クローン病の報道 −全国3大紙の計量テキスト分析
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著者
北 浩樹, 木内 喜孝
雑誌名
東北大学高度教養教育・学生支援機構紀要
巻
7
ページ
387-394
発行年
2021-03
URL
http://hdl.handle.net/10097/00131247
東北大学 高度教養教育・学生支援機構 紀要第 7 号 2021
1 ．緒言
クローン病は若年層に発症が多く，下痢・腹痛など を繰り返しながら慢性的な経過をとる原因不明の炎症 性腸疾患である．治療抵抗性を示すことも多く難病と 考えられている1）．また『難病の患者に対する医療等 に関する法律』（難病法）によって指定難病に定めら れており，その特定医療費（指定難病）受給証所持者 数からみた患者数は近年増加傾向にあって，平成30年 度には42,548人に達している2）． 現在のところクローン病を完治させる治療法はな く，患者の生活の質を高めることがクローン病治療の 目的である．つまり症状がある場合（活動期）には早 期にその症状をとり（寛解を導入する治療），症状が 消失したら長期にわたってその状態を続くようにうま くコントロールする（寛解を維持する治療）．具体的 には薬物療法や栄養療法などを組みあわせて症状をお さえると同時によりよい栄養状態を維持し，炎症がお こるのを予防する．しかしこれらの治療の効果がなく， 下痢が 1 日に何度もおこったり，腹痛や発熱などの症 状が続いて体重が減ったり，炎症の程度を反映する検 査が高い値を示す場合には入院治療が必要となる．ま た腸菅が狭くなり（狭窄），食べたものが通過しない ような症状（腸閉塞の症状）がみられる場合や，お腹 の中に膿がたまった場合（膿瘍）は，外科治療が必要 となる3）． このようにクローン病は原因不明で，病状・病変は 不安定な再発・再燃を繰り返す．治療は病状・病変に 応じて薬物療法と栄養療法からなる内科治療と外科治 療があり，社会生活上の制限もあり得る．さらに特定 医療費（指定難病）受給申請などもあって，クローン 病の病態，治療法や患者が考慮すべき事柄は，他の疾 患に比べてかなり複雑である．そのため患者にとって 必要なクローン病の複雑で多岐にわたる医療情報の把 握は容易とは言い難い． 患者にとって必要なクローン病に関する医療情報は 医師をはじめとした医療従事者から直接受け取るもの の，メディアやWebの影響力を鑑みると，これを補 うために患者自身がメディアやWebなどから直接取 り込むことも多いと考えられる．しかしメディアや Webによるクローン病に関する報道あるいは流布の 実態は，我々が検索した限りでは報告されていない． 臨床の場では，患者にクローン病がどのような病気で あるかをよく説明し，患者個々の社会的背景や環境を 十分に考慮したうえで，医師が治療目標の設定とそれ に必要となる適正な治療を判断する．次いでエビデン スも含めた患者への十分な説明と話し合いを通じて， その目標を共有し治療方針を決定する4）．このように クローン病自体の説明は治療の端緒となる重要事項で【報 告】
クローン病の報道
－全国 3 大紙の計量テキスト分析－
北 浩 樹
1）＊， 木 内 喜 孝
1） 1 ）東北大学高度教養教育・学生支援機構 ＊）連絡先：〒980－8576 仙台市青葉区川内41 東北大学高度教養教育・学生支援機構 [email protected] クローン病は原因不明の炎症性腸疾患で，その病態は複雑であるために非医療関係者には理解することが困難と いえる．そのためマスメディアを通じた解かり易い情報の提供が重要であるが，どのような情報が提供されている かは不明である． 本研究では，メディアとして新聞に的を絞りクローン病に関する情報内容を，計量テキスト分析を用いて検討した． 結果，クローン病の概説を行ったものが多かったが「難病」という語が頻用されており，非医療関係者におけるこ の疾患に対するイメージを表していると思われた．また外科治療や免疫抑制治療についての情報提供，説明会や講 演会などの患者支援に関する情報も少なからず認められた．北 浩樹，木内 喜孝・クローン病の報道 ある．これに際して，メディアやWebによって報道 あるいは流布される医療情報を踏まえたうえで患者と 向き合えば，より効果的に患者とのクローン病の医療 情報に関する意思の疎通が可能となる． そこで我々は，クローン病がメディアやWebによっ てどのように報道あるいは流布されているかの検証が 必要と考えた．本研究ではメディアとして新聞を取り 上げ，クローン病に関する記事を検索し，その報道内 容を検討する．なお新聞記事は膨大な資料となるため， 計量テキスト分析の手法を用いた．
2 ．資料および方法
2.1 資料 研究対象を全国 3 大紙である読売新聞，朝日新聞， 毎日新聞の 3 紙とし，各々の新聞記事データベースで あるヨミダス歴史館，聞蔵Ⅱ for Libraries，毎索を用 いて記事の検索を行った．検索期間は2010年 1 月 1 日 から2019年12月31日の10年間，キーワードは“クロー ン病”として検索し，検索結果として得られた記事を 資料として用いた． 2.2 方法 新聞記事の計量テキスト分析は，テキストデータを 計 量 的 に 分 析 す る ソ フ ト ウ ェ アKH Coderを 用 い た5, 6）．分析に際しては，まず資料とした各記事の見 出しと本文のテキストデータをもとに，すべての語か ら重複，および助詞や助動詞のような一般的な語を除 外して分析対象とする語を抽出した．さらに各紙の内 容がどの程度似通っているかの概略を，抽出した語の 出現数の比較によって確認した． 次に，共起ネットワーク分析，クラスター分析，お よび対応分析を行った．共起ネットワーク分析は，出 現パターンの似通った語，すなわち共起の程度を分析 する手法である．語と語の関連性（共起性）の程度を 示す指標としての距離係数はJaccard係数を用い，程 度が強い語を線で結んだネットワーク図を作成した． クラスター分析は，語を互いの類似度に従って段階的 にグルーピングして，いくつかのグループに分割する 手法で，出現パターンが類似している語の群を特定す る．クラスターの結合方法はWard法，距離係数は Jaccard係数を用い，分析結果として結果がまとめら れていく様子を示す樹形図（デンドログラム）を作成 した．対応分析は，出現パターンの似通った語を探索 し，各々の語の出現パターンから成分を読み取る手法 である．この分析結果として語の出現パターンを可視 化した図を作成した．3 ．結果
3.1 記事数および語数 各紙の検索ヒット記事数は，読売新聞：173件，朝 日新聞：149件，毎日新聞：71件であった．このうち 著作権などの関係で記事本文を参照できない記事を除 くと，読売新聞：173件，朝日新聞：148件，毎日新聞： 70件となった．これらの合計391件を研究対象の記事 とした．研究対象とした記事から語を抽出したところ， 記事中に含まれる全ての語の延べ数を示す総抽出語数 は207,106，重複を除外した語の種類数は10,337，さら に助詞や助動詞のような一般的な語を除外して分析対 象とした語数は9,027であった（表 1 ）．これらの分析 対象とした語の出現数をみると，「患者」（1,563回） が最も多く出現していた．次いで「クローン病」（1,174 回），「難病」（1,063回）が多かった．さらに「大腸」（721 回），「炎症性腸疾患」（690回），「治療」（674回），「炎 症」（669回），「腸」（618回），「病気」（612回），「症状」 （511回）が続いた（表 2 ）． 著者名・タイトル 布される医療情報を踏まえたうえで患者と向き合えば， より効果的に患者とのクローン病の医療情報に関する 意思の疎通が可能となる． そこで我々は，クローン病がメディアやWeb によっ てどのように報道あるいは流布されているかの検証が 必要と考えた．本研究ではメディアとして新聞を取り 上げ，クローン病に関する記事を検索し，その報道内 容を検討する．なお新聞記事は膨大な資料となるため， 計量テキスト分析の手法を用いた．2. 資料および方法
2.1 資料 研究対象を全国3 大紙である読売新聞，朝日新聞， 毎日新聞の3 紙とし，各々の新聞記事データベースで あるヨミダス歴史館，聞蔵Ⅱ for Libraries ，毎索を用い て記事の検索を行った．検索期間は2010 年 1 月 1 日 から2019 年 12 月 31 日の 10 年間，キーワードは“ク ローン病”として検索し，検索結果として得られた記事 を資料として用いた． 2.2 方法 新聞記事の計量テキスト分析は，テキストデータを 計量的に分析するソフトウェア KH Coder を用いた5, 6）．分析に際しては，まず資料とした各記事の見出しと 本文のテキストデータをもとに，すべての語から重複， および助詞や助動詞のような一般的な語を除外して分 析対象とする語を抽出した．さらに各紙の内容がどの 程度似通っているかの概略を，抽出した語の出現数の 比較によって確認した． 次に，共起ネットワーク分析，クラスター分析，お よび対応分析を行った．共起ネットワーク分析は，出 現パターンの似通った語，すなわち共起の程度を分析 する手法である．語と語の関連性（共起性）の程度を 示す指標としての距離係数はJaccard 係数を用い，程度 が強い語を線で結んだネットワーク図を作成した．ク ラスター分析は，語を互いの類似度に従って段階的に グルーピングして，いくつかのグループに分割する手 法で，出現パターンが類似している語の群を特定する． クラスターの結合方法はWard 法，距離係数は Jaccard 係数を用い，分析結果として結果がまとめられていく 様子を示す樹形図（デンドログラム）を作成した．対 応分析は，出現パターンの似通った語を探索し，各々 の語の出現パターンから成分を読み取る手法である． この分析結果として語の出現パターンを可視化した図 を作成した．3. 結果
3.1 記事数および語数 各紙の検索ヒット記事数は，読売新聞：173 件，朝 日新聞：149 件，毎日新聞：71 件であった．このうち 著作権などの関係で記事本文を参照できない記事を除 くと，読売新聞：173 件，朝日新聞：148 件，毎日新聞： 70 件となった．これらの合計 391 件を研究対象の記事 とした．研究対象とした記事から語を抽出したところ， 記事中に含まれる全ての語の延べ数を示す総抽出語数 は207,106，重複を除外した語の種類数は 10,337，さら に助詞や助動詞のような一般的な語を除外して分析対 象とした語数は9,027 であった（表 1）．これらの分析 対象とした語の出現数をみると，「患者」（1,563 回）が 最も多く出現していた．次いで「クローン病」（1,174 回），「難病」（1,063 回）が多かった．さらに「大腸」 （721 回），「炎症性腸疾患」（690 回），「治療」（674 回）， 「炎症」（669 回），「腸」（618 回），「病気」（612 回）， 「症状」（511 回）が続いた（表 2）． 3.2 各紙別の語の比較 各紙別の分析対象語数は，読売新聞：5,138，朝日新 聞：5,156，毎日新聞：4,736 であった（表 1）．次に各 読売 朝日 毎日 総抽出語数 すべての語の延べ数 207,106 85,657 67,126 54,323 種類数 重複を除外した語の種類数 10,337 6,008 6,033 5,556 分析対象語数 助詞や助動詞のような一般的な語を除外した語の種類数 9,027 5,138 5,156 4,736 ※ 種類数と分析対象語数は種類数のため，各誌別の合計は3紙全体の語数と一致しない． 各紙別 語 定義 3紙全体 表表 1 抽出語1. 抽出語東北大学 高度教養教育・学生支援機構 紀要第 7 号 2021 3.2 各紙別の語の比較 各紙別の分析対象語数は，読売新聞：5,138，朝日 新聞：5,156，毎日新聞：4,736であった（表 1 ）．次に 各紙別の語の出現数を 3 紙全体での出現数の上位20位 の順に並べ， 3 紙全体での出現数と共に図示した（図 1 ）．すると各紙の語の出現の様子は各紙間でも， 3 紙全体との比較においても概ね似通っていた． 3.3 共起ネットワーク分析 語のまとまりから 6 つのグループに分類された． 6 つのグループは各々，「内科治療」，「患者支援」，「炎 症性腸疾患の概説」，「症状」，「外科治療」，「薬物療法」 の特徴を有していた（図 2 ）． 3.4 クラスター分析 語は類似性の高い組み合わせからクラスターが形成 され， 7 つのクラスターに分類された．これらの 7 つ のグループは各々，「薬物療法」，「炎症性腸疾患の概 説」，「患者支援」，「内科治療」，「疾患の概説」，「外科 治療」，「病状」の特徴を有していた（図 3 ）． 3.5 対応分析 出現パターンの似通った語を可視化した結果とし て，関連の強いカテゴリーは近くに，弱いカテゴリー は遠くに布置（プロット）される．また原点近傍に布 東北大学 高度教養教育・学生支援機構 紀要第 7 号 2021 紙別の語の出現数を3 紙全体での出現数の上位 20 位 の順に並べ，3 紙全体での出現数と共に図示した（図 1）．すると各紙の語の出現の様子は各紙間でも，3 紙 全体との比較においても概ね似通っていた． 3.3 共起ネットワーク分析 語のまとまりから 6 つのグループに分類された．6 つのグループは各々，「内科治療」，「患者支援」，「炎症 性腸疾患の概説」，「症状」，「外科治療」，「薬物療法」 の特徴を有していた（図2）． 3.4 クラスター分析 語は類似性の高い組み合わせからクラスターが形成 され，7 つのクラスターに分類された．これらの 7 つ 図1．語の各紙別出現 のグループは各々，「薬物療法」，「炎症性腸疾患の概 説」，「患者支援」，「内科治療」，「疾患の概説」，「外科 治療」，「病状」の特徴を有していた（図3）． 3.5 対応分析 出現パターンの似通った語を可視化した結果として， 関連の強いカテゴリーは近くに，弱いカテゴリーは遠 くに布置（プロット）される．また原点近傍に布置さ れる語は平均的に出現している語で，原点から外れて いる語は出現が特徴的な語となる．すると左右方向に 図2．共起ネットワーク分析 抽出語 出現回数 抽出語 出現回数 抽出語 出現回数 抽出語 出現回数 抽出語 出現回数 患者 1563 免疫 287 原因不明 176 参加 144 活動 119 クローン病 1174 小腸 286 原因 173 続く 144 中心 119 難病 1063 生活 283 開く 171 指定 143 交流 117 大腸 721 療法 274 内科 170 増える 141 助成 117 炎症性腸疾患 690 消化管 270 可能 169 下血 139 体重 117 治療 674 細胞 265 生じる 168 県 139 肛門 117 炎症 669 消化器 238 外科 164 無料 134 写真 114 腸 618 治療法 235 抑える 164 自分 133 言う 113 病気 612 発症 230 検査 163 内視鏡 133 重症 113 症状 511 食事 227 支援 163 午後 131 大量 112 潰瘍 494 講演 219 悪化 161 考える 131 細菌 110 潰瘍性大腸炎 458 薬 214 対象 160 思う 128 血液 108 病院 412 出る 207 効果 158 障害 128 除去 108 受ける 389 医師 206 切除 158 起きる 126 社会 107 手術 386 疾患 206 家族 156 食べる 126 体 107 下痢 380 話す 206 入院 152 続ける 126 前 105 多い 360 研究 195 使う 151 起こす 125 繰り返す 103 医療 355 必要 190 出血 151 慢性 124 粘膜 103 相談 355 情報 188 異常 147 仕事 123 行う 101 腹痛 306 診断 178 栄養 146 負担 123 男性 100 表表 2 抽出上位100語のリスト2. 抽出上位100語のリスト 東北大学 高度教養教育・学生支援機構 紀要第 7 号 2021 紙別の語の出現数を3 紙全体での出現数の上位 20 位 の順に並べ，3 紙全体での出現数と共に図示した（図 1）．すると各紙の語の出現の様子は各紙間でも，3 紙 全体との比較においても概ね似通っていた． 3.3 共起ネットワーク分析 語のまとまりから 6 つのグループに分類された．6 つのグループは各々，「内科治療」，「患者支援」，「炎症 性腸疾患の概説」，「症状」，「外科治療」，「薬物療法」 の特徴を有していた（図2）． 3.4 クラスター分析 語は類似性の高い組み合わせからクラスターが形成 され，7 つのクラスターに分類された．これらの 7 つ 図1．語の各紙別出現 のグループは各々，「薬物療法」，「炎症性腸疾患の概 説」，「患者支援」，「内科治療」，「疾患の概説」，「外科 治療」，「病状」の特徴を有していた（図3）． 3.5 対応分析 出現パターンの似通った語を可視化した結果として， 関連の強いカテゴリーは近くに，弱いカテゴリーは遠 くに布置（プロット）される．また原点近傍に布置さ れる語は平均的に出現している語で，原点から外れて いる語は出現が特徴的な語となる．すると左右方向に 図2．共起ネットワーク分析 抽出語 出現回数 抽出語 出現回数 抽出語 出現回数 抽出語 出現回数 抽出語 出現回数 患者 1563 免疫 287 原因不明 176 参加 144 活動 119 クローン病 1174 小腸 286 原因 173 続く 144 中心 119 難病 1063 生活 283 開く 171 指定 143 交流 117 大腸 721 療法 274 内科 170 増える 141 助成 117 炎症性腸疾患 690 消化管 270 可能 169 下血 139 体重 117 治療 674 細胞 265 生じる 168 県 139 肛門 117 炎症 669 消化器 238 外科 164 無料 134 写真 114 腸 618 治療法 235 抑える 164 自分 133 言う 113 病気 612 発症 230 検査 163 内視鏡 133 重症 113 症状 511 食事 227 支援 163 午後 131 大量 112 潰瘍 494 講演 219 悪化 161 考える 131 細菌 110 潰瘍性大腸炎 458 薬 214 対象 160 思う 128 血液 108 病院 412 出る 207 効果 158 障害 128 除去 108 受ける 389 医師 206 切除 158 起きる 126 社会 107 手術 386 疾患 206 家族 156 食べる 126 体 107 下痢 380 話す 206 入院 152 続ける 126 前 105 多い 360 研究 195 使う 151 起こす 125 繰り返す 103 医療 355 必要 190 出血 151 慢性 124 粘膜 103 相談 355 情報 188 異常 147 仕事 123 行う 101 腹痛 306 診断 178 栄養 146 負担 123 男性 100 表2. 抽出上位100語のリスト 図 1 ．語の各紙別出現 東北大学 高度教養教育・学生支援機構 紀要第 7 号 2021 紙別の語の出現数を3 紙全体での出現数の上位 20 位 の順に並べ，3 紙全体での出現数と共に図示した（図 1）．すると各紙の語の出現の様子は各紙間でも，3 紙 全体との比較においても概ね似通っていた． 3.3 共起ネットワーク分析 語のまとまりから 6 つのグループに分類された．6 つのグループは各々，「内科治療」，「患者支援」，「炎症 性腸疾患の概説」，「症状」，「外科治療」，「薬物療法」 の特徴を有していた（図2）． 3.4 クラスター分析 語は類似性の高い組み合わせからクラスターが形成 され，7 つのクラスターに分類された．これらの 7 つ 図1．語の各紙別出現 のグループは各々，「薬物療法」，「炎症性腸疾患の概 説」，「患者支援」，「内科治療」，「疾患の概説」，「外科 治療」，「病状」の特徴を有していた（図3）． 3.5 対応分析 出現パターンの似通った語を可視化した結果として， 関連の強いカテゴリーは近くに，弱いカテゴリーは遠 くに布置（プロット）される．また原点近傍に布置さ れる語は平均的に出現している語で，原点から外れて いる語は出現が特徴的な語となる．すると左右方向に 図2．共起ネットワーク分析 抽出語 出現回数 抽出語 出現回数 抽出語 出現回数 抽出語 出現回数 抽出語 出現回数 患者 1563 免疫 287 原因不明 176 参加 144 活動 119 クローン病 1174 小腸 286 原因 173 続く 144 中心 119 難病 1063 生活 283 開く 171 指定 143 交流 117 大腸 721 療法 274 内科 170 増える 141 助成 117 炎症性腸疾患 690 消化管 270 可能 169 下血 139 体重 117 治療 674 細胞 265 生じる 168 県 139 肛門 117 炎症 669 消化器 238 外科 164 無料 134 写真 114 腸 618 治療法 235 抑える 164 自分 133 言う 113 病気 612 発症 230 検査 163 内視鏡 133 重症 113 症状 511 食事 227 支援 163 午後 131 大量 112 潰瘍 494 講演 219 悪化 161 考える 131 細菌 110 潰瘍性大腸炎 458 薬 214 対象 160 思う 128 血液 108 病院 412 出る 207 効果 158 障害 128 除去 108 受ける 389 医師 206 切除 158 起きる 126 社会 107 手術 386 疾患 206 家族 156 食べる 126 体 107 下痢 380 話す 206 入院 152 続ける 126 前 105 多い 360 研究 195 使う 151 起こす 125 繰り返す 103 医療 355 必要 190 出血 151 慢性 124 粘膜 103 相談 355 情報 188 異常 147 仕事 123 行う 101 腹痛 306 診断 178 栄養 146 負担 123 男性 100 表2. 抽出上位100語のリスト 図 2 ．共起ネットワーク分析
北 浩樹，木内 喜孝・クローン病の報道
著者名・タイトル
東北大学 高度教養教育・学生支援機構 紀要第 7 号 2021 置される語は平均的に出現している語で，原点から外 れている語は出現が特徴的な語となる．すると左右方 向においては，左に行くほど「相談」「支援」「講演」 などの患者支援，右に行くほど「出血」「悪化」「切除」 などの外科治療に関連が深い語が布置されていること から，成分1軸には臨床的治療傾向が表れていた．ま た上下方向においては，下に行くほど「免疫」「抑える」 「薬」「食事」などの内科治療，上に行くほど「出血」「切 除」「外科」などの外科治療に関連の深い語が布置さ れていることから，成分 2 軸には重症度に応じた治療 傾向が表れていた．さらに原点近傍に布置された語群 は炎症性腸疾患・クローン病の概説に関連が深い語が 多く，これらは特徴の弱い語であった．また原点から 遠くに近接して布置された「相談」「支援」「講演」は 患者支援，「出血」「切除」「外科」は外科治療，およ び「免疫」「効果」「抑える」「使う」「薬」は薬物療法 に関連が深い語群で，これらは特徴の強い語であった． （図 4 ）．
4 ．考察
クローン病に関する記事中に出現する語の頻度をみ ると，「患者」「クローン病」「難病」の 3 語が著しく 多かった（表2）．「患者」「クローン病」が多いことは 自明であるが「難病」が多かった理由は，「難病」が 非常にインパクトの強い語で，かつクローン病の特徴 を如実に表しているためと考えられる．クローン病は いわゆる難病であるだけでなく『難病の患者に対する 医療等に関する法律』（難病法）によって指定難病に 指定されている．同法にて定められる難病は，1）発 病の機構が明らかでなく，2）治療方法が確立してい ない，3）希少な疾患であって，4）長期の療養を必要 とするもの，という 4 つの条件を必要とし，指定難病 にはさらに，5）患者数が本邦において一定の人数（人 口の約0.1％程度）に達しないこと，6）客観的な診断 基準（またはそれに準ずるもの）が成立していること， という 2 条件が加わる．令和元年 7 月 1 日現在の指定 難病数は331疾病で，これらは医療費助成の対象とな る．このように「難病」は概念的な一般論としての語 ではなく，法により定められ医療費助成も行われる特 定の疾患であることが背景にあり，そのためクローン 病を特徴づける重要な要素となり得る．このような語 の多用はクローン病の理解の導入としてきわめて有効 である． 共起ネットワーク分析（図 2 ）とクラスター分析（図 3 ）の結果によれば，グループとしての「薬物治療」「炎 症性腸疾患の概説」「患者支援」「内科治療」「外科治療」 が共通していた．クローン病の治療には薬物療法，栄 養療法などの内科治療と外科治療があり，単独である いは組み合わせて治療が選択される．これらのクロー ン病治療としての各論の説明が「薬物療法」「内科治療」 「外科治療」としてグループが形成されたと考えられ た．また両分析ともに語群中に潰瘍性大腸炎が含まれ るグループを「炎症性腸疾患の概説」の特徴を有する と判断した．炎症性腸疾患とは腸に炎症をきたす疾患 の総称で，厳密には細菌や薬剤など原因がはっきりし た特異的炎症性腸疾患と原因不明の非特異的炎症性腸 疾患に分けられる．しかし一般的には炎症性腸疾患と はクローン病と潰瘍性大腸炎を指す．クローン病は口 腔から肛門まで消化管のどの部位にも炎症が起こる可 能性があるのに対して，潰瘍性大腸炎は炎症の部位が 大腸に限局しているのが特徴である．共起ネットワー ク分析のみにある「症状」とクラスター分析のみにあ る「病状」は，いずれも潰瘍性大腸炎の語を含まずに クローン病の「症状」「病状」の特徴を有すると判断 東北大学 高度教養教育・学生支援機構 紀要第 7 号 2021 図4．対応分析 おいては，左に行くほど「相談」「支援」「講演」など の患者支援，右に行くほど「出血」「悪化」「切除」な どの外科治療に関連が深い語が布置されていることか ら，成分1軸には臨床的治療傾向が表れていた．また 上下方向においては，下に行くほど「免疫」「抑える」 「薬」「食事」などの内科治療，上に行くほど「出血」 「切除」「外科」などの外科治療に関連の深い語が布置 されていることから，成分2軸には重症度に応じた治 療傾向が表れていた．さらに原点近傍に布置された語 群は炎症性腸疾患・クローン病の概説に関連が深い語 が多く，これらは特徴の弱い語であった．また原点か ら遠くに近接して布置された「相談」「支援」「講演」 は患者支援，「出血」「切除」「外科」は外科治療，およ び「免疫」「効果」「抑える」「使う」「薬」は薬物療法 に関連が深い語群で，これらは特徴の強い語であった． （図4）．4. 考察
クローン病に関する記事中に出現する語の頻度をみ ると，「患者」「クローン病」「難病」の3語が著しく多 かった（表2）．「患者」「クローン病」が多いことは自 明であるが「難病」が多かった理由は，「難病」が非常 にインパクトの強い語で，かつクローン病の特徴を如 実に表しているためと考えられる．クローン病はいわ ゆる難病であるだけでなく『難病の患者に対する医療 等に関する法律』（難病法）によって指定難病に指定さ れている．同法にて定められる難病は，1）発病の機構 が明らかでなく，2）治療方法が確立していない，3） 希少な疾患であって，4）長期の療養を必要とするもの， という4つの条件を必要とし，指定難病にはさらに， 5）患者数が本邦において一定の人数（人口の約0.1％ 程度）に達しないこと，6）客観的な診断基準（または それに準ずるもの）が成立していること，という2条 件が加わる．令和元年7月1日現在の指定難病数は331 疾病で，これらは医療費助成の対象となる．このよう に「難病」は概念的な一般論としての語ではなく，法 により定められ医療費助成も行われる特定の疾患であ ることが背景にあり，そのためクローン病を特徴づけ る重要な要素となり得る．このような語の多用はクロ ーン病の理解の導入としてきわめて有効である． 共起ネットワーク分析（図2）とクラスター分析（図 3）の結果によれば，グループとしての「薬物治療」「炎 症性腸疾患の概説」「患者支援」「内科治療」「外科治療」 が共通していた．クローン病の治療には薬物療法，栄 養療法などの内科治療と外科治療があり，単独である いは組み合わせて治療が選択される．これらのクロー ン病治療としての各論の説明が「薬物療法」「内科治療」 「外科治療」としてグループが形成されたと考えられ た．また両分析ともに語群中に潰瘍性大腸炎が含まれ るグループを「炎症性腸疾患の概説」の特徴を有する と判断した．炎症性腸疾患とは腸に炎症をきたす疾患 の総称で，厳密には細菌や薬剤など原因がはっきりし た特異的炎症性腸疾患と原因不明の非特異的炎症性腸 疾患に分けられる．しかし一般的には炎症性腸疾患と はクローン病と潰瘍性大腸炎を指す．クローン病は口 腔から肛門まで消化管のどの部位にも炎症が起こる可 能性があるのに対して，潰瘍性大腸炎は炎症の部位が 大腸に限局しているのが特徴である．共起ネットワー ク分析のみにある「症状」とクラスター分析のみにあ る「病状」は，いずれも潰瘍性大腸炎の語を含まずに クローン病の「症状」「病状」の特徴を有すると判断し たもので，実質的にはクローン病の概説の特徴を有す るグループとして差し支えない．そうすると両分析結 果はほぼ同様の結果といえる．ただし潰瘍性大腸炎と 図 4 ．対応分析北 浩樹，木内 喜孝・クローン病の報道 したもので，実質的にはクローン病の概説の特徴を有 するグループとして差し支えない．そうすると両分析 結果はほぼ同様の結果といえる．ただし潰瘍性大腸炎 との違いとしてクローン病を特徴づける肛門病変を示 す語である「肛門」は，出現順位86位（表 2 ）と高位 とは言えず，臨床上の重要度と比べてやや報道が少な いと考えられた．したがって臨床の場においては肛門 病変の可能性について，必要に応じて詳しく説明する 必要があると考えられた． 対応分析（図 4 ）の結果によれば，成分 1 軸は臨床 的治療傾向（正：外科治療－負：患者支援）を，成分 2 軸は重症度に応じた治療傾向（正：外科治療－負： 内科治療）を弁別する次元と解釈できた．まず原点か ら大きく外れ出現が特徴的である語に注目する．成分 1 軸，成分 2 軸ともに正の向きに外れる「出血」「切除」 「外科」は外科治療を説明する語群である．クローン 病は再燃と寛解を繰り返しながら，その経過中に高度 な狭窄や瘻孔，膿瘍といった腸管合併症の形成を通じ て高率に腸管切除の適応となり1），その累積手術率は わが国では発症後 5 年で30.3%，10年で70.8%に及ぶ7）． 新しい薬物療法の登場で内科治療の選択肢が増えて手 術までの期間が延長することはあっても，手術を要す る病態自体に変化はないことから，内科治療が効奏せ ず生活の質が低下している症例で手術適応があれば的 確なタイミングで外科治療が行われる8）．絶対的手術 適応としては，穿孔，大量出血，癌合併，内科治療で 改善しない腸閉塞，膿瘍があり，相対的手術適応とし ては，難治性狭窄，内瘻，外瘻，内科治療無効例，難 治性腸管外合併症（発育障害，壊疽性膿皮症など）， 難治性肛門病変がある4）．したがって語の出現が特徴 的であるとはいえ，外科治療の適応は稀ではないこと に留意しなければならない．語の出現が特徴的であっ た理由は，外科治療の説明を主体とする記事が多かっ たためで，このような記事では外科治療と関連の浅い 他の語の使用が少ないためである．また成分 2 軸で負 の向きに外れる「効果」「免疫」「抑える」「使う」「薬」 は薬物治療のうち各種の免疫を抑制する治療を説明す る語群である．免疫を抑制する薬物としては，副腎皮 質ステロイド，アザチオプリン，6-MP，抗TNF-α抗 体製剤（インフリキシマブ・アダリムマブ），抗IL-12/23抗体製剤（ウステキヌマブ）1）などがみられる． これらの記事でも外科治療と同様に，免疫を抑制する 薬物を主体とする記事が多いために，語の出現が特徴 的であった．さらに成分 1 軸で負の向きに外れる「相 談」「支援」「講演」は患者を対象とした行政による相 談会や講演などの案内や紹介などの患者支援を説明す る語群である．これらの記事では相談会や講演の開催 を告知するだけのことが多いことから，語の出現が特 徴的となった．このように外科治療，免疫を抑制する 薬物治療，さらに相談会，講演を扱った記事では，こ れらの話題を主体とする記事が多かった．次に原点付 近に布置された平均的に出現する語をみると，炎症性 腸疾患の概説に説明される語群であった．クローン病 を扱った記事では，導入として同じ炎症性腸疾患に属 する潰瘍性大腸炎も併せて説明されることが多いこと から潰瘍性大腸炎が含まれ，かつクローン病の全体像 を概説する記事が多いために，炎症性腸疾患の概説に 説明される語群はどの記事でも平均的に出現すと考え られた． 本研究では読売新聞，朝日新聞，毎日新聞の 3 紙を 研究対象としたが，各紙によって記事内容に差異のあ る可能性がある．しかし各紙の語の出現の様子は 3 紙 全体との比較を含めて概ね似通っていた（図 1 ）．一 般に政治報道では，各紙で分析・主張の内容に隔たり がみられることがあるが，エビデンスに基づいて構成 される疾患の説明では各紙の思想，信条が及ぶことは 少なく，ある程度均一化したと考えられる．したがっ て以降の分析では 3 紙を別個に集計せずに全体として 集計し分析した． 最後に，本研究で用いた計量テキスト分析とは，計 量的分析手法を用いてテキスト型データを整理または 分析し，内容分析 (content analysis) を行う方法であ る5, 6）．さらに従来の計量テキスト分析の手法にコン ピューターを有効に活用して自然言語処理の理論と技 術を適用することで，膨大なテキストデータを何らか の単位（文字，単語，フレーズ）に分解し，これらの 関係を定量的に分析することをテキストマイニング (text mining) とよぶ9）．社会心理学領域では，既に新 聞記事のテキストマイニングによるいくつかの研究が みられる10-13）．我々も新聞記事を対象として，クロー
東北大学 高度教養教育・学生支援機構 紀要第 7 号 2021 ン病と同様の炎症性腸疾患である潰瘍性大腸炎14），さ ら に 新 型 イ ン フ ル エ ン ザ15）， 発 達 障 害16）， 顎 変 形 症17），大麻18）などに関する新聞記事の分析を行ってき たが，これらは手作業によるものであった．このよう な方法による研究の限界として，分析者の持つ理論や 問題意識の影響を受ける可能性がある．一方，テキス トマイニングでは記事から自動的に言葉が切り出さ れ，その結果を用いて多変量解析を行うために，信頼 性，客観性が向上し，かつデータ探索の点でも優位に ある．そのため本研究では計量テキスト分析としてテ キストマイニングを行い，探索的解析として共起ネッ トワーク分析，クラスター分析，対応分析などの多変 量解析の手法を用いた．
5 ．結論
クローン病に関する新聞記事の計量テキスト分析を 行ったところ，語としては「患者」「クローン病」「難 病」の3語が著しく多く使われていた．このうち「難病」 はクローン病の特徴を端的に説明する語として的確に 選択されていたと考えられた．また「難病」という語 の頻用は，非医療関係者における本疾患に対するイ メージを表していると思われた．他には外科治療や免 疫抑制治療についての情報提供や説明会や講演会など の患者支援に関する情報も少なからず認められた．し かし同じ炎症性疾患に属する潰瘍性大腸炎との相違で あるクローン病に特有の肛門病変を話題とした記事は 少なかった． 謝辞 本研究はJSPS科研費 JP18K11980 の助成を受けた ものである． 引用文献 1） 厚生労働科学研究費補助金 難治性疾患等政策研究事 業「難治性炎症性腸管障害に関する調査研究」（鈴木班） 令和元年度分担研究報告書 令和元年度 改訂版潰 瘍性大腸炎・クローン病診断基準・治療指針．P26, 2020．http://ibdjapan.org/pdf/doc01.pdf（2020年 9 月30日確認）. 2） 難病情報センター：特定医療費（指定難病）受給者 証所持者数，平成30年度末現在 特定医療費（指定 難病）受給者証所持者数，年齢階級・対象疾患別． https://www.nanbyou.or.jp/wp-content/uploads/ upload_files/koufu20191.pdf（2020年 9 月30日確認）. 3） 日本消火器病学会：患者さんと家族のためのクロー ン 病 ガ イ ド ブ ッ ク．2020，https://www.jsge.or.jp/ files/uploads/03_cloning.pdf（2020年 9 月30日確認）. 4） 難治性炎症性腸管障害に関する調査研究班プロジェ クト研究グループ 日本消化器病学会クローン病診療 ガイドライン作成委員会・評価委員会 厚生労働科学 研究費補助金 難治性疾患克服研究事業「難治性炎症 性腸管障害に関する調査研究」班（渡辺班）：クロー ン病診療ガイドライン．平成23年度分担研究報告書 別 冊2011年10月，http://www.minds4.jcqhc.or.jp/ minds/CD/crohn_cpgs_2011.pdf（2020年 9 月30日 確 認）. 5） 樋口耕一：テキストデータの計量的分析― 2 つのア プローチの峻別と統合．理論と方法．19（1）：101-115，2004． 6） 樋口耕一：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，2004． 7） 八尾恒良，櫻井俊弘，樋渡信夫ら：Crohn病の長期予 後に関する調査研究－累積死亡率，累積手術率につ いて－．厚生省特定疾患 難冶性炎症性腸管障害調 査研究班 平成3年度研究報告書，49-51，1992． 8） 小金井一隆，辰巳健志，二木 了ら：クローン病． 日本臨床．75（3）：426-432，2017． 9） 金明哲：『テキストデータの統計科学入門』岩波書店， 2009． 10） 植村善太郎，村上幸史，阿部亜子ら：マスコミが対 象とするスケープゴートの変遷（11）－テキストデー タ分析ソフトを用いた検討の試み－日本社会心理学 会第49回大会発表論文集，34-35．2008． 11） 植村善太郎，村上幸史，阿部亜子ら：マスコミが対 象とするスケープゴートの変遷（16），テキストマイ ニングソフトの特質を生かした検討．日本社会心理 学会第50回・日本グループ・ダイナミックス学会第 56回合同大会発表論文集，152-153．2009． 12） 植村善太郎，村上幸史，阿部亜子ら：マスコミが対 象とするスケープゴートの変遷（20）2010年の口蹄北 浩樹，木内 喜孝・クローン病の報道 疫流行に関する新聞報道の分析．日本社会心理学会 第52回大会発表論文集，122，2011． 13） 八ッ塚一郎：「ボランティア」と「NPO」の社会構成 プロセスに関する新聞記事分析研究－「品詞分析」 の試み－．実験者社会心理学研究，46：103-119． 2007 14） 北 浩樹，木内喜孝：メディア上の潰瘍性大腸炎－ 新聞報道の検証－．東北大学高度教育・学生支援機 構紀要，4：315-322，2018． 15） 北 浩樹，飛田 渉：大学と新型インフルエンザと の関わり－新聞報道の検証－．東北大学高等教育開 発推進センター紀要，6：61-69，2011． 16） 北 浩樹，山崎尚人，木内喜孝：大学における発達 障害に関する新聞報道．東北大学高等教育開発推進 センター紀要，9：41-49，2014． 17） 北 浩樹，今井啓道：顎変形症に関連した新聞報道 －1994年～2013年の主要 5 紙を対象として－．日本 顎変形症学会雑誌，24(4)：298-304，2014． 18） 北 浩樹，伊藤千裕，木内喜孝：大学と学生の大麻 情勢 －大麻リスクとその対策－.東北大学高度教養教 育・学生支援機構紀要，6：193-204，2020．
