディス カッションにより行い，コードを決定した。複数 のカテゴリーに当てはまるツイートに関しては共著者内で話し合い, 優先度の高いコードを割り当 てた。緊急事態宣言が4月7日に発令されたため,「期間」をアカウントの開設日である 4 月 3 日から 4月6日までの「緊急事態宣言発令前」,4月7日

から 5 月 25 日の「緊急事態宣言発令中」, 5 月 26 日から 5 月 29 日までの「緊急事態宣言解除後」の 3つに分類した。なお，4月7日のTweetは「緊急事態宣言発令中」に含めた。また「緊急事態宣言解除後」のツイートが 3 件であったため, これら は「緊急事態宣言発令中」に含めた。

分析は，1）頻出語の抽出，2）共起ネットワー ク，3）対応分析を行った。共起ネットワークと は，一つひとつの文書で出現する頻出語のうち,語と語の関連性の強さを表す距離(Edge)が近いか 遠いかを計算し，図示したものである。また，

Edge はJaccard 係数によって計算される。Jaccard

は両方を含む「テキスト」のうち, Aと $\mathrm{B}$ 両方を 含む「テキスト」の割合のことである。対応分析 は，ツイートの情報形態の種類，内容，期間を外部変数とした。また, 最小出現回数を 5 回として 分析を行った。

分析にはKH Coderを用いた。KH Coderとはテ キストデータを統計学的に分析し,「計量テキス トデータ」や「テキストマイニング」に対応した ソフトウェアである（樋口，2020）。

本研究は, 東京理科大学倫理審査委員会の承認 を得ている（承認番号20023）。

## 3. 結果

頻出語の抽出から順に結果を示す。

## 3.1 頻出語の抽出

頻出語の分析では, 助詞や助動詞など, どのよ うな文章においても出現する一般的な語は分析か ら除外されるようになっている。88件のツイー トのうち, 語を抽出したところ, 分析データに含 まれる全ての語の延べ数である「総抽出語数」は 4552 語であった。そのうち分析に用いられた出現回数 5 回以上の「使用語」は 1907 語であった。言語学における語彙論的な単語として区別し, 数 えた場合の語の種類を示す「異なり語数」は914 語, そのうち分析の対象としてKH Coderが認識 している語を示す「使用語」は689語であった。

出現回数が 3 回以上の抽出語を Table 1 に示し た。出現回数が多い順に，「対策」68回，「新型 コロナ」 63 回,「クラスター」 62 回,「感染」 61 回であった。 5 番目の「ウイルス」は一番多い 「対策」の 24 回と $1 / 3$ 以下となった。

出現回数が 10 回以上の語は 19 語で全体の
2.8\%，5 9回の語は 41 語で全体の $6.0 \%, 3 \sim 4$ 回 の語は 69 語で全体の $10.0 \%, 2$ 回の語は 121 語で 全体の $17.6 \%, 1$ 回の語は 439 語で全体の $63.7 \%$ で あった。

## 3.2 頻出語における共起ネットワーク

本研究では最小出現回数を 5 , Jaccard 係数を 0.2 以上として分析を行った。単語の出現頻度に応じ てバブルプロットが大きく描かれる。KH Coder

Table 1 List of Extracted Words that Appeared 3 Times or More

 \\

Figure 2 Co-occurrence network of tweet contents

で自動的にグループ分けされるが, 同じグループ に含まれる語は実線で結ばれるのに対して，異な るグループに含まれる語は破線で結ばれる。比較的強くお互いに結びついている部分を自動的に検出してグループ分けが行われている。結果を Figure 2 に示す。

共起ネットワークは10のグループ, Subgraph 01 から Subgraph 10 に分類された。Subgraph 01, 03，07，10は線で結ばれて関連づけられていたの に対して, Subgraph 02, 04,05,06,08,09はそれぞ れが独立していた。バブルプロットが大きく描か れた語が多く含まれているのはSubgraph10で, その中で最も出現回数が多い語は「対策」で, そ の次に「新型コロナ」「クラスター」「感染」が あった。「ゼミ」「解説」も比較的大きなバブルプ ロットであった。Subgraph 10 に関連する Subgraph 01 では，一つ一つの語のバブルプロットは小さ く出現回数が少ないが，関連のある語が 11 あり, その他の Subgraphより多かった。ここでは，「西浦」を中心として「行動」「割」「制限」「必要」 が関連していた。「ゼミ」と関連して「質問」が
あり，そこから「多い」「回答」「専門」と共起し ていた。Subgraph 07では主に保健所での積極的疫学調査を示す「調査」を中心とした共起関係が 見られた。また「調査」は, Subgraph 10の「ウ イルス」と共起していた。 subgraph 03では「緊急事態宣言」を中心に「国立保健医療科学院 (NIPH) 」,「対象」「拡大」といった単語が見られ た。「緊急事態宣言」については,「NIPH」と共起している。Subgraph 04 は「押谷」と「お願い」 が共起していた。

Jaccard 係数は,「定義」一「用語」0.94であり，最も大きな値を示した。「情報」一「発信」は 0.88 ,「対策」一「クラスター」は 0.87 , 「新型コロナ」一「クラスター」は 0.68 ,「新型コロナ」一「感染」は 0.53 ,「ウイルス」—「感染」は 0.46 であった。

## 3.3 対応分析

結果をFigure 3-1から3-4に示す。また, 外部変数別に代表的なツイート例を Table 2 に示す。 グラフ中の 2 本の点線が交差した点を原点とい い，偏りの小さい項目は原点付近に，一方で偏り

リスク学研究 Japanese Journal of Risk Analysis Vol. 31, No. 3

Figure 3-1 Correspondence analysis of tweet contents (External variables: Types of information form)

Figure 3-2 Correspondence analysis of tweet contents (External variables: contents)
古口ら：新型コロナ対策専門家 Twitter アカウントにおけるツイートの特徵と情報発信内容

Figure 3-3 Correspondence analysis of tweet contents (External variables: details)

Figure 3-4 Correspondence analysis of tweet contents (External variables: term)

Table 2 Typical tweet by external variable

 & 日付 \\

の大きい項目は原点から遠くに示される。原点付近に示された語は特徴のない語であり, 原点から 遠ざかるほど強い特徴がある。また, 互いに関連 の強い項目どうしは, 原点からみて同一方向に示 される。

ツイートの「情報形態の種類」(「文章のみ」,「画像添付」,「動画添付」）を外部変数とした結果 をFigure 3-1に示す。原点付近に示された単語は 「新型コロナ」,「クラスター」,「対策」,「ウイル ス」であった。「文章のみ」では「用語」,「定義」,「情報」,「発信」,「感染」などが特徴的な単語と して示された。また「画像添付」では「読む」,「行う」,「データ」,「示す」などが, 「動画添付」 では「考え方」,「解説」,「研究」,「動画」,「西浦」,「押谷」などが特徴的な単語として示され た。

ツイートの文章である「内容」の「科学的情報」,「お願い」,「訂正」,「自己紹介」の4つを外部変数とした結果を Figure 3-2に示す。

「科学的情報」の部分に多くの語が集約してい た。そのため「科学的情報」をさらに「リスク管理」,「リスク評価」,「用語の説明」に再度分類 し, 合計 6 種類の内容に分類したものを外部変数 として対応分析を行った結果を Figure 3-3に示す。

ツイート数はそれぞれ科学的情報 63 ツイート, そのうちリスク管理 29 ツート, リスク評価 17 ツイート, 用語の定義 17 イートであった。ま た, 訂正7ツイート, 損い7ツイート, 自己紹介 12 イートであった。

原点付近に示された語は「新型コロナ」,「クラ スター」,「対策」,「感染」,「説明」であった。「リスク管理」「リスク評価」に関連する語は原点付近にあった。「訂正」がもっとも原点からは離 れていた。「お願い」では「押谷」「皆様」「お願 い」,「自己紹介」では「チーム」「動画」「訂正」 では「平均」「分かる」「情報」「発信」「例」「投稿」が特徴的な語として示された。

ツイートの「期間」(「緊急事態宣言発令前」,「緊急事態宣言発令中」）を外部変数として対応分析を行った結果を Figure 3-4 に示す。「緊急事態宣言発令前」は「平均」「特定」「用語」が特徴的な 単語として示された。それに対して「緊急事態宣言発令中」は「考え方」「解除」「対象」「研究」「チーム」が特徴的な単語として示された。

## 4. 考察

ツイートにおいてどのような語が使用された か, 出現回数 60 回以上の上位の抽出語は「対策」「新型コロナ」「クラスター」「感染」の4つであ り (Table 1), Twitterアカウント名にも含まれて いる。アカウント名と情報提供内容との䶞齬がな いと考えられる。次いで20回程度出現していた 「定義」,「用語」,「ゼミ」は, ハッシュタグ（＃） をつけて,「\#新型コロナクラスター対策用語定義」としてクラスター対策の用語解説をツイート していること,「\#新型コロナクラスター対策ゼ ミ」として専門家の動画がツイートされているこ とと関連していると考えられる。ハッシュタグと は, ＃の後ろに語を並べることで, 特定の話題を 示すものである。東日本大震焱の発生時には, Twitterでのハッシュタグの利用が安否確認や被災生活に関わる情報交換に有効であったことが示さ れている（村井, 2013）。ハッシュタグを付けた ツイートは, 新型コロナウイルス感染症のクラス ター対策を理解するために必要不可欠な情報であ る。ハッシュタグはフォロワー以外の他のユー ザーに投稿が見てもらえる可能性が高まるため, より多くの人に情報提供ができる。また, 同じ ハッシュタグを付けることで特定のツイートをま とめて閲覧することができるため, 用語集のよう に利用することが可能であることにより, 有益で あったと考えられる。「質問」は8回出現してお り，十分ではないにしろコミュニケーションの双方向性を目指していたと考えられる。「実効再生産数」は7回,「基本再生産数」は 5 回出現してお り,これは数理モデルを解説する際に必要な専門用語からである。数理モデルを使った新型コロナ ウイルス感染症の流行予測について解説していた ことがわかる。これより, サイエンスに関するコ ミュニケーション（科学技術社会連携委員会, 2019）とリスクに関するコミュニケーションの両方の側面を持っていたと考えられる。「外出」,「距離」は 4 回, 「移動」,「密」は3回と行動変容 に関連する語は少なかった。また, 接触感染予防 のための「手洗い」は2回未満であった。これは, いわゆる公衆衛生対策に関する情報提供であり, サイエンスに関する情報ではない。公衆衛生対策 よりも数理モデル等のクラスター分析に関する情報に重点を置いたツイートが多く見られているこ とから, サイエンスに関するコミュニケーション の意味合いが強かったと考えられる。

ツイートの全体像を把握するための共起ネット ワーク(Figure 2)では， Subgraph 10 が最も大きな バブルプロットを示し, 情報提供内容の中心で あったことがわかる。その Subgraph 10 には「対策」,「新型コロナ」,「クラスター」,「感染」が含 まれ，Jaccard係数が $0.53 \sim 0.87$ と高値を示したこ とから，語彙間の関連性も高いことが示された。過去の感染症対策で用いられたことのない「クラ スター」の語彙が特徴的であることが示唆され た。Subgraph 01 では,「西浦」,「行 動」,「割」,「制限」,「必要」が共起関係を示した。これは 8 割の行動制限(Normile, 2021)を求めた一連のツ イートからであると考えられる。数理モデルの解説で使用されたSubgraph 08 の語彙と，モデルか ら導きだされた対応策である行動制限などは異な るSubgraphで分類された。これは, ツイート全体のなかで，数理モデル関連と，それに基づく対策との情報量が各々多く発信されていたと考えら れる。クラスター対策や数理モデルとは関係性が ないSubgraphのうち Subgraph 02 の「皆様」から，本アカウントでは単なる情報提供たけけでなく, フォロワーへの呼びかけを行っていたことが明ら かである。呼びかけは，フォロワーへの感謝のツ イート，公式マークが付いた際に喜びのツイート などであり，認証マークやいわゆる「中の人」が わかることにより信頼を得られ，40万人を超え るフォロワーを獲得できたのではないかと考えら れる。フォロワーとのコミュニケーションを行う アカウントはフォロワー数の増加率が高い（吉村, 井上, 2012）ということが示されている。こ うした点から，Subgraph 02 に位置付けられた頻出語を用いたツイートがフォロワー数増加の最大 の要因だと考えられる。Subgraph 04 の「押谷」 と「お願い」は，本アカウントで東北大学の押谷仁教授による「皆様に伝えたいメッセージ」のツ イート，いいね数 87388 , リツイート数 57648 , インプレッション数1280万からである。Subgraph 05 として別に分類されるほど多くの反響があった。対応分析に関して外部変数を情報形態の種類と した場合（Figure 3-1），原点付近には「ウイルス」「新型コロナ」「クラスター」の用語が見られ，ツ イート全体のなかで情報形態の種類に関わらず用 いられていたことがわかる。Twitterアカウントの 名称に用いられている語でもあり，本アカウント で最も中心的に情報提供された内容と考えられ る。Twitterアカウントの開設の目的と合致してい
る。「文章のみ」では「用語」,「定義」,「情報」,「発信」が示された。これより, 用語の定義の多 くが文章のみで情報発信されていたことがわかっ た。

Ritchey(1980) らの研究では, 単語で示すよりも 画像で示した方が，記憶成績が優れるという画像優位性効果について示されている (Ritchey, 1980) ため，用語の定義も画像を利用するなど，視覚的 に情報提供する方がわかりやすいと考えられる。特に緊急時の対応でなけれげそのような工夫が必要である。専門用語の解説など，内容が変わらな いものに関しては，一般の方向けにあらかじめわ かりやすく用語をまとめておくなど，緊急時に備 えて体制を整えておく必要がある。今回のような 緊急時は時間が限られており，即座に対応するこ とが必要であった。「画像添付」では「読む」,「行う」，「データ」，「示す」が見られた。これよ り，データを示す際に画像を用いることが多かつ たことがわかった。「動画添付」では「考え方」，「解説」,「研究」,「動画」,「西浦」,「押谷」が見 られた。これは西浦博教授，押谷仁教授による動画での解説によるものと考えられる。これらのこ とから，情報提供の内容によって「文章のみ」「画像添付」「動画」を使い分けていたことがわ かった。

次に外部変数を「内容」とした場合（Figure 3-2), 原点付近に多くの単語が集中していた。そ してそれは「科学的情報」に関するツイートであ ることがわかった。これより，本アカウントは，公衆衛生対策よりも，科学的な情報を提供してい たことが明らかであり，サイエンスに関するコ ミュニケーションの意味合いが強いと考えられ た。さらに「科学的情報」を「リスク管理」,「リ スク評価」,「用語の定義」に再分類した分析結果 (Figure 3-3）からは，「リスク管理」が「リスク 評価」よりも原点付近により近かった。「リスク 管理」はいわゆる対策であり，数理モデルによる 分析結果である「リスク評価」に基づいた内容に なる。「科学的情報」として「リスクの性質」よ りも「リスク管理」の情報が中心的であることか ら，リスクコミュニケーションの要素も多く含ま れていることが考えられる。科学的情報のリスク 評価やリスク管理以外の情報として「自己紹介」,「お願い」,「訂正」が原点から離れて存在してい る (Figure 3-2，3-3)。リスクコミュニケーション において重要なことは，情報発信者が受け手に信
頼されることである。「自己紹介」の動画による ツイートによって, 情報発信者がクラスター対策班に所属する研究者であることがわかり, 偽アカ ウントでないことを明らかにすることができた。 しかしながら信頼を得られたかどうかは不明であ る。「訂正」は, 緊急時に開設したアカウントで あり，研究者が運営し，誤った投稿も散見され， それを訂正したツイートが分類された(Table 2)。緊急時には注意を払っていても誤った情報を発信 する可能性が否定できない。Twitterの特徴とし て，一度投稿したツイートを訂正することができ ない。また, ツイートを削除することはできる が, 削除されたことによって受け手は様々な推測 をする。そのため, リスクに関する情報提供にお いて削除することは望ましくない。Twitterでは，訂正する場合には訂正内容を再度投稿することし か対処できない。渡邊ら (2013)は訂正情報の収束 までの時間を決める要因として, 有効な訂正情報 が早期に表れたことを挙げた（渡邊ら，2013）。今回は誤りが発覚した時点で, すぐに訂正情報を 追加でツイートしたため, 誤情報が広く拡散され ることはなかった。

緊急事態宣言前後の「期間」別の分析（Figure 3-4）は，宣言前と宣言中のツイート数に偏りが あるため，直線上のグラフとなったと考えられ る。本アカウントは4月 3 日にアカウントを立ち 上げ，その後，4月7日に緊急事態宣言が発出， 5 月 25 日に解除された。そのため, 緊急事態宣言発令中の方が緊急事態宣言発令前よりも期間が長 く, 期間の長さが異なるため,「宣言中」が「宣言前」よりバブルプロットが多く出現したと考え られる。解除後含む「宣言中」では「考え方」「ゼミ」などの用語から，宣言発令への理解に必要な情報を提供するために, 用語の定義や解説が 多く情報発信されたと考えられる。

Table 2 にある再生産数に関するツイートにつ いて，4月4日には文章, 4 月 30 日には画像を用 いて説明し，5月10日には動画を用いて重ねて説明をしていた(Table 2)。専門用語を使った情報提供では，情報の受け手がその専門用語についてあ らかじめ理解しておくことが必要になる。この例 では, 緊急事態宣言の直前では文章で説明し, そ の後, より理解を促すために画像や動画を用いて いたと考えられる。共起ネットワーク (Figure 2) において, Subgraph 10 として分類されており, この Twitterアカウントからの情報提供では, 重要な用語と考えられた。

## 5. 結論

リスクコミュニケーションとしてTwitterアカ ウントを利用した情報提供の中心は, テキスト分析の結果から科学的情報の発信, いわゆるサイエ ンスに関するコミュニケーションと考えられた。 しかしながら科学的情報の発信内容は, リスク管理に関する情報がわずかにリスク評価よりも多い ことが示唆され, リスクに関するコミュニケー ションの要素も同等にあることがわかった。情報発信の内容によって, 画像や動画といった情報形態の使い分けがされていたことが確認できた。一方, 科学的な情報以外も発信され, アカウントの 信頼の獲得につながったと考えられた。緊急時に情報発信と同時に情報内容を精査する ことは困難であるが，よりよきリスクコミュニ ケーションを実践していくために, 発信されたテ キストを分析することは必要と考えられる。

## 参考文献

Claster Countermeasure Group (2020) COVID-19 Cluster Countermeasure Group Twitter Account, https://twitter.com/ClusterJapan (Access: 2020, August, 5) (in Japanese)

厚生労働省クラスター対策班 (2020) 新型コロナク ラスター対策専門家 Twitterアカウント, https:// twitter.com/ClusterJapan(アクセス日：2020 年 8 月 5 日)

Cheong, F., and Cheong, C. (2011) Social media data mining: A social network analysis of tweets during the 2010-2011 Australian floods, AISeL, PACIS, 1-16, https://aisel.aisnet.org/cgi/viewcontent. cgi?article $=1045 \&$ context $=$ pacis2011 (Access: 2021, July, 28)

Higuchi, K. (2020) KHCoder Official Book, Vol. 2 Nakanishiya Syuppan. (in Japanese)

樋口耕一 (2020) 社会調査のための計量テキスト 分析, 第2版. ナカニシヤ出版.

Hossmann, T., Carta, P., Schatzmann, D., Legendre, F., Gunningberg, P., and Rohner, C. (2011) Twitter in disaster mode: Security architecture, ACM CoNEXT2011 Special WorkShop on the Internet and Disasters, http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/ download?doi=10.1.1.364.1223\&rep=rep1\&type $=$ pdf (Access: 2021, July, 28)

Ishino, A. (2015) Automatic identification of university students' Twitter accounts, Hiroshima University of Economics Academic Journal, 38(3), 23-29, https://core.ac.uk/download/pdf/34001065. pdf(Access: 2021, July, 26) (in Japanese)

石野亜耶 (2015) 大学生の Twitterアカウントの自動検出, 広島経済大学研究論集, 38(3), 23-29, https://core.ac.uk/download/pdf/34001065.pdf(ア クセス日：2021年7月26日）

Kagaku gijyutsu syakai renkei iinkai (2019) Kongono Kagaku Communication No Arikatanitsuite, 1 -12, https://www.mext.go.jp/b_menu/shingi/gijyutu/ gijyutu2/092/houkoku/_icsFiles/afieldfile/2019 03/14/1413643 1.pdf (Access: 2021, July, 28) (in Japanese)

科学技術社会連携委員会 (2019) 今後の科学コ ミュニケーションのあり方について, 1-12, https://www.mext.go.jp/b_menu/shingi/gijyutu/ gijyutu2/092/houkoku/_icsFiles/afieldfile/2019/ 03/14/1413643_1.pdf（アクセス日：2021年7月 28 日）

Koserodosyo (2020) COVID-19 Cluster Taisaku Niyoru Kansen Kakudai Boushi, https://www.mhlw.go.jp/ content/10906000/000599837.pdf (Access: 2021, July, 28) (in Japanese)

厚生労働省 (2020) 新型コロナウイルス感染症ク ラスター対策による感染拡大防止, https:// www.mhlw.go.jp/content/10906000/000599837.pdf (アクセス日：2021年7月28日)

Maeda, H., and Oshitani, J. (2020) Clustertaiou Senryakuno Gaiyo, https://www.jsph.jp/covid/files/ COVID-19_031102.pdf (Access: 2021, July, 26)(in Japanese)

前田秀雄，押谷仁 (2020) クラスター対応戦略の 概 要, https://www.jsph.jp/covid/files/COVID-19 031102.pdf (アクセス日：2021年7月26日）

Murai, H. (2013) Analysis of Twitter hash tag trend in the Great East Japan Earthquake: Towards the use of ICT at the time of the earthquake, Japan Society of Information and Knowledge, 23(3), 355-370. doi:10.2964/jsik. 23355 (in Japanese)

村井源 (2013) 東日本大震焱での Twitterハッシュ タグの利用傾向調査, 情報知識学会誌, $23(3)$, 355-370. doi:10.2964/jsik.23_355

Normile, D. (2020) Did Japan miss its chance to keep the coronavirus in check?, https://www.sciencemag. org/news/2020/04/did-japan-miss-its-chance-keepcoronavirus-check (Access: 2021, July, 26)

Ritchey, G.H. (1980) Image detail and recall Evidence for within-item elaboration, Human Learning and Memory, 6(1), 66-76.

Watanabe, K., Nabeshima, K., Mizuno, J., Okazaki, N., and Inui, K. (2013) Twitter niokeru gojyoho no kakusan syusokukatei no kashika, Information Processing Society of Japan, Vol. 75, 1P-8, https:// ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_uri\&item_ $\mathrm{id}=111148 \&$ file_id $=1 \&$ file_no $=1$ (Access: 2021, July, 26) (in Japanese)

渡邊研斗，鍋島啓太，水野淳太，岡崎直観，乾健太郎 (2013) Twitterにおける誤情報の拡散収束過程の可視化, 情報処理学会第 75 回全国大会, 1P-8, 657-658, https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action $=$ repository_uri\&item_id $=111148 \&$ file_id $=1 \&$ file_no = 1(アクセス日：2021年7月26日）

Yoshimura, N., Inoue, T. (2012) The use of Twitter around governmental accounts in and after the Great East Japan Earthquake, IPSJ SIG Technical Report, 83(5), 1-8. (Access: 2021, July, 28)(in Japanese)

吉村直子，井上智雄 (2012) 東日本大震災前後の マイクロブログサービスTwitterにおける公共 アカウントの利用分析, 情報処理学会研究報告, $83(5), 1-8$, https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ ej/?action=repository_uri\&item_id=81278\&file_ $\mathrm{id}=1 \&$ file_no $=1$ (アクセス日：2021 年7月 28 日）


# 【特集：日本リスク学会第34回年次大会 情報】
## 企画セッション開催報告次期リスク学事典について考える*

## Thinking about the Next Encyclopedia of Risk Research

\author{
村上 道夫**, 永井 孝志***，清水 右郷****, \\ 竹林 由武*****，藤井 健吉
}

## Michio MURAKAMI, Takashi NAGAI, Ukyo SHIMIZU, Yoshitake TAKEBAYAHI and Kenkichi FUJII

\begin{abstract}
With the publication of the encyclopedia of risk research in 2019, there have been discussions about the next encyclopedia, in addition to introducing and reviewing the content of the 2019 encyclopedia at the annual meeting. This paper reports on the planning session, entitled "Thinking about the next encyclopedia of risk research." The topics included "An overview of the risk science using structural topic model and its relationship to the encyclopedia of risk research", "Analyzing public risk concern using social listening and its relationship with the encyclopedia of risk research", "Evaluation of the encyclopedia of risk research through comparing similar books in related fields", and "The next perspectives after the encyclopedia of risk research 2019". The session highlighted that it is worthwhile to incorporate risk events that are substantially related to risk, even if the word "risk" is not used, in the next encyclopedia.
\end{abstract}

Key Words: multidisciplinary survey, structural topic model, text mining, the encyclopedia of risk research

## 1.はじめに

日本リスク学会（旧名：日本リスク研究学会, 2019年名称変更）が編纂してきたリスク学事典 は計 3 冊ある（日本リスク研究学会，2000，2006, 2019)。まず「リスク学事典（初版）」を2000年 に編纂し, その後「増補改訂版リスク学事典（第 2版)」を2006年に発刊した。そして2019年に，全体的に構成を改め,リスク学の体系化を目指す 形で「リスク学事典（実質的に第3版に相当）」
を刊行した。2019年事典の編纂やその内容, 意図について既報で報告された他（藤井，2021）, その書評の中で次期事典のあり方についても論じ られている（村上，2019）。

次期リスク学事典に関するタスクグループで は，そのような経緯を踏まえて，次期事典の構想 や望ましいあり方を多角的に検討することを目標 として，活動を進めてきた。2021年度の年次大会企画セッションでは，構造トピックモデリング

を用いたリスク分野の俯瞰とリスク学事典の関係，ソーシャルリスニングを用いたリスク認識の 分析とリスク学事典の関係，他のリスク関連の事典との比較，2019年事典と今後のあり方につい ての話題提供とともに, 次期事典について参加者間で議論した。そこで，本稿では，その企画セッ ションの開催について報告する。

## 2. 構造トピックモデリングを用いたリス ク分野の俯瞰とリスク学事典との関係 （村上道夫，竹林由武）

リスク学事典の重要な意義として, リスク分野 の俯瞰と体系化を目指した点にある。一方で，リ スクを扱う論文を網羅的にトピックを分類・抽出 する方法論として，構造トピックモデリングがあ り (Roberts et al., 2014), そういった解析結果と リスク事典の内容を比較することは, 事典の構成 と網羅性を議論するうえで有用である。

2020年までに刊行されたRisk Analysis と Journal of Risk Researchのすべての論文, Scienceの中で夕 イトル，抄録，キーワードに riskを含む論文のう ち，抄録が空欄の論文を除く合計6111 報の論文 の抄録を対象に，構造トピックモデリングを用い ることで，用語の共起性に基づいたトピック分類 を行った。

解釈可能性や統計上の分類指標に基づいてト ピックを 23 に分類したところ，「食品」「気候変動」「疾病・遺伝子」「感染症」といったりスク事象に関するトピックと，「情報・対話」「意思決定・管理」「用量反応・モデル」のようにリスク 分析のアプローチに関するトピックの二つに大き 〈分けることができた。リスク学の専門誌である Risk Analysis と Journal of Risk Research は, Science よりも，リスク分析のアプローチに関する論文の 割合が高かったのに対し，Scienceでは，「疾病。遺伝子」に関する論文の割合が高かった。

2019年事典と比較すると, 事典の第1-4章（第一部及び第二部）がリスク分析のアプローチに関 するトピックに，6-9章（第三部）がリスク事象 に関するトピックに対応していた。この一方で， 5 章（第二部；リスクファイナンス），10-11章 (第三部；共生社会のリスクガバナンス，金融と 保険のリスク）12-13章（第四部；リスク教育と 人材育成，国際潮流，新しいリスクの台頭と社会 の対応）については関連したトピックがなかつ た。また,「疾病・遺伝子」のトピックに対応す
る事典の章はなかった。このように，構造トピッ クモデリングによるリスク分野の構造化は，リス ク分野の俯瞰のうえで有用な知見を提供でき，次期事典作成のうえで参考になる見达みを持つと考 えられた。

## 3. ソーシャルリスニングを用いた世間の リスク認識の分析とリスク学事典の関係 (永井孝志)

リスク学事典を一般の方にも活用してもらうた めには，一般の方の興味に基づいた構成にすると いうことも一案として考えられる。世間のニ一 ズ，人々の生の声を収集する方法の一として， ソーシャルメディアの会話等を分析するソーシャ ルリスニングという方法がある（五藤，2012）。本手法は，一般の人々がいつ・どこで・どんな 「リスク」に興味・不安があるかという分析に応用できる。そこで，Google Trends やYAHOO! 知恵袋，Twitter のデータを対象とし，どのような 「リスク」が注目さているかを調査し，その結果 と2019年事典のカバーする範囲を比較した。

Google Trends と YAHOO! 知恵袋, Twitterのい ずれのツールにおいても，2019年までは多様な リスクについての話題が挙がっていたが, 2020 年にはほぼ新型コロナウイルスの話題一色となつ た。さらに，2021年になると新型コロナウイル スそのものよりもワクチンに関する話題が多く なった。

これらのツールにて抽出したリスク要因と 2019年事典がカバーする範囲を比較すると, 2019年事典ですでにカバーできている項目も多 いが，それでもなおリスクの専門家がとらえるリ スクと一般の人々が認識しているリスクの間には ギャップがあった。2019年事典でカバーされな かったリスク要因は以下のようにまとめられる。

・道路交通リスク

・国際関係によるリスク
- 人生選択リスク（受験，就職, 結婚, 育児, 副業，起業，マネープラン）

$\cdot$女性のリスクとしての妊娠・出産

$\cdot$表に出にくい（相談しにくい）リスク（性行為, 風俗, 不倫, 隠し事, 違法薬物, 不正行為，犯罪行為)

・治療ではなく何かを得るための医療的なりスク （レーシック手術，整形手術，サプリメント，医薬品まがいのもの)

Table 1 Characteristics of books similar to the encyclopedia of risk research

 &  & $\$ 1,794$ & アルファベット順 & 統計関連 &  \\

$\cdot$その他（仮想通貨，危険な動植物，医療崩壊） このように，世間のニーズに合ったリスク要因 の洗い出しの方法の一つとしてソーシャルリスニ ングが有用であることが示された。

## 4. 類書との比較を通じたリスク学事典の 位置付け（清水右郷）

リスク学事典がどのような特徴を備えるべきか について，過去の事典編纂者は考えてきたにして も，公にはあまり検討されてこなかったように思 われる。一般にイメージされる事典の特徴として は，例えば，次のような特徴がありうる。

・当該分野の知識が網羅されている

・通読の必要がないよう, 情報が整理され, 検索 も容易になっている

$\cdot$書かれている内容が正しい

しかし，事典の歴史を紐解けば，事典の様々な 特徴が示唆されることを指摘した。古代ローマの プリニウスによる『博物誌』は，傑出した知識人 としてのプリニウスの見聞に基づき，自然や技術 や神話に関する記事が独特の世界観に従ってまと められていた。18世紀前半には，英国において ジョン・ハリスの『技術事典』やイーフレイム・ チェンバーズの『サイクロペディア』といったア ルファベット順の事典が人気を博し，とりわけ記事間の相互参照を導入した『サイクロペディア』 は画期的なアイデアとして評価された。18世紀後半になると, 仏国ではディドロとダランベール により『百科全書』が編纂される。総勢 184 人の 知識人が啓蒙主義色の濃い論争的記事を執筆した ことで, 同書の編纂は社会の変革につながったと 評されるほど重要な仕事となった。

事典に様々な特徴がありうるとすれば，リスク 学事典にも多様な可能性があり, その可能性を探 るためリスク学事典の類書を比較検討するという
アプローチを試みた。本発表では(1) Melnick and Everitt (2008) (2) Burgess et al. (2016) (3) Roeser et al. (2012) (4) Löfstedt and Bouder (2013)の四つを対象 に, (a) 巻数・ページ数 (b) 值段 (c) 目次の構成 (d)編著者の専門 (e) 内容の特徴の 5 項目を取り上げ て報告した（Table 1）。

「リスク学事典はリスク学に関わる人々のアイ デアや期待を積極的に反映するという特徴を持 つ」こともリスク学事典の可能性の一つであり, リスク学事典のあり方や類書比較の方針について 学会参加者との意見交換に努めた。

## 5. 学際的リスク分野を編纂したリスク学事典 2019 の課題と今後のあり方（藤井健吉)

2019年事典の編纂における編集委員会設立経緯, 事典の構成に関する考え方, 今後のあり方に ついての詳細について, 既報の内容（藤井, 2021）に基づいて本セッションにて紹介した。 2019年事典編集においては，編集委員会のもと で主テーマの検討，構成・項目の検討，執筆者の 検討，査読と採否・校正などが執り行われた。し たがって，本企画セッションで議論された事典の 構成の課題や新たにリスク学事典に取り上げるべ き章・中項目，より革新的な事典のあり方などの 諸々のアイディアは, 次期事典の編集委員会に知見として統合されていくべきだろう。また, 2019 年事典編集委員会では, 参照文献・見出し語索引・欧文事項索引・人名索引の網羅的な設定によ り，章・中項目間の情報横断性をより高めること が工夫された。このような事典機能は, 情報統合性の観点から重要であり, デジタル技術の併用な ど更なる検討の意義がある。将来への課題として は, 分野ごとに異なる用語・訳語の違いを欧文事項索引から整理できる状態になること, 人名索引

をより成熟させることでリスク学分野の歴史的積 み上げを人物からも検証可能とするリスク史的検証を深めること，などが編纂課題として挙げられ た。また，本企画セッションにおけるそれまでの 発表や議論に基づいて，人生選択に関するリスク やリスクに関する論争や歴史などを紹介した章を リスク学事典として組み込むことの可否について 論じた。とりわけ，2019年事典の第 10 章「共生社会のリスクガバナンス」において多様なリスク 事例をまとめたことに言及した。

## 6. まとめ

本企画セッションでは4件の発表をもとに，以下のような議論があった。

・構造トピックモデリングについては，対象雑誌 を広げ，かつ，近年刊行された論文のトピック の変化を特に注目することで，エマージングな リスク事象を見いだせる可能性がある。

・ソーシャルリスニングで示された個人の人生選択リスクや明示的に議論されないような暗部の リスクも重要である。リスク学として論じられ ているトピックであれば，次期事典でも扱うこ とは可能である。

$\cdot$類書との比較に関する発表では,リスク学に関 わる人々の多様なアイディアを示すことの意義 が再確認された。異なる解決策の提示例など，多様な意見を記述した章やリスクに関する論争 や歴史を記述する章を考慮することの重要性が 指摘された。

$\cdot$ 2019 年事典編纂における課題と今後のあり方 での議論を通じて，リスクという言葉が使われ ていなくても本質的にはリスクに関連するよう な事柄も，射程に入りうることが述べられた。次期事典編纂にあたっては，書籍販売の位置づ けや日本リスク学会員の専門性やその活動範囲な ど, 今後の社会や学会の変化に依存する部分もあ 万う。幅広い関係者への呼びかけとともに，不断 の議論が期待される。

## 参考文献

Burgess, A., Alemanno, A., and Zinn, J. (eds.) (2016) Routledge Handbook of Risk Studies, Routledge.

Fujii, K. (2021) The contemporary impacts of SRAJ encyclopedia of risk research 2019, Japanese Journal of Risk Analysis, 30, 119-125. (in Japanese)藤井健吉（2021）リスク学事典編纂の現代的意義 を振り返るリリク学研究，30, 119-125.

Goto, H. (2012) Socio-informatics and business: Social media and data-intensive science, SocioInformatics, 1(2), 27-35. (in Japanese)

五藤寿樹 (2012) 社会情報とビジネスーソーシャル メディアとデータ集約型科学, 社会情報学, 1(2), 27-35.

Löfstedt, R., and Bouder, F. (eds.) (2013) Risk (Critical Concepts in the Social Sciences), Routledge.

Melnick, E. L., and Everitt, B. S. (eds.) (2008) Encyclopedia of Quantitative Risk Analysis and Assessment, Wiley.

Murakami, M. (2019) Book review: The encyclopedia of risk research (edited by the Society for Risk Analysis, Japan, Maruzen Publishing, 2019), Japanese Journal of Risk Analysis, 29, 147-149. (in Japanese)

村上道夫 (2019) 書評『リスク学事典（日本リス ク研究学会編, 丸善出版, 2019年)』日本リ スク研究学会誌, 29, 147-149.

Roberts, M. E., Stewart, B. M., Tingley, D., Lucas, C., Leder-Luis, J., Gadarian, S. K., Albertson, B., and Rand, D. G. (2014) Structural topic models for open-ended survey responses, American Journal of PoliticalScience, 58, 1064-1082.

Roeser, S., Hillerbrand, R., Sandin P., and Peterson, M. (eds.) (2012) Handbook of Risk Theory: Epistemology, Decision Theory, Ethics, and Social Implications Of Risk, Springer.

The Society for Risk Analysis Japan (ed.) (2000) Handbook of Risk Research, TBS-Britannica (in Japanese)

日本リスク研究学会 (編) (2000) リスク学事典, TBSブリタニカ.

The Society for Risk Analysis Japan (ed.) (2006) Handbook of Risk Research: Revised and Enlarged Edition, Hankyu Communications. (in Japanese)

日本リスク研究学会 (編) (2006)【増補改訂版】 リスク学事典, 阪急コミュニケーションズ.

The Society for Risk Analysis Japan (ed.) (2019) The Encyclopedia of Risk Research, Maruzen publishing. (in Japanese)

日本リスク研究学会 (編) (2019) リスク学事典丸善出版.