2014年社会情報学会大会発表資料＋補足説明。 FacebookのシェアやTwitterのリツイート等でのニュース接触が政治的態度や政治的知識にどのような効果があるか分析した。

1. 2014年 社会情報学会(SSI) 学会大会
Ⅱ-1 情報社会論3（インターネットの影響）
ソーシャルメディア上の共有ニュース接触と
政治的態度の関連についての調査報告
2014年9月21日
関西大学
小笠原盛浩

2. 報告内容
• 背景・調査概要
• 調査結果（共有ニュース接触の現状・効果）
• 考察

3. 用語の定義
• ニュース
– 人々が新しいと認識して関心を寄せる、社会に
向けて発信された公的な情報（大石 1998）
– 媒体を問わない
• 共有ニュース
– ソーシャルメディア利用者が他の利用者との
共有行動（シェア、リツイート等）を行ったニュース

4. “If the news is that important, it will find me.”

5. 米国の共有ニュース接触状況（2013）
（％）
（Pew Research Center 2014）

6. フィルターバブル？
• 人々が自分の考え方に近い情報にばかり接触し、
自分だけの情報宇宙に包まれる（Pariser 2011=2012)
わたし
Ｂ
さん
Ａ
さん
Ｃ
さん

7. 調査目的
• 共有ニュース接触の現状把握
– 接触・共有の頻度
– ニュースジャンル別の接触率
– 共有ニュースに対する評価（信憑性） など
• 共有ニュース接触の効果検証
– 政治的自己効力感
– 政治関心
– 政治的知識（フィルターバブル）

8. 調査概要
• 調査方法
– オンラインアンケート調査（パネル調査の第1波）
• 調査対象者
– ネット調査会社モニターからランダムに抽出した
10～70代の男女（性・年齢層別割り付け）
• 調査時期
– 2014年1月24日～26日
• サンプルサイズ
– 2272

9. 尺度
• メディア信憑性（7件法 Kiousis（2001）など）
– 「偏見がない」「客観的」「専門的」「詳しい」「信頼できる」
– テレビ（α=0.905）、新聞（α=0.909）、共有（α=0.925）
• 政治的自己効力感（5件法 山田（1994））※参考資料1
– 無力感（α=0.774）、不信感（α=0.795）、疎遠感（α=0.681）
• 政治関心度・社会問題関心度（5件法）
– 「政治に関心がある」「社会問題に関心がある」（α=0.771）
• 政治的知識量（Neuman et al. (1992=2008) ）
– 政治情報の知識を問う設問10項目の合計正答数
– 例：2014年の東京都知事選では，小泉純一郎元首相が
「原発ゼロ」をかかげて立候補した ⇒正しい・誤り・DK

10. 報告内容
• 背景・調査概要
• 調査結果（共有ニュース接触の現状・効果）
• 考察

11. ニュース接触率（％）
利用率
Facebook: 37.1％
Twitter : 31.7％
LINE : 39.7％

12. ソーシャルメディア友人数
平均値 中央値 最頻値 標準偏差
Facebook 59.3 20 0 133.1
Twitter（フォロー） 122.0 20 0 486.2
Twitter（フォロワー） 122.0 15 0 598.4
LINE 56.7 30 30 69.3
※母数：ソーシャルメディア利用者

13. ジャンル別ニュース接触率（％）

14. 接触ニュースジャンル数
平均値 ：5.54
中央値 ：5
標準偏差：2.73
平均値 ：3.52
中央値 ：3
標準偏差：2.44

15. メディア信憑性
F（1.63, 3293.09) = 234.88 p<0.001
平均値間の差の検定（Bonferroni）：いずれの群間も有意

16. 政治的態度・知識
ns
*
ns
ns
**

17. 政治的自己効力感の推定
政治的無力感政治的不信感政治的疎遠感
β β β
性別0.128 *** 0.068 * 0.138 ***
年齢-0.093 *** 0.027 -0.213 ***
世帯収入-0.050 * -0.043 * -0.074 ***
TVニュース頻度0.046 † 0.036 -0.004 †
新聞頻度-0.006 0.027 ** -0.081 ***
Yahoo! ニュース頻度0.065 * 0.078 *** 0.023 *
Facebook共有ニュース頻度-0.037 -0.030 -0.007
Twitter共有ニュース頻度0.021 0.026 -0.040
LINE共有ニュース頻度-0.007 -0.013 0.048 †
Facebook頻度0.011 0.006 -0.011
Twitter頻度-0.055 † -0.045 -0.055 †
LINE頻度0.010 -0.035 0.025
調整済決定係数0.033 0.016 0.102
***：p<0.001、**：p<0.01、*：p<0.05、†：p<0.05

18. 政治関心・政治的知識の推定
政治関心政治的知識
β β
性別-0.206 *** -0.230 ***
年齢0.168 *** 0.196 ***
世帯収入0.048 * 0.120 ***
TVニュース頻度0.083 *** 0.078 ***
新聞頻度0.120 *** 0.119 ***
Yahoo! ニュース頻度0.038 0.091 ***
Facebook共有ニュース頻度0.011 -0.027
Twitter共有ニュース頻度0.044 0.026
LINE共有ニュース頻度0.024 -0.025
Facebook頻度0.012 0.009
Twitter頻度-0.009 -0.010
LINE頻度-0.009 -0.102 ***
調整済決定係数0.135 0.239
***：p<0.001、**：p<0.01、*：p<0.05、†：p<0.05

19. 政治的自己効力感・知識の推定（独立変数追加）
政治的知識
β
政治的不信感政治的疎遠感
政治的無力感
β β β
性別0.135 *** 0.092 *** 0.083 *** -0.176 ***
年齢-0.100 *** 0.006 -0.162 *** 0.147 ***
世帯収入-0.052 * -0.051 * -0.054 * 0.100 ***
政治・社会問題関心度0.042 † 0.139 *** -0.322 *** 0.320 ***
TVニュース頻度0.042 0.022 0.028 0.046 *
新聞頻度-0.011 0.008 -0.037 0.074 **
Yahoo! ニュース頻度0.063 * 0.069 *** 0.043 † 0.072 ***
Facebook共有ニュース頻度-0.037 -0.030 -0.006 -0.027
Twitter共有ニュース頻度0.019 0.020 -0.025 0.012
LINE共有ニュース頻度-0.009 -0.020 0.063 * -0.039 †
Facebook頻度0.010 0.002 -0.002 0.000
Twitter頻度-0.055 † -0.043 -0.062 * -0.004
LINE頻度0.011 -0.032 0.018 -0.095 ***
調整済決定係数0.035 0.039 0.190 0.321
***：p<0.001、**：p<0.01、*：p<0.05、†：p<0.05

20. 報告内容
• 背景・調査概要
• 調査結果（共有ニュース接触の現状・効果）
• 考察

21. 考察：ニュース情報源の性質
• 政治・社会の情報源のマスメディア
– 接触率が高い
– 政治・社会ニュースジャンルの接触率が高い
– メディア信憑性が比較的高い
• 趣味的・専門的な情報源の共有ニュース
– 接触率が低い（利用者内比率は米国と同水準）
– ニュースジャンルの数が限られる
– メディア信憑性が比較的低い

22. 考察：プラットフォームによる違い
• Twitterの「弱い紐帯」効果
– 友人数の分散が大きい
– 政治的自己効力感にプラス効果
• LINE の「強い紐帯」効果
– 友人数の分散が小さい
– 政治的自己効力感・政治的知識にマイナス効果
– 共有ニュースよりコミュニケーションの効果が大
（集団内の狭い関心範囲にこもってしまう？）

23. 本研究の課題・今後の予定
• 共有ニュース接触頻度測定上の困難
– 利用頻度と共有ニュース接触頻度の違い
• 「ソーシャルメディアをふだんどのくらい利用していますか」
• 「ふだんソーシャルメディアを利用していて、友達から紹介さ
れた（共有された）ニュースをどのくらい見ていますか」
• 「1カ月に数回以上」～「まったくない」（6件法）
– 共有ニュース以外の「利用」と区別しやすいか？
• 一時点調査から因果関係の判断は困難
– ⇒ パネル調査により要因・効果の変化を分析

24. 参考資料1：政治的自己効力感
• 政治的不信感
– 政治家の言うことはまったく信用できない
– 政治家は有権者のことを考えてくれていない
– 政治家は政策よりも政党間の争いに明け暮れている
• 政治的疎遠感
– 日常生活のなかに政治のことが入ってくるとわずらわしい
– 政治のことは政治家にまかせておけばいい
– 政治は難しすぎて理解できない
– 政治で騒ぐより自分自身の仕事に精を出したほうがよい
• 政治的無力感
– 我々が少々騒いだところで政治はよくなるものではない
– 国民の意見を政治に反映させるのは難しい
– 政治の動きは我々にはどうにもならない力で決定されている

25. 参考文献
• Kiousis, S. (2001) Public trust or mistrust? Perception of media credibility in the
information age. Mass Communication & Society, 4(4), 381-403.
• Neuman, R., Just, M. R., and Crigler, A. N. (1992=2008) COMMON KNOWLEDGE:
News and the Construction of Political Meaning. The University of Chicago
Press, Chigago. （川端美樹・山田一成監訳『ニュースはどのように理解されるの
か－メディアフレームと政治的意味の構築』慶應義塾大学出版会）
• 大石裕 (1998) 『コミュニケーション研究 第3版－社会の中のメディア』
慶應義塾大学出版会
• Pariser, E. (2011=2012). The Filter Bubble: What the Internet is Hiding from You.
井口耕二訳『閉じこもるインターネット』早川書房
• “8 Key Takeaways about Social Media and News,”Pew Research Center, March
26, 2014, http://www.journalism.org/2014/03/26/8-key-takeaways-about-social-
media-and-news/ （2014年6月30日）
• SMMlab「5大ソーシャルメディアのユーザー数まとめ！Facebook、Twitter、LINE、
Google+、YouTube」 http://smmlab.jp/?p=31870 （2014年6月30日）
• 総務省(2013）『平成25年版 情報通信白書』
• 山田一成 (1994) 「現代社会における政治的疎外意識」
栗田宣義編 『政治心理学リニューアル』 学文社，91-113.

26. 補足：予稿（※）からの変更点
• 政治的自己効力感・政治関心・政治的知識の推定
– 世帯年収を対数変換せずに回帰モデルに投入
• 歪度があまり高くないため
– ソーシャルメディア（Facebook、Twitter、LINE)利用頻度は
共有ニュース接触頻度も包含している。
– しかし共有ニュース接触頻度を除いた利用頻度の算出が
困難であること（スライド23のワーディング参照）から、
両変数をそのまま回帰モデルに投入。
– 同変数のVIFは2.0未満であり、多重共線性が生じている
可能性は低いと考えられる。
※研究発表論文集は社会情報学会大会ＨＰからダウンロード可（19MB）
http://with.k.kyoto-u.ac.jp/ssi2014/proceedings