配分額：6370000円 （ 直接経費：4900000円 、 間接経費：1470000円 ）

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配分額：6370000円 （ 直接経費：4900000円 、 間接経費：1470000円 ）

本研究は水害予測におけるオオカミ少年効果のモデリング、および実証を行うことである。当該年度においては、複数の地域が相互作用しつつ、予警報への社会の信頼が変動していくような社会水文モデルを完成させ、論文化することができ、投稿の後、現在改訂中である。また関連する研究としてこのような社会水文モデルに社会統計データを統合するデータ同化の理論研究や、近年積極的に推し進められている流域治水の政策分析を可能とする社会水文モデルの開発も行い、本研究の補助的な成果とすることができた。
オオカミ少年効果の実証分析においては、警報の空振りが実際の避難行動の鈍化、あるいは水害被害の増加をもたらしているかをデータから因果推論する必要がある。当初計画では携帯電話位置情報のデータを用いて避難行動の変化を検証する予定であったが、個別の水害事例において避難行動を分析しても、過去の警報の空振りの寄与を定量化することは容易でないことが分かった。そこで被災地でのアンケート調査結果や、オープンデータを中心に解析を行うこととした。当該年度においては、2013年台風13号の被災地でのアンケート調査データを基に大雨警報の主観的誤報率と減災行動の関係を分析し、有意な因果関係は認められないことを示した。一方で、2018年西日本豪雨におけるオープンデータを用いた分析では客観的な誤報率と死者数に正の相関がある可能性が高いことを示すことができた。
特定の事例を超えたより網羅的な解析を行うために、過去20年以上にわたって気象庁が発表した警報のデータと水害統計のデータを突き合わせる作業も進めている。次年度はこの解析の結果及び、それとこれまでのモデリング研究の成果との統合により、日本における水害警報のオオカミ少年効果の存在について重要な知見を提供できる予定である。

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配分額：10140000円 （ 直接経費：7800000円 、 間接経費：2340000円 ）

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配分額：10140000円 （ 直接経費：7800000円 、 間接経費：2340000円 ）

令和4年度は以下の二つのサブ課題に取り組んだ。
[1. 過去の自然災害時のモスクによる支援活動] 過去の自然災害において被災地のモスクが行った活動は断片的にしか知られていない。そこで、文献調査とフィールド調査から、それら活動の実態や教訓を抽出することを目指した。2011年東日本大震災の被災地に立地する仙台モスクと福島・いわきモスク、及び2016年熊本地震の被災地に立地する熊本モスクの管理者へインタビュー調査を行った。文献調査とインタビュー調査の結果、モスクはボランティアの泊まり込みや救援物資の収集・配布、炊出しの拠点になっていることが明らかになった。救援物資の配布や炊出しはムスリムだけでなく、異教徒や日本人へも実施されていた。
[2. コロナ禍におけるモスクによる支援活動] パンデミックも災害の一種と認識されている。ここでは、現在進行中のコロナ禍でモスクが実施する支援内容を明らかにすることを目的とした。事例として、在日外国籍住民を主対象とするワクチン接種会場となった神奈川県・海老名モスクと大阪イスラミックセンターをとり上げた。前年度にモスク管理者や被接種者へ行ったインタビュー調査から、在日外国籍住民には接種に至るまでに言語や文化の壁が存在しうることを示した。接種会場のモスクでは、モスク利用者がボランティアで通訳を務めたり、男女別の接種スペースが設けられたりしたこと、それらの施策が被接種者に好意的に受け止められていたことも明らかにした。
上記二つサブ課題の結果はムスリムマイノリティ社会においてモスクがもつ災害時の多様な可能性を示すことに貢献している。
これらの研究活動の他にも、各地のモスク（宮城、群馬、東京、神奈川、静岡、愛媛）への訪問調査や災害弱者に関するレビューを行い、在日ムスリムコミュニティの基本情報や災害弱者が被る社会経済的影響に関する知見を整理した。

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配分額：5330000円 （ 直接経費：4100000円 、 間接経費：1230000円 ）

本研究では，小規模コミュニティのようにデータ数が多くできない事例において，構造方程式モデリング(SEM)を適用できるようにするため，量的情報と質的情報を統合した分析を可能とする枠組みを構築するため，ベイズ理論を適用して定式化されたベイジアン SEMを利用する手法を提案する．
初年度は，事前情報として与える条件の妥当性やその効果を定量的に計測するため，研究代表者の保有する既存の調査データを用いて，WAIC(Watanabe Akaike Information Criteria)およびWBIC(Watanabe Bayes Information Criteria)の適用性について検証した．算出手法やその精度，解析の安定性等についての知見を得るとともに，課題も明確にした．既往の事例においては，通常のSEMを用いた従来の検討では適切な解析が行えなかった複雑な構造を想定した分析に適用し，ベイジアンSEMを用いて事前情報を反映させることで同様の分析が実施可能となることを示した．また，技術普及が進みつつあり，サンプルを多く収集するのが難しいフェーズに対し，ベイジアンSEMを適用して技術普及メカニズムを分析した．
また，実事例において適用するため，海外における地震により被災したコミュニティ（COVID-19が問題となっていない地域を選定）の復旧に関する情報を収集し，また，アンケート調査を実施した．質的にも量的にも十分なデータを得たと考えている．一方，国内の事例としては，熊本地震からの復興まちづくりや地方創生について，コロナ禍であることから文献調査などを中心に活動を行った．当該事例については今後調査を実施する予定である．

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