災害時のTwitterに投稿されたテキストデータから算出した感情極性値と被災・復旧関連情報のうち、鉄道の開通率、断水戸数、流通などの復旧の推移とは、ある一定の相関が見られた。同時に、感情極性値に高い影響を及ぼした語群の共起表現からも、感情極性値と一部の被災・復旧関連情報に含まれる流通・ライフラインにまつわる情報などが含まれており、一定の関係が認められた。加えて感情極性に高い影響を与えた語群からは、コミュニティ回復プロセスの動向なども読み取ることが可能であることが分かった。このように感情極性値に高い影響を与えた語群とその共起表現を収集することで、災害時の状況を物理的な被害と被災者心理の変化を要約できるという特徴も見られた。