地域論点への意見形成における属性効果とネットワーク効果の比較研究－山梨県一地域の地方政治ネットワークを事例に－

大西康雄

Comparison Study of Attribution Effects and Social Network Effects on Opinions on Local Issues:
A Case Study of Local Politicians’ Network in a Local Area of Yamanashi
OHNISHI, Yasuo
Abstract
In Japan, although social network analysis is attracting attention, social surveys become increasingly difficult
to carry out, especially on complex social network data. Most of quantitative social surveys carried out inJapan are still in ordinary attribute oriented style and limited amount of social network surveys are carriedout so far, except on online collected network data. In this article, using local politicians’ social network data, I
show more significant association of social network or structural factors with people’s opinion on local issues
than of social attributions, and that these factors are not negligible in social surveys in general. And I propose
alternative way of taking account of network structural factors in ordinary social survey not in aggregatedrelational data form.
キーワード：社会ネットワーク分析 , 社会調査 , 社会学研究法
Key words: Social Network Analysis, Social Survey, Sociological Research Methods

問題提起ならびに先行研究

このような流れを受けて Erickson(1988) は、社

例えば世論調査のような、人々の態度決定に対会的態度決定における構造要因として周辺の人する要因を分析しようとする計量的な社会調査に間の影響を指摘し、周辺人間との関係特性（関おいて、一般的にその説明要因として質問紙の質係 の 頻 度、 多 重 送 信 性、 強 さ、 対 称・ 非 対 称問項目として取り上げられるのは、フェイスシー

性）およびクリーク、構造同値性、社会的距離

トに代表されるような個人属性であろう。しかしなどの要因を考慮する必要性を指摘した。また、

このような一般的な計量社会学研究の傾向に対Friedkin(1998) は社会ネットワークを通じた他者

し、1980 年代に既に Berkowitz(1982) などが「属への影響波及過程に関する数理モデルを定式化し性主義か構造主義か」1）という問題提起を行ってている。

いる。この問題提起の中で、既存の質問紙を使っ

その後、コンピュータの性能の向上、さらに社

た計量社会学研究が、統計分析ツールを使う場合

会ネットワーク分析ツールの発展を経て、欧米で個人属性を要因として取り上げることの容易さかは急速に社会ネットワークを扱った研究が急増

ら、社会行動や態度決定に対する、社会ネット

している2）。特に 2007 年、2008 年に発表された、ワークを中心とする社会構造の構造効果要因に対Chiristakis らが時系列データを使って明らかにしして、十分に注意が払われていないことへの警鐘

た、肥満並びに禁煙行動の「感染」現象における1）が鳴らされてきた 。

社会ネットワークの持つ伝播効果の影響の大きさ

山梨県立大学 国際政策学部 総合政策学科
Department of Glocal Policy Administration, Faculty of Glocal Policy Management and Communications, Yamanashi
Prefectural University− 21 −

山梨国際研究山梨県立大学国際政策学部紀要

No. 7（2012）

は、改めて社会ネットワークの社会行動や態度決定3）

このように、社会ネットワークのつながりを通に対する重要性を世間に喚起することになった 。

じた伝播の威力が確認されたにもかかわらず、現

その一方日本では、欧米の影響を受けて社会

実には社会ネットワークデータを取得する質問紙

ネットワークへの関心は高まってはいる。しかし、を使った社会調査が困難になってしまっていると2003 年に成立、2005 年に施行された個人情報のすれば、いったい従来の属性指向調査はどの程度保護に関する法律をめぐって政府が、個人のプラ

説明要因を取りこぼしているのかという点が改め

イバシーが危機にさらされているキャンペーンをて問われることになる。また、個々のサンプルを張った影響で、社会調査の実施が著しく困難な状

識別するような社会ネットワークデータが取れな

況に陥ってしまった。社会ネットワークに関するいとしても、それをある程度カバーしていくよう

質問紙を用いた調査、とりわけ全体ネットワーク

な質問紙の構成は考えられないだろうか。それら(Whole Network) を対象とした社会調査は通常のを探る意味でも、改めて Berkowitz(1982) の「属属性指向の社会調査の質問紙より複雑な回答を対性主義か構造主義か」という当初の問題意識に立象者に対して求めるため、通常の質問紙を用いた

ち返った上で、それを全体ネットワークデータ上

社会調査より実施がさらに困難になってしまったで確認する研究の必要があるのではないだろう

と言える。

か。

このため、日本国内の社会ネットワークを扱った研究は数理・計量モデル（シュミレーションを
4）

研究戦略

含む）に関する研究か 、あるいは電子ネットワー

様々な社会ネットワーク分析ツールが開発さク上等で比較的簡単に電子的に入手できるデータ

れ、あるいは数理・計量モデルが考案されているを使った研究、もしくは、Killworth ら (1998) がにもかかわらず、全体ネットワークデータを活用「関係総計データ」（Aggregated Relational Data, 以

して属性要因とネットワークの構造要因の効果を

5）

下 ARD と略） と名付けた、関係の量のみに着目

直接比較した研究は、意外に社会ネットワーク研

し、関係の構造パターンを看過するデータを用

究における盲点になっているように思われる。といた研究が大半である。ARD は、従来の属性指いうのは全体ネットワークデータと従来の属性指向の質問紙調査や統計パッケージとの親和性が向の社会調査データのデータ構造が根本的に異な6）高いので、従来からよく使われている 。しかしるからである。全体ネットワークデータの場合、ARD はネットワークの構造特性を直接探るのでデータはサンプル×サンプルの隣接行列か、サン

はなく、あくまで間接的に探るに過ぎない。

プル×加入（もしくはイベント）の加入行列の形

これらを除くと国内で行われている社会ネットで与えられる。一方、通常の社会調査データの場

ワーク調査は、管見では、General Social Survey

合はサンプル×属性（質問項目）の形で与えられ(GSS) 1985(Burt, 1984) で採用された形式に準拠る。

した、中心ノードの報告のみに基づいた 4-5 名規

例えば Christakis ら (2007, 2008) の分析で行わ模の自己中心ネットワークを扱ったもの（例えれている、全体ネットワークデータを使った社会

ば、赤枝 (2011)、野沢 (2009)、中尾 (2006)、安野

ネットワーク距離と社会的態度（この場合は喫煙(2005)、池田 (1997) など）が多く、しかもその多行動と肥満）の相関分析は、隣接行列の形のデー

くは JGSS（日本版 General Social Survey）によるタを用いた、最終的には紐帯単位の分析の形をと7）ものである 。特に、本稿のように、電子的に入る。ところが多くは通常の社会統計パッケージを手できるものではない全体ネットワーク (Whole

用いて分析される通常の社会調査データの場合

Network) を扱った社会ネットワーク調査は山崎

は、分析は個人（サンプル）単位で行われる。そ(2010), 金光 (2010), 上野 (2009), 高橋ら (2002) なもそもデータの形が異なるので、このままでは属

ど極めて限定されている。

性要因と構造要因の相関の強さを直接比較するこ− 22 −

地域論点への意見形成における属性効果とネットワーク効果の比較研究とができない。但し、ARD なら形式上一種の個になって最頻態度が決まらない場合がある。この人に対する属性変数と見なすことが出来るので、場合について値を具体的にどう決めたかは、注そのまま統計パッケージにかけることは出来る。

12 で詳述する。以下これにより決定した周囲の人々の最頻態度の値を「周辺多数意見」と呼ぶ。

そこで、これらの直接比較にはデータの形式をこのように集約した変数は、安野（2005）や池揃えなければならない。データ形式を揃えるには田（1997）が扱った回答者周辺の人々の政治意識

二つの戦略が考えられる。一つは、構造データを、データと似ている。但し、彼らの GSS 準拠の自ARD に見られるようなある種の個人属性データ

己中心ネットワークデータに関して言えば、挙げのような形に変換していくこと。もう一つは個人

られた人数が 3-4 名と少なく、また、この相手に属性データを、全体ネットワークデータのような関するデータはあくまでもそれを挙げた回答者の隣接行列データに変換する方法である。

主観的判断であり、挙げられた相手に直接回答を

今回の研究においてはそのうち前者の戦略を採求めたものではない。また安野（2005）ではスノーることにした。ただ問題は構造情報、すなわち社

ボール調査も実施しているが、挙げられた相手に会的な「場」（Levin, 1951）の情報をある程度含直接回答を求める点で GSS 調査より改善されてんだ形でどうデータを集約するかが問題になる。

いる。しかしこの場合でもスノーボールの対象者

ARD だと、あるサンプルが持つある種のネット

は 3 名に限られている。この点、全体ネットワー

ワークの紐帯数に集約されてしまうので、構造情クデータから構成している本研究とは異なってい報を含ませた形で集約できているとは言い難い。

る。

そこで、本稿では社会ネットワークの隣接行列

そしてこのノード周辺のネット構造集約変数なデータと、各サンプルの持つ態度選択データをつらびに他の属性変数との、対象サンプルの態度変きあわせることにより、各ノード（サンプル）を数に対する相関を比較することで、対象サンプル

取り巻く一次の自己中心ネットワークにおいての態度に対する、構造要因と属性要因の連関を比

もっとも多数を占める態度選択カテゴリー（但し較することとした。

対象サンプルはカウントしない）を析出し、それを社会的な「場」を表わすデータとして集約する。

分析データ

つまり、ある質問項目のカテゴリー c に関して、本稿で使用するデータは 1997 年 3 月に筆者がノード i を取り巻く自己中心ネットワークの中で

山梨県旧南巨摩郡増穂町において実施した地域のc を選択した周辺スター j の総数を政治的活動家を対象にした調査によって収集した

n

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mic =

ものであり、大西（2000, 2003, 2009）で分析した

r(c)ij

ものと同じ調査データセットから得ている8）。こ

j=1の調査は地域のゴルフ場反対運動を含めた地域の（但し、j がカテゴリー c を選択した場合、r(c)ij=1,

意思決定過程を探ることを目的に、地域の政治的しなかった場合は、r(c)ij=0 をとる。また n は i の活動家の社会ネットワークデータを収集した。

自己中心ネットワークにおけるスターの数、また調査対象者は、地域の有力者・政治的企業家と思われる人々 55 名である。調査対象者の選定は、

i ≠ j）

調査に先立って地域の事情に通じたインフォーマと定義するとき、それぞれの i について、もっとントを探し、地域の政治的有力者について予備投も mic の大きいカテゴリー c の値を、社会的な「場」票を行ってもらった。予備投票を行ってもらったを表わす、周辺最頻態度変数の値とする。この変インフォーマントは全部で 11 名であり、基本的数はいわば、ノード周辺のネット構造集約変数とには経済、政治、文化の 3 分野を把握しているそいうことになる。但し実際には、mic の値が同数

れぞれのインフォーマントを含めるという方針で− 23 −

山梨国際研究山梨県立大学国際政策学部紀要

No. 7（2012）

行った。最終的にその内訳は、地元商工会関係者

通常のエクステンシヴな統計分析とはその位置づ4 名、医師 1 名、幼稚園経営者 1 名、議員 2 名、けは異なる。またサンプル数の制約から有意な検名望家 1 名、元労働運動家 1 名である。医師、幼定結果が出にくくなっている点も留意されたい。

稚園経営者は政治的に比較的中立的な立場であ

本稿ではこの調査から次のデータを用いていり、かっ地域の人々のさまざまな事情を知っている。まず、社会ネットワークデータとして友人ネッると考え入れるようにした。

トワークデータを用いる。これは過去の調査分析

最終的な対象者（55 名）は基本的にはこの投経験から政治的活動家の友人ネットワークデータ

票結果で上位であったものに加え、上記 3 分野のが、地域の政治的配置構造をもっとも良く表わす

バランスを加味し、さらに必ずしも上位でなくてと考えられるためである9）。

も、インタビューの中で、地域の争点（特にゴル

被説明変数データとしては町の争点に関する意

フ場問題）に強く関わっていたと思われる者を加見態度データを取り上げるが、比較のため予めえ構成した。このうち実際に回答が得られたのはネットワークに沿って意見分布が広がっているこ

53 名（回収率 96.4%）であった。ただしこのうとが明らかな変数と、ネットワークに沿わずに意

ち 1 名はネットワークデータに関しては回答を拒

見分布が広がっている変数の両者を取り上げる。

否したので、ネットワークデータに関しては回答

ネットワークに沿って意見分布が広がっている変者 52 名（回収率 94.6%）ということになる。

数は、この町の中山間地区に当時開発が予定されなお、この調査は全体ネットワークとして企画ていたゴルフ場開発に関する賛否意見を取り上げされたので、この調査の対象者 55 名は何かの母る10）。一方比較の対象として、ネットワークに沿集団を代表するサンプルなのではなく、この 55

わずに意見が分布している変数としては、衰退が名自身を対象母集団として行った、あくまでイン進んでいた町の中心商店街の将来像に関する意見

テンシヴな事例研究である。従って、以下計量的である。なお、意見分布がネットワークに沿ってな分析を行うが、それは母集団の分布を推定する

広がっているかどうかは、友人関係の全体ネット

図1

友人ネットワーク ストレックプロット図 (線は関係を示す)− 24 −

地域論点への意見形成における属性効果とネットワーク効果の比較研究

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٤⺞ᩏਇ⢻図3

友人ネットワークに商店街将来構想意見をプロット− 25 −

山梨国際研究山梨県立大学国際政策学部紀要

No. 7（2012）

ワークデータをストレック分析にかけたグラフのでは各ノードまわりの周辺多数意見により強い影

上に、それぞれの意見分布をプロットすることで分か響を受ける、との仮説を立てる。これを立証するる。ここで取り上げる被説明変数のそれぞれの意には、被説明変数である争点態度との、個人属性

11）

見分布をプロットした図を以下に掲げておく 。

変数、およびネット構造集約変数のクロス集計を

なお、これらの図では左上には、主に町長や有力行ってそれらの連関を比較すればよい。またネッ

町会議員、有力企業家など町のエスタブリッシュ

ト効果をさらに確かめるために、ネット構造集約

メントが、右上にはゴルフ場反対運動活動家らが、変数を統制した争点態度と個人属性変数との二重下側には、青年会議所等若手企業家、自営業者等

クロス分析も行ってみる。

が多く位置付いている。
また属性変数データとしては、性別、学歴、職業、分析およびその結果

収入、年齢、県外居住経験を取り上げる。さらに

まず、いったん二つの論点に関して、そもそもネット構造集約変数としては、被説明変数データ

周辺の影響がどの程度あるかクロス集計した結果として取り上げた 3 つの意見態度それぞれに関しを表 1,2 に示す。この際、被説明変数であるゴルて、各ノードの一次の自己中心ネットワークにおフ場問題、中心商店街の移転問題の 2 つの問題にける周辺多数意見を取り上げる。

関する意見態度に関しては、サンプル総数が少な

そして、被説明変数に対して、属性変数データ

いことも鑑み、元の選択肢を集約して 2-3 カテゴと、ネット構造集約変数データのどちらの相関がリーにまとめ直した。同様に、以下の分析で使わより高いかを比較する。つまり各ノード（行為れる属性変数に関しても、まとめ直せるものはま者）の意見はそれぞれの持つ個人属性の影響を受とめ直している12）。

けるのか、それとも自分の周囲における多数派のストレック分析から予想されるように、ゴルフ

意見に影響されるのかを比較しようというわけで

場開発問題に関しては、周辺多数意見が、本人のある。

意見にかなり大きな関連があることが見て取れる
一方、商店街の将来に関する問題に関しては、周仮説

辺の意見と本人の意見の関連はほぼない。当然なBerkowitz（1982） や Wellman（1988） ら は、
社会関係の構造要因は個人属性要因よりもより強がら論点によってネットワーク効果が効くものとそうではないものがあることが分かる。

力な説明要因だと主張している。この主張に沿っネットワーク効果の高いゴルフ場問題に関してて本稿でも、各行為者の争点に関する意見態度は、は、回答者本人の意見分布は反対が 43.4%、賛成

個人属性変数よりも、ネット構造集約変数、ここが 30.2%、条件付き賛成が 26.4% と調査対象者内

表1

表2

ゴルフ場問題本人意見×周辺最多ゴルフ場
問題意見クロス

商店街将来本人意見×周辺最多商店街将来
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地域論点への意見形成における属性効果とネットワーク効果の比較研究

表3

各論点意見(本人+周辺)×属性変数 クラマーの連関係数一覧
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での最多回答は反対であるにもかかわらず、周辺

かなり少なくなることもあり χ2 検定上有意な結多数意見は賛成 50.9%、中間（条件付き賛成）・

果は出ないものの、周辺意見が中間・拮抗（賛否拮抗 13.2 %、反対 35.8% と、賛成が最も多くなっ同数であるかもしくは条件付き賛成が多数を占めている。特に、周辺多数意見が賛成の場合でも、るもの）のケースで職業を除いていずれも連関係

反対を選択する回答者は一定数いるものの、反対数が上昇している。

の場合は賛成者が 0 と大きな偏りが見られ、反対
意見分布の凝集性の高さが分かる。

例えば、表 4 に掲げた個人収入と、意見態度の連関の場合、直接クロス集計を行ってみると、検次に、この 2 つの論点に関する回答者本人の意

定上有意ではないものの収入が高いほど賛成に傾見、ならびに、この 2 つの論点に関する回答者周く傾向があるように見える。しかしながら、表 5

辺多数意見に対し、各属性変数、および 2 つの論のように周辺多数意見を統制してみると、少なく点に関する回答者周辺の多数意見の各変数を掛けとも周辺意見が賛成もしくは反対多数の場合を見たクロス集計並びにクラマーの連関係数の計算をるとこの傾向は疑似相関であることが明確である実施した。さらに、周辺多数意見の影響を見るた

一方、中間・拮抗層では、何らかの効果がありそめに、周辺多数意見を統制した、二重クロス集計、

うだが、観測数が少ないこともあってはっきりしおよび連関係数の計算も引き続き実施した。そのた傾向を指摘するのは困難である。

うち連関係数の計算結果を表 3 に示す。

一方、ネットワーク効果のない商店街移転問題

まずネットワーク効果が確認されたゴルフ場開に関しては、表 3 の下段に見るように、本人の意

発の論点に関して見てみると、どの属性変数を

見態度と属性の連関では、職業、県外居住経験を取ってみても、回答者本人の意見態度に対して、除いて、ゴルフ場問題よりも、いずれも統計検定

既に表 1 掲げた周辺多数意見より高い連関のある上有意でない弱い連関しかなく、回答者の周辺多項目はない。このうち、性別がやや値が高いが、数意見との連関はさらに弱くなる。周辺多数意見

これは、女性の人数が 8 人（15%）と少なく、彼を統制して二重クロスを統制しても（表 6）、拮らがゴルフ場反対意見に偏っているためである。

抗状態で属性変数との連関が高まるという傾向もさらに、この問題に関する回答者の周辺多数意確認できない。但し、商店街移転に関する周辺意

見との連関では、いずれも多少連関係数が上がっ

見が、集団移転以外の意見が多数の場合に、職業ている。但し、性別、年齢以外は χ 検定上有意の連関が著しく高まっている点、および χ2 検定

な変化ではない。この周辺多数意見を統制して、上有意ではないものの学歴、収入、県外居住経験

回答者本人の態度と属性との二重クロス集計をで、周辺多数意見を統制するとやや連関が高まる

行ってみると、クロス表のセルあたりの観測数が傾向にあるようだ。

2− 27 −

山梨国際研究山梨県立大学国際政策学部紀要

No. 7（2012）

表4 ゴルフ場問題本人意見×個人収入クロスࠧ࡞ࡈ႐໧㗴ᧄੱᗧ⷗⾥ᚑ୘ੱ෼౉   ਁᧂḩ

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表5 ゴルフ場問題本人意見×個人収入(周辺最多ゴルフ場問題意見統制)二重クロスࠧ࡞ࡈ႐໧㗴ᧄੱᗧ⷗ࠧ࡞ࡈ႐໧㗴ᧄੱᗧ⷗
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表6 商店街将来本人意見×職業(周辺最多商店街将来題意見統制−集団移転以外のみ)二重クロス໡ᐫⴝ዁᧪ᧄੱᗧ⷗
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考察および結論

ネットワーク効果が認められたゴルフ場開発問

これらの分析結果から考察すると、まず指摘で

題は町を二分する大きな争点となった論点であきるのは、当然ではあるが、あらゆる論点に対しり、この調査対象となった人々同士で頻繁な意見

ネットワーク効果があるとは限らず、効果がある交換が行われたと考えられる。一方、商店街の将ものとないものが存在する。そして本稿の分析で来の問題は、当時その衰退が懸念されており、そ− 28 −

地域論点への意見形成における属性効果とネットワーク効果の比較研究の今後に関して様々なアイディアは出されていたもることは、ネットワーク効果がある論点では、ネッのの、それらの対策の実現が具体的に検討されるよ

トワーク効果の方が属性の効果よりも大きいというな段階には程遠く、町を二分するような争点にはう点である。また、統計検定上明確に有意とは言なっていなかった。これがネットワーク効果の差とえないが、ネットワーク効果のある論点であるゴ

して表れているのであろう。そして、ネットワーク

ルフ場問題の方が、ネットワーク効果のない商店

効果が認められる論点においては、周辺多数意見よ街将来問題よりも、それが疑似相関や媒介相関でりも高い効果を与える属性変数が見られなかった。

あるかどうかを問わず、数値上属性効果が大きく

これは従来型の質問紙を用いた社会調査では、ネッ出る傾向にあるようだ。さらに、ネットワーク効

トワーク効果の高い項目においては、これらのネッ

果を統制してみると、ネットワーク効果のある論

トワーク効果が見逃され、ノイズとなってしまって点であるゴルフ場で、中間・均衡状態でより属性いるという重大な可能性を示唆するものである。

効果が大きくなる傾向にある。

さらに、各属性変数の効果を検討してみよう。

以上の結果から議論を演繹してみよう。仮にゴ

まずゴルフ場問題の場合、周辺多数意見を統制しルフ場問題と商店街将来問題の相違が、単なる論て二重クロス集計を行ってみると、統計検定上有点個別の相違ではなく、地域における争点の深化

意ではないのであくまで参考情報にとどまるが、の違いだとすれば、論点の深化によってネットワー

多くの属性変数において、中間・拮抗の場合に関ク効果が高まると考えらえる。そのような場合、従連係数が高まる傾向にあった。従って周辺の意見

来型の質問紙を使った社会調査でこのような論点を分布が拮抗状態にあるなど、ネットワーク効果が相扱うと、重要な要因を見逃してしまうことになる。

殺される局面で属性効果が高まる一方、それ以外でゴルフ場問題と商店街将来問題に対する属性効

は個人属性効果がネットワーク効果により減殺され果の大きさの違いにまつわり、意外であったのは、

るか、もしくは疑似相関になっている可能性がある。

行為者本人の態度決定が周囲の意見分布の影響をまた、性別、個人収入等の属性変数は、周辺多受けないにしても、個人属性が直接本人の態度決

数意見を統制すると、中間・拮抗の場合を除き効定に効果があっても良いのではないかと思われる果が弱まる。したがってネットワーク効果が大きにもかかわらず、周囲の意見分布の影響があまりい場合は、ネットワーク形成への影響を通じた間ない商店街将来問題でそのような直接の連関はむ

接的な連関である可能性がある。

しろ弱かった点である。これは、論点の深化はネッ

一方、商店街の将来問題に関して周辺多数意見

トワーク効果だけではなく属性効果をも高めていを統制すると、変数によっては交互効果が出ている可能性を示唆する。しかし同時に先に述べたよ

るものもあるが、一貫した効果は認められない。

うに、ネットワーク効果によって属性効果が減殺

唯一、顕著な結果が出たのは、周辺多数意見が商されている可能性もある。また一部の属性はネッ

店街集団移転ではない場合の、職業と本人意見のトワーク形成に寄与することで、必ずしもネット

連関であり、この場合自営業者の大半が商店街集

ワーク効果と相反するとは限らないだろう。

団移転を支持しているものの、被雇用者（勤務）である場合、大半がそれ以外の意見であった。だ以上の議論を図にまとめてみると以下のようになる。

が、周辺多数意見が商店街集団移転支持もしくは䊈 䉾 䊃 䊪䊷䉪ലᨐ㩷

拮抗状態である場合は、職業による差はほとんどないと言ってよい。またクラマーの連関係数上は⺰ὐ䈻䈱ᘒᐲ࿾ၞ䈮 䈍 䈔 䉎

周辺多数意見を統制すると、収入の関連が多少上᳿ቯ㩷੎ὐ䈱ᷓൻ㩷

がっているが、クロス表を見る限り、収入の違い

ዻᕈലᨐ㩷による何らかの一貫した効果は認められない。
以上をまとめてみると、少なくとも明確に言え

図4− 29 −

推測される論点への態度決定影響要因

山梨国際研究山梨県立大学国際政策学部紀要

No. 7（2012）

なお、今回の分析ではネットワーク効果が属性る可能性も否定できない。

効果を減殺するかもしくは疑似相関になっている

また、本調査においても、当然ながらすべてのように考えられるが、地域のネットワークの編成

意見態度にネットワーク効果が確認されているわの在り方や論点によってはそれを高める方向で働けではない。問題によってネットワーク効果があく可能性も否定できない。いずれにせよ、今回のるものと、ないものがあることが明らかになって

分析では属性効果よりネットワーク効果の方が大いる。すでにふれたように争点の成熟度がネットきかったという点は明確である。但し、それ以外

ワーク効果の違いにつながるのであろう。論点との考察に関しては、N が 52 と少ないこともあっして知られてはいたとしても、必ずしもそれにつて統計的に有意な値に基づくものではないため、いて人々がじっくり考えているわけではない、時あくまでもそのような可能性があるという議論にには、対象者が調査に応じて初めてその論点の賛とどまる。また、今回使用したデータは、あくま

否について考えてみた、というような問題であるでこの調査対象者を母集団とする事例研究であるとネットワーク効果がないのであろう13）。

ため、他の地域、事例でも同様な効果が認められ

しかしながら、本稿に見るような意見態度決定

るかどうかは、さらなる追加分析が必要である。

において社会ネットワークの構造特性の影響が極ともあれ、この結果から少なくとも考えられそめて重要な役割を果たすことが、仮に普遍的な現

うなことは、地域政治にかかわる世論・意見調査

象であるとするならば、従来の属性志向の質問紙を行う場合、個人属性のみをそれに影響を与えるを使った社会調査では、極めて重要な要因を見落

要因だと考えて調査を設計すると、非常に重要なとしてきたことになる。今までの、社会経済的ポ

要因、すなわち、ネットワーク要因を見過ごしてジションこそが社会意識に影響する主要要因であ

しまい、それらがデータにおけるノイズとして埋るという前提を覆す可能性を示唆していることをもれかねないという可能性を示唆するのではない

否定しきることはできないだろう。

かということである。

この対策を考えてみると、従来ある程度手軽にネットワーク情報を得る手段として活用されてき今後の課題と展望

た ARD では、回答者にとっては簡便に回答でき

す で に 問 題 提 起 の 中 で も 述 べ た よ う に、 本

るもののやはりネットワークの肝心な構造情報が研究で扱ったような全体ネットワーク（Whole

欠落してしまうと言わざるを得ない。もちろん、Network）を扱った社会ネットワーク調査は、今GSS 流の自己中心ネットワークデータを取ると日の日本で実施が難しくなってしまった。

いうのも対策の一つではある。これなら、自己中

本稿で扱ったデータは N も小さく、ある特定心ネットワークのスターに対してまで調査をしな

地域の政治的活動家およびそのネットワークといくて良いという利点もある。しかし、回答方法がう限定された特殊な集団に関する事例調査データ

いささか複雑になる割には、回答が結局本人の認に過ぎない。本稿の分析結果を、より普遍的にあ知に依存しているという点で、ARD と変わりはてはまるものかどうか確認するためには、より N

ないとは言える。

の大きなデータへの適用や様々な地域での追加研

そこで提案したいのが次のような方法である。

究が必要だろう。またこの地域だけを考えても、本稿では全体ネットワークデータを使って、各

この調査の対象者はその特殊性から少なくとも高ノードを取り巻く自己中心ネットワークにおける所得者に偏っていることが明らかであり、この地多数派の意見態度を析出するという試みを行っ

域を代表するサンプルでもない。従って、仮にこた。それを援用して、一般的な質問紙に、「あなの町の全体ネットワーク調査が可能であったとすたの周辺の人々14）のなかでこの問題について最もるならば、ネットワーク要因よりも属性要因の態多いと思われる意見を選択肢の中から選んでくだ度決定に対する直接効果がより強いと明らかにな

さい」というような質問項目を採用するのである。

− 30 −

地域論点への意見形成における属性効果とネットワーク効果の比較研究

周辺の意見分布に行為者の意見形成が影響を受る認知報告に限定された自己中心ネットワークを使った分析が含まれているものの、その多くは ARD ベー

けるとしても、客観的な周辺の意見分布状況に左右されるのではなく、いったん行為者による周辺態度分布の認知を経由して影響を与えるものと推スの分析となっている。
７）安野（2005）の場合は、GSS 準拠データに加えて、独自に、1 段の 3 名以内のスノーボール調査も実施して定されるので、このような設問はその点でも整合いる。スノーボール調査とは、Frank（1978, 1979）に的である。そして周辺の人々の（認知された）最よって提唱された、調査対象者が挙げた交際相手をさ多意見は ARD では十分に切り出せない、社会的らに追加の対象者として芋づる式に調査を行う、社会な「場」の（構造）情報の一面を切り取っている
一方で、回答者にとっても、ARD 同様比較的回答が容易でシンプルであるという特徴がある。

ネットワーク調査の方法である。
８）前稿では地域名は仮名にしていた。
９）この点については高橋、大西（1994）を参照。
10）なお、調査の時点でこのゴルフ場開発計画はほぼ撤回

ネットワーク効果が見込まれる、ある問題に関する決定態度を探るためには、その説明要因を探が決まっていた。
11）ストレック分析とは、各ノード（この場合は人）のネッ
トワーク構造同値係数行列を主成分分析にかけ、そのる定型質問の一つとして、このような設問が今後1 軸と 2 軸に対するスコアを元に各ノードをプロット

普及することを期待したい。

して図示したもの。各ノードのネットワークのパターンが近いもの同士が図上でも近く、またパターンが異注なっているノード同士が、図上でも遠く示されるよう

１） こ こ で 言 う 構 造 主 義（Structuralism） と は、Claudeになっている。この詳細に関しては高橋・大西（1994）

Lévi-Strauss などが人文科学等において提唱した構造主義とは必ずしも同じではない。彼らの、アリストテ

203 ページ以下を参照。
12）元々の質問紙の質問および選択肢と、振り直したカテレス＝リンネ流の要素還元主義を否定するという発想は共有するが、Lévi-Strauss ら西欧流の構造主義者が、シンボル、意味、価値といったものに主な分析対象にしたのに対し、ここでの構造主義、もしくは構造分析とは人々の間にある具体的な社会関係構造、関係の社
会的「場」を説明変数として着目していく方法である。
詳しくは Wellman and Berkowitz（1988）を参照。
２） 例 え ば、 や や 古 い が Borgatti and Foster（2003） は、
1970 年代から 2000 年代にかけての社会ネットワーク
をキーワードとした研究の急増ぶりを指摘している。
３）Christakis and Fowler（2007）および（2008）参照。さ
らに彼らはその後一般啓蒙書も著しており、Christakis
and Fowler（2009=2010）がある。
４）例えば、数理社会学会の機関誌『理論と方法』49 号に掲載された特集「エージェント・ベースト・モデルの社会学的展開」で扱われた諸研究はその代表的なものだろう。
５）個々の交際相手を特定して聞くのではなく、例えば「Xのような人を何人知っていますか」というような形の質問を使い、関係や交際の種類ごとに相手の人数をデータとして収集したもの。
６）日本でも家族社会学におけるソーシャルサポート研究などで社会ネットワーク分析が行われてはいるが、その多くは ARD ベースの研究である。例えばその代表例である野沢（2009）を見ると、一部にアメリカのGeneral Social Survey 1985 で採用された形式に準拠した、4-5 名程度の規模の、しかもノードの中心者によ− 31 −

ゴリーの対応関係は以下の通り。
年齢
オリジナルの質問文
問１ お生まれはいつですか。
（明治・大正・昭和年・西暦年）

これを、調査年での満年齢に換算した上で、1. 40 代
以下 2. 50 代 3. 60 代 4. 70 代以上の 4 カテゴリーに変換。
学歴
オリジナルの質問文
問３ あなたが最後に卒業された学校はどちらですか。
＜選択肢カード提示＞選択肢の中 からお選び下さい。
学校名も差し支えなければお教えください。
１．小学校（新制・旧制とも）２．旧制高等小学校
３．旧制実業学校 ４．新制中学校
５．旧制中学校 ６．新制高等学校
７．旧制高等学校 ８．新制短期大学
９．新制高等専門学校 10．旧制高等専門学校
11．新制大学・大学院 12．旧制大学・大学院
13． その他（具体的にどのような学校か聞く。それから３―１へ）SQ ３－１ 今、13. その他とお答えになった方にお伺いします。その直前に出られた学 校は今の選択肢のどれにあてはまりますか。またその学校名も差し支えなければお 教えください。
学校名（）
１．小学校（新制・旧制とも）２．旧制高等小学校
３．旧制実業学校 ４．新制中学校

山梨国際研究山梨県立大学国際政策学部紀要

No. 7（2012）

５．旧制中学校 ６．新制高等学校

６．その他（ 具体的に ）７．旧制高等学校 ８．新制短期大学

７．分からない

９．新制高等専門学校 10．旧制高等専門学校
11．新制大学・大学院 12．旧制大学・大学院

これを 1. 集団移転（オリジナル設問 1, 2）2. それ以外
（オリジナル設問の 3 以上）に 2 分割した。また、また各対象者の一次スターにおける多数意見に関して
は、再分類の 1. が最も多い場合を 1. 集団移転が最多、以上の設問を、1. 初等（義務）教育修了 2. 中等教育修了（旧制中学、
新制高校）3. 高等教育修了（旧制高校、

1. と 2. が同数の場合を 2. 拮抗、再分類の 2. が最も多い場合を 3. それ以外が最多、の三分類とした。

新制短大以上）の三段階に分けた。また、専門学校や職業訓練校の場合は、3-1 のサブクエスチョンのデー

ゴルフ場開発問題に関する意見態度
オリジナル設問

タにより、学歴段階を決定した。
職業

問２０ '95 年の町議選当時、あなたは建設計画についオリジナル設問てどうお考えでしたか？＜選択肢 カード提示＞選択

問４ あなたのご職業を教えて下さい。もし兼業していらっしゃる場合はそれもお答え下さい。
これをいったん 25 カテゴリーに分類したが、単純化のため 1. 自営業 2. 被雇用者 3. オーナー経営者 の三分類に分類し直した。また無職の場合は前職を聞き、それによって分類を決定した。
年収オリジナル設問
問５ あなたの年収について伺います。
（1）＜選択肢カード提示＞あなたの世帯全体の年収は選択肢のどれにあてはまりますか。差し支えなければお答えください。
１．なし ２．５００万未満 ３．５００～７５０万未満
４．７ ５ ０ ～ １ ０ ０ ０ 万 未 満 ５．１ ０ ０ ０ ～１５００万未満
６．
１５００～２０００万未満 ７．２０００万以上（2）その内、あなたご自身の年収は今の選択肢のどれにあてはまりますか。差し支えな ければお答えください。
１．なし ２．５００万未満 ３．５００～７５０万未満
４．７ ５ ０ ～ １ ０ ０ ０ 万 未 満 ５．１ ０ ０ ０ ～１５００万未満
６．
１５００～２０００万未満 ７．２０００万以上
８．家族従業員なのでわからな
これを、分布を見て、1. 750 万未満 2. 750-1500 万未満
3. 1500 万以上 の三段階に再分類。
中心商店街の将来に関する意見態度
オリジナル設問
問１７ 青柳商店街の将来について、どのようにお考えですか？＜選択肢カード提示＞
選択肢からあなたのご意見にもっとも近いもの一つをお選び下さい。
１．行政主導で、東部地区へ集団移転するのがよい
２．協同組合方式によって、東部地区へ集団移転するのがよい
３．力のある商店だけが、自助努力で東部地区に移転すればよい
４．大型店の進出に期待すればよいので、青柳の商店街が無くなるのも仕方がない
５．東部開発とは別個に現在地での振興策を考えるべ
きだ肢の中から１つお選び下さい。
１．賛成だった
２．反対だった
３．条件付きで賛成だった
４．どう判断したらいいか分からなかった
５．関心がなかった
これを 1. 賛成 2. 条件付賛成 3. 反対、とカテゴリー順
番を入れ替えた。なお、4,5 の選択肢を選択した者はいなかった。また各対象者の一次スターにおける多数意見に関しては、再分類の 1. 賛成が最も多い場合を
1. 賛成が最多、再分類の 2. が最多の場合および、1. と3. が同数の場合を 2. 中間・拮抗、再分類の 3. が最も多い場合を 3. 反対が最多、の三分類とした。
13）そう考えると後者の場合、属性効果さえ十分確認できなかったということも十分理解可能である。
14）この周辺の人々については、さらに特定の関係にある人々に限定しても良い。
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