輸送障害発生時においては、旅客が必要とする情報を、適切なタイミングで情報提供することが重要になる。そこで、旅客が混雑に関して高い関心をもつ状況を把握できるかを検討するため、ソーシャルメディア上の混雑に関する投稿（以下、定性データ）に着目した。本稿では、定性データが表す混雑を乗車率に数値化し、鉄道事業者がもつ乗車率（以下、定量データ）とを対応付ける基礎的な分析を実施した。その結果、定量データと定性データの相関係数が0.9を超えること、数値化後の定性データの方が定量データより大きい傾向があることを確認した。また、乗車率が高い状況だけはなく、乗車率が低い状況にも投稿数が多いことを確認した。