本研究は、地震などの社会的危機下におけるSNS（X）情報を用いた株価予測の精度向上を目的とする。地震多発国である日本ではその影響が経済に甚大であり、SNSはリアルタイムな人々の「市場心理」を捉える重要なツールである。平時の市場感情を捉える「日経平均関連投稿」を活用したモデルを基準とし、危機時の反応を捉える「災害関連（「地震」「復興」）投稿」を活用した特化モデルを構築し、災害発生時の有効性を比較検証する。収集した投稿文をBERTで喜び、悲しみなど8つの感情スコアに分析し、過去10日の時系列データを特徴量としてLSTMモデルで翌日の株価騰落を予測する2値分類を行う。