# 【総説論文】
## トピックモデルを用いたリスク分野の俯瞰と リスク学事典との関係*

## An Overview of the Risk Science using Topic Model and Its Relationship to the Encyclopedia of Risk Research

\author{
村上道夫 ${ }^{* *, * * *}$, 竹林由武**
}

## Michio MURAKAMI and Yoshitake TAKEBAYASHI

\begin{abstract}
Structuring the topics of risk-related articles is expected to lead to understanding the characteristics of various risk sciences. Here, we used structural topic modeling to analyze the topics of risk-related articles, and compared each topic with the content of the encyclopedia of risk research. The target journals were Risk Analysis (RA), Journal of Risk Research (JRR), and Science published up to 2020. For RA and JRR, all articles were included, and for Science, articles that included risk in the title, abstract, or keywords were selected. 3761 RA articles, 1403 JRR articles, and 947 Science articles were included. Articles were classified based on the cooccurrence of terms used in the abstract. The 23 classified topics can be divided into three types of topics: risk events, risk analysis approaches, and risk sociality and communication. RA and JRR contained more articles on topics related to risk analysis approaches and risk sociality and communication in general, while Science included more articles on topics such as "diseases and genes." In comparison with the encyclopedia, chapters 1-4 of the encyclopedia corresponded to topics on risk analysis approaches and risk sociality and communication, and chapters 6-9 corresponded to topics on risk events. The encyclopedia also had other chapters on finance and other topics. On the other hand, there was no chapter in the encyclopedia corresponding to the topic of "diseases and genes." Analyzing the risk science by structural topic modeling can provide useful knowledge for overviewing the risk science fields and preparing the next encyclopedia.
\end{abstract}

Key Words: risk science, structural topic model, the encyclopedia of risk research

## 1. はじめに

リスクは様々な学術分野において扱われてお

り，そのトピックは幅広い。リスクを扱った論文のトピックを構造化し, リスク分野を俯瞰することは，多様な学術体系の特徴の理解につながるも
のと期待される。これまで, リスク分野の俯瞰に対する取り組みとして, 少数の著者による総説論文（リスクベース防護基準専門研究会，2000）,多数の著者による原稿を編集した事典（Melnick and Everitt, 2008; 日本リスク研究学会，2019）な


どの媒体で刊行されてきた。これらの取り組みの多くは，ナラティブレビューに基づくものであるが，リスクを扱う論文を網羅的かつ体系的にまとめる取り組みも重要である。網羅的かつ体系的にまとめる方法として, 文献検索エンジンにキー ワードを入れ，抽出された多数の論文を対象に内容を精査することでまとめるシステマティックレビューやスコーピングレビューの他に(Peters et al., 2015), 近年では, 論文の抄録に用いられた用語の共起性に基づいて研究テーマを分類するトピックモデル (Roberts et al., 2014)を適用して領域を俯瞰する方法も提案されている。このような手法を学際的な領域であるリスク分野に適用することは，体系化のために有用な方法として期待できる。

日本リスク (研究) 学会では, リスク分野の俯瞰を標榜したリスク学事典を2000年, 増補改訂版を2006年（日本リスク研究学会，2000，2006） に刊行しており，2019年には最新版として内容を一新した (日本リスク研究学会, 2019)。リスク学事典の内容とリスクを扱う論文を網羅的に構造化した解析結果と比較することは, 事典の構成と網羅性を議論するうえでも意義がある。リスク学事典は, 今後も定期的な刊行が期待されるとこ万であり，構造トピックモデリングによるアプローチとの比較は今後の事典編集のうえで一定の示唆を与えるものと期待できる。

そこで，本研究では，リスクに関する論文を対象にトピックモデルを用いることで，リスク分野のトピックを抽出した。次に，これらのトピックについて，掲載雑誌によるトピックの違いを調べた。さらに，トピックの分布に関する経時的な変化を評価し, どのようなトピックの論文が増加・減少傾向にあるのかを明らかにした。最後に, 各トピックと2019年に刊行されたリスク学事典の内容を比較した。

## 2. 方法

対象雑誌は, リスクに関する専門誌である Risk Analysis(以降, RA) とJournal of Risk Research (JRR)に加えて, 学際的なハイインパクト雑誌であるScienceとした。日本リスク研究学会誌・リスク学研究は, 英語の抄録の一括ダウンロードができないため, および，日本人著者による英語の文章表現の偏りを回避するために対象外とした。 2021 年 5 月 24 日にScopusを用いて2020年までに刊行された論文を検索した。RAとJRRについては全ての論文を，Scienceについては，夕イトル，抄録, キーワードにriskを含む論文を抽出した。 なお, RAは1981年, JRRは1998年, Scienceは 1880 年に刊行された雑誌である。

対象となったのは, RA 4537 報, JRR 1510 報, Science 3033 報, 計 9080 報であった。抄録が空闌の論文は対象外とし, RA 3761 報, JRR 1403 報, Science 947 報, 計 6111 報の論文を対象に, 構造トピックモデル (structural topic model; STM) (Roberts et al., 2014)によって抄録に用いられた用語の共起性に基づいて論文の背景に潜在するトピックを抽出し論文を分類した。

STMは文書生成プロセスを表現した確率モデルであり，各文書（ここでは論文の抄録内）において任意に指定した数のトピックにおいてそれぞれが出現する確率である topic prevalence $(\gamma)$ と， それぞれのトピック下での単語の出現確率である topic content $(\beta)$ が主要なパラメータである。ここでのトピックとは, 同じ文書で現れやすい用語の集合のことを指す。 $\gamma$ との推定だけであれば， トピックモデルの代表的なモデルである latent Dirichlet allocation (LDA) modelで可能であるが, STMはLDAを拡張し， $\gamma$ と $\beta$ に影響を与える共変量をモデルに含み，その影響度を推定できる利点がある。本研究では出版年を共変量に含めて推定を行なった。推定にはRのstmパッケージを使用した(Roberts et al., 2019)。

トピックの分類数は, held-out likelihood, residuals, semantic coherenceの指標と解釈可能性から判断した。

個々の論文の各トピックに対する生起確率のうち，最大值を示したトピックを当該論文が所属するトピックと見なした。雑誌ごとに, 分類された 23 のトピックに対する各トピックに所属する論文の割合を算出し, $\mathrm{z}$ 検定 (Bonferroniの調整あり）を用いて比較した。また, トピックの分布に関する経時的な変化については, 論文の掲載された年に基づいて1990年まで, 1991-2000年, 2001-2010年, 2011-2015 年, 2016-2020 年の 5 分類したうえで各トピックに所属する論文の割合を算出し, 傾向性の検定 (Mantel-Hanszel test for trend）を用いて分析した。1990年までの論文は 532 報（全体の 8.7\%）と少なかったため，ひとまとめにした。経時的な変化については，3雑誌をまとめて行ったほか, 雑誌ごとにも解析した。

IBM SPSS Statistics 24 を用いて解析した。

リスク学事典の1から 13 までの章に書かれている内容と分類された各トピックの対応関係を整理することで，リスク学事典と分類されたトピックの比較を実施した。

## 3. 結果

## 3.1 分類されたトピックの特徵

構造トピックモデリングの結果, held-out likelihood， residualsは20-25でおおむね安定し， semantic coherenceの指標は21-25くらいまでで安定した(Figure 1)。20から 25 までのトピックの分類数と各トピックの頻出用語を比べ，トピックの解釈可能性をみたところ，20から23までは解釈可能な新たなトピックが登場し，23から24の過程で一部のトピックが消失し, 24 から 25 の過程で24にあったトピックの一部が消失し, 23 にあったトピックが再登場した。以上のことから，

(a)

Number of Topics (K)

(b)

(c)

Figure 1 Diagnostic values by number of topics. (a) Held-out likelihood, (b) residuals, (c) semantic coherence.分類数は 23 が適切と判断した。 23 の各トピックに高頻度で用いられる用語を

Figure 2 に示す。これらの用語から，それぞれのトピックは $1\lceil$ 情報・対話」，2「システム・セキュリティ」,3「健康評価」，4「安全・事故」，5「食品」, 6「疾病 - 遺伝子」, 7「費用 - 便益」, 8「水環境 $\cdot$土壤」,9「大気污染」, 10「意思決定 $\cdot$ 管理」, 11 「公衆・対話」, 12「洪水$\cdot$災害」, 13「化学物質規制」，14「用量反応・モデル」，15「不確実性・モデル」, 16「生態系」, 17「原子力・放射線」, 18「認知 $\cdot$ 信頼」, 19「感染症」, $20\lceil$ 気候変動」, 21「原則・概念」,22「がん」,23「健康・公衆」に関連すると考えられた。

これらの23のトピックは,リスク事象に関するトピック（2「システム・セキュリティ」，3「健康評価」,4「安全 - 事故」,5「食品」,6「疾病 - 遺伝子」, 8 「水環境 - 土壤」, 9「大気污染」, 12「洪水$\cdot$災害」, 13「化学物質規制」, 16「生態系」, 17 $\lceil$ 原子力 $\cdot$ 放射線」, 19「感染症」, 20「気候変動」, 22 「がん」, 23 「健康・公衆」), リスク分析のアプローチに関するトピック（7「費用・便益」，10「意思決定・管理」, 14「用量反応・モデル」, 15「不確実性・モデル」, 21「原則・概念」), リスクの社会性・コミュニケーションに関するトピック（1「情報・対話」, 11「公衆・対話」, 18「認知・信頼」) に分けることができた。なお，食品安全分野ではリスク低減を進める朹組み全体を risk analysis とし，リスク管理，リスク評価，リスクコミュニケーションの3つのコンポーネントによって構成するが(World Health Organization, 1995), 分野によってリスク分析という用語の意味が異なることを考慮し（日本リスク研究学会，2019），本稿では, リスク分析のアプローチに関するトピックとリスクの社会性・コミュニケーションに関するトピックは明示的に区別して分類した。各雑誌間のトピックに所属する論文の割合を Figure 3 に示す。RAやJRRは，1「情報・対話」，7 「費用 - 便益」, 10「意思決定 - 管理」, 11「公衆 $\cdot$対話」, 14「用量反応・モデル」, 15「不確実性・モデル」, 18 認知・信頼, $21\lceil$ 原則・概念」など,全般的にリスク分析のアプローチやリスクの社会性・コミュニケーションに関するトピックの論文が多かったのに対し, Scienceでは6「疾病・遺伝子」, 16「生態系」, 19「感染症」, 20 「気候変動」, 23 「健康・公衆」に関する論文が多かった。特に, 6「疾病・遺伝子」については, ScienceがRAや

$\beta$

Figure 2 High frequency words for each topic. The numbers in gray boxes represents the topic. $\beta$ represents topic content parameter, which reflect the probability of a term being generated by the topic.

Figure 3 Comparisons in distributions of each topic among journals. Green underlined fonts represent topics related to risk sociality and communication. Blue fonts represent topics related to risk analysis approaches. Red italic fonts represent topics related to risk events. Different letters represent significant differences among three journals $(P<0.05)$.

JRRよりも顕著に多かった。

トピックの分布に関する経時的な変化を Figure 4 に示す。1「情報・対話」，2「システム・セキュリティ」，5「食品」，11「公衆・対話」，12「洪水 $\cdot$ 災害」, 18 認知 $\cdot$ 信頼」, 19 感染症」, 20 「気候変動」，21「原則・概念」が増加傾向だったのに対し, $3\lceil$ 健康評価」, 6「疾病 ・遺伝子」, 8「水環境・土滾」,9「大気污染」, 14 「用量反応・モデル」,

Figure 4 Temporal trends for distributions of each topic. Green underlined fonts represent topics related to risk sociality and communication. Blue fonts represent topics related to risk analysis approaches. Red italic fonts represent topics related to risk events. " + " represents a significant increase trend $(P<0.05)$. and " - " represents a significant decrease trend $(P<0.05)$.

15 「不確実性・モデル」, 17「原子力・放射線」, 22 「がん」,23「健康公衆」が減少傾向にあることが明らかとなった。なお，雑誌ごとに同様の解析を行うと(data not shown), Scienceでは6「疾病・遺伝子」, 16「生態系」, 19「感染症」, $20\lceil$ 気候変動」 が増加傾向, $3\lceil$ 健康評価」, 9「大気污染」, 14「用量反応・モデル」, 17 「原子力・放射線」, 22 「がん」,23「健康公衆」が減少傾向であった。一方, RAでは $1\lceil$ 情報・対話」，2「システム・セキュリティ」, 5「食品」, 12「洪水・災害」, 19「感染症」, 20 「気候変動」,21「原則・概念」が増加傾向, 3 「健康評価」, 6 「疾病・遺伝子」, 8 「水環境 -土壤」, $9\lceil$ 大気污染」, 14「用量反応・モデル」, 15「不確実

減少傾向，JRRでは 1 「情報・対話」, 12「洪水・災害」が増加傾向，7「費用・便益」，9「大気污染」 が減少傾向であった。このように，雑誌間で増加・減少傾向するトピックが異なった。

## 3.2 分類されたトピックとリスク学事典との比較

分類されたトピックとリスク学事典の各章の対応関係を Table 1 に示す。リスク学事典は, 四部構成となっており, 第一部が第 1 章, 第二部が第 2-5 章, 第三部が第 6-11 章, 第四部が第 12-13 章に分かれており, 第一部と第二部でリスク学に関する基本的事項をまとめた後で, 第三部で個々の専門分野におけるリスク事象，第四部にて次世代以降のリスク学につながる内容が紹介されている。

リスク学事典の第 1 章「リスクを取り巻く環境変化」は，その内容から分類されたトピックの 21「原則・概念」が対応すると考えられた。同様に，第2章「リスク評価の手法：リスクを測る」 は7「費用・便益」, 14「用量反応・モデル」, 15「不確実性・モデル」，第3章「リスク管理の手法： リスクを最適化する」は10「意思決定・管理」,第4章「リスクコミュニケーション：リスクを対話する」は1「情報・対話」, 11「公衆・対話」, 18
村上・竹林：トピックモデルを用いたリスク分野の俯瞰とリスク学事典との関係

Table 1 Comparison in contents between Encyclopedia of Risk Research and topics identified by the model. Green underlined fonts represent topics related to risk sociality and communication. Blue fonts represent topics related to risk analysis approaches. Red italic fonts represent topics related to risk events.

} \\

3. 健康評価, 8. 水環境。土壌，9.大気污染， 13 .

第6章環境と健康のリスク化学物質規制, 16. 生態系, 17. 原子力$\cdot$放射線, 19. 感染症, 22. がん, 23. 健康.公衆

第7章社会インフラのリス 2. システム・セキュリティ,

3. 安全$\cdot$事故

第8章気候変動と自然災 12. 洪水$\cdot$災害，20. 気候害のリスク変動

第9章食品のリスク 5 . 食品

第10章共生社会のリスク

ガバナンス

第11章金融と保険のリス

ク

第四部リスク学の今後

第12章リスク教育と人材

育成, 国際潮流

第13章新しいリスクの台

頭と社会の対応

## 6. 疾病$\cdot$遺伝子

「認知・信頼」, 第6章「環境と健康のリスク」は $3\lceil$ 健康評価」, 8 「水環境・土壤」,9「大気污染」, $13\lceil$ 化学物質規制」, 16「生態系」, 17「原子力・放射線」, 19「感染症」, $22\lceil か ゙ ん 」, 23\lceil$ 健康・公衆」,第7章「社会インフラのリスク」は2「システム・ セキュリティ」，4「安全・事故」，第 8 章「気候変動と自然災害のリスク」は12「洪水・災害」, 20 「気候変動」, 第9章「食品のリスク」は5「食品」 がそれぞれ対応すると考えられた。一方, 第 5 章「リスクファイナンス：リスクを移転する」, 第 10 章「共生社会のリスクガバナンス」, 第 11 章「金融と保険のリスク」, 第12章「リスク教育と人材育成，国際潮流」，第 13 章「新しいリスクの台頭と社会の対応」については，対応するトピックはなかった。一方で，6「疾病・遺伝子」のトピックに対応する事典の章はなかった。

## 4. 考察

本論文では，構造トピックモデリングを用いることで，RA，JRR，Scienceにおいて扱われたリスクに関するトピックに分類した。その結果, 23 のトピックに分類でき，その内容からリスク事象に関するトピック, リスク分析のアプローチに関するトピック，リスクの社会性・コミュニケー ションに関するトピックへと区分することができた。雑誌間による各トピックの分布の違いを見たところ，RAやJRRが Science と比べて全般的にリスク分析のアプローチやリスクの社会性・コミュニケーションに関するトピックの割合が多い一方で, Scienceには6「疾病・遺伝子」, 16「生態系」, $19\lceil$ 感染症」,20「気候変動」,23「健康・公衆」の割合が高かった。RAやJRRは、リスクに関する専門誌であるのに対し, Scienceはより広範囲の内容を対象とする学際性の高い学術雑誌である。 Scienceよりも，リスクに関する専門誌において， リスク分析のアプローチやリスクの社会性・コミュニケーションに関するトピックの割合が高いのは, 各雑誌の狙いや特性から考えて妥当な結果であるといえる。一方, Scienceでは, 社会的な注目を集める論文が掲載されることが多いために, $6\lceil$ 疾病・遺伝子」, 16「生態系」, 19「感染症」, 20 「気候変動」,23「健康・公衆」といったリスク事象に関するトピックの割合が高かったと考えられる。

各トピックの分布に関する経時的な変化には，個々のリスク分野に対する注目の推移が反映されていると考えられる。RA, JRR, 3雑誌全体における解析において，1「情報・対話」，12「洪水・災害」が増加傾向, Science, RA，3雑誌全体における解析において，19「感染症」，20「気候変動」が増加傾向にあるという共通性が見られた。一方， $6\lceil$ 疾病・遺伝子」はScienceでは増加傾向である

のに対して，RAや3雑誌全体における解析では減少傾向にあるといった違いがみられた。ここで，各トピックの割合に関する経時的な増減傾向が，必ずしもそれぞれのリスクの大きさの増減を意味するのではないことに注意が必要である。例えば，9「大気污染」の割合は，個々の雑誌および 3雑誌全体における解析のいずれにおいても減少傾向を示したが，世界の疾病負担研究によれば, 87のリスク事象による世界における疾病負担の寄与の内，大気中粒子物質の負荷は1990年時点の 13 位から 2019年時点において7位に上昇している(GBD 2019 Risk Factors Collaborators, 2020)。

分類されたトピックとリスク学事典の章構成を比べると，リスク学事典では，6「疾病・遺伝子」 を除く全てのトピックをカバーしていた。とりわけ，第一部と第二部の第2章，第3章はリスク分析のアプローチに関するトピック，第二部の第 4 章はリスクの社会性・コミュニケーションに関するトピック，第三部はリスク事象に関するトピックから構成されるという特徴があった。さらに， リスク学事典では，構造トピックモデリングで特定されたトピック以外の内容についても扱っていた。これらは, リスク学事典における四部の構成が適切であるとともに，扱う範囲の広域性を示している。本論文で対象としたのは，RA，JRRにおける全ての論文と Scienceに掲載されたタイトル，抄録，キーワードに riskを含む論文である。したがって，これらの雑誌が扱わなかったり，掲載数が少なかったりする分野については, トピックとして特定されない可能性がある。このように, トピックとして特定されなくても, 編者による判断によってリスク学事典として扱うべき分野も含むことができたといえる。その一方で, 構造トピックモデリングには，統計解析に基づくトピック分類に伴う利点がある。たとえば，6「疾病・遺伝子」はリスク学事典では該当する章がなかったが, 次期事典を議論する際には, 扱うべき分野として検討する意義があろう。また, 第6章「環境と健康のリスク」には，多くのトピックが含まれており，章構成を分けるなどの検討の余地がある可能性を示唆している。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，リスク分野の俯瞰と次期事典作成のうえで有用な知見を提供できることが示された。

## 付記

本論文は, 第34回日本リスク学会年次大会で発表した内容（村上, 竹林 (2021); 村上ら (2022)) に加筆したものである。

## 謝辞

本研究を進めるにあたり，次期リスク学事典に関するタスクグループのメンバーから有益なコメントを頂戴した。ここに謝意を示す。

## 参考文献

Ad-hoc Expert Group on Risk-Based Radiation Protection Standards (2000) Risk concepts in various fields including radiation protection: A historical review and some recent topics, Jpn. J. Health Phys., 35(4), 421-433. (in Japanese)

リスクベース防護基準専門研究会 (2000) 種々の分野のリスク概念に関する歴史的経緯と最近の動向, 保健物理, 35(4), 421-433.

GBD 2019 Risk Factors Collaborators (2020) Global burden of 87 risk factors in 204 countries and territories, 1990-2019: A systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2019, Lancet, 396(10258), 1223-1249.

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

Murakami, M., and Takebayashi, Y. (2021) An overview of the risk science using structural topic model and its relationship to the Encyclopedia of Risk Research, Proceedings of the 2021 SRA Japan The 34th Annual Meeting. (in Japanese)

村上道夫, 竹林由武(2021)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, 日本リスク学会第 34 回年次大会講演論文集.

Murakami, M., Nagai, T., Shimizu, U. Takebayashi, Y., and Fujii, K. (2022) Thinking about the next encyclopedia of risk research, Japanese Journal of Risk Analysis, 31(3), 141-144. (in Japanese)

村上道夫, 永井孝志, 清水右郷, 竹林由武, 藤井健吉 (2022) 企画セッション報告次期リスク学事典について考える，リスク学研究，31(3), 141-144.

Peters, M. D. J., Godfrey, C. M., Khali1, H., McInerney, P., Parker, D., and Soares, C. B. (2015)

Guidance for conducting systematic scoping reviews, Int. J. Evid. Based Healthc., 13(3), 141146.

Roberts, M. E., Stewart, B. M., and Tingley. D. (2019). Stm: An R package for structural topic models, J. Stat. Softw., 91(2), 1-40.

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, Am. J. Political Sci., 58(4), 1064-1082.

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,丸善出版株式会社.

World Health Organization (1995) Application of risk analysis to food standards issues, Report of the Joint FAO/WHO expert consultation. Geneva, Switzerland 13-17 March 1995, http://www.fao.org/ docrep/008/ae922e/ae922e00.htm (Access: 2022, Mar, 8)