地震災害リスクに関する認知構造の分析と その利活用 - 土木学会

論文
土木学会地震工学論文集
地震災害リスクに関する認知構造の分析と
その利活用
庄司学1・北原淳2
1博士(工学)
筑波大学講師 大学院システム情報工学研究科 構造エネルギー工学専攻
(〒305-8573 茨城県つくば市天王台1-1-1)
E-mail:gshoji@kz.tsukuba.ac.jp
2筑波大学 大学院システム情報工学研究科 構造エネルギー工学専攻
(〒305-8573 茨城県つくば市天王台1-1-1)
E-mail:jkitaha@kz.tsukuba.ac.jp
現在,地震災害リスクの軽減を目的とした様々な研究が行われているが,地震災害リスクに関わる主体
のリスク認知を分析し,それらの分析結果を主体の地震対策行動に反映させた取り組みは少ない.この背
景を踏まえ,本研究では地震災害リスクの認知構造の分析をソフトコンピューティングの手法を用いて行
うとともに,その利活用システムの提案を行った.具体的には地域行政に携わる主体に対して地震災害リ
スクに関するアンケート調査を行い,これらのデータに基づいて階層型ニューラルネットワークを構築し,
入力および出力要素間の関係を感度解析によって明らかにし,地震災害に関する認知構造の分析を行った.
Key Words : seismic disaster, risk perception, neural networks, sensitivity analysis
知識量,周辺環境などの様々な要因によって影響を
受けると言われている 3).これらの研究は総じて,
我が国は地震災害に関するリスクが極めて高いた
世の中に存在する様々なリスクを対象として人間の
め,地震に対する被害を最小限に抑えるための様々
リスク認知構造に関するメカニズムの一般的な解明
な対策が講じられている.これらは,構造物に対す
を目指した研究である.
る耐震設計や耐震補強などのハード的な対策から国
一方,地震災害に関するリスク問題に焦点を絞る
や地方自治体による災害対策計画の立案やガイドラ
と,計画学,地域安全工学などの分野において様々
イン,マニュアルの制定などのソフト的な対策まで
な研究が進められている.例えば,家田,村上4)は
様々である.しかし,これらの対策は地震災害に関
インフラ施設の要求耐震性能決定における期待純便
するリスク情報を発信する側に力点が置かれ,リス
益の算出において専門家の評価を認知パラメータと
ク情報の受け手のリスク認知について考慮されるこ
して取り入れている.また,松田ら5)は地震保険購
とは少なかった.
入意識の調査結果を効用関数として用い,地震リス
リスク認知とは,災害や環境問題などの世の中に
クに対する家計のリスクプレミアムや属性の危険回
存在する様々なリスクを人々がどのように感じてい
避度の推定手法を提案している.大友ら6)は津波時
るか,その感じ方や捉え方の形態を表す.リスク認
における住民の避難に関するアンケートを行い,津
知の形態が,リスクに関わる主体の緊急時における
波時における避難システムのあり方について考察し
情報処理や行動を規定する重要なファクターとなる. ている.しかし,これらの研究において地震災害リ
現在までリスク認知に関しては,心理学,社会学,
スクに対する人々の感情的な側面にポイントをおい
経済学をはじめ,様々な分野から研究がなされてい
ている研究は少なく,さらに,研究において適用し
る.Slovicはリスク認知に関して先駆的な研究を行
ている分析方法としては,基本的な統計解析や多変
い,リスク認知が恐怖と未知性の2つの要素から構
量解析に基づいた方法がほとんどである.
成されることを明らかにした 1),2).また,認知構造
以上を踏まえ,本研究では地震災害に関するリス
は正常バイアス,楽観バイアス,カタストロフィッ
ク認知の問題に焦点を当て,これらの問題に対して
クバイアス,ヴァージンバイアス,ベテランバイア
ソフトコンピューティングの手法を用いて分析を行
スなどの個人の性格バイアスや個人が関わる立場,
うこととする.ソフトコンピューティングの中でも
1.はじめに
1
なお,上記の項目1,項目4および項目8はそれぞれ
1923年の関東大震災,1995年の阪神大震災および
2003年の東北地方の地震による災害の全体像に対し
て回答者がどの程度の恐怖感を認識しているかを問
う質問である.
地震災害に対する準備に関する項目は以下の通り
である.一般的に地震災害に対して事前対応が望ま
れる項目を取り挙げた.
非線形性の強い多次元ベクトル間の写像関係の決定
に適している階層型ニューラルネットワークを用い
ることとする.具体的には,1)日本における災害脆
弱都市の典型的な例である神奈川県川崎市の自治体
行政に携わる主体に対して,地震災害リスクに関す
るアンケート調査を行い,2)これらの結果を用いて
階層型ニューラルネットワークを適用してリスク認
知構造の分析を行うとともに,3)分析結果の利活用
システムの提案を行うものである.
2.地震災害リスクに関するアンケート調査
(1) アンケート調査の方法
神奈川県川崎市は地震リスクの高いエリアであり,
それに伴って甚大な被害が生じる可能性のある都市
である 7).そこで,地震災害リスクに関するアンケ
ート調査を神奈川県川崎市の自治体行政に携わる
238名の職員を対象とし,2003年10月に実施した.
アンケートの質問内容を大きく分類すると,性別や
年齢などの回答者の個人特性に関する項目,過去の
地震災害に対する知識や捉え方に関する項目,地震
災害に対する準備に関する項目,また,地震災害を
想定した場合の回答者の感情的側面に関する項目で
ある.
個人特性に関する具体的な質問項目は以下の通り
である.これらは,個人が本来的に抱えている特性
を表す.なお,各項目に対してはこれらを後述する
図表中で識別するために番号を付している.これら
は以下に示す過去の地震災害に対する知識や捉え方
および地震災害に対する準備に関する質問項目に関
しても同様である.
1.性別 2.年齢 3.家族の人数 4.配偶者の有無
5.子供の有無 6.親との同居の有無
7.兄弟との同居の有無 8.居住地区
9.川崎市に住んでいるか 10.災害経験の有無
過去の地震災害に対する知識や捉え方に関する項
目は以下の通りである.過去の地震としては1923年
の関東大震災,1995年の阪神大震災,2003年におい
て東北地方で頻発した地震に対して質問した.
1.関東大震災に対する恐怖感
2.関東大震災の罹災状況を知っているか
3.関東大震災の被害状況を知っているか
4.阪神大震災に対する恐怖感
5.阪神大震災の罹災状況を知っているか
6.阪神大震災の被害状況を知っているか
7.最近の神戸周辺の復興状況を知っているか
8.東北地方の地震に対する恐怖感
9.東北地方の地震の罹災状況を知っているか
10.東北地方の地震の被害状況を知っているか
11.東北地方の地震の影響で対策をしたか
12.最近の東北地方の復興状況を知っているか
1.地震保険への加入の有無 2.家屋の補強の有無
3.家屋の補強を行うことに対する経済性
4.家具の固定の有無
5.避難訓練への参加具合
6.3日分程度の備蓄の有無
7.自宅からの避難経路を知っているか
8.職場からの避難経路を知っているか
9.現在の準備の完璧具合(%)
なお,上記の項目2は家屋の耐震補強に対する経済
的なメリットを回答者に5段階で問う質問であり,
項目9は回答者が実施している準備に対してどの程
度完璧であると認識しているか,100%を基準とし
た場合のその割合を問う質問である.
地震災害に対する感情的側面に関する項目として
は,恐怖感,被害に対する予想可能性,パニック性
の3つの項目(以下,文中や図表では感情要素と示
す),自分および家族に対する身体的な危険意識に
関する項目(以下,危険意識),被災から数日間,
数ヶ月間,数年間における生活に対する不安に関す
る項目(以下,被災後の不安)について質問した.
また,ここでは回答者には南関東直下型地震が夏の
昼に発生する場合と冬の夕方に発生する場合の2つ
のケースを想定してもらい,川崎市において想定さ
れている計測震度情報を事前情報として回答者に与
えた.なお,南関東直下型地震は川崎市において影
響を及ぼしうる重要な地震として考えられるもので
ある7).ここで,夏の昼を想定した理由は,夏が一
年の季節変化の中で他の季節と比較して地震時の被
害が低いと経験的に考えられている季節であり,さ
らに昼には大部分の回答者が職場で働いていると考
えられるため,このような状況を回答者に想像して
もらう意図からである.一方,冬の夕方を想定した
理由は,冬が火災発生の観点から一年の季節変化の
中で他の季節と比較して地震時の被害が高いと経験
的に考えられている季節であり,さらに夕方には回
答者の多くが職場から自宅に帰宅している途中であ
ると考えられるため,このような状況を回答者に想
像してもらう意図からである.
(2) アンケート調査結果の分析
a) 個人特性について
図-1は個人特性に関するアンケート結果を示す.
図-1によれば,本アンケートで有効な回答が得られ
た197名の中で男女の比率は160対37となっており,
年齢構成は20代後半から50代後半までほぼ平均的に
2
分布しており,家族の人数は2から3人の世帯が全体
の59%を占めていることがわかる.また,川崎市に
住んでいる人が全体の57%を占め,各区に平均的に
在住している.災害経験者は,地震災害の経験者は
2名,洪水および噴火等の経験者は12名であり,こ
れらを含め全体で8%であることがわかる.
b) 過去の災害に関する知識や捉え方について
図-2は過去の地震災害に対する知識や捉え方に関
するアンケート結果を示す.恐怖感に関しては,東
北地方の地震に対して関東大震災および阪神大震災
に対する恐怖感が強く,特に阪神大震災に関しては
非常に恐ろしい(5;図-2の凡例中の番号と対応.以
下,第2章中の記述では同様)と感じる人の割合が全
体の40%と極めて高い.これは阪神大震災の被害が
甚大であったことに加え,比較的記憶に新しいため,
関東大震災と比較して罹災状況や被害状況をよく知
っている人が多いことに関係すると考えられる.ま
た,地震災害の復興状況に関する質問項目(図2(g),(k)を参照)に対しては,阪神大震災に関して
は少し知っている(3),東北地方の地震に関しては
ほとんど知らない(2)と回答している回答者が多く,
復興に関する関心が地震災害の罹災状況や被害状況
に関する関心と比べて低いことがわかる.
c) 地震災害に対する準備について
図-3は地震災害に対する準備に関するアンケート
結果を示す.地震保険への加入が全体の30%,家屋
の補強を行っている回答者が全体の17%,家具の固
定を行っている回答者が22%といずれも低くなって
おり,地震災害に対する準備は全体的に不十分であ
ると言える.避難訓練への参加に関してもまったく
参加したことがない(1)と回答した人が30%を占め
ており,意識は低い.また,家屋の補強を行うこと
が損ではないと考えている回答者が全体の50%以上
を示すのに対して,補強を実際に行っている回答者
は前述したように17%と低くなっている.さらに,
人数
人数
女:37
避難の問題に関しては自宅からの避難経路よりも職
場における避難経路の方が認知されている傾向を示
している.
d) 地震が夏の昼に発生したと想定した場合の感情
的側面について
図-4は地震が夏の昼に発生したと想定した場合の
感情的側面に関するアンケート結果を示す.図-4に
よれば,恐怖感,パニック性,被災後に対する不安
感をかなり強く感じる(4),あるいは大変強く感じ
る(5)と回答した人の割合は75%,40%,50%とい
ずれも高く,一方,被害の予測が可能(4,5)と回答
した回答者は10%と低くなっている.想定地震によ
る被害が予測がつかない事象であるため,恐怖感が
さらに大きくなっていると推測される.同様の理由
で,自分および家族に対する身体的な危険の及ぶ可
能性が比較的高いと回答した人(4)は39%と高くな
っている.被災後の不安に関しては,数日間の場合,
不安をかなり強く感じる(4),あるいは大変強く感
じる(5)と回答した人が全体の50%以上を示してお
り,数ヶ月間,数年間となると47%,30%と次第に
数値が小さくなる.
e) 地震が冬の夕方に発生したと仮定した場合の感
情的側面について
図-5は地震が冬の夕方に発生したと想定した場合
の感情的側面に関するアンケートの結果を示す.
図-5によると,恐怖感,被害に対する予測可能性,
パニック性,被災後の不安に関しては前節で示した
夏の昼の場合と同様の傾向を示していることがわか
る.一方,自分および家族に対する身体的な危険意
識に関しては,危険が及ぶ可能性がかなり高い(4),
あるいは確実に危険が及ぶ(5)と回答した人が57%
となり,夏の昼の場合の51%と比較して高くなって
いる.冬の夕方の方が夏の昼と比較して地震被害が
高くなると連想された可能性が高い.
50
50
30
No:51
20
Yes:134
10
男:160
~
~
~
~
~
~
~
~
~
21 26 31 36 41 46 51 56 61
歳
00 11 22 33 44 55 66 77
No:79
Yes:106
人
25 30 35 40 45 50 55 60 65
(a) 性別
(c) 家族の人数
(b) 年齢構成
(d) 配偶者の有無
(e) 子供の有無
人数
50
Yes:6
Yes:14
Yes:47
No:69
No:179
その他
東京都内
神奈川県内
多摩 区
麻生区
宮前区
中原区
高津区
幸区
(f) 親との同居の有無
川崎区
No:138
(h) 兄弟との同居の有無
(g) 居住地区
図-1
Yes:116
(i) 川崎市に住んでいるか
個人特性に関するアンケート結果
3
No:171
(j) 災害経験の有無
人数
人数
人数
100
100
1 22 3 44 55
(b) 関東大震災の罹災状況
を知っているか
1 2 3 4 5
(a) 関東大震災に対する
恐怖感
人数
人数
1 2
3 4
1 2
3
4
人数
3
4
1 2
5
人数
4
5
Yes:22
人数
人数
100
100
3
(g) 最近の神戸・淡路周辺の
復興状況を知っているか
(f) 阪神大震災の被害状況
を知っているか
人数
100
100
1 2
5
(e) 阪神大震災の罹災状況
を知っているか
1.まったく知らない
2.ほとんど知らない
3.少し知っている
4.かなり知っている
5.大変よく知っている
人数
人数
100
5
(d) 阪神大震災に対する
恐怖感
被害状況,罹災状況および復興
状況に関する知識((b),(c),(e),
(f),(g),(i),(j),(k)に対応)
1.まったく感じない
2.ほとんど感じない
3.少し感じる
4.かなり強く感じる
5.大変強く感じる
1 2 3 4 5
(c) 関東大震災の被害状況
を知っているか
100
100
恐怖感((a),(d),(h)
に対応)
100
100
No:174
1 2
3
4
5
1 2
1 2 3 4 5
(i) 東北地方の地震の罹災
状況を知っているか
(h) 東北地方の地震
に対する恐怖感
図-2
3
4
1 2
5
3
4
5
過去の地震災害に対する知識や捉え方に関するアンケート結果
人数
Yes:58
No:135
No:160
(a) 地震保険への加入
の有無
(b) 家屋の補強の有無
1
人数
1.何もしていない
2.少しの備蓄がある
3.かなり備蓄してある
4.準備万端である
5.定期的にチェック
している
1
2
3
4
図-3
人数
2
3
4
人数
3
4
5
1
3
2
4
50
0
5
(i) 現在の準備の完璧具合(%)
人数
人数
1
恐怖感
100 %
50
地震災害に対する準備に関するアンケート結果
100
5
3
人数
1.まったく知らない
2.ほとんど知らない
3.なんとなく知っている
4.かなり知っている
5.大変よく知っている
100
2
2
1
(e) 避難訓練への参加具合
(d) 家具の固定の有無
(g) 自宅からの避難経路 (h) 職場からの避難経路
を知っているか
を知っているか
(f) 3日分程度の備蓄の有無
1
No:150
5
人数
100
1
1.まったく感じない
2.ほとんど感じない
3.少し感じる
4.かなり強く感じる
5.大変強く感じる
4
100
Yes:43
(c) 家屋の補強を行うことの経済性
5
100
3
2
1.参加したこと
はない
2.参加したこと
はある
3.参加するよう
にしている
人数
1..まったく損である
2.かなり損である
3.ほとんど損ではない
4.損する可能性もある
5.損ではない
50
Yes:33
100
(l) 東北地方の地震の
影響で対策をしたか
(k) 最近の東北地方の復興
状況を知っているか
(j) 東北地方の地震の被害
状況を知っているか
100
1.まったく予測不可能
2.ほとんど予測不可能
3.少しは予測可能
4.かなり予測可能
5.ほぼ完璧に予測可能
2
3
4
1.まったく感じない
2.ほとんど感じない
3.少し感じる
4.かなり強く感じる
5.大変強く感じる
1
5
2
3
4
5
パニック
被害の予測可能性
(a) 感情要素
人数
100
1 2 3 4 5
自分に対する危険意識
人数
1.絶対に危険は及ばない
2.ほぼ危険は及ばない
3.危険が及ぶかもしれない
4.及ぶ可能性はかなり高い
5.確実に危険が及ぶ
1
2
3
4
5
家族に対する危険意識
100
100
100
1
人数
人数
人数
100
2
3
4
被災後数日間
(b)危険意識
5
1
2
3
4
5
被災後数ヶ月間
(c)被災後の不安
図-4 夏の昼の地震発生を想定した場合のアンケート結果
4
1.不安ではない
2.ほとんど不安ではない
3.少し不安である
4.かなり不安である
5.大変不安である
1
2
3
4
被災後数年間
5
人数
1.まったく感じない
2.ほとんど感じない
3.少し感じる
4.かなり強く感じる
5.大変強く感じる
1
人数
人数
100
2
3
100
1.まったく予測不可能
2.ほとんど予測不可能
3.少しは予測可能
4.かなり予測可能
5.ほぼ完璧に予測可能
1
4 5
恐怖感
2
3
4
100
1.まったく感じない
2.ほとんど感じない
3.少し感じる
4.かなり強く感じる
5.大変強く感じる
1
5
2
3
4
被害の予測可能性
5
パニック
(a) 感情要素
人数
人数
人数
100
100
1.絶対に危険は及ばない
2.ほぼ危険は及ばない
3.危険が及ぶかもしれない
4.及ぶ可能性はかなり高い
5.確実に危険が及ぶ
100
1 2 3 4 5
被災後数日間
1 2 3 4 5
家族に対する危険意識
1 2 3 4 5
自分に対する危険意識
人数
人数
100
100
1 2 3 4 5
被災後数ヶ月間
(b)危険意識
1.不安ではない
2.ほとんど不安ではない
3.少し不安である
4.かなり不安である
5.大変不安である
1 2 3 4 5
被災後数年間
(c)被災後の不安
図-5 冬の夕方の地震発生を想定した場合のアンケート結果
定方法としては,弾力性バックプロパゲーション
(RPROP)9)の考え方を適用した.さらに,最適な
中間層の数の決定に際してはAIC情報量基準 10)~12)
を用いた.
3.階層型ニューラルネットワークによるリス
ク認知構造の分析
(1) 階層型ニューラルネットワークの構築
本研究では図-6に示す3層の階層型ニューラルネ
ットワークを適用して地震災害リスクに関するリス
ク認知構造の分析を行う.
教師データ
・・・
・・・
・・・
・・・
学習パターンの読込み
学習回数の更新
入力層-中間層の計算
中間層-出力層の計算
アンケートの結果
誤差逆伝播法(BP法)による誤差量の修正
二乗誤差
E の計算
終了
No
学習回数 ≤ 学習上限
Yes
中間層-出力層間の結合係数と閾値の修正
出力層
入力層-中間層間の結合係数と閾値の修正
図-7
・・・
・・・
・・・
・・・
入力データ
図-6
なお,本研究における分析の初期段階ではニューラ
ルネットワーク構造のモデル化に関してモーメント
法12)を用いたが学習の収束性が好ましくないため,
より学習能力が高いRPROPを最終的に適用した.
表-1にニューラルネットワークの構造決定に必要
となるパラメータを示す 13)~18).表-1においてⅠに
分類されるパラメータは学習全体に関するもの,Ⅱ
に分類されるパラメータはRPROPに関するもので
あり,いずれも収束性を考慮して決定した.
入力層
アンケートの結果
階層型ニューラルネットワークの構造
X ( s ) = ( x1( s ) , L , xi( s ) , L , x n( s ) )
T
= (T
(s)
1
(s)
階層型ニューラルネットワークの学習フロー
中間層
図-7には本研究におけるニューラルネットワーク
の学習フローを示す.まず,アンケートで得られた
データに対して分析内容に応じて入力データX(s)と
教師データT(s)を次式のように設定し,学習を行う
パターンの設定を行う.なお,tはサンプル数を示
す.
(s)
学習パターンの終了
,L, Ti ,L, T
(s)
p
)
( s = 1, L , t )
表-1
(1)
(2)
ニューラルネットワークの構築に必要となるパラ
メータ
分類
次に入力層-中間層間および中間層-出力層間の
写像関係を逐次求め,入力層-出力層の写像関係を
求める.入力層,中間層および出力層における応答
関数としてはTanH伝達関数を用いる.その上で,
誤差逆伝播法(BP法)8)に従って教師データと出力
データのデータセットにおける二乗誤差が最小とな
るように,最急降下法 8)の考え方に基づいて中間層
-出力層間および入力層-中間層間の結合係数と閾
値の修正を行った.これらの誤差修正の具体的な規
(2) 感度解析による入力項目の影響分析
ここでは,構築したニューラルネットワークに対
5
して入力層ユニットの出力層ユニットに対する寄与
度を感度解析によって求め,入力層ユニットの出力
層ユニットへの影響度を分析する12),19).
今,入力層のユニット数をN個とすると,着目す
る i 番目の入力 xiに対する k番目の出力 Okの感度を感
度係数Akiとして次式のように定義する.
∆Ok
∆xi →0 ∆xi
Aki = lim
4.地震災害リスクに関する認知構造
(1) 問題設定
表-2には構築したニューラルネットワークの入出
力データセットを示す.表-2に示す入出力データセ
ットの組み合わせがリスク認知構造の分析対象項目
となる.
表-2に示した入力要素および出力要素の項目の具
体的な内容は2.(1)に示したとおりである.
(3)
∆Ok f ( x1 , L, xi + ∆xi , L, xn ) − f ( x1 ,L, xi ,L, xn )
=
∆xi
∆xi
表-2
(4)
1-1
∑ A (x
N
(l )
ki
(l )
i
− xj
)
出力要素
個人特性
感情要素
危険意識
1-2
なお,入力xiの微小変化量Δxiは10-4と設定した.
ここでニューラルネットワーク構造における入力
層ユニットの寄与度ηを感度係数 Aki から次式のよ
うに算出する.
1
η=
N
入出力データセット
入力要素
被災後に対する不安
1-3
2-1
過去の災害の捉え方
被災後に対する不安
2-3
3-1
(5)
感情要素
危険意識
2-2
災害に対する準備
感情要素
3-2
危険意識
3-3
被災後に対する不安
l
入出力関係1-1~1-3では,個人特性に関する回答者
ただし, xi は i 番目の入力要素の平均である.一方,
の反応が感情要素,危険意識,被災後の不安に関す
入力層-出力層間の線形相関係数の絶対値||を次
r
る反応に対してどの程度寄与し,リスク認知構造に
式より求める.
対してどの程度影響を与えているかを評価するもの
であり,入出力関係2-1~2-3および3-1~3-3は,過
N
去の地震災害に対する知識や捉え方,および地震災
( xi − x )(Oi − O)
∑
害に対する準備に関する回答者の反応が感情要素,
i =1
r =
(6)
N
N
危険意識,被災後の不安に関する反応に対して与え
( xi − x ) 2 ∑ (Oi − O) 2
∑
る影響を評価している.
i =1
i =1
本研究では,式 (5) , (6) から求められる寄与度η
r
と入力層-出力層間の線形相関係数の絶対値||の
関係を図-8のように求め,これに基づき構築したニ
ューラルネットワーク構造に支配的な入力項目を分
析する.線形相関係数を用いた既往の統計解析に基
づくと,図-8における(C),(D)領域が相関が低く,
リスク認知構造において影響の低い領域と解釈され,
(A),(B)領域が相関が高く,リスク認知構造におい
て影響の高い領域と解釈される.本研究ではニュー
ラルネットワークに対する感度解析により,高い寄
与度を有する(A),(C)領域をニューラルネットワー
ク構造の中でリスク認知構造に与える影響が高い入
力要素であると解釈する.
寄 与度
(C)
(A)
(D)
(B)
ニューラル
ネットワークに
重要な領域
η
0
図-8
線形相関係数の絶対値
r
寄与度-線形相関係数の関係
6
(2) 分析結果に基づく考察
a) 夏の昼の地震発生を想定した場合
図-9によれば,入力要素を個人特性とした場合,
年齢(2: 2.(1)で示したアンケートの質問項目番号
に対応.以下,第4章中の記述に関しては同様),居
住地区に関する項目(8,9)が感情要素および危険意
識の出力要素に対して1.5から2.0程度の高い寄与度
を示しており,さらに,年齢(2),子供の有無(5)お
よび居住地区に関する項目(8,9)が被災後の不安に
対して1.5程度の高い寄与度を示している.これに
より,年齢および住居地区に関する項目が感情要素
および危険意識に与える影響は大きいと考えられ,
また,子供の有無が被災後の不安を助長させる可能
性があると言える.
図-10によれば,入力要素を過去の地震災害に対
する知識や捉え方とした場合,阪神大震災の罹災状
況および被害状況に関する知識(5,6),東北地方の
地震の被害状況に関する知識(9)および最近の東北
地方の復興状況に関する関心(12)が感情要素に対し
て0.4から0.6程度の高い寄与度を示しており,阪神
大震災の罹災状況および被害状況に関する知識(5,
6)が危険意識に対して0.8から1.0程度の高い寄与度
を示している.これらの結果は阪神大震災に対する
認知は地震災害に対する恐怖感や身体的な危険意識
に対して大きな影響を与えることを示している.さ
寄 与度
被害予測性
恐怖感
線形相関係数の絶対値
線形相関係数の絶対値
パニック
線形相関係数の絶対値
(a) 入出力関係1-1
寄 与度
自分に対する
危険意識
家族に対する
危険意識
線形相関係数の絶対値
線形相関係数の絶対値
(b) 入出力関係1-2
寄 与度
被災後数日間
に対する不安
線形相関係数の絶対値
被災後数ヶ月間
に対する不安
被災後数年間
に対する不安
線形相関係数の絶対値
線形相関係数の絶対値
(c) 入出力関係1-3
図-9
入力要素を個人特性とした場合の寄与度と線形相関係数の関係
らに,図-10(c)によると被災後の不安感に関して
は阪神大震災の罹災状況および被害状況に関する
知識(5,6)に加え,東北地方の罹災および被害状
況に関する知識(9,10)が0.6程度の高い寄与度を
示している.これは,時間的に直近に接した東北
地方の地震に対する印象が影響した結果であると
推測される.
図-11によれば,入力要素を地震災害に対する準
備とした場合,地震保険への加入(1),避難訓練へ
の参加具合(5),職場からの避難経路の認識(8),
現在の準備の完璧度(9)が感情要素に対して0.8か
ら1.2程度の高い寄与度を示しており,これらの入
力要素に加え,家屋の補強を行なうことの経済性
(3)が危険意識に対して高い寄与度を示している.
これより,家屋の補強に関する回答者の反応が身
体的な危険意識に大きな影響を与えていると考え
られ,地震災害のイメージが家屋の倒壊等から被
害を受けるというイメージと深く結びついている
結果であると言える.また,図-11(c)では,地震
保険への加入(1)と家具の固定の有無(4)が不安感
に対して1.0程度の高い寄与度を示している.
b) 夏の昼と冬の夕方の地震発生を想定した場合の
リスク認知構造の比較
入出力関係1-3における被災後数ヶ月間の不安,
入出力関係2-1における恐怖感,入出力関係3-2に
おける自分に対する危険意識を取り挙げ,夏の昼
および冬の夕方の地震を想定した場合におけるリ
スク認知構造の比較を行うと図-12のようになる.
図-12(a)によれば,被災後数ヶ月間の不安には
年齢(2),子供の有無(5),住居地区に関する項目
(8,9) が夏の昼および冬の夕方の地震を想定した
場合に共通して高い寄与度を示しており,これら
は地震の発生時期とは関係なく被災後の不安に対
して影響が高い.
また,図-12(b)より,恐怖感に対しては,阪神
大震災の罹災状況および被害状況に関する知識(5,
6)および最近の東北地方の復興状況に関する関心
(12) が夏の昼および冬の夕方に地震を想定した場
合に共通して高い寄与度を示しており,また,冬
の夕方の場合,最近の神戸周辺の復興状況に関す
る関心(7),および東北地方の地震に対する恐怖感
(8)が夏の昼と比較して高い寄与度を示している.
これらの結果では,冬の夕方の方が全体的に寄与.
7
寄 与度
被害予測性
恐怖感
線形相関係数の絶対値
線形相関係数の絶対値
パニック
線形相関係数の絶対値
(a) 入出力関係2-1
寄 与度
自分に対する
危険意識
家族に対する
危険意識
線形相関係数の絶対値
線形相関係数の絶対値
(b) 入出力関係2-2
寄 与度
被災後数日間
に対する不安
線形相関係数の絶対値
被災後数ヶ月間
に対する不安
線形相関係数の絶対値
被災後数年間
に対する不安
線形相関係数の絶対値
(c) 入出力関係2-3
図-10
入力要素を過去の地震災害に関する知識や捉え方とした場合の寄与度と線形相関係数の関係
度の数値が高くなっており,冬の夕方という状況
から連想される地震被害に対するイメージが恐怖
感を高めていると言える.
図-12(c)によると,自分に対する身体的な危険
意識に対しては,地震保険への加入(1),家屋の補
強を行うことの経済性(3),避難訓練への参加具合
(5) ,職場からの避難経路の認識(8)が夏の昼およ
び冬の夕方の地震を想定した場合に共通して1.2程
度の高い寄与度を示しており,特に地震保険への
加入(1)および避難訓練への参加具合(5)の項目の
夏の昼の場合に対する寄与度が高い.冬の夕方の
方が地震被害が大きくなる可能性が高いと経験的
に考えられており,寄与度の数値も印象に付随し
て大きくなるだろうと予想されたが,これらの結
果は回答者のリスク認知が予想と反対の傾向であ
ることを示す.ここで得られた結果はニューラル
ネットワークによる入出力関係の構築により分析
したものであり,上述の結果の理由をメカニズム
的に分析することは困難であると考えられる.し
かし,今後はアンケートのオリジナルデータを見
直すことによって上述の結果の理由等に関して分
析を進めていく予定である.
(3) リスク認知情報を利用した意思決定支援シス
テム
以上のように,地震災害に対する人々のリスク
認知構造は個人特性,地震災害に対する知識や捉
え方,地震災害に対する準備などの項目に大きく
依 存 し , 複 雑 な 因 果 関 係となっている.また,
人々のリスク認知は本来的には時間とともに移り
変わっていくものである.このような背景を踏ま
え,ここでは図-13に示すようなシステムを提案す
る.
本システムはリスク認知に関する情報を質問紙,
面談,webを通したアンケート調査などから時系列
的にモニタリングし,これらに基づき問題設定を
行った上で,入力と出力の関係を構築し分析する
ことで,想定される自然災害に対するリスク認知
情報を地域ベースの地震対策活動に反映させるも
のである.我が国を想定すると,国全体や県,市
レベルでは地震災害に関わる主体の規模が大きく
なりすぎるため,図-13で示している‘都市’とは
区や町レベルの空間スケールを想定している.
例えば,図-10に示したようなリスク認知構造に
基づくと,人々の過去の地震災害に対する知識や.
8
寄 与度
恐怖感
被害予測性
線形相関係数の絶対値
線形相関係数の絶対値
パニック
線形相関係数の絶対値
(a) 入出力関係3-1
寄 与度
自分に対する
危険意識
家族に対する
危険意識
線形相関係数の絶対値
線形相関係数の絶対値
(b) 入出力関係3-2
寄 与度
被災後数日間
に対する不安
被災後数ヶ月間
に対する不安
被災後数年間
に対する不安
線形相関係数の絶対値
線形相関係数の絶対値
線形相関係数の絶対値
(c) 入出力関係3-3
図-11
入力要素を地震災害に対する準備とした場合の寄与度と線形相関係数の関係
の地震災害に対する知識や捉え方,地震災害に対
する準備および地震災害を想定した場合の回答者
の感情的側面に関して分析を行った.
2)これらのデータを階層型ニューラルネットワー
クにおける入出力要素のデータセットとし,地震
災害リスクに関する認知構造を分析した.子供の
有無,居住地域,阪神大震災の罹災状況および被
害状況に関する知識,地震保険への加入,避難訓
練への参加度が地震災害に対するリスク認知に大
きな影響を与えていることが明らかになった.
捉え方としては,1995年の阪神大震災に対する認
知が強く,広報や教育,訓練の場でこれらの題材
を活用していく方向性が考えられる.同様に,図11に示したようなリスク認知構造に基づけば,恐
怖感,パニック性を低減するために地震保険への
加入へのインセンティブを強調して行なったり,
避難訓練方法の改善や参加のアピールをより積極
的に行なうことも可能となる.このように,区や
町レベルの小自治体において地震災害に関わる主
体のリスク認知構造を反映させたきめの細やかな
対策活動を行なうことができると考えられる.
謝辞:本研究を行うにあたり,川崎市役所の職員
の方々にはアンケートにご協力いただきました.
川崎市の総務局危機管理室の方々や防災対策検討
委員会(委員長:東京大学生産技術研究所,目黒
公郎教授)の方々には,地震防災に関する貴重な
ご意見やご教示をいただきました.以上,すべて
の方々に対して心より感謝の意を表し,深くお礼
申し上げます.
5.結論
本研究では地震災害リスクの認知構造を階層型
ニューラルネットワークを活用して分析し、それ
らの利活用システムの提案を行った.得られた知
見をまとめると以下の通りである.
1)神奈川県川崎市の自治体行政に携わる主体に対
して,地震災害リスクに関するアンケート調査を
行い,性別や年齢などの回答者の個人特性,過去
9
地域からのリスク
認知情報 の抽出
線形相関係数の絶対値
1923
関東大震 災
(a) 個人特性が被災後数ヶ月間における不安に与える影響
ソフトコンピュー
ティングの適用
e.g. ニューラル
ネットワーク
1995 2004
現在
線形相関係数の絶対値
モニタリングで
明らかになるリ
スク災害情報
阪神大震 災
冬の夕方の地震発生
を想定
図-13
線形相関係数の絶対値
冬の夕方の地震発生
を想定
線形相関係数の絶対値
(b) 過去の地震災害に対する知識や捉え方が恐怖感に与える
影響
寄 与度
夏の昼の地震発生
を想定
線形相関係数の絶対値
冬の夕方の地震発生
を想定
線形相関係数の絶対値
(c) 災害に対する準備が自分に対する危険意識に与える影響
図-12
分析で明ら
かにならない
認知要素
施策の意思決定
時系列
地震災害の特性
都市の特性
本提案システムの概要
集,22(2),pp.539-542,1999
5) 松田曜子,岡田憲夫,多々納裕一:CVMによる家計
の自然災害に対する主観的リスクの測定に関する考察,
土木学会第59回年次学術講演会,pp.517-518,2004
6) 大友諒香,室崎益輝,北後明彦:津波時における行動
特性を考慮した避難システムのあり方に関する研究,
地域安全学会梗概集,pp.77-80,2004
7) 川崎市:川崎市地震被害想定調査報告書,1997
8) 熊沢逸夫:学習とニューラルネットワーク,森北出版,
1998
9) Riedmiller, M., and H. Braun: A direct adaptive method for
fasterbackpropagation learning The RPROP algorithm,
Proceedings of the IEEE International Conference on
Neural Networks, 1993
10) 和 田 安 弘 , 川 人 光 男 : 新 し い 情 報 量 基 準 と Cross
Validationによる汎化能力の推定,電子情報通信学会
論文誌,J73-D-Ⅱ,pp.1872-1878,1990
11) 利他多喜夫:情報量基準による3層ニューラルネット
ワークの隠れ層のユニット数の決定法,電子情報通
信学会論文誌,J73-D-Ⅱ, pp.1872-1878,1990
12) 矢川元基,吉村忍,松田聡浩:感性と設計,培風館,
1999
13) 西川禕一,北村新三:ニューラルネットワークと計測
制御,朝倉書店,1995
14) 中野馨:ニューロコンピュータの基礎,コロナ社,
1990
15) 市川紘:階層型ニューラルネットワーク 非線形問題
解析への応用, 共立出版株式会社,1993
16) 小澤誠一,小島史夫,馬場則夫:ニューラルネットの
基礎と応用,共立出版,1994
17) 古富康成:ニューラルネットワーク,朝倉書店,2002
18) 渡辺富雄:データ学習アルゴリズム,共立出版,2001
19) 長田典子:検査と感性,感性情報処理,pp.63-78,オ
ーム社,1994
寄 与度
夏の昼の地震発生
を想定
リスク認知特性
出力項目
入力項目
寄 与度
夏の昼の地震発生
を想定
境界条件の設定
想定地震が夏の昼および冬の夕方発生した
場合におけるリスク認知構造の比較
参考文献
1) Slovic,P.: Perception of Risk, Science, 17, pp.45-54, 1987.
2) Slovic,P.: Perceived Risk, Trust, and Democracy, Risk
Analysis, Vol.13, pp.675-682, 1993.
3) 日本リスク研究学会(偏):リスク学事典,TBSブリ
タニカ,2000
4) 家田仁,村上迅:人の被害認知特性を考慮した費用便
益分析とネットワーク分析に基づくインフラ施設の要
求耐震性能決定法の基礎研究,土木計画学研究・講演
(2005. 3. 15 受付)
EVALUATION OF RISK PERCEPTION FOR SEISMIC DISASTER AND ITS
IMPLEMENTATION
Gaku SHOJI and Jun KITAHARA
The purpose of this study is to evaluate the risk perception for seismic disasters using neural networks
modeling. A questionnaire survey was conducted to gather the data in terms of personal characteristics,
knowledge for previous seismic disasters, preparation for future seismic disaster, and feelings against
seismic disaster. By applying these data to input and output data sets in the neural networks, how to feel
and act against seismic risk was analyzed for the sectors involved in the jobs of the local government in
the Kawasaki city in Japan. A real-time monitoring system of the risk perception for the seismic disaster
was proposed and effectiveness of the system was shown.
10