日本版 General Social Surveys 研究論文集[4] JGSS で見た日本人の意識と行動 JGSS Research Series No.1

政治的・非政治的ネットワークは社会関係資本を育み、政治のリア
リティを規定するか―JGSS‑2003 ソーシャルネットワーク項目群の分析―池田 謙一
東京大学大学院人文社会系研究科

The Creation of Social Capital and Political Reality from Political &Non-Political Social Networks : Using the Social Networks Module on theJapanese General Social Survey(JGSS-2003)
Ken’ichi IKEDA
The 2003 version of Japanese General Social Surveys (JGSS-2003) has a social
network module which measures three different types of personal networks:"important-matters" discussion networks, political discussion networks, andoccupationally related discussion networks. After examining the external validity ofthis data by referencing the results of previous social network studies in politicalscience in Japan and U.S., I test two basic structures of this data. First, I investigate
the properties of political discussion networks in comparison with the other two
networks. Second, I focus on the impact of the political discussion network; i.e. how
the network affects social capital, political participation, and network diversity; andwhether political reality is supported or suppressed in the network. I then compare
these effects to the other networks. The results show this module will greatly
contribute to social network analyses in political sociology, social psychology, social
network studies, and social capital theories.
Key words: JGSS, Social Networks, Social Capital

JGSS‑2003 のソーシャルネットワーク調査項目群には、全国データでネット
ワークの重複を測定するという未知の領域への挑戦があった。３種のネットワークが測定されたこの調査において、本稿ではネットワーク測定の研究史的経
緯と他の研究での測定データについて概説した後、第１に JGSS‑2003 の政治的話題のネットワーク特性を位置づけ、重要事の相談ネットワーク・職業的な相談のネットワークとの重複の様相を検討した。第２に本データの特性を生かしつつ、政治的話題ネットワークの社会関係資本蓄積効果、政治的リアリティ形
成効果を分析した。すなわち、各ネットワークの効果、ネットワークの重複の効果、ネットワークの同質性・異質性の効果を探索的かつ発見的に解析した。
本データは政治社会学、社会心理学、ソーシャルネットワーク研究、社会関係
資本論の発展に大いに貢献するものと期待される。
キーワード：JGSS, ソーシャルネットワーク、社会関係資本169

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JGSS‑2003 のソーシャルネットワーク調査項目群を中心に分析する本研究には、主として二つの目的がある。第１は、ソーシャルネットワークの中で、政治についての話題が出るネットワーク（政治的ネットワーク）の特性を位置づけ、それと異なる重要事の相談ネットワークおよび職業的な相談のネットワークとの重複について比較検討することである。
それはこのデータが全国データとして世界でも希有のデータであることを生かした分析である。第２に、こうした政治を語るネットワークがもたらす、社会関係資本の蓄積効果、政治意識に対するリアリティ形成効果を、重要事の相談のネットワーク・職業相談のネッ
トワークの効果との比較において明らかにする。とくに、後者の分析ではソーシャルネッ
トワークの持つ同質性・異質性の効果にも着目しながら議論を進める。
これらの目的のために次の順番で本論を構成する。
１．ソーシャルネットワーク・バッテリと政治的ネットワークの測定
２．政治的ネットワークの性質：他のネットワークとの比較において
３．政治的ネットワークにおける同質性・異質性問題
４．政治的ネットワークがもたらす、社会関係資本の蓄積
５．政治的ネットワークがもたらす、政治的リアリティ

１．ソーシャル・ネットワーク・バッテリと政治的ネットワークの測定
本分析が対象とする「ネットワークバッテリ」が社会調査の中で広く用いられるようになった経緯をまず手短に述べ、政治学や投票行動の分野でこのバッテリを用いた基礎的なデータについて概観し、本データがその中でどのように位置づけられるかを示そう。
ランダムサンプリングされた世論調査の中でソーシャルネットワークに関するデータを取得する手法は、1980 年代に Burt によって提唱され、1985 年の GSS 全国調査の中で「ネットワークバッテリ」を用いて取得された。このネットワークバッテリでは、
name‑generator と呼ばれる質問によって回答者にとっての「重要他者」（過去６ヶ月間の間に、個人的に重要な事柄を話し合った人）を列挙してもらい、それぞれの他者と回答者との間の関係性、他者の特性（性、人種、教育程度、会話の頻度、何年知り合いか、関係性の質［配偶者か、友人か、同僚かなど］、会話の話題内容［仕事のこと、お金のこと、子どものこと、政治のことなど］、年齢、宗教、政治的志向、収入）を尋ね、さらに他者どうしが互いに知り合いかどうかの認識を報告させて、回答者を取り巻く重要他者が形成する
社会的な環境を検討するよう設計してあった(Burt, 1984, 1986)［以下では、ネットワー
クバッテリの中で尋ねられる他者を「ネット他者」と呼ぶこととする］。全国調査に先立って行われた基礎的な検討において、Burt は過去のローカルデータや研究を踏まえて何が調査可能で、どの程度の人数の重要他者まで尋ねることが効果的かを分析することによって、GSS を成功に導き、以後の研究の範となった。本研究も基本的にこの延長上に設計されたネットワークバッテリを用いている。

170

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さて、Burt の刺激的な試みとは別に、政治学の分野では Huckfeldt が 1984 年の大統領選挙に際してインディアナ州の工業都市サウスベンドを舞台に、かつて Lazarsfeldt が試みたスノーボールデータの取得を本格的に再現、現代的に拡張し、それに成功した。ここでも回答者への調査にはネットワークバッテリが用いられているが(Huckfeldt & Sprague, 1995,
pp.33-42)、スノーボールデータはさらに、ここで回答の対象となったネット他者その人に対しても直接調査を行いデータを取得、他者その人の「客観データ」をネットワークバッ
テリのデータと比較しつつ分析に用いることを指す(1)。
この Huckfeldt の成功をもとに、政治学の分野では全国調査レベルにおいて 1990-93 年のCNEP 比較選挙研究ではじめてネットワークバッテリが取り入れられた。CNEP は日米英、および統合直後の東西ドイツ、そしてスペインの６ヶ国にまたがる比較研究であり、イギ
リスをのぞき５ヶ国でネットワークバッテリが整っている。またアメリカとドイツ・デー
タではスノーボールデータが通常の調査に加えて取得されている（飽戸(編), 2000; Beck,
Dalton, Greene, & Huckfeldt, 2002; Huckfeldt, Beck, Dalton, & Levine, 1995; Huckfeldt, Ikeda, &Pappi, 2000, 2005(in printing); Schmitt-Beck, 1997）。
また日本国内では、CNEP 日本データ取得の後、日本の選挙に関する学術調査最大のプ
ロジェクトである JESⅡ、JESⅢ(Japanese Election Studies)においてネットワークバッテリが池田の主張によって用いられるようになった。
JESⅡデータは、蒲島郁夫・綿貫譲治・三宅一郎・小林良彰・池田謙一による 1993-1996
年の７回の全国パネル調査データであり、対人ネットワークに関連したデータ取得方法を1995 年の参議院選挙調査の回からネットワークバッテリ方式に切り替え、96 年（衆議院選挙時）にもデータが取得されている（蒲島・綿貫・三宅・小林・池田, 1998; 池田, 1997; Ikeda,
1997; Ikeda et al., 2005(in printing)）。この切り替えは CNEP 調査の成果を踏まえて行われたものであるが、それ以前にも対人ネットワークの効果に対する関心は存在しており、1960年代から調査票上に現れている(Flanagan et al. 1991; 三宅・木下・間場, 1967）。JESⅡ以後にデータ取得のアプローチが変化したのである。同系統では JESⅢで 2001 年参議院選挙、
2003 年衆議院選挙、2004 年参議院選挙において、ネットワークバッテリデータが取得されている。
また、別系統の研究グループによる JEDS2000 データは、三宅一郎・田中愛治・池田謙
一・西澤由隆・平野浩による社会関係資本研究のための全国調査データであり、ここでもネットワークバッテリが用いられた上に、さらに日本で唯一の全国調査でのスノーボール
データが取得されている。これは選挙調査が主たる目的のデータではないが、パネルデー
タとして 2000 年衆議院選挙時のデータも取得している（池田, 2002a; Ikeda, 2002）。
さらに地域レベルでは、ネットワークバッテリは日本でも池田らのグループによってより頻繁に取得されている（Ikeda & Huckfeldt, 2001; 池田, 2000 他）。アメリカでの地域デー
タでは、Huckfeldt のサウスベンド・データが著名であるが（Huckfeldt, 1988; Huckfeldt &171

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Sprague, 1992, 1995）、Huckfeldt はその後もインディアナポリス＝セントルイス調査を実施
し、ネット他者のデータを取得している（Huckfeldt, Johnson, & Sprague, 2002）。

1.1 多重ネットワーク測定の設計
これらの過去の成果を踏まえて、その発展として本ＪＧＳＳ(JGSS-2003)のネットワーク
バッテリは複数種のネットワークの測定を目指し、そのことによってこれまでに存在しなかったデータの取得を目指した。つまり、人はソーシャル・ネットワークを多重に有している。大事な事柄を相談する相手、政治について話す相手、職業的な問題について話す相手、などなど、コミュニケーションの内容に応じて、人は相手を選択する。ときにはその相手は重複もする。これをネットワーク他者の多重性という。配偶者とは「なんでも相談する」というのは、そうした多重性を意味している。
もともとこうした観察は Boissevain(1974)の社会人類学的なアプローチから発展してきたが、そうした複数ネットワークの多重性を含むデータをランダムサンプルされた調査の中で測定することは、ローカルなデータではいくつか研究があものの、全国レベルでのデータは希有である。ISSP(国際社会調査)や GSS(アメリカ版総合社会調査)、あるいは Social
Capital Benchmark survey 2000 のような巨大データでもネットワークバッテリを用いた形
では実施されていない。知りうる範囲では Ferrand, Mounier, & Degenne(1999)のフランスの全国データがあるのみである。この調査ではネットワークの多重性は友人関係、性的関係、相談相手、サービス的サポート交換関係で測定されており、その点では私的な生活に相当程度限定された多重性であるに過ぎない。また、ローカルなデータでは Ferrand らの論文が収められている Wellman の編著にいくつか例が見られるものの、多重性の意味が Ferrand
らの例のようにかなり限定的なものとなっている。また Fischer et al.(1977)の著名な著書でも多重性は含まれているが、そこでは友人かつ近隣住民であるとか同僚だというような役
割的な多重性が測定されているものの、生活の異なる領域（私的、政治的、職業的というような）にまたがる多重性は測定の対象とはなっていない。
このように広い領域にまたがるネットワーク多重性の検討が比較的看過されてきたのは、個々の研究者が自らの研究関心に沿った個別領域のネットワークの効果には関心を寄せても領域をまたぐネットワークの効果には専門的な関心が薄かったこと、単一のネットワー
クの測定だけでも回答者に負荷がかかること（役割的多重性はこの点測定が比較的容易である）、またネットワーク相互間の重複をいかなる形で整理して測定するかに困難さがあったこと、この３点によるものと思われる。実際、JGSS-2003 はこの第３点の測定方法のために長時間の討論とプリテストを費やして準備した(中尾・池田・安野, 2003)。(2)以上のように既存のデータには大きな制約があるため、ネットワークの多重性が有する
機能は、他者からのサポートの供給の増大と関連しているという指摘(Walker, Waserman, &Wellman, 1994; Wellman & Potter, 1999)があるものの、その社会的な機能や各々のネットワ

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ークの果たす機能についてはよくわかっていない。多重性のあるデータを取得することが重要たるゆえんである。
そこで、JGSS-2003 でのネットワークバッテリ（ネットワークモジュールとも言う）では、大事な事柄を相談する相手、政治について話す相手、職業的な問題について話す相手を同時に測定し、ネットワークの多重性が社会的に何をもたらすか、また個々のネットワ
ーク他者の持つ特性は何か、そうした特性が何をもたらすかについて検討することとした。
その設計は、３種のネットワークを３度測定するということに尽きた。問題はネットワ
ークの多重性をいかに測定するか、またそのことで生じうる回答者への負担とデータ取得の混乱を最小化することであった。これらに対処するために、われわれはまず、はじめに調査員による面接状況の中で多重的なネットワーク他者の構造を把握し、しかる後にそれぞれのネットワーク他者についてその特性を留め置き調査の中で尋ねることとした。
より具体的にはまず、他者とのコミュニケーションの内容に鑑みて、測定の順番は大事な事柄（重要なことや悩みの相談）、政治的話題、職業的話題の順とし、それぞれについて
４人まで名前を挙げてもらった（追加的に、「そのほか」にも当該話題について語る他者がいるかどうかについてもデータを取得した）。それぞれのネットワーク４人の他者に関し、回答者は要請に応じて彼らを図の中に列挙するが、記入後、同一の他者は誰かを指摘し、同一人物を線でつなぐよう求められる。調査員は重複人物に関して、その確認を求め、こうしてネットワーク他者の機能的な役割の多重性を示すデータを取得した。
ここで挙がってきた他者一人一人に関し、３種のネットワークで全て同一の質問を行った。他者との間柄、他者の性別、年齢、学歴、就労地位、職種といったデモグラフィー、および、この他者と知り合ってからの年数、親密度、政治的な会話の度合い、他者の投票
政党の推測、共通の趣味の存在、一緒に出かける経験の有無、借金できる可能性（ソーシャルサポートの一測度）について尋ねた。さらに、３種類それぞれのネットワーク内部で他者同士が知り合いかどうかについても尋ねた(3)。こうした中で、多重に挙げられた他者に対しては、一度だけ上記の質問項目を尋ねればよいように調査の手続きを工夫した。そのことによって同一の他者に関して最大三度回答するような負荷を避けることとした。
まず、結果のベーシックな部分を他の調査データとの比較において示し、当該データの外的な妥当性から見ていこう。結論から言えば、基本的に三重のネットワークについて尋ねたためにデータが歪んだ可能性は小さく、調査は成功していると思われる。
表１は、JGSS-2003 データを含んだ日本における全国データでのネットワークバッテリの主な調査結果を示すとともに(4)、アメリカ大統領選挙に関わる全国データでのネットワ
ークバッテリの基礎データを示したものである。JGSS-2003 以外はすべて政治に関わる調査の中でのネットワークバッテリであることに留意されたい。
さて表１を見ると、調査によってネットワーク他者の定義が「重要他者」「高頻度接触他

173

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表１

ネットワークバッテリの差異と析出されるネット他者の差異：他者数・関係性％表示

ネット他者の数
調査名
実施国・実施年

CNEP93
日本９３

JESII
日本９５

他者の定義 重要他者*1

重要他者

JESII
日本９６

JEDS2000
JESIIIJESIII
日本2000日本2001
日本2001
配偶者＋高頻 政治的会話 政治的会話他
重要他者
度接触他者
他者 *3 者＋配偶者
33
7
30
11
26
20
28
41
20
9
20
23
21
64
11
14
11
12
1.3.
2.3
1.4
1.7
2299
1618
2061
2061

0人
1人
2人
3人
4人
5人
平均回答人数
N

34
35
17
8
5
2
1.2
1333

28
27
20
25
1.4
2076

ネット他者との関係性
配偶者
他の家族成員

31
13

34
13

33
13

34
7

28
14

40
11

親戚
友人・知人

4
24

4
24

5
18

10
35

5
18

4
15

仕事の同僚
近所の人
同じ教会の人
同じ趣味のグループの人
同じ組織や団体に加入している人(その他の団体の人)
その他
ネットワークN *2

16
3
2

16
3
2

19
6
4

14
-

20
5
6

17
4
5

JGSS- JGSS-2003 JGSS-2003
日本2003 日本2003
日本2003
重要他者 政治的会話 職業相談他
*4
他者 *5
者
9
26
50
21
26
11
23
20
13
20
14
12
27
14
15
2.4
1.6
1.5
1706
1706
1706
JGSS
配偶者
親または子
兄弟姉妹・その他家族・親戚

友人
職場・仕事
関係
近所の人

CNEP92
アメリカ９２

NES2000
アメリカ
政治的会話
重要他者*1
他者
9
26
18
19
15
20
19
14
18
21
22
2.8
1.9
1318
1551

28
23

33
18

17
9

17
-

14
-

14
21

8
19

5
15

33
37

29
-

8
3

13
5

46
2

17
10
9
-

27
15
8
-

同じ組織・団
4
2
6
5
4
体の人
2
3
4
1
1
2
1
0
2
2
1
6
その他
1620
2934
2969
3718
2946
3567
4026
2784
2258
3752
2890
*1 最後の相手は政治的会話他者*2 回答者と対象となるネット他者とのペア単位データのＮ*3 JESIIIの2001年データは、政治的会話他者について尋ねるが、配偶者については必ず尋ねる方法をとった。この表では両者を区別できるように二度提示してある。
*4 重要なことや悩みを相談する相手：本稿では「相談ネット」*5 政治について会話する他者：本稿では「政治ネット」

174

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者」
「政治的会話他者」と異なる。これは政治的な行動に関し、対人的なネットワークがもたらす効果をいかなる対人的ネットワークの切り口（他者をどう定義するか）で検討した
ら適切かが未知であるために試行錯誤していることによる。この比較の表の中から、いく
つか指摘できる点があろう。

1.2 ネット他者数
まず、ネットワークの人数をできるだけ多く取得するためには、どの方法にアドバンテ
イジがあるだろうか。
「ネット他者の数」を見られたい。ここで、「−」となっている項は、その人数のネット他者についてまでは尋ねるように調査票を設計しなかったことを意味する。少ない場合で３人、多い場合で最大５人までが尋ねられているということである。(5)
明確なのは、日本の場合では重要他者についてアメリカと共通の尋ね方で「重要なことを相談する方」について尋ねると、「誰もいない」（０人）と回答する回答者が３割程度存在し、また平均値でみても 1.2-1.4 程度の重要他者数しか回答が得られないことだろう。このため、JGSS-2003 では尋ね方を工夫し、ネットワークの相手を「重要なことを話したり、悩みを相談する人たち」とした。またネットワーク他者の記入法を工夫した結果、その平均回答人数は 2.4 人にまで倍増した。人数の分布を見ても、０人はわずか９％にまで落ち、半数近くの人が３人ないし４人を回答していることがわかろう。
一方、CNEP アメリカの例は、日本と同一の質問項目で重要他者を尋ねているが、その数は平均して 2.8 人も存在しており、JGSS-2003 の人数よりもさらに多い。重要他者の意
味が異なるのではないかとすら考えられる。CNEP での重要他者とは、「多くの人は時折、政治の問題に限らず『あなたや社会にとっての大切なことがら』を誰かと話し合います。
過去６ヶ月間を振り返って、あなたはあなたや社会にとっての大切なことがらを話し合った人がいますか」、と尋ねたときに回答された他者である。Burt 以来の質問法に沿ったものであるが、同じ尋ね方をすると（日本では CNEP93, JESⅡ95-96）、日本では謙遜規範が働きやすく、「私にはそんな大切なことがら」はないというように受けとめられ、そのために重要他者を回答することまで妨げられている可能性がある。
「重要なことを話す」に加えて「悩みを相談する」という文言を付加して、ようやくアメリカに近づく。
さて、JESⅢ2001 では NES2000 データと比較可能なデータを取得するため、NES 調査実
行委員会委員であった Huckfeldt と討論した上で、政治的会話をする他者について尋ねることとした。
「日本の首相や政治や選挙のことが話題になる人」について尋ね、政治的会話の範囲をできるだけ広くとることとしたのである。日米では調査方法や調査可能な時間の長さが異なるので、全てを同じにすることは不可能であるが、大枠で比較可能となるように試みた。
こうして、政治的会話他者について尋ねた場合、日本での回答は重要他者のそれと類似していた。平均値も 1.4 と低い（JESⅢの左側の列）。JESⅢでは、配偶者についての回答を175

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必ず含むような方式で尋ねたので、配偶者まで含めて算定し直すと、その数値は 1.7 まで上がる（JESⅢ右側）。JGSS-2003 の結果は両者の中間であり、「日本の政治家や選挙・政治について話をする人たち」と尋ねたところ、平均で 1.6 人のデータを得た。同じことをアメリカで尋ねた場合、平均では 1.9 だが政治的会話をしない人は 26%に達し、日本の３割という数字と似ていた。全体の平均人数は日本よりも若干高いのであるが、アメリカでも政治的会話をしない層がかなり存在することを確認できる。
さらに、「日頃もっともよく接する人」という点での「高頻度接触他者」と配偶者（ないし家族の一人）を挙げさせた場合、日本のデータ（JEDS2000）は、重要他者や政治的会話
他者よりは多くの他者を挙げさせることに成功している。３人の他者すべてについて答えた回答者が６割以上に達し、アメリカの CNEP データ（重要他者）に匹敵する。ただし、果たして高頻度接触他者が何を意味するのか、つまり対人的ネットワークにとってどんな役割を果たしているか、という点については、オープン・クエスチョンである。アメリカ
では政治的会話他者と高頻度接触他者とがもたらす投票行動への効果は異ならないことが知られているものの（Huckfeldt, Levine, Morgan & Sprague, 1998; Huckfeldt, Sprague, &Levine, 2000）、役割に関する突っ込んだ分析はない。
なお、JGSS-2003 ではさらに、「仕事について相談したり、仕事上のアドバイスをもらう人たち」について尋ねた。職業を持たない人には関連しない質問でもあるので、そうした人々も含めて回答０人が５割を占める。また、そのために全体の平均値は 1.5 人にとどまるが、人によっては３人、４人と相談相手がいることが判明し、多い方の分布は政治的会
話他者と大きくは異ならなかった。

1.3 ネット他者との関係性
ネット他者の基本的属性を回答者との関係性によって見よう。アメリカと日本とでは関係性の認識そのものが異なる可能性があるので、比較は難しいが、ネットワークバッテリ
による差異を知るにも比較は必要である。なお、表中の以下のデータ表示は、回答者単位のデータではなく、回答者−ネット他者各人のペア単位のデータに基づくものであり、ネット他者の回答人数が増えるほどペア数も比例して増大する。
まず、日米のカテゴリーの差を指摘しておこう。血縁関係では、配偶者の次のカテゴリ
ーは日本では他の家族成員ないしは親子だが、アメリカではすぐに親戚（配偶者以外の家族メンバーも含む）となる。
「友人・知人」というカテゴリーは日本では重要だが、アメリカの NES2000 データでは外されている。さらに、アメリカでは団体加入のカテゴリーが教会以外には考えられていない。質問の形式も、日本はリストを一括提示して判断してもらうが（留め置き調査でもリスト提示形式）、アメリカでは親族以外の他者については逐次的に判断してもらっている。これらの差異を前提とした上でデータを見よう。
ネット他者として配偶者を挙げる率は、職業相談の他者を除いて、アメリカより日本の176

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方で一貫して高い。特に配偶者について回答することを強制しない場合でも、それは当てはまる。逆にアメリカでは、配偶者以外の親族の挙がる比率が高く、重要他者でも政治的会話の相手でも３割前後に達している。日本では、JGSS-2003 の重要他者を除き、配偶者以外の家族と親戚とを合わせても２割に達しない。しかし、配偶者も含めた血縁関係を全て足すと、日米とも大部分のデータにおいて５割前後の比率となる。例外に見えるのは
JGSS-2003 の重要他者である。ここでは数字は６割にまで達する。
「悩み事」という文言を入れて重要他者数が増大した部分がすべて血縁関係で占められた感がある。
一方、日本の友人・知人の比率は、ネットワーク・バッテリーの定義の仕方によって異なる。政治的会話他者でこのカテゴリーが挙がる比率は相対的にかなり低くなり、重要他者や高頻度接触他者で高くなる。特に後者では高い。
仕事の同僚に関しては、尋ね方に関わらず日本では２割弱であるのが大部分で、アメリカの重要他者での同僚比率と変わらない（JGSS-2003 の重要他者が再び例外である。これは血縁が増えた裏返しであろう）。アメリカでは、政治的会話の相手となると同僚の比率は高くなるようにも見えるが、ここに日本で言う「友人」が含まれている可能性もある。

1.4 ネット他者の投票政党推測
表２にネット他者の投票政党の推測をまとめた。日本ではほとんどの場合、５割前後が「わからない」となっている。政治的会話をする相手に対してすら、そうした曖昧さがかなりの程度つきまとっていることが明瞭である。例外は JGSS-2003 の政治的会話他者で10%ほど低い。重要他者と対比させて政治的会話他者を回答させているために不明率が低下した可能性があるだろう。ただし、対応する比率はアメリカでは 10%以下でしかなく、コントラストは日米の間にある。これらの乖離が日本での政治的会話の内容的性質による
ものか、アメリカ大統領選のキャンペーンが長期にわたって続くためなのか、アメリカの政党の布置が日本よりはるかに単純であることによるのか、このデータからだけでは不明である。いずれにしても日本では、対人的な政治情報環境が圧倒的に自民党色を持つか「不明」であるかという、いずれかが基本的な様相を構成することが大部分であり（唯一の例
外は 95 年の新進党）、党派的情報流通の色彩ということを考えれば、圧倒的に自民党に有利な情報環境が存在するといってよい。この点は、アメリカで二大政党が対人的政治情報環境について拮抗しているのとは対照的である。

1.5 ネットワークの重複度
JGSS-2003 に特徴的な多重のネットワークのデータの検討に入ろう。
表３は、３種のネットワーク他者の重複状態をまとめたものである。相談ネットワークの他者（相談ネット他者と略す）、政治的ネットワークの他者（政治ネット他者）、職業相談のネットワーク他者（職業ネット他者）という順番で尋ねたために、データの重複の読み

177

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表２ ネットワークバッテリの差異と析出されるネット他者の差異：政治的会話量・政治志向性
調査名

CNEP93

JESII

JESII

実施国・実施年

日本９３

日本９５

日本９６

他者の定義

重要他者

重要他者

JEDS2000

JESIIIJESIII JGSS-2003 JGSS-2003 JGSS-2003

日本2000 日本2001
日本2001
配偶者＋高頻 政治的会話 政治的会話他
重要他者
度接触他者
他者 者＋配偶者

日本2003

日本2003 日本2003
政治的会話 職業相談他
重要他者
他者
者

％表示
CNEP92 NES2000
アメリカ
アメリカ９２
2000
政治的会
重要他者
話他者

ネット他者の政治志向性の推測(日本の政党) 投票政党 投票政党 投票政党 支持政党 投票政党 投票政党
投票政党 投票政党 投票政党 投票政党 投票政党 (アメリカの政党)
自民党
24
20
24
21
31
31
32
38
26
40
38 民主党候補者
社会党/社民党
7
7
2
1
2
2
1
1
1
35
42 共和党候補者
公明党
5
2
6
6
3
5
2
14
3 第３党候補者
新進党
17
13
民主党
5
2
4
4
9
12
8
共産党
2
3
3
1
2
2
1
2
2
新党
8
他党
2
2
2
0
1
1
0
0
0
1
投票しない
2
6
4
4
3
4
2
9 投票しない
政党支持なし
24
DK.NA
51
46
48
48
54
55
48
37
56
9
8 DK.NA
選挙権なし
0
1
0
1 非該当(相手に投票権なし)ネットワークN
1620
2934
2969
3718
2946
3567
4026
2784
2258
3752
2890

178

日本版 General Social Surveys 研究論文集[4] JGSS で見た日本人の意識と行動 JGSS Research Series No.1

取り方がそれぞれでやや異なる。しかしながら、その順番によって挙げられる相手が変動した可能性は小さいと思われる。それぞれのネットワーク他者は独立して尋ねられた後ではじめて、重複を確認されたからである。順番が先のネットワークで尋ねられた時に回答した他者が認知心理的な意味で顕在的(salient)となり、それが次のネットワークで挙げられる可能性を高めた可能性は否めないが、その点での順序効果の心理的可能性を除けば、技
術的に特定の方向に重複相手を誘導した可能性はない。
最初に尋ねられた相談ネット他者の回答は a,b,c,d の４人の他者であり、調査対象者 1706
人からの回答はそれぞれ 1554,1201,804,467 人であった(計 4026 人)。そのうち、政治ネット
他者(e,f,g,h)のどの他者と重複しているかは、表３中段部の efgh と abcd とのクロス表の中に記載されている。たとえば a と e の重複は 702 人であり、このことは相談ネット他者として１人目に挙がった人が政治ネットでも最初に挙げられたことを意味している。また、
このクロス表の右側の efgh と efgh のクロス表には政治ネット他者として新たに挙げられた人の人数が挙がっている。413+385+280+155 人の計 1233 人がそれである。また職業ネッ
ト他者は 1075 人が新たに挙げられている(i,j,k,l; 299+329+277+170)。そして、相談ネット他
者と職業ネット他者との重複は、表３下段部の ijkl と abcd とのクロスした部分に、政治
ネット他者と職業ネット他者の重複は ijlk と efgh とのクロスした部分に挙げられている。
全体として 6334 人が挙げられたが、重複分を込みにすると、相談ネットワークで挙がった他者の数は 4026 人、政治的ネットワーク他者は 2784 人、職業相談ネットワークの他者
は 2258 人であった。これらが何人目で挙がったかの細目は最右列に記載されている。
一方、表の最下行から２段目には、a-l のそれぞれで他のネットワークとのだぶりのない
人数が上げられている。つまり、a の 317 人は、相談ネットワークの他者として最初に挙げられて、しかも政治ネットでも職業ネットでも出現しなかった人数を指している。a-dの合計が相談ネットでのみ挙がった他者の数の計であり、1495 人となる（一人の回答者が相談ネットのみの他者を複数挙げることがあることに注意）。同様に政治ネットでのみ挙がった他者数は 1030 人、職業ネットでのみ挙がった他者数は 1075 人であった。
この表を通じてわかることがいくつかあろう。
まず、相談ネット他者と政治ネット他者の重複が大きいということである。他の重複部分に比べて数字がかなり大きいことが明白であろう。とくに、第１番目に挙げられた相談
ネット他者が同時に第１番目の政治ネット他者であることが多く、さらに第２番目、第３番目、第４番目も同様に同順の他者が多い。日常的な重要他者との間で政治が語られていることを示している。同じことはやや弱い傾向ながら、相談ネット他者と職業ネット他者との間にも見て取れるが、職業ネット他者と政治ネット他者との重複はもっとも少ない。
職場で政治がタブーになりがち(池田,1997)という傾向を反映していると思われる。
最下行の非重複他者の数を見ると、総数は相談ネット他者が最大であるが、政治ネット
他者と職業ネット他者の数には大きな差異はない。これら３つの数字を足すと 3600 人とな

179日本版 General Social Surveys 研究論文集[4] JGSS で見た日本人の意識と行動 JGSS Research Series No.1

表３ 三種のネットワークの相互重複
相談ネット
なし 相談ネットなし
1 １人目に挙げたa
2 ２人目に挙げたb
3 ３人目に挙げたc
4 ４人目に挙げた
d

政治ネット

a

b

152
1,554

該当数
147
1554
1201
804
467

d
1,239

804
a
909
702
64
22
9

職業ネット

a
1,266
371
34
29
6
1,706

非重複ネット902

1,201

なし 政治ネットなし
1 １人目に挙げたef
2 ２人目に挙げたg
3 ３人目に挙げたh
4 ４人目に挙げたなし 職業ネットなし
1 １人目に挙げたi
2 ２人目に挙げたj
3 ３人目に挙げたk
4 ４人目に挙げた
l
合計
合計

c
505

317

c
1,481
40
60
114
11
c
1,542
31
44
74
15
1,706

467
d
1,576
19
30
25
56
d
1,606
21
33
15
31
1,706

526
415
相談ネットワーク計

237
1495

b
1,307
86
271
32
10
b
1,430
72
163
22
19
1,706

e
1,293
413

f
1,321

g
1,426

h
1,551

429
1260
810
473
241

385
280
g
1,665
5
12
18
6
1,706

155
h
1,685
3
2
5
11
1,706

309
239
政治ネットワーク計

134
1030

e
1,641
44
14
5
2
1,706

348

f
1,630
21
37
15
3
1,706

i
1,407
299

j
1,377

k
1,429

l
1,536

329
277
1,706

170
1,706

299
329
277
職業相談ネットワーク計

170
1075

1,706

1,706

表４ 三種のネットワークの重複・非重複パターンの頻度
回答者の持つネッ
ト数

0
1
2
3
4
合計

回答者相談ネット数 回答者政治ネット数 回答者職業ネット数
%

152
353
397
337
467
1706

8.9
20.7
23.3
19.8
27.4
100.0

%

全て重複

110
相談と
政治

49.6
10.6
13.0
11.5
15.4
100.0

1324
250
103
19
10
1706

1045
422
165
50
24
1706

%

446
450
337
232
241
1706

26.1
26.4
19.8
13.6
14.1
100.0

847
180
221
196
262
1706

180

111

重複と非重複のパターン
101
011
100
010
001
相談と 政治と職業
職業 相談のみ 政治のみ 職業のみ

1405
207
67
22
5
1706

1583
95
25
1
2
1706

597
491
378
159
81
1706

1045
389
172
56
44
1706

1133
227
198
93
55
1706

817
867
668
460
263

日本版 General Social Surveys 研究論文集[4] JGSS で見た日本人の意識と行動 JGSS Research Series No.1

り、全ネット他者 6334 人の半数は、重複ネットのない単独機能の他者であることが判明した。
次に、こうした個別の a-l の他者から離れて、回答者ベースで何人の他者を挙げたかを集計したのが、次の表４である。表の左半分を見よう。相談ネットについては 91%の回答者が１人以上のネット他者を持ち、４人まで有する人が４人に１人を超えることがわかる。
政治ネットの場合は０人が相談ネットの２倍以上でネットワークが小さいことが見て取れる。職業ネット他者がさらに少なく見えるのは、職業を持たない人々ではそのネットを０として表示してあるからである（709 人が該当）。実数で見ると職業ネット他者の人数は政治ネット他者よりも多い方にシフトしており、４人の職業ネット他者の数は政治ネット他者の数よりも多くなっている（有職者の中での占有率は 26.3%で、相談ネットと同じくらい４人を有する率が高い）。
この表の右半分は、ネット他者の重複パターンをまとめたものである。22%の人が１人
もしくはそれ以上の３重重複ネットを持っていることがわかる。また、相談ネットと政治
ネットの重複は大きく、ここでも日常的な重要他者との間で政治が語られていることを確認できる。相談ネットと職業ネットとの重なりはそれより小さいが、しかし政治ネットと職業ネットとの重なりよりはかなり大きい。つまり、職業的な相談をする相手は政治を語るよりも、自分にとって重要な事柄を話すネットの中にいる傾向が強いことを示している。
最右側の３列はネットワークの重なりのない他者の人数である。この数字は、それぞれのネット他者中で機能的役割が独立した人の数を示していると言えるだろう。相談ネットでその比率が高いのは容易に見て取れる。職業を持たない人が０とカテゴライズされていることを考えると、職業ネット他者と政治ネット他者の０の数字が近いことは、政治ネット
他者が比較的独立していないことを示しているようである。相談ネット他者と重なる中で政治が話されるということであろう。
次に、ネット他者の総数を検討するために、表５を作成した。
「ネットワーク人数だぶりなし」は重複した機能を持つネット数をカウントしないで、一人の回答者が全体として何人の他者を挙げたか(a-l に回答した数)を示したものである。全体の６％はどのネット他者
も挙げなかったが、平均値は 3.7 (SD=2.29)であった。表１で挙げたように３種のネット他者の平均値がそれぞれ 2.4、1.6、1.5 であったから、かなりの重複を含むわけである。また、
ネット他者が７を超える回答者はおおよそ１割にとどまり、人々のネットワークがかなりコンパクトにまとまっていることが見える。
表の右側は、さらに付加的なデータである。調査では a-d,e-h,i-l のそれぞれ４人のネット
他者について尋ねたわけであるが、それぞれの特化したネット他者の人数はもっといる可能性がある。それについて「他にも何人いますか」という形でそれぞれ尋ねた集計値がここに示されている。相談ネット他者の 89％、政治ネット他者の 95％、職業ネット他者の93％は４人までの人数に留まるが、それ以上の人数が表の１人以上の欄に示されているの181

日本版 General Social Surveys 研究論文集[4] JGSS で見た日本人の意識と行動 JGSS Research Series No.1

である。これらの値を見ると、せいぜい付加しても４人程度までのうちにおおよその人数が収まることが見て取れよう。しかも付加的なネットワークまで回答した人そのものが全体として少数であるから、ネット他者の３領域それぞれにおいて、大部分のネット他者は４人までで補足可能ということができるだろう。

表５ ネットワーク他者の総数
ネットワーク人数
だぶりなし
人数
0人
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
合計

付加的なネットワーク人数

n

%

101
214
236
268
340
199
150
97
46
23
23
3
6
1,706

5.9
12.5
13.8
15.7
19.9
11.7
8.8
5.7
2.7
1.3
1.3
0.2
0.4
100.0

人数
相談ネット 政治ネット 職業ネット
0人
1523
1612
1586
1
22
8
17
2
59
13
34
3
30
11
19
4
31
13
20
5
16
12
6
6
8
10
10
7
3
0
0
8
4
0
0
9
0
0
0
10
5
14
5
11人以上
5
13
9
合計

1706

1706

1706

２．政治的ネットワークの性質：他のネットワークとの比較において本論文の焦点の１つは、政治的ネットワークの性質を他のネットワークとの比較の光の下で明らかにすることにあった。そこでまず、主要なネットワーク他者の属性、およびネットワークを有する本人の属性を列挙し、これが政治的ネットワークと他のネットワーク
でいかに異なるか見よう。また、本論文のもう１つのテーマであった政治的ネットワークがもたらす社会関係資本に対する効果の分析の前段階として、３種のネットワークと社会
関係資本との関連性を検討しておこう。

2.1 検討対象となる属性
ネットワーク他者および本人の属性中心に次の事項を検討した。

ネットの家族・親類率：配偶者、親や子、兄弟姉妹や親類がネット他者として挙げられる比率（比率はネット他者全体の中で占める割合：４人中１人なら 25%。10 人中
２人なら 20%）。全体の平均値は 53%であった。
ネット職場率：ネット他者が職場の上司・部下・同僚、その他の仕事関係の人である比率。全体の平均値は 14%。
ネット友人率：ネット他者が友人である比率。20%が平均値である。

182

日本版 General Social Surveys 研究論文集[4] JGSS で見た日本人の意識と行動 JGSS Research Series No.1

ネット男性率：ネット他者に占める友人の割合。49%であった。
ネット学歴平均：ネット他者の学歴の平均値。0−3 の尺度に換算して平均 1.3。
ネット政治的会話平均：ネット他者と政治について話題になった平均値。０か１の値を取り平均 0.38。つまり話題率は 38%であった。
本人の年齢、学籍、保革政治意識、政党支持なし度。

2.2 社会関係資本に関わる変数
社会関係資本論では、人々が育むソーシャルネットワークの豊かさ、相互の信頼、互酬性が社会関係資本の「内実」であり、この内実の実りが「果実」として社会・政治参加や社会のパフォーマンスの高さ、社会に対する満足度をもたらすとして、実証データを蓄積している(Putnam, 1993, 2000)。そうした内実のうち、本論文ではネット他者を、人々が持つインフォーマルなソーシャルネットワークの指標として測定していることになる。このネット他者変数は、社会関係資本の他の「内実」要因と正の相関を持っていることが期待される。そうした他の内実要因として JGSS-2003 で測定されたのは、組織加入数とポジション・ジェネレータ関連変数であった。まず、これについて検討する。
また、社会関係資本の「果実」として、政治的なプラスの果実があるとされる。それは政治参加の増大であり、それに伴う政治情報接触度や政治的有効性感覚の増大であろう。
さらに一般にはあまり検討されていないが、果実にはいくつかの副産物が伴うと考えられる。政治について明確な意見を持つ（opinionation）程度、および私生活志向（の弱さ）を
ここでは測定する。具体的に次の指標を作成した。

組織加入数：各種中間団体の参加数の加算による。業界団体、ボランティアのグループ、
市民運動のグループ、スポーツ関係、宗教関係、趣味の関係の各種団体、および政治関係の団体まで含めたものの加算値である。
ポジション・ジェネレータ関連変数：ポジション・ジェネレータの標準変数（ネットワ
ーク多様性指標：階層的アクセスの多様性）は Lin を中心に開発された。この変数は、職業威信スコア（1995 年 SSM 職業威信スコア）が既知の職業カテゴリー数種に在職している人物の中で知人（「あなたが話をすることがあるくらいよく知っている人」）がいるかどうかを挙げさせ、それによって回答者の社会的ネットワークの階層的多様性を測定することで作成された。今回は７項目でこれを構成した。
さらにこれに関連した試みとして、ボランタリー組織の責任者（町内会・自治会、ボランティア・市民運動団体、同業組合、労働組合のそれぞれの役員）、公職の役
職者（地区町村・都道府県・中央官庁のそれぞれの役職者）、選挙で選ばれる政治
職・その関連職（市区町村の首長、地方議会議員、国会議員、政治家の後援会世話役）のそれぞれに対して、アクセスの指標を作成した。すなわち、ボランタリー組

183

日本版 General Social Surveys 研究論文集[4] JGSS で見た日本人の意識と行動 JGSS Research Series No.1

織役職へのアクセス度、公職役職へのアクセス度、政治職役職へのアクセス度である。これらは社会的に多様な地位への回答者のアクセス能力の別指標であるばかり
でなく、社会的な権力へのアクセス指標でもある。こうしたアクセスを多く持つ回
答者は社会的な資源を多く有することを示す（これらは部分的には社会階層研究で用いられることがある(今田, 1989)）。
政治関心：４点尺度である。
政治参加度：投票、公職や政治職への接触、政治集会や選挙運動への参加、請願書への署名などで一指標を作成。
政治情報接触度：新聞・テレビ・雑誌・インターネットでの政治記事・政治ニュースへの接触、家族や友人・同僚との政治的会話の接触頻度（各４点尺度）の第１主成分。
政治的有効性感覚：既存のよく知られた尺度（「自分のようなふつうの市民には政府のすることに対して、それを左右する力はない」（反転））など４項目４点尺度の第１主成分。
政治的意見化(opinionation)の程度：長期的な主要争点８項目に対する政府の支出が多す
ぎるかどうかを尋ねる設問で、「わからない」「無回答」の少なさの程度。
私生活志向：池田(2002b)による尺度で、政治との距離感（「政治とは、なるようにしかならないものである」）に関する４項目４点尺度の主成分。

2.3 結果
結果は視覚化して図１に表示した。相談ネット他者、政治ネット他者、職業ネット他者
がそれぞれ０人から４人までいる場合の各指標の値が図となっている。図の見方をネット
家族親類率で見よう。相談ネット他者（―◆―で表示）が０人の場合で比率が２割強でしかないのは、この回答者の全体ネット（相談ネット他者は０人でも政治ネット他者や職業ネット他者はいる）の中では家族や親類の占める率がとりわけ低いことを示している。
さて、ネット他者の属性による差異で見ると、顕著な特徴はそれほど見られない。一般
的に言って、ネット家族親類率はネット他者が増大するほど比率が落ちること、ネット職
場率は職業ネット他者（― ―▲― ―）が増えると緩やかに頼り増大すること（それでも３割程度が最大である）、ネットの学歴平均値は他者数が増えるにしたがって緩やかに増大すること、ネットの政治的会話は政治ネット他者（―■―）の増大と明白に関連していること、が挙げられるだろう。
次に、回答者本人の属性との関連性を見よう。ネット他者が多いほど本人の年齢の平均値は明白に下がっており、それは３種のネット他者に共通していた。ただし、その落ち方には差があり、政治ネット他者で落ちは最も小さく、職業ネット他者で最大であった。後者は有職者である年齢にかなり明白な上限があること、職業的に相談したりアドバイスを受ける事態そのものが有職であっても年齢とともに減少することと関連しているだろう。

184

日本版 General Social Surveys 研究論文集[4] JGSS で見た日本人の意識と行動 JGSS Research Series No.1

相談ネット他者の人数も回答者の年齢と関連しており、重要なことを話す相手となる他者のソーシャルサポート機能が高齢者で弱化することが明白である。
また、本人の学歴は、ネットワーク他者の学歴と同様、ネットワーク他者が多いほど高く、これらのことは学歴の高いもの同士のネットワークが大きいことを示している。それはネット他者の種類を越えて類似していた。
次に、社会関係資本関連変数である、組織加入数についてはどうだろうか。ネットワー
ク他者の増大に伴い徐々に組織加入数が増大することがわかるが、なかでも政治ネット他者の効果がやや大きいことがわかろう。因果関係の方向は不明であるが、組織加入数が多い人が政治について語りやすい他者のネットワークを持つという相関関係があるのである。
また、ポジション・ジェネレータ関連の４変数については、ボランタリー組織役員に対するアクセス指標において組織加入数と類似した政治ネットの効果のパターンが見られる。
組織に加入していること自体がそこの役職者へのアクセスの可能性を高めるからであろう。
一方、政治職や公職へのアクセスはネット他者の多寡とは強い関係になく、強いて言えば
政治ネット他者が最大人数のとき、やや政治職へのアクセスが高まることが見える。これらのフォーマルな権力へのアクセスが必ずしもインフォーマルなネットワークの大きさと強い関連性を持っているわけではない点は興味深い（後の多変量解析でさらに検討する）。
最後に、職業威信スコアに基づいたネットワーク多様性は、ネット他者の数と明白に相関していた。インフォーマルなネットワークの大きな人はまた社会階層的なアクセスの幅の広い人であることが明らかである。相談ネット他者でこの関連性はやや弱いが、それでもプラスの相関が見て取れよう。
次に社会関係資本の果実たるべき政治関連要因との間にはどんな結びつきが見て取れるであろうか。
まず政治関心である。全体として関心の低い方に重心があるが、政治ネット他者が多いほど、その低さから離れる傾向が明白である。このことは相談ネット他者や職業ネット他
者には見られない現象である。
政治参加度については、全体としてネット他者が多くなるほど政治参加度は上がっている。しかも、政治関心におけるほどの明瞭さはないが、政治ネット他者の効果が最も明瞭な傾きを示している。政治ネット他者０人と４人との間では政治参加のポイントが 1.5 も開いているのである。
政治情報接触度ではさらにこの差は拡大する。このことは、政治ネット他者というインフォーマルな情報のネットワークとマスメディアなどのフォーマルな情報のネットワーク
を含む尺度との間に正の相関があることを示しており、両者で政治的な情報に接触する度合いが相補う形で増大することが判明した。逆に言えば、これらのいずれも弱いネットワークしか持たない人々では、政治情報へのアクセスが大きく制約されていることを示して
いる。

185

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ネット家族親類率

相談ネット
政治ネット
職業ネット

1.00

ネット職場率

相談ネット
政治ネット
職業ネット

1.00

ネット友人率
1.00

0.80

0.80

0.80

0.60

0.60

0.60

0.40

0.40

0.40

0.20

0.20

0.20

0.00

0.00
0人

1人

2人

3人

4人

ネット男性率
1.00

0.00
0人

相談ネット
政治ネット
職業ネット

0.80
0.60
0.40
0.20

1人

2人

3人

相談ネット
政治ネット
職業ネット

65.00
60.00
55.00
50.00
45.00
40.00
1人

2人

3人

3人

0人

4人

相談ネット
政治ネット
職業ネット

1人

2人

3人

4人

ネット政治的会話平均

相談ネット
政治ネット
職業ネット

1.00
0.80
0.60
0.40
0.20
0.00

1人

2人

3人

4人

0人

1人

2人

3人

4人

4人

本人年齢

0人

2人

2.00
1.80
1.60
1.40
1.20
1.00
0.80
0.60
0.40
0.20
0.00
0人

0人

1人

ネット学歴平均

0.00

相談ネット
政治ネット
職業ネット

4人

本人学歴

相談ネット
政治ネット
職業ネット

3.00
2.80
2.60
2.40
2.20
2.00
1.80
1.60
1.40
1.20
1.00

組織加入数

相談ネット
政治ネット
職業ネット

2.00
1.50
1.00
0.50
0.00

0人

1人

2人

186

3人

4人

0人

1人

2人

3人

4人

日本版 General Social Surveys 研究論文集[4] JGSS で見た日本人の意識と行動 JGSS Research Series No.1

ポジション・ジェネレータ：
ボランタリー組織
4.00
3.50
3.00
2.50
2.00
1.50
1.00
0.50
0.00
0人

1人

2人

3人

相談ネット
政治ネット
職業ネット

0人

相談ネット
政治ネット
職業ネット

4.00
3.50
3.00
2.50
2.00
1.50
1.00
0.50
0.00
1人

2人

3人

政治情報接触度

1人

0.50

3人

ポジションジェネレーター：
政治職

0人

相談ネット
政治ネット
職業ネット

相談ネット
政治ネット
職業ネット

4.00
3.50
3.00
2.50
2.00
1.50
1.00
0.50
0.00

4人

3.00
2.80
2.60
2.40
2.20
2.00
1.80
1.60
1.40
1.20
1.00

1人

2人

3人

4人

政治参加度

相談ネット
政治ネット
職業ネット

4.00
3.50
3.00
2.50
2.00
1.50
1.00

0人

相談ネット
政治ネット
職業ネット

2人

本人の政治関心

4人

0.70

相談ネット
政治ネット
職業ネット

4.00
3.50
3.00
2.50
2.00
1.50
1.00
0.50
0.00

4人

ネットワーク多様性

0人

ポジションジェネレーター：
公職

1人

2人

3人

0人

4人

政治的有効性感覚

相談ネット
政治ネット
職業ネット

0.50

1人

2人

3人

4人

私生活志向

相談ネット
政治ネット
職業ネット

0.50
0.30

0.30

0.30
0.10

0.10

0.10

-0.10

-0.10

-0.10

-0.30

-0.30

-0.30
-0.50

-0.50

-0.50

-0.70
0人

1人

2人

3人

0人

4人

意見化(政府支出)

相談ネット
政治ネット
職業ネット

7.00
6.80
6.60
6.40
6.20
6.00
5.80
5.60
5.40
5.20
5.00

図

1人

2人

3人

4人

１

政治的ネットワークの性質

0人

1人

2人

3人

4人

187

0人

1人

2人

3人

4人

日本版 General Social Surveys 研究論文集[4] JGSS で見た日本人の意識と行動 JGSS Research Series No.1

そうした情報アクセスと参加の結果であろうか、政治的有効性感覚は政治ネット他者が多いほど高い。また私生活志向はみごとにその逆である。言い方を変えれば、インフォー
マルなソーシャルネットワークという社会関係資本は政治的な複数の果実に対して類似のインパクトをもたらしているということであろう。政治情報へのアクセスと参加、有効性感覚の増進、そして私生活志向の低減とが表裏一体となっているのである。
なお、政治的意見化(opinionation)の程度に関してはやや異なる様相が見える。たしかに政治ネット他者でその効果は大きいが、他のネットにおいても、ネット他者が増大するほど意見化の程度は高くなる。こうした違いは、政治的意見化については学歴などのソーシャルネットワークそのものの促進要因との親近性を推測させるものである。

３．政治的ネットワークにおける同質性・異質性問題
3.1 同質性・異質性問題
本稿の主要な対象の１つは政治的ネットワークのもたらす効果であった。本節では、政治的ネットワークの中に入り込み、その最も重要な特性の１つである、ネットワークの同質性と異質性とを検討しよう。同質性と異質性が重要なのは、いずれもネットワークがもたらす果実に違いをもたらすと考えられているからである。
周囲の他者が政治的に同質であるとき、たとえば皆が自民党支持であるとき、それはどんな果実をもたらすだろうか。その１つは、われわれに政治的な考え方のベースラインをもたらすことである。つまり安定した政治のリアリティと政治的なアイデンティティを与える可能性がある、ということである(たとえば Ikeda et al., 2005(in printing))。周囲と同じく自分も自民党支持である場合、その政党支持のリアリティは他者によって保証され、互いに支え合うコミュニケーション相手にもなる。そうすることで人々は政治的なアイデン
ティティを獲得しうるのである。また、リアリティとアイデンティティを共有することは、他者に対する個別的な信頼感を持つための重要なベースを提供するだろう。
逆に異質な場合、たとえば周囲の他者が全部自民党支持であって自分がそうではないとき、周囲他者は自分とは意見の異なる自民党についての好意的な情報をもたらす可能性が高く、それが強い社会的圧力となり、さらに自分の持っている他党支持のリアリティに対する脅威となって働くだろう。多くの場合、このような状況では影響力が生じ、自分の行動が周囲に従う方向に変化する。それは同調圧力によるというばかりではなく、他者が同質的な（自民党に好意的な）情報環境を築くことにもよる(Ikeda, 2004)。
このように、異質性を含むネットワークはわれわれの持つリアリティとアイデンティテ
ィにとって脅威でありえ、個別的な他者への信頼を持ちにくくさせるかもしれない。しかしながら、そうしたネットワークにも大きなメリットがある。自らのの考え方と異質の考えに接する可能性が増大するという点である。自民党支持の他者ばかりでは自民党に批判的な視点は持ちにくい。その欠点は目に入りにくい。そして異質な考え方にさらされてい188

日本版 General Social Surveys 研究論文集[4] JGSS で見た日本人の意識と行動 JGSS Research Series No.1

ないために批判に対してもろくなる。異質な考え方を含むネットワークでは、その逆である。このことは、異質な意見どうしがぶつかり、討論し、熟考の機会を提供することで発展するはずのリベラル・デモクラシーの観点とよくなじむ。つまり、異質なネットワーク
他者の存在は、自らの意見の熟考度を高め、討論に参加する機会を増大させ、またその価値を認識させると同時に、そうした機能を果たす異質な他者に対する寛容性を増大させることであろう(たとえば Huckfeldt, Ikeda, & Pappi, 2005(in printing); Ikeda & Kobayashi, 2004など)。

3.2. 同質性・異質性の測定
こうした議論を鑑みると、ネットワーク他者の同質性・異質性を測定する指標を作成す
ることの重要性が理解できるだろう。本研究では、他者の政治志向の認知から認知レベル
での同質性と異質性の指標を作成する。もちろんそこには認知的な投影やコンセンサスの過大視という問題が含まれるものの政党色の認識に関しては認知は比較的正確であることが知られており(Huckfeldt & Sprague, 1995; 池田, 2000)、また自分の周囲他者の政治志向のリアリティ認識という視点から見ると、こうした認知こそが決定的な規定力をもたらすとも考えられる(Mutz & Martin, 2001)。
JGSS-2003 では、ネットワーク他者の政治志向については、他者が国政選挙でどの政党に投票したかの推測をさせていた。この推測認知をもとに、同質性と異質性の指標を作成する。すなわち、回答者の支持政党と同じ政党に他者が投票したと推測する場合に同質性のポイントを与え、異なる政党の場合に異質性のポイントを与える。こうしたネット他者
すべてに関し、ポイントを加算する（政治的ネット他者だけに加算するという方法もあるが今回はその分析結果は割愛）。他のデータとも共通するが(池田, 1997。また本稿表２)、
ネット他者の投票政党推測はおよそ半分が不明である。したがって同質性と異質性に関しては曖昧ゾーンが広くなる（それが日本のデータにおいて顕著であるのは本論文のアメリ
カデータとの対比にも示される通りであり、アメリカ、東独、西独と比較しても際だっている(Huckfeldt, Ikeda, & Pappi, 2005(in printing)）。両ポイントの平均値は、同質性に関し
1.36(SD=1.78)、異質性に関し 0.29(SD=0.85)であった。両者の間の相関係数は 0.068 と低い。
両者の関連性をクロス表にしてあらわしたものが表６である。回答者本人が政党支持なしである場合には原則として同質性と異質性の指標は作成できないのでトータルの人数が小さくなっていることに注意されたい。
この表を見ると、半数程度の回答者がどちらの得点も０かどちらかが１かに留まる(図中それぞれ②もしくは③、⑦のセル)。彼らは同質性も異質性も比較的感じさせにくい環境にいるわけである。また、異質性の高い環境にいる回答者は図中⑧のセルであり、頻度はかなり低い。図中⑥のセルは同質的な他者を含みながらも異質性が比較的高い環境であるが、その割合もあまり高いものとは言えないだろう。一方、同質性の高い環境である図中④の189

日本版 General Social Surveys 研究論文集[4] JGSS で見た日本人の意識と行動 JGSS Research Series No.1

表６ ネット他者の政治的同質性×異質性

ネット政治異質性

0
②343
⑦ 57
⑧ 12
⑧ 14
⑧ 9
435

0
1
2
3
4以上

合計

1
③171
⑥ 29
⑥ 13
⑥ 10
⑥ 4
227

ネット政治同質性
2
3
④111
④ 72
⑤ 28
⑤ 16
⑥ 12
⑤ 6
⑥ 6
⑥ 2
⑥ 2
⑥ 1
159
97

4
④ 80
⑤ 4
⑤ 5
⑤ 1
⑥ 3
93

5以上
合計
④ 81 858⑤ 14 148
⑤ 6
54
⑤ 1
34
⑤ 0
19
102 1,113

表７ ネット他者の政治的同質性×異質性パターン
度数
1. 本人支持なし
2. ネット党派性認知なし
3. ネット政治的同質１人のみ
4. ネット政治的同質２人以上
5. ネット混合同質過半
6. ネット混合異質過半
7. ネット政治的異質１人のみ
8. ネット政治的異質２人以上
合計

%
550
343
171
344
81
82
57
35
1663

33.07
20.63
10.28
20.69
4.87
4.93
3.43
2.10
100.00セルには比較的多くの他者が集まっている。やや異質性を含むが同質性優位の環境は⑤であり、これも異質性優位の環境⑥とほぼ同等数が集まっている。これら７つのカテゴリー
を回答者本人支持なしのカテゴリーと合わせて表示したものが表７である。全体として同質性優位であることがわかろう。対人的な環境の下でリアリティが安定しやすい状況にいる人が多く、一方で異質な相手とぶつかりうる機会のある人は８人に１人に過ぎない。

3.3 同質性・異質性の差異は何をもたらすか
この８カテゴリー間で回答者の社会関係資本や政治的な志向性は異なるであろうか。表８はそれを多重比較検定によって示したものである。
まず、社会関係資本に関連する変数を見てみよう。

ネットの政治的会話率の結果は、政治的同質性が優勢である環境で政治が比較的よく語られることを示している。異質な他者のいる環境では、党派性の小さい環境(①や②)よりは会話が多いが、同質的な環境に比べると政治の語りがやや抑制され気味であることがわかろう。
では、中間集団への参加や社会的なアクセスの程度についてはどうであろうか。組織加入数の結果は、同質・異質に関わらず、ネット他者の政治傾向を認識していることと組織加入数とが正の相関を持つことをかいま見せている。また、ネットワーク多様性にもそのような傾向がある。ボランタリー組織役員や政治職へのアクセスの結果もこれと大きく異ならないが、公職に関してはまったく傾向は見られなかった。

190

日本版 General Social Surveys 研究論文集[4] JGSS で見た日本人の意識と行動 JGSS Research Series No.1

表８ ネット他者の政治的同質性×異質性パターンの特性
ネット政治的同質・異質パターン
1. 本人支持なし
2. ネット党派性認知なし
3. ネット政治的同質１人のみ
4. ネット政治的同質２人以上
5. ネット混合同質過半
6. ネット混合異質過半
7. ネット政治的異質１人のみ
8. ネット政治的異質２人以上
合計

ネット政治的ネットワーク
会話率
組織加入数
多様性
0.30 ab0.49 a2.19 abc
0.25 a0.50 a2.02 ab
0.42 abcd
0.54 a1.94 a0.53 cd
0.89 ab2.72 abc
0.58
d1.06 b
3.35 c0.52 cd
1.12 b
2.89 abc
0.36 abc
0.74 ab2.42 abc
0.44 bcd
0.89 ab3.20 bc
0.38
0.65
2.36
英数字はScheffeの多範囲検定で異なる文字間に差有り

組織役職アクセス
1.10 a1.06 a1.32 a1.68 ab2.20 b
1.57 ab1.23 a1.49 ab1.32

ネット政治的同質・異質パターン
1. 本人支持なし
2. ネット党派性認知なし
3. ネット政治的同質１人のみ
4. ネット政治的同質２人以上
5. ネット混合同質過半
6. ネット混合異質過半
7. ネット政治的異質１人
8. ネット政治的異質２人以上
合計

政治参加度
2.15 a2.06 a2.25 ab3.15 bc
3.72 c2.96 abc
2.28 ab3.63 c2.50

政治情報接触度‑0.20 a‑0.32 a‑0.05 ab
0.34 bcd
0.68
d0.48 cd
0.03 abc
0.49 cd
0.00

私生活志向
0.27
d
0.06 cd
0.00 bcd‑0.22 abcd
‑0.42 abcd
‑0.50 ab0.03 bcd‑0.62 a0.00

意見化：政府支出
5.60 ab5.45 a5.87 ab6.26 ab6.93 b
6.78 ab
6.49 ab6.83 ab5.91

ネット政治的同質・異質パターン
1. 本人支持なし
2. ネット党派性認知なし
3. ネット政治的同質１人のみ
4. ネット政治的同質２人以上
5. ネット混合同質過半
6. ネット混合異質過半
7. ネット政治的異質１人のみ
8. ネット政治的異質２人以上
合計

小泉政権への評価(逆転)
3.16 ab3.08 ab2.85 a2.78 a3.19 ab3.37 b
3.02 ab3.37 b
3.05

自民党支持度
0.12 a0.58 b
1.24 c1.50 c1.27 c0.45 ab0.46 ab
0.23 ab0.70

民主党支持度
0.04 a0.28 ab
0.48 b
0.22 ab0.33 ab0.84 c0.88 c0.94 c0.27

公明党支持度
0.02 a0.03 ab0.09 ab0.14 ab0.12 ab
0.20 ab0.12 b0.00 ab0.07 ab191

公職役職アク
セス
0.38
0.30
0.32
0.58
0.67
0.50
0.39
0.54
0.42

政治職役職アクセス
0.41 a0.37 a0.56 a1.01 b
1.10 b0.88 ab
0.35 a1.09 b
0.61

共産党支持度
0.01 a0.05 ab0.05 a0.03 a0.14 ab0.21 b0.12 ab0.09 ab0.05

社民党支持度
0.01 a0.07 ab0.01 a0.01 a0.02 ab0.12 b0.16 b0.31 c0.04

日本版 General Social Surveys 研究論文集[4] JGSS で見た日本人の意識と行動 JGSS Research Series No.1

政治参加や政治的情報接触度に関しては、同質性と異質性というよりもネット他者の政治的傾向の認知数の多さが参加に貢献しているようである。あるいは逆に深く政治的に参加するから同質な他者にも異質な他者にも出会うということでもあろう。
私生活志向についても類似している。政治志向性のよく見える環境でとりわけ私生活志向が低い。ということは、私生活に閉じこもることをよしとしないのである。
意見化については必ずしもはっきりした傾向は見えていない。
次に小泉政権の評価や回答者本人の政党支持との関連を一覧すると、２つの明白な傾向が見て取れる。第１に自民党支持者は同質的な環境に多く位置している（支持度は、強い支持に２点、弱い支持に１点、支持していない場合に０点）。このことを反映して小泉内閣の評価も同質的な環境でやや高い。第２に、民主党支持者、またやや傾向が弱いが社民党
支持者は異質的な環境に多く位置している。そして政党支持が堅固で比較的同質的な他者の中にいると想定されてきた公明党・共産党の支持者には(池田, 1997)、必ずしもそこまでの明瞭な傾向を見て取ることができない。こうしたことは社会全体での政党の支持率というマクロな環境に影響されるものである(Huckfeldt, Ikeda, Pappi, 2005(in printing))。その帰結として、自民党支持者は自らの政治的リアリティに確信を持ちやすく、アイデンティテ
ィも堅固であるが、政治的寛容性が低い可能性があり、他方、民主党の支持者はリアリテ
ィが揺れるものの寛容性にすぐれる可能性があるだろう。

４．政治的ネットワークがもたらす、社会関係資本の蓄積
4.1 分析の方法
以上の知見と議論をふまえ、本節では社会関係資本関連変数を従属変数とした多変量解析を試み、ネットワーク要因の正味の効果を検討することとしたい。
なお、分析を適切に遂行するために、欠損値の多いサンプルをトリミングした結果、分析に用いるサンプルは 1566 となった。元のサンプル数は 1706 であるが、101 のサンプルにおいてネット他者に関する情報がなく（すべてのネット他者に対する回答がない）、また残りの 2.4%のサンプルにおいて分析上重要な変数に関し合計６個以上の欠損値を有していたため、これを分析の対象からのぞいた。
まず、社会関係資本変数として、組織加入数、ネットワーク多様性、ボランタリー組織
役職へのアクセス度、公職役職へのアクセス度、政治職役職へのアクセス度を従属変数に取り上げる。ついで、社会関係資本の果実として、政治参加度、政治的有効性感覚、政治的意見化の程度、私生活志向を分析対象の従属変数とした。なお比較の意味で社会関係資本の私的な側面での果実として生活満足度尺度を作成し（主成分分析で一次元であった）、
これも分析の対象とした。社会関係資本が個人の well-being にポジティブな効果を及ぼすことはよく知られているが（宮田, 2004 など）、これを本研究が対象とするネットワーク要因によっても検討するのである。

192

日本版 General Social Surveys 研究論文集[4] JGSS で見た日本人の意識と行動 JGSS Research Series No.1

独立変数側に採択する変数は、デモグラフィック要因、政治関連変数、ネットワーク要因である。政治関連変数を特に投入するのは、本稿が特に政治的な側面での社会関係資本の効果に関心を寄せているため、政治関連変数を統制した上でネットワーク要因の効果を検討したいがためである。
より具体的には、デモグラフィック要因として、回答者の居住する市郡規模（値が小さい方が大規模）、性別、年齢、最終学歴、有職（ダミー変数）を採用した。また政治関連変数には、政治関心度（逆転項目）、保革政治意識（値が小さい方が革新）、主要各党支持度を投入する。さらにネットワーク要因であるが、まず３種のネット他者数を用いる。それによって相談ネットワーク、政治的ネットワーク、職業相談ネットワークのいずれが社会関係資本に貢献する要因であるかを検討することとなる。ネットワーク要因はこのほかに、
ネット政治会話率、ネット政治異質性、ネット政治同質性をそれぞれ採用する（異質性・同質性は表７に見るようなパターンではなく、両者を独立の変数として用いる）。周囲の他者との政治的会話が社会関係資本を育むのかどうか、周囲の他者の同質性あるいは異質性がどれだけ社会関係資本の果実に効果をもたらすのか、こうしたことを関連要因を統制しつつ検討するのである。
なお、政治的ネットワークとこれらネット政治会話率、ネット政治異質性、ネット政治
同質性との間には交互作用がありえ、そのことで従属変数をよりよく説明しうる可能性があると考えられたが、分析の結果説明率を一貫して増大させるような交互作用は見られなかったので、ここでは結果を割愛する。

4.2 結果分析の結果は、表９に示す（すべて OLS による。数値は偏回帰係数）。
ネットワーク他者というインフォーマルな社会資本要因が他の社会関係資本要因を説明するかを見ると、政治的ネットワーク要因の効果が比較的明確に見られる。政治ネット他者が多いほどボランタリー組織へのアクセス、公職や政治職へのアクセスを促進する。逆に言えば、これら役職へのアクセスには政治的な色彩があることを示唆している。一方、ネットワーク多様性に対しては職業相談ネットワークの効果が大きい。さまざまな階層的
職業威信の異なる地位へのアクセスの幅は職業的なネットワークを通じることによって促進されるようである。
また、ネットワーク他者との政治会話率の効果も多かれ少なかれ促進的な方向で有意であった（公職へのアクセスをのぞく）。このことは政治的ネットワークの効果と比較的一貫している。
興味深いのは、ネットの政治的異質性・同質性の効果である。異質性は公職・政治職へのアクセスとネットワーク多様性に対して効果をもたらす一方、同質性は公職・政治職およびボランタリー組織へのアクセスに効果を持ち、また組織加入数とも正の相関を持って193日本版 General Social Surveys 研究論文集[4] JGSS で見た日本人の意識と行動 JGSS Research Series No.1

表９

市郡規模
性別

ネットワークと社会関係資本およびその効果

ボランタ
政治職役
組織加入 リー組織 公職役職
ネットワー 政治参加 政治的有 政治意見 私生活志 生活満足
職アクセ
数
役職アク アクセス
ク多様性 度
効性感覚 化度
向度尺度ス
セス-0.015
0.179
0.136
0.094
0.072
0.114
0.005
-0.2890.003-0.057-0.029(3.36)**(4.09)**(2.47)*-0.021-0.045-0.161(3.07)**-0.153-0.152-0.043(3.08)**

年齢
最終学歴

0.006

0.019

0.005

0.009

(3.51)**(7.01)**(3.25)**(4.60)**

0.03

0.018

0.083

0.008

0.145

0.475

(3.28)**

有職

0.208

0

0.012

0.274

-0.084(4.18)**

0.315

0(3.66)**-0.9690.224(7.49)**(4.79)**

-0.03

0.001

0.005

0.115

-0.0690.071(2.64)**(2.41)*-0.032-0.0140.033-0.064(6.24)**

0.095(3.49)**

0.77

0.597
(4.43)**

0.065

0.086
(2.37)*(2.00)*(4.35)**(3.06)**(4.03)**(4.37)**-0.155-0.13-0.093-0.156-0.281-0.33-0.339

-0.54

0.354

(5.51)**(3.06)**(3.54)**(5.16)**(4.12)**(6.31)**(11.99)**(7.23)**(13.07)**(2.08)*

保革政治意識-0.007

0.011

0.008

0.046

-0.001

0.019

-0.01

-0.105

0.029

0.041

自民党支持度-0.0230.052-0.022-0.0190.035-0.048

0.039

0.247

-0.0640.101

民主党支持度-0.039-0.003-0.105-0.056-0.104-0.0290.03

政治関心度(逆転)(2.30)*(2.15)*(2.00)*(2.62)**(2.70)**

公明党支持度

0.197-0.012(2.86)**

共産党支持度
社民党支持度相談ネット数0.147-0.1470.495-0.0440.079-0.2660.02(4.50)**

0.082-0.152

0.076

0.12

-0.205(2.28)*

0.111(2.59)**-0.067(4.02)**

0.012-0.321

0.353

0.17

(2.31)*(2.05)*

0.153-0.303-0.018(3.83)**-0.008

0.149

-0.05

0.066

-0.214-0.054-0.0150.184-0.101

0.04

0.039

-0.021

0.003

0.074

0.044

-0.005-0.007-0.0150.032
0.065(2.67)**

政治ネット数職業ネット数

0.043
0.005

0.07

0.051

0.057

(2.14)*(2.50)*(2.43)*

0.055

0.02

-0.009

0.075
0.136

0.147

0.052

(3.63)**(2.36)*

0.071-0.0680.045-0.042-0.037

0.028

0.008

0

0.314

-0.123-0.022(3.25)**(2.32)*

ネット政治会話率
ネット政治異質性
ネット政治同質性
Constant

0.215

0.34

(2.95)**(3.11)**

0.052

0.068

0.124

0.294

0.399

0.717

0.194

(3.75)**(2.26)*(5.31)**(2.64)**-0.0070.079-0.045-0.0160.059-0.002

0.02

0.075

0.102

0.241

0.146

(2.78)**(3.29)**(3.44)**(2.72)**

0.044

0.064

0.068

0.033

0.111

(3.72)**(2.65)**(2.05)*(6.00)**

0.31

-0.62

-0.311-0.17

Observations
1566
1566
R-squared
0.14
0.16
Absolute value of t statistics in parentheses* significant at 5%; ** significant at 1%

1566
0.11

1566
0.21

194

0.15

0.041

(4.71)**(2.37)*

1.315

1.655

0.466

10.442-0.905-0.79(2.38)*(3.92)**(2.04)*(17.30)**(4.14)**(3.16)**

1566
0.16

1566
0.23

1566
0.22

1566
0.21

1566
0.27

1566
0.05

日本版 General Social Surveys 研究論文集[4] JGSS で見た日本人の意識と行動 JGSS Research Series No.1

いた。同質的な他者のネットワークが権力へのアクセスを助ける一方で、異質なネットワ
ークの効果もあるのは興味深い。両者は異なるメカニズムに基づいているのか否か、あるいは同質性・異質性の指標がネット他者数と正の相関を持つことに起因するのか（しかし３種のネット数は統制済みである）、さらなる検討に値しよう。
次に、社会関係資本の果実に関わる変数に対する効果はどうだろうか。
政治的意見化を規定する要因が、ネット他者要因の中には存在しないことにまず注目しておこう。これはすでにクロス表の段階で発見されたことを追認する結果である。ネット
他者は意見化に効果をもたらさないが、政治関心や政党支持といった政治に関する個人要因の効果が明白である。
一方、他の従属変数にはネット他者の効果が見て取れる。政治ネット他者が多いほど、政治参加に対しても政治的有効性感覚の増進にも有効であり、また私生活志向を抑制する効果がある。ネットの政治会話率は政治参加と有効性感覚に同様の効果を持っている。さらに、異質性と同質性は、政治参加に対して、等しく貢献する要因であることも判明した。
組織やネットワークの多様性に関わる異質性の効果と同様に、ネットワークの凝集性に関わる同質性の効果が同時に生じているのである。同質性の効果はまた、政治的有効性感覚に対しても貢献要因であり、政治的な勢力感を得ることに同質的なネットワークが効果を持っていた。
なお、生活満足度の貢献要因はこれらとは異質であり、ネットワーク要因としては相談
ネットワークのポジティブな効果が確認されたのみである。興味深いのは個人的な政治的変数として自民党支持度、保革政治意識（保守）がともに生活満足度に正の関連性を有していることであろう。
最後に、３種のネット他者には重複があり、それがこの JGSS-2003 データの特徴でもある。このことに鑑みて各ネットの重複要因を独立変数として追加した分析を付加的に行ったが、２カ所でのみ効果が見られた（表 10）。第１に、組織加入数の説明要因として相談
ネット数・政治ネット数の効果がプラス方向で有意になったが、両者の重複度、および政治ネットと職業ネットの重複度の変数がマイナス方向に有意であった。重複度の変数を投入しない場合、この打ち消し効果によって相談ネット数・政治ネット数の主効果（表９）が観察されなかったものと思われる。第２に、政治参加に関し、政治ネットと職業相談ネットとの重複が政治ネット数の主効果を打ち消す方向に働いている。職場が政治を語ることに対してマイナスに働くという知見(池田, 1997)と整合する結果である。
以上、ネットワーク他者の重複が社会関係資本に加算的に働かないという知見は重要だろう。重複して閉じたネットより、開放的なネットワークに社会関係資本的なメリットがあるのである。しかもそれが社会参加（組織加入）と政治参加といった実効性のある要因に現れることを強調しておくべきだろう。

195

日本版 General Social Surveys 研究論文集[4] JGSS で見た日本人の意識と行動 JGSS Research Series No.1

表10

市郡規模
性別

ネットワークと社会関係資本およびその効果：ネットワーク間の重複を考慮して

ボランタ
政治職役
組織加入 リー組織 公職役職
ネットワー 政治参加 政治的有 政治意見 私生活志 生活満足
職アクセ
数
役職アク アクセス
ク多様性 度
効性感覚 化度
向度尺度ス
セス-0.011
0.177
0.139
0.097
0.076
0.115
0.002
-0.2960.001-0.057-0.028(3.31)**(4.20)**-0.023-0.042(2.52)*-0.161(3.13)**-0.146-0.152-0.044

0

0.013

0

(3.07)**

年齢
最終学歴

0.007

0.019

0.006

0.009

(3.73)**(7.07)**(3.37)**(4.66)**

0.032

0.018

0.083

0.009

(3.30)**

有職
政治関心度
保革政治意識(3.78)**

0.271-0.083(4.13)**

0.224(4.78)**

-0.03

0.001

(6.29)**

0.094

0.11

(3.44)**

0.151

0.49

0.218

0.312

0.808

0.613

(2.07)*(4.46)**(3.20)**(3.97)**(4.55)**(4.52)**

0.07-0.014

-0.07

0.072

(2.68)**(2.43)*-0.0070.025-0.154-0.129-0.093-0.156-0.284-0.329-0.34-0.5420.353-0.064(3.05)**(3.55)**(5.13)**(4.15)**(6.29)**(12.00)**(7.25)**(13.04)**(2.07)*-0.005

0.013

0.009

0.046

0

0.022

-0.01

-0.106

0.029

-0.01

0.055

-0.024

0.002

-0.58

公明党支持度-0.013-0.014(2.15)*

0.046-0.034

0.035

0.236

0.215

-0.097

-0.05

-0.1

-0.0150.025(2.48)*

0.48-0.066-0.07-0.1330.09-0.139

0.09

0.112

-0.2280.107-0.0430.012-0.314

0.35

0.17

0.155

(2.29)*(2.05)*

社民党支持度

0.012

0.163

-0.0440.072-0.223-0.03-0.0190.166-0.103

0.06

0.041

-0.003

0.01

0.102

0.063

-0.012-0.024-0.017(2.06)*-0.271-0.303-0.019(3.83)**

0.032
0.061
(2.39)*

0.095

0.083

0.079

0.079

(3.51)**(2.04)*(3.14)**(2.73)**

0.031

0.095

0.039

-0.008

0.033

0.012

0.007

-0.031

0.045

0.018

-0.013-0.093-0.003-0.056-0.044-0.025-0.076

0.041

0.122

0.025

-0.002-0.0430.005-0.139-0.077-0.015-0.058-0.0250.031-0.236-0.0030.032-0.015

0.029

0.189

0.299

-0.122-0.029(2.29)*

相談と政治ネットの重複度

0.019(4.07)**(2.57)*

職業ネット数

0.079(4.34)**-0.013

政治ネット数

0.099(2.53)*

0.146(3.12)**

0.04(1.97)*

共産党支持度相談ネット数

0.005(2.34)*(2.48)*

民主党支持度

0.085(5.48)**(2.31)*

自民党支持度-0.969(7.48)**

0.086

0.197
(3.93)**

0.183-0.0790.044(3.04)**(2.74)**(2.98)**

相談と職業ネットの重複度-0.036-0.066

政治と職業ネットの重複度-0.146-0.179-0.05-0.029-0.017

0.248

0.364

0.145

0.303

0.43

0.76

(3.38)**(3.29)**(2.12)*(3.84)**(2.41)*(5.58)**(2.55)*

0.036

0.064

0.065

0.096

0.232

0.13

-0.0020.095-0.042-0.014(2.38)*(3.05)**(3.26)**(2.39)*

0.106

0.03

0.134

0.044

0.068

-0.001

0.022(4.11)**(2.51)*(2.40)*

ネット政治会話率
ネット政治異質性
ネット政治同質性(2.08)*

0.05

0.062

(2.82)**(2.35)*

0.208-0.664-0.381-0.205Observations
1566
1566
R-squared
0.15
0.16
Absolute value of t statistics in parentheses* significant at 5%; ** significant at 1%

1566
0.11

1566
0.21

Constant

0.023(5.57)**

196

1.224

1.543

0.493

10.516-0.897-0.775(2.20)*(3.63)**(2.14)*(17.28)**(4.07)**(3.07)**

1566
0.16

1566
0.23

1566
0.22

1566
0.21

1566
0.27

1566
0.06

日本版 General Social Surveys 研究論文集[4] JGSS で見た日本人の意識と行動 JGSS Research Series No.1

５．政治的ネットワークがもたらす、政治的リアリティ
5.1 リアリティ分析のロジック
政治行動が集合的に形成されるという議論は、選挙の実証研究のごく初期からあり(Lazarsfeldt, Berelson, & Gaudet, 1948)、またソーシャルネットワーク研究の発展とともに、いかなる形でネットワークが投票行動を規定するかが検討されてきた(Huckfeldt & Sprague,
1995; Beck et al., 2002)。また社会関係資本論と結びつけて議論が進み、社会関係資本を育む中で、ソーシャルネットワークは政治行動という社会への基本的な参加形態を促進する母体となるという認識が広がりはじめた。
そうした中で、池田はその社会的リアリティ論(池田, 1993 など)の応用編として政治的リ
アリティが対人的な情報環境に大きく規定されていることを示し(池田, 1997)、かつそれを社会関係資本と結びつけて実証的な議論を展開しつつある(Ikeda, 2004)。
一般に、ソーシャルネットワークが投票や政党支持に及ぼす効果を検討しようとする場
合に、１つの大きな実証的障害がある。それは、ネットワークの中で生じるコミュニケー
ションの相互性、および人間の持つ認知的なバイアスの特性に端を発している。回答者の投票政党が、彼／彼女をとりまく他者のネットワークの政治志向と高い正の相関を持っていることはよく知られているが、これをどう解釈するかという問題にこの障害は関わる。
他者の政治志向に対する認知は回答者の心理が投影されたり、false consensus 認知をしたた
めに回答者の投票政党と整合的になっただけだ、という議論である(6)。これに対し、関連要因をコントロールしてなおかつ他者のネットワークの効果を検出しようとする方法がある。１つは、回答者自身の認知的バイアス要因を統計的にコントロールする方法である。
独立変数として同時に回答者自身の支持政党や保革政治意識を投入することで、投影や
false consensus の効果を統制するのである。もうひとつの方法は、スノーボールサンプルを取得する方法である。つまり回答者のネットワークとして指名された他者自身に調査し、その政治志向を直接測定する方法である。このことによって回答者の持つ心理的なバイア
スは回避できる。いずれの方法も、少なくとも投票行動や政党支持に関しては、回答者による他者の政治志向認知がロバストに効果を持ち続け、またスノーボールデータによってこの認知の正確さが「それなりの」高さを持つことが示されてきている(Huckfeldt & Sprague,
1995; Ikeda & Huckfeldt, 2001; 池田, 1997, 2000)。
しかしそうした知見を踏まえてもコミュニケーションの相互性の問題は残る。つまり、日常のコミュニケーションが自己と他者との間で相互的に影響を与え合うものである以上、他者から自己への効果を統計的に見いだすだけでは、コミュニケーションの現場の実態をとらえたことにはならないのではないか、という問題である。この点に対する１つのモデルは、他者と自己との間で相互的なパスを想定する統計モデルであるが、その実証はスノーボールデータの双方でパネルデータを取得するような、世論調査の枠組みの中ではほとんど不可能な課題を設定することになる。一方、コミュニケーションで実際に生じること

197日本版 General Social Surveys 研究論文集[4] JGSS で見た日本人の意識と行動 JGSS Research Series No.1

を因果モデルを離れて考察するならば、そこで生じているのは因果的な現象というよりは、
自己と他者が相互に政治の現実感、つまり政治的リアリティを支え合っているという現象であると見ることが出来る。もちろんそこには認知的バイアスも存在するが、それでも自己と他者をつなぐどんなネットワークの性質が自己の政治的リアリティの反映として政権に対する評価や政党支持を規定しているかを分析することに、大きな意味があると思われる。換言すれば、いかなる他者と政治について語ることが自らの政治的リアリティを強めるのか、また同質な他者の間にいることが政治的リアリティを強め、異質な他者に接することが弱めることになるのか、さらに政治をより多く語ることがリアリティを強化するのか、こうした問題設定による検討がネットワークの効果の分析において可能であると思われる。

5.2 結果こうしたことを前提にして回答者の政治志向を３点探索的に分析しよう。政治的リアリ
ティとして、回答者の小泉政権への評価、自民党、民主党への支持度を従属変数として設定する。また、統制要因として、回答者の政治関心と保革政治意識を投入する。独立変数側には、ネット他者の投票政党認知、三種のネット他者の人数、ネットの政治会話率、ネットの政治的同質性・異質性を投入する。
分析の結果は表１１に示すとおりである(小泉政権評価は OLS,政党支持度は順序ロジッ
ト分析による)。
ネットの自民党・民主党への投票認知の効果は、予想通り明白である。ネット他者の自民党投票認知は回答者の小泉内閣評価を上げ、自民党への支持を増大させ、民主党への投票は抑制される。それは政治関心度や保革政治意識をコントロールした上でもそうである。
ネット他者の民主党投票認知にはまさに逆の効果があった。周囲他者の投票のリアリティと自己の政党支持の間が全て高度に整合的である。
一方、これらの要因をコントロールした上でなお、ネットワークの特性の効果が存在していた。相談ネット数は民主党への支持を下げ、政治ネット数は自民党への支持を下げているのは、ネットの政治的異質性が自民党支持を下げ、民主党支持を上げ、さらにネットの同質性が自民党支持を上げるが、民主党支持には効果をもたないことと含めて興味深い。
これらことは、民主党支持者が少数派であるために異質な政治色に出会う可能性が高いもののそのことがかえって支持を高める（そしてそれは日常の相談ネットとは異なるところで起きているらしい）のに対し、自民党支持においては、その逆である。つまり異質な接
触に弱く同質的な中で支持を支え合っていること、またそれは政治ネット的ではないらし
いこと、が見える(7)。この知見の妙は、回答者のデモグラフィックな特性、政治志向性、
他者の政治志向性認知を統制してなおかつ、ソーシャルネットワークの特性が回答者の政治志向に対して効果を明白に有している点にある。政治を語ることが自民党の支持を下げ、198

日本版 General Social Surveys 研究論文集[4] JGSS で見た日本人の意識と行動 JGSS Research Series No.1

相談相手の多いことが民主党の支持を下げる。さらに異質な他者は民主党の支持を上げ、同質な他者は自民党の支持を上げる。こうしたことが何を実質的に意味しているのか、分析がさらに進められなければならない。
表11

ネットワークと政治志向
小泉政権
自民党支 民主党支
への評価
持度
持度
(逆転)
0.051

0.144

0.05

性別

市郡規模

-0.158-0.093-0.463

年齢-0.002(3.26)**(2.68)**

0.024

0.009

(4.49)**

最終学歴-0.008

0.065

0.085

有職

0.123

-0.357-0.318

政治関心度(逆転)

0.109

-0.11

-0.227-0.222(3.93)**(2.28)*

保革政治意識-0.0820.43(4.62)**(7.82)**(3.39)**

ネット自民投票数-0.0630.398-0.687(2.48)*(5.97)**(6.05)**

0.108-0.9190.945(3.24)**(7.41)**(9.20)**

ネット民主投票数
ネット公明投票数
ネット共産投票数-0.0540.291(5.02)**

ネット社民投票数

0.052

相談ネット数0.04-0.065-0.186

政治ネット数-0.006-0.157-0.102

職業ネット数-0.045

0.093

0.051

0.142

0.194

-0.241(2.35)*(2.34)*

ネット政治会話率(1.97)*

ネット政治異質性
ネット政治同質性

0.1-0.3320.906(2.92)**(3.27)**(8.13)**

0.736

0.049

-0.036(10.48)**Constant

3.293(14.69)**Observations
1566
1566
1566
R-squared
0.12
0.3284
0.2366
Absolute value of t statistics in parentheses* significant at 5%; ** significant at 1%

６．まとめ
本研究は、JGSS-2003 のソーシャルネットワーク調査項目群の特性を生かし、一般市民の重要事の相談ネットワーク、政治的会話のネットワーク、職業的相談のネットワークの特性を検討し、相互の関連性を考察しつつ、こうしたネットワークが社会関係資本や政治的リアリティの形成に及ぼす効果を政治的会話のネットワークを中心に分析した。
結果は、これまで未知であった幾多の知見をもたらすものであった。
まず、異なる３種のネットワークの重なりについてのデータが得られ、そのことによってネットワーク間の重複の様相が明らかになった。とくに、政治的会話のネットワークの他ネットワーク依存性を浮かび上がらせると同時に、このネットワークに特徴的な政治参加や政治的有効性感覚の高さを確認した。さらに過去のソーシャルネットワーク調査デー
タと照合することで、多少の差異は見られるものの概ね JGSS-2003 データの外的妥当性を確認できた。

199

日本版 General Social Surveys 研究論文集[4] JGSS で見た日本人の意識と行動 JGSS Research Series No.1

ついで、政治的ネットワークの同質性・異質性による効果の差異を検討することで、同質性と異質性の効果が比較的独立していること、同質異質よりむしろネットワーク他者の大きさの効果の方にインパクトがある可能性のあること、などを明らかにした。
さらに、ネットワーク他者の重複の効果を独立変数として投入した分析を含む多変量解
析によって、社会・政治参加、ネットワーク多様性、権力的地位へのアクセス可能性に対するソーシャルネットワークの効果を吟味した。ここで見られたのは政治ネット他者のポ
ジティブなインパクトが比較的際だっていることであり、それはネットワークの種類によって効果は異ならないのではないか、とする Huckfeldt の知見とは異質な結果であった(高頻度接触のネットワーク他者と政治的会話をする他者の効果が同じだとしていた)。またネットワークの重複はネットワーク他者の効果を加算するよりはむしろマイナスに働いており、重複自体がネットワークの規模を小さくするためではないかと考察された。ネットワ
ーク他者の同質性と異質性はほぼ独立してインパクトを持ち、そのメカニズムについて検討することが今後の課題の重要な側面となる。
最後に、ソーシャルネットワークが市民の政治的リアリティといかに関連しているかが検討され、支持する政党によってリアリティの形成に関わるネットワーク特性が異なることが指摘された。

[Acknowledgement]
日本版 General Social Surveys（JGSS）は、大阪商業大学比較地域研究所が、文部科学省から学術フロンティア推進拠点としての指定を受けて（1999‑2003 年度）、東京大学社会科学研究所と共同で実施している研究プロジェクトである（研究代表：谷岡一郎・仁田道夫、代表幹事：
佐藤博樹・岩井紀子、事務局長：大澤美苗）。東京大学社会科学研究所附属日本社会研究情報センターSSJ データアーカイブがデータの作成と配布を行っている。

[注](1) 元のネットワークバッテリによるネット他者のデータを「主観データ」、ネットワークバッ
テリを回答した元の回答者を「主回答者」と呼ぶ。なお常に客観データ取得が望ましいわけではない。
(2) 日本のデータでは、安田・石田(2000)があるネットワーク関係企業の一部署での悉皆調査において、相談と情報交換の多重性について調べたものがあるのみのようである。
(3)３種類全体をまたいで他者どうしが知り合いかどうかについては測定を断念せざるを得なかった。手法的に複雑であり、また最大１２人の相互の知り合い関係を尋ねることは調査
上負荷が高すぎた。
(4)JESⅢでは 2003 年にも政治的会話他者＋配偶者、2004 年には高頻度接触他者＋配偶者について再度データを取得しているが、煩雑を避けるために表示しなかった。

200

日本版 General Social Surveys 研究論文集[4] JGSS で見た日本人の意識と行動 JGSS Research Series No.1

(5) Burt(1984)は３人までが確実にデータがとれ、４人目で半減、５人目でさらに半減することを報告しており、調査設計は最低３人、多くて５人ということになる。
(6)研究の成果は投影に関しては否定的である(Conover & Feldman, 1989; Krosnick, 1990）。
(7)表 10 で見たようなネットの重複度の効果は見られなかった。

[引用文献]
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