Twitterを情報源として自然言語処理を行う際，1投稿単位であるtweetを1処理単位である文書とする方法が考えられる．しかし，tweetは140文字の制限があり，短文性などの問題が指摘されている．この問題に対し，筆者らはreply-chainによりもたらされるreply-treeを会話木と定義し，1会話木を1文書とすることで話題の連続性と自然言語処理の問題解決を試みてきたが，1会話木中にも話題の遷移が見られた．そこで，本稿では細かい粒度での災害情報採集のために，会話木の部分を指す会話windowの導入を提案し，会話ごとに災害に言及している度合を表す言及度の算出に用いる．また，会話window導入による評価を試作システム上で実tweetデータを用いて行う．