群集による局所的・突発的な混雑が，どこでどの程度発生しているかを早期に把握し対応することは，群集事故防止の観点から重要である。本稿では，即時性に優れるSNS上に投稿されたテキストに含まれる程度表現に基づく，群集混雑度の定量化の可能性について，アンケート調査を用いて検討する。調査では，東日本大震災発生前後24時間に投稿された実際のTwitterデータから収集した，52通りの程度表現と100枚の混雑画像（群集混雑が発生した状況を撮影した写真）を利用する。具体的には，無作為に選択した混雑画像を被験者に提示することにより，被験者が群集混雑内にいる状況を仮想的に設定した上で，その状況における群集混雑度を表現するのに相応しいと考える言語表現を選択してもらう。また，被験者は別途，52の程度表現各々から想起する混雑の程度を10段階で評価する。これらの結果に基づき，程度表現と混雑画像を点数化・序列化することで，群集混雑度推定におけるSNS上のテキスト情報の有用性を示す。さらに，混雑に直面した際のSNSへの投稿意思と被験者属性との関係についても考察する。
