Feature１

地域ごとのつながりの保持能力は
様々だがハブが存在

被指名数ごとにキーパーソンの人数の構成比を示した図です。この社会ネットワークは、ごく一握りのキーパーソンが多数のつながりを保有するハブが存在するスケールフリー・ネットワーク*1であり、インターネットとよく似ているということがわかります。スケールフリー・ネットワークは情報伝播性が高く、ランダムにつながりを削除しても、全体構造は変化しません。この社会ネットワークの中でハブが生み出され続ける限り、つながりを通じて効率的に情報をシェアすることが可能になります。

*1　スケールフリー・ネットワークとは：一部のノードが多数のつながりを持つ一方で、ほとんどのノードは少数のノードとしかつながっていないような構造のネットワーク。

Feature２

所属セクターの構成比は
釜石・気仙沼はよく似ているが、
石巻は政治・行政セクター、
南相馬はサードセクターが少ない

キーパーソンの所属セクターを、上述した主たる3つのセクターと、地縁組織や医療・福祉関係機関、大学などに所属している場合（地縁・福祉・学術等・不明）、複数セクターを兼務している場合の5区分によって地域ごとに比較しました。
釜石市と気仙沼市は政治・行政セクター1割、市場セクター3割、サードセクター2割5分程度とよく似た構成比となっています。石巻市は政治・行政セクターが、南相馬市はサードセクターが、釜石市・気仙沼市に比較して社会ネットワークにあまり参与していません。南相馬市については、原発事故によって震災当初のサードセクターによる支援がためらわれたことが影響している可能性があることがわかりました。

Feature３

2020年4月の居住状況の構成比は
南相馬市のみ地元比率6割、
残りは5割程度。
釜石のみ被災3県の比率が高い

キーパーソンの2020年4月時点の居住状況を地域ごとに比較しました。当該市に居住しているキーパーソンが全体に5割以上を占め、全体によく似た構成比でした。釜石市は被災3県に住むキーパーソンの割合が大きく、南相馬市は地元に住むキーパーソンの割合が大きいことが特徴です。

Feature４

居住状況ごとにみた所属セクターの
構成比は比較的よく似ているものの、
地元では政治・行政と市場の
割合が大きい

キーパーソンの居住状況ごとに所属セクターの構成比を比較しました。被災3県と被災3県外はよく似た構成比でした。それと比較し、当該市では政治・行政セクターや市場セクターに所属するキーパーソンの割合が大きく、サードセクターに所属するキーパーソンの割合が小さいことが特徴です。

Feature５

震災・原発事故がつながり形成に
大きく影響している

震災前から調査開始までを全体として、各地域のつながりの形成時期の構成比を比較しました。気仙沼市と石巻市は比較的よく似ており、1～2割の震災前のつながりをベースに、震災直後に急激につながりが形成されています。それに比較し、釜石市はピークがずれていました。地方創生にかかわる取り組みなどがさかんになって以降に形成されたつながりだと推察できます。最も特徴的なのは南相馬市で、つながりの形成は2013年度で底をうち、そこから徐々に増えていきました。原発事故によって様々な活動が躊躇され、つながりがうまく形成されなかったと考えられます。

Feature６

地域を越えた社会ネットワークを
形成するのはサードセクター

4地域を統合した652名のキーパーソンの社会ネットワークを表現したものです。釜石市・気仙沼市・石巻市の津波被害が大きかった地域はサードセクターや複数セクター兼務が中心的に各地域をつなげていることがわかります。南相馬市は他地域とわずか1人のサードセクターの媒介者を通じてつながっていました。地域をつなぐ媒介者のほとんどはサードセクター専業者か兼務者であり、サードセクターの特徴として地域を越えた社会ネットワークを形成していることがわかりました。

Feature７

複数セクター兼務者や
サードセクターが
ハブである割合が大きい

どのセクターのキーパーソンがハブとなっているのかを割合でみたところ、サードセクターや複数セクター兼務がよりハブとなりやすいことがわかりました。一方で、政治・行政セクター、市場セクター、サードセクターのうちで最もハブとなりにくいセクターは政治・行政セクターでした。ただし、市場セクターや政治・行政セクターにも、ハブの役割を担うキーパーソンも存在するため、必ずしもセクターのみでハブの存在が規定されるわけではありません。