炎上加担に至るメカニズムの検討――加担の状況と、「多数派」からの影響過程に注目して唐沢 かおり・森芳 竜太（東京大学 人文社会系研究科）

序論
近年、インターネット上で特定の対象に非難が集中する「炎上」現象が社会問題化している（総務省, 2015）。炎上はいまだ統一的に定義されていないが、「インターネット上で、多数の個人が、反社会的行為をしたと“みなした”対象を批判し、社会的制裁を与える現象」とまとめることができるだろう。
反社会的行為をした者に個人が制裁を与えることは、不適切な行為を是正し、社会の秩序や道徳を保つことにつながる一方で、個人的制裁は私刑そのものである（田中・山口, 2016）とも指摘される。また、事実関係にかかわらず、反社会的行為をしたとみなされた無辜の人が非難の対象となる場合もある。したがって、炎上の生起メカニズムを特定し、その防止策を検討することは喫緊の社会的課題である。
しかし、これまで炎上に係る実証的な検討はほとんど行われておらず、その実態が十分に解明されているとは言い難い。数少ない研究例として、山口（2015）は炎上加担を「（批判的な）コメントをすること」と位置付け、インターネットユーザーにおける加担割合と加担者の属性を検討した。その結果によると、加担経験があるのはユーザーの約 1.5%に過ぎず、炎上に対して過剰な反応をする必要はないとされている。
炎上を実証的に検討した点で山口（2015）は意義深いものであったが、加担の形態は「（批判的な）コメントをすること」に限定されない点に留意する必要がある。たとえば東京地裁の判例（2014）では「リツイート（他者のツイートを引用する形で自己のアカウントから発信すること）も、ツイートをそのまま自身のツイッターに掲載する点で、自身の発言と同様に扱われる」と指摘されている。したがって、「批判コメントの拡散」を行うことも、加担の一形態だと考えられる。実際、「炎上の発端となった書き込みの拡散」を行うことは、潜在的な加担者に対してこうした書き込みに接触する機会を与えうる行為であり、炎上発生の一因にもなっている。そこで本研究は、書き込みの拡散というこれらの行為も炎上加担ととらえ、山口（2015）の議論を発展させることを第一の目的とした。
加えて本研究では、個人の制裁行動に対する「多数派からの影響」を明らかにすることを第二の目的とした。これは、実際の炎上が「すでに批判的な書き込みがなされている状態」として個人の目に映るためである。つまり人々は、書き込みや拡散を行っている加担者の存在を認識するがゆえに、自身も炎上に加担するものと想定される。加えて、インターネット上では批判が可視

1

化されているため（田中・山口, 2016）、どれだけ多くの人が対象を批判しているかが容易にわかる。炎上の背景には多数派に対する同調が存在するという指摘（毎日新聞, 2016 年 10 月 17日付）を踏まえると、他の加担者からの影響を、とくに多数派の影響という観点から検討することは、炎上の生起メカニズムを理解する上でも、また防止策を検討するという社会的な要請にこたえる上でも重要である。
以上より、本研究は（１）加担者の割合と社会的属性を検討したうえで、（２）制裁行動に関する他者からの影響を明らかにすることにより、炎上の実態を示すことを目的とした。そのために、研究 1 ではオンライン調査によって（１）を、研究 2 では社会心理学で用いられる実験ゲームの手法を用いて（２）を、それぞれ検討した。

研究１
方法
調査対象
2017 年 12 月に株式会社クロス・マーケティングを通じ、同社モニターに登録した会員を対象にオンライン調査を実施した。回答者は男性が 600 名・女性が 600 名であり、平均年齢は 45.1
歳（SD＝14.5）であった。

質問項目
調査票は、以下に示す項目より構成された。
(1) フェイス項目
性別・年齢・居住都道府県・学歴・婚姻状況・子どもの有無・子どもと同居しているか・就業状況・世帯年収（「0～100 万円未満」から「1500 万円以上」まで、100 万円単位の選択肢で回答）に回答を求めた。

(2) 司法・メディアへの態度司法判断への適正感・警察による摘発への満足感・メディア信頼感（2 項目：r ＝.833）
・対面場面で非難することへの賛意（3 項目：α＝.859）について、5 件法で回答を求めた。

(3) 炎上の説明
山口（2015）を参考に、炎上の説明として「インターネット上では様々な炎上事件というものがあります。炎上事件とは、ある人の書き込みをきっかけに、多数の人が集まってその人への批判等が行われる現象です。たとえば近年では、コンビニのアイスケースにアルバイトの店員が入り、その写真を SNS 上に投稿した結果、批判が殺到するという自体が起きています。
」と呈示した。さらに、視覚的にも理解を促すため、炎上事件の模式図（付録 1 参照）を呈示した（模式図上で、炎上の発端となった者を「投稿者」、その投稿を「書き込み」と呈示したため、以後もそ2のように呼称する）。以上の内容は、これ以降すべてのページの画面上部に表示されていた。
(4) 炎上の認知状況・加担経験
炎上の認知状況として、「炎上事件を見聞きしたことがない」「ニュースなどで見聞きしたことがある」「実際の書き込みを見たことがある」の選択肢から回答を求めた。
その後、「実際の書き込みを見たことがある」と回答した参加者に、炎上に加担したことがあるかをたずねた。具体的には、「投稿者への批判コメント経験」「書き込みの拡散経験」「投稿者への批判コメントの拡散経験」に「はい」「いいえ」「わからない」のいずれかで回答を求めた。

(5) インターネット・SNS・炎上への態度
インターネット・SNS・炎上への態度として、次の計 17 項目に 5 件法で回答を求めた。
インターネット利用時の不快経験（3 項目：α=.921）
・SNS 上で非難することへの賛意（3項目：α＝.951）
・炎上による規範回復への期待（3 項目：α＝.798）
・多数派が批判している事柄に対する重大性認知（2 項目：r ＝.412）
・多数派に同調するのは容易いという認知（2 項目：r =.791）
・炎上が実生活に及ぼす影響への認知（2 項目：r ＝.733）
・炎上は過剰であるとの認知（2 項目：r ＝.489）

結果
炎上の認知状況・加担経験
炎上について、「実際の書き込みを見たことがある」と回答したのは 270 名であり、全体の22.50%であった（図 1）。この 270 名に対して炎上への加担経験をたずねたところ、17.4%にあたる 47 名が「批判コメント」「書き込みの拡散」「批判コメントの拡散」のいずれかを行ったことがあった（図 1）。したがって、何らかの形で炎上に加担した経験のある者が全調査対象者 1200
名のうち 3.9%を占めた。

炎上事件を見聞き実際の書き込みを見たことがある,
22.50%

したことがない,17.58%

有無不明

批判コメント経験

34

208

28

書き込みの拡散経験

26

213

31

批判コメントの拡散経験

18

224

28

ニュースなどで見聞きしN =270

たことがある, 59.92%※47名が、上記のうちいずれかの経験があった。

図 1. 炎上の認知状況（N=1200）
・加担経験（N=270）

3

加担者の特徴
続いて、炎上への加担経験が、フェイス項目と司法・メディアへの態度、炎上などへの態度によって予測できるか検討した。具体的には、炎上への加担経験（「批判コメント」「書き込みの拡散」「批判コメントの拡散」のいずれかを行ったことがある場合を 1、行ったことがない・わからない場合を 0 としてダミー化）を従属変数に、表 1 に示す変数を独立変数として、ロジスティック回帰分析を行った（各変数の記述統計量は、付録 2 を参照）。なお、本研究は探索的に実態を探ることが目的であるため、ステップワイズ法により 10%水準で有意な変数を選択した。

表 1. ステップワイズ法によるロジスティック回帰分析の結果
目的変数
性別(男性=1、女性=0）

炎上加担経験
すべて

批判コメント経験

書き込みの批判コメントの拡散経験

拡散経験0.963 **

0.846 *

-0.797 *-0.784 *-0.756 +-0.814 +0.111 **

0.127 **

0.096 +

0.914 **

0.944 **

0.816 **

1.307 **

1.320 *

年齢
都市圏(東京都・神奈川県・愛知県・大阪府=1、それ以外=0)
学歴(大卒以上=1、それ以外=0)
結婚(結婚している=1、していない=0)
子どもの有無(有=1、無=0)
子どもとの同居(同居している=1、していない=0)
就業状況(現在就業している=1、それ以外=0)
世帯年収
司法判断への適正感
警察による摘発への満足感
メディア信頼感
インターネット利用時の不快経験

0.602 *

炎上による規範回復への期待
多数派が批判している事柄に対する重大性認知多数派に同調するのは容易いという認知

0.901 **

炎上が実生活に及ぼす影響への認知
炎上は過剰であるという認知-0.950 **SNS上での非難許容度

対数尤度
近似R2-162.03 **.364-126.66 **.372-106.33 **.344-76.91 **.476
N ＝1200**

p < .01, * p < .05, + p < .10

注1) 値は偏回帰係数を表す。
注2) 「SNS上での非難許容度」は、「SNS上で非難することへの賛意」の得点から「対面場面で非難することへの賛意」の得点を引いて尺度構成した。

分析の結果、モデルは有意であり（近似 R2=.364, p < .01）、性別・学歴・子どもとの同居・世帯年収・インターネット利用時の不快経験の主効果が有意であった。具体的には、性別・世帯年収・不快経験が炎上加担経験に対して正の効果を、学歴・子どもとの同居が負の効果を示した。
つまり、男性・大卒未満・子どもと同居していない・世帯年収が高い・不快経験をしたことがある人ほど、何らかの形で炎上に加担したことがあるという結果であった（表 1）。

4さらに、「批判コメント経験」「書き込みの拡散経験」「批判コメントの拡散経験」それぞれを従属変数とし（経験がある場合を 1、経験がない・わからない場合を 0 としてダミー化）、同様の分析を行った。結果は表 1 に示す通りであった。特異なものとして、「批判コメントの拡散経験」を目的変数としたモデル 4 では、多数派に同調するのは容易いという認知が正の効果を、炎上は過剰であるという認知が負の効果を示したことが挙げられる。つまり、他者が炎上に加担していることに同調して自分も加担しやすいと考えている人、また、炎上が起きても過剰な制裁につながらないと考えている人ほど、投稿者を批判するコメントを拡散したことがあるという結果であった。

考察
研究 1 では、加担者の割合と社会的属性の検討を目的とした。そこで、はじめに炎上の認知状況・加担経験を明らかにし、次いで加担経験を規定する社会的属性を検討した。
まず、回答者の約 3.9%が何らかの形で炎上に加担した経験のあることがわかった。炎上加担の範囲を「投稿者への批判コメント」から「書き込みの拡散」「批判コメントの拡散」まで拡張した結果、山口（2015）が指摘した 1.5%よりも多くの人々が加担しているという結果が得られた。たしかにいぜん割合は低いが、インターネット利用者が約 1 億人であることを考えると（総務省, 2017）、決して無視できない人数になると言えるだろう。また、本研究は「実際の書き込みを見たことがある」人のみに炎上加担経験をたずねたが、炎上そのものや実際の書き込みを見聞きしたことがない人でも、知らず知らずのうちに加担行動を取っている可能性がある。ゆえに、3.9%という値が過小推定されたものである可能性に留意する必要がある。
さらに、加担者の属性について、男性・大卒未満の学歴・子供と同居していない・世帯年収が高い・インターネット上で不快な経験をしたことがある人ほど、何らかの形で炎上に加担したことがあるとわかった。山口（2015）では男性・若年層・子どもと同居している・年収が高い・イ
ンターネット上で不快な経験をしたことがある・インターネット上では非難しあって良いと考えている人ほど、コメントを書き込むことによって炎上に加担した経験があるという結果であったが、本研究の結果はこれを概ね追証するものであった。子どもとの同居状況は矛盾する結果であったが、これは、山口（2015）ではひとり暮らしかどうかを独立変数に投入していたため、居住形態の効果が統制されていたことによる効果だと考えられる。
さらに、多くの他者が炎上に加担しているほど自分も加担しやすい、また炎上が起きても過剰な制裁にはつながらないと考えている人ほど、「批判コメントの拡散経験」があることがわかった。一方、このように考えていることは「批判コメント経験」に影響しなかった。この結果は、既存の批判コメントを拡散することと、自身が批判コメントを投稿することが、異なる行為だと認識されている可能性、さらには、拡散のほうが、加担者への同調傾向や、炎上被害の過小評価により安易に行われる可能性を示唆している。期せずして炎上に加担してしまうことを防ぐた
めにも、インターネット・リテラシー教育の中で批判コメントの拡散がもたらす結果について、警鐘を鳴らす必要があると言えよう。

5

研究２
目的
研究 2 では、「多数派のふるまい」、すなわち反社会的行為をした者に対し、他者がすでに制裁していることが、個人の制裁行動に及ぼす影響を検討した。
炎上に加担すること、すなわち他者に制裁を加えることは、自身に直接的な利益をもたらさないだけでなく、コスト（手間暇や時間）のかかる行為とも言える。このような場合、加担しないことが最も合理的なふるまいであるが、インターネット環境、つまり情報量が膨大であり、情報処理のための資源が恒常的に不足しがちな状態では、自身の損得を考慮した合理的判断は抑制され、目につく手がかりに引っ張られたヒューリスティック的な判断とそれに導かれる行動が生じやすい。こうした予測を検討するため、本研究では、十分な情報処理資源がない状況、すなわち高い認知負荷がかかる状況を人為的に設定し、この条件下では多数派のふるまいを手がかりとしたヒューリスティック的な行動、つまり同調が見られると予測した。Ash（1951）をはじめとする先行研究から、人は多数派に同調する傾向を有していることが明らかになっている。このことから、もし多数派がすでに制裁していれば同調して個人も制裁し、多数派が制裁していなければ、同調して個人も制裁しないことが想定されるのである。
以上の議論にもとづき、研究 2 では、利害関係のない第三者が不公正な行為者に対して制裁を加える現象を検討した Ohtsubo, Masuda, Watanabe, & Masuchi（2010）の方法を踏襲し、次の仮説 1・仮説 2 を検討した。
仮説 1：認知負荷低群では、多数派が制裁している場合としていない場合の間で、参加者による制裁の厳しさに差は見られないであろう。
仮説 2：認知負荷高群では、多数派が制裁している場合のほうがしていない場合よりも、参加者はより厳しい制裁を与えるであろう。

方法
実験デザイン
認知負荷（高・低）と多数派のふるまい（多数派が制裁・非制裁）を操作した、2 要因 4 水準の参加者間計画であった。

実験参加者
都内国立大学の大学生・大学院生 67 名が実験に参加した。うち、実験中のディセプション（虚偽の説明）などに気付いた 4 名を除き、63 名を対象に分析を行った。分析対象とした参加者は男性 55 名・女性 8 名であり、平均年齢は 21.7 歳（SD=1.58）であった。

手続き
実験は一度に複数名が参加した。また、課題はコンピュータを使用して行われた。
参加者は実験開始前に、課題中に獲得したポイント数に応じて追加報酬が支払われることな6

どの説明を受けた。その後、画面上の指示に従って課題に取り組んだ。所要時間は、報酬の支払いまでを含めて 1 時間程度であった。
実験中の課題は、以下の 3 セッションにわかれていた。

【セッション1】【セッション2】【セッション3】

信頼ゲーム

第三者罰ゲーム(1)

第三者罰ゲーム(2)認知負荷の操作（20秒／120秒で意志決定）
多数派のふるまいの操作**4人中3人／4人中1人がポイントを差し引いたと呈示

セッション 1：信頼ゲーム
参加者は、このゲームの元手として 200 ポイントを与えられた。そして、ランダムに選ばれた他の参加者（以下、パートナー）に対して、200 ポイントの一部を 20 ポイント単位で送付することができた。このとき送付した分は、パートナーが受け取る際、実験者によって 5 倍に増額された。その後、パートナーは受け取ったポイントを、参加者とパートナーの間で自由に分配した。分配後に所持していた分が、このセッションでの獲得ポイントであった。1

セッション 2：第三者罰ゲーム(1)続いて参加者は、他の参加者間で行われた信頼ゲームの分配結果を見て、「分配した参加者」（セッション 1 におけるパートナー）からポイントを差し引くかの意志決定を行った。
参加者は、このゲームの元手として 70 ポイントを与えられた。そして、呈示された不公平な分配結果について、70 ポイントの一部を 10 ポイント単位で使って、「分配した参加者」の獲得ポイントを差し引くかを決めた。このとき、使用した分の 3 倍の額が差し引かれた。また、認知負荷の操作として、認知負荷低条件では 20 秒で、高条件では 120 秒で意志決定をするよう求められた。その後、上記の意志決定に関する簡単な質問項目に回答した。2
意志決定後に所持していた分が、このセッションでの獲得ポイントであった。つまり獲得ポイントを最大化するためには、ポイントを使わないことがもっとも合理的であった。

セッション 3：第三者罰ゲーム(2)最後に、参加者は再び第三者罰ゲームを行った。手続きはセッション 2 と概ね同様であり、以1

パートナーは実在せず、獲得ポイントが参加者とパートナーの間で等しくなるように分配を行うプログラムであった。したがって、すべての参加者はポイントを送付する側としてセッション 1 を行った。
2
この試行を 3 度行った。分配結果は［送付した参加者：分配した参加者］＝［0：1200］・［200：400］・［400：800］がランダムな順で呈示された。この結果は事前に用意されたものであり、実際に信頼ゲームを行った者はいなかった。

7

下の点が異なった。
参加者は、他の 4 名の参加者も、同じ信頼ゲームの結果に対して順番に意志決定をすると教示された。そして、参加者は 5 番目に意志決定すると呈示され、セッション 2 と同様に「分配した参加者」からポイントを差し引くかを決めた。このとき、多数派のふるまいの操作として「他の 4 名のうち何名がポイントを差し引いたか」が呈示された。具体的には、多数派制裁条件では4 名中 3 名が、非制裁条件では 4 名中 1 名が差し引いたと呈示された。また、セッション 2 と同様、意志決定には制限時間が設けられていた。3

結果4
操作チェック
はじめに、認知負荷の操作が成功しているかを検討した。まず、セッション 2 の試行後にたずねた「制限時間があったので、急いで判断した」など 3 項目（α＝.908）を単純加算平均し、ヒューリスティック的な判断をした程度の指標とした。この変数を従属変数、認知負荷を独立変数として t 検定を行ったところ、モデルは有意であり（ t(61)=1.632, p < .00）、認知負荷高群（M=3.067, SD=1.273）の方が低群（M=1.434, SD=0.685）に比べてヒューリスティック的な判断をしていた。したがって、認知負荷の操作は成功したと言える。

制裁した参加者の割合
続いて、制裁した参加者の割合が条件間で異なるかを検討した。制裁行動の指標として、セッション 3 で「分配した参加者」からポイントを差し引いたか否かを用いた。
図 2 には条件ごとの制裁した参加者の割合を示した。制裁した参加者の割合は全体で 27.4%であり、条件ごとにみると、多数派非制裁・認知負荷高条件の 40.0%が最も高かった。
100%
制
裁
した参
加者の割
合

80%
60%

40%
20%
0%
多数派 制裁非制裁

認知負荷 低制裁

非制裁

認知負荷 高図 2. 条件ごとの制裁した参加者の割合※エラーバーは標準誤差を表す

セッション 2 と同様、この試行を 3 度行った。分配結果はセッション 2 と同内容・同順であった。ただし、［200：400］の分配は実験のリアリティを高める目的で設定されたものであったため、すべての参加者に「4 人中 2 人が、プレイヤー2 からポイントを差し引きました」と呈示された。
4以下の分析では、［400：800］の分配に係るデータを使用した。これは、［200：400］の分配では多数派のふるまいを操作しなかったため、［0：1200］の分配では一部の項目で床効果に近い状態が見られたためである。
38

仮説 1・2 の検討

制裁の程度続いて、制裁の程度が条件ごとに異なるかを検討した。制裁の程度の指標として、セッション3 で「分配した参加者」からポイントを差し引くために使用したポイント数を用いた。
多数派のふるまい・認知負荷・多数派のふるまいと認知負荷の交互作用・性別を独立変数に、使用したポイント 数を従属変数として、分 散分析を行った。結果、 モデルは有意であり（F(4,57)=2.922, p < .05）、交互作用（F(1,57)=6.477, p < .05）と性別の主効果（F(1,57)=4.077,p < .05）が有意であった。交互作用が有意であったため、Holm 法による多重比較を行ったところ、認知負荷高群では多数派のふるまいの主効果が有意であった。すなわち、高い認知負荷がかかっているとき、多数派が制裁していないと、制裁している場合に比べて厳しい制裁を与えた。
一方、認知負荷低群では多数派のふるまいの主効果が有意でなかった。また、多数派非制裁群では認知負荷の主効果が有意であった。すなわち、多数派が制裁していないとき、高い認知負荷がかかっている場合のほうがそうでないときよりも、厳しい制裁を与えた。一方、多数派制裁群では認知負荷の主効果が有意でなかった。以上の結果を図 3 に示した。

7060
使 50
用
し 40
たポ
イ 30
ン
ト数 20

多数派 制裁多数派 非制裁100
認知負荷 低認知負荷 高図 3. 使用したポイント数に関する分散分析の結果※エラーバーは標準誤差を表す

考察
研究 2 では、多数派のふるまいが個人の制裁行動に与える影響を検討した。具体的には、低い認知負荷しかかかっていない場合は、多数派のふるまいが個人の制裁行動に影響しないこと（仮説 1）、また高い認知負荷がかかっている場合は、多数派が制裁していれば同調して個人も制裁し、多数派が制裁していなければ同調して個人も制裁しないこと（仮説 2）を予測した。
分析の結果、認知負荷低群では、多数派が制裁している場合としていない場合の間で「分配した参加者」、すなわち不公正な行為者に対する制裁の程度に差は見られなかった。したがって、
仮説 1 は支持されたと言える。
一方、認知負荷高群では、多数派が制裁していない場合の方が、制裁している場合に比べて不公正な行為者に対する制裁が多くみられた。また、制裁した参加者の割合は、全体の 27.4%に対9し、認知負荷高群・多数派非制裁群では 40.0%と高い値を示していた。以上の結果から、仮説 2は支持されなかったと言える。
以上の結果は、認知負荷が高い場合、つまりヒューリスティック的な判断が起こりやすい場合、多数派のふるまいは確かに参照されるものの、これに同調するのではなく、むしろ他者による制裁の不十分さを補うような行動が生起することを示している。本実験では、不公正な行為者に制裁を科すほど参加者の利益が目減りするよう設定されていたことをふまえると、この結果はとくに興味深い。これは人々の中に、不公正な行為者のふるまいに見合うだけの応報的制裁を志向し（Carlsmith & Darley, 2008）、自身の利益を度外視してでも公平性を志向する（Cappelletti,Güth, & Ploner, 2011）性質が組み込まれていることを示唆するものと言える。つまり、高い認
知不可がかかっている場合に多数派が制裁していない状況を目にすると、「制裁が不十分である」または「不公平が是正されていない」と認知し、結果として制裁行動が生起する可能性が示唆されたと言えよう。また、実際の社会現象、すなわち炎上現象の生起においても「反社会的な行為をした者がまだ十分な制裁を受けていない」と認知する人こそが新たに加担していく可能性を示唆するものでもある。今後はこうした認知過程の検討を行うとともに、不公正な行為者が謝罪・責任などを表明した場合についても検討を行うことで、実際の社会場面にも応用可能な知見を蓄積することが求められるだろう。
本研究では統制群を設定せず、多数派制裁条件と非制裁条件とを直接的に比較した。より精緻な議論を行うためには、統制群として「他者は存在するが、そのふるまいはわからない条件」を加え、他者がただ存在するだけの条件との比較を可能にすることが望ましい。

総合考察
本研究は、社会問題と化している炎上現象について、その実態を明らかにすることを目的としたものである。研究 1 では炎上加担経験について社会的属性との関連を検討し、研究 2 ではすでに制裁している他者からの影響を検討することで、加担者の特徴のみならず、加担に至るまでのメカニズムまでをも明らかにすることを目指した。
研究 1 では、何らかの形で炎上に加担したことがある人が約 3.9%（インターネットユーザー1 億人に対し、390 万人程度）存在することが明らかになった。多数派ではないが、無視できない数の加担者の存在が浮き彫りになったと言えよう。
さらに、「投稿者への批判コメント経験」「書き込みの拡散経験」「投稿者への批判コメントの拡散経験」それぞれを行ったことがある人々の属性が明らかになった。山口（2015）は炎上防止策としてインターネット・リテラシー教育の必要性を挙げているが、こうした人々に対して、有効な教育を検討していくことで、将来的に炎上の発生を減らすことができるだろう。
また、インターネット上で不快な経験をしたことがある人ほど、炎上に加担した経験があるという結果も得られた。このことは、不快経験を減らすための施策が、間接的に炎上抑制につながる可能性を示唆している。ただし本研究では、炎上に加担する中で不快な経験をしたことと、そ10れ以外の場面で不快な経験をしたこととを区別して測定していない。今後の研究では、炎上に加担する以前の不快経験を測定し、炎上加担との関係を明らかにすることにより、炎上を抑止する要因を明確に特定することができるであろう。
続く研究 2 では、ヒューリスティック的な判断が起こりやすい場面で「多数派が十分に制裁していない」場合に、人々が制裁に駆り立てられることが明らかになった。画面上で様々な情報が呈示されるだけでなく、スマートフォン等を介し、移動中などでもインターネット利用が増えている昨今では、私たちは、熟慮的な判断ではなく、ヒューリスティック的な判断が生じやすい環境に置かれていると考えられる。こうした個人の利用状況に介入することは困難であるため、炎上防止のための抜本的な施策としては、インターネット上で他者の反応を隠してしまうことも検討に値するだろう。個々の Web サービスで他者の反応を一切マスクしてしまうことは不可能であっても、コメント欄に制約をかけたり、利用者の目に入りやすい、上位表示される内容を操作したりすることにより、批判が過熱化することを防げる可能性がある。もちろん、このような操作は自由な意見表明の機会提供という理念とは反するものであり、コメントの権利と、コメント内容に対する責任のバランスを踏まえることが必要となる。今後は、こうした施策の効果を検証するためのフィールド実験も重ねながら、検討を進めることが望ましい。
本研究は、これまで実証的な検討がほとんど行われてこなかった炎上現象に着目し、その実態および生起メカニズムの一端を呈示することにより、今後の研究の基盤となるべき知見の基礎的枠組みを提供した。今後は、個別事例の特徴などを加味した検討を行うとともに、炎上を防止するための具体策を検討・実施し、その評価を行っていくことで、この問題への実際的な対応を行っていくことが求められるであろう。

引用文献
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Guetzkow(Ed.), Groups, Leadership and Men: Research in human relations. Carnegies Press,pp.177-190.
Cappelletti, D., Güth, W., & Ploner, Matteo. (2011) Being of two minds: Ultimatum offers under
cognitive constraints. Journal of Economic Psychology, 32, 940-950.
Carlsmith, K. M., & Darley, J. M. (2008) Advances in Experimental Social Psychology, 40, 193-236.
毎日新聞（平成 28 年 10 月 17 日付夕刊） 特集ワイド：安易な同調に「膝カックン」 言論、一人一人で染めよう

ライター・武田砂鉄さん

Ohtsubo, Y., Masuda, F., Watanabe, E., & Masuchi, A. (2010). Dishonesty invites costly third-party
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総務省（2015）

平成 27 年版情報通信白書

http://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/h27.html
総務省（2017）

平成 29 年版情報通信白書

11（2016 年 12 月 10 日）

http://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/h29.html田中辰雄・山口真一（2016）

ネット炎上の研究

誰があおり、どう対処するのか

東京地方裁判所（平成 26 年 12 月 24 日判決） ウエストロー・ジャパン
山口真一（2015）（2017 年 12 月 20 日）

文献番号 2014WLJPCA12248028

実証分析による炎上の実態と炎上加担者属性の検証

12

勁草書房

情報通信学会誌, 33, 53-65.

付録
付録 1：炎上事件の模式図●△✕●△✕●△✕●△✕※……

批判等
●△✕
●△✕

書き込みの投稿者

書き込みの読み手

付録 2：研究 1 で使用した独立変数の記述統計量
変数名

平均値

標準偏差

最小値

最大値

性別(男性=1、女性=0）

0.500

0.500

0.0

1.0

年齢

45.14814.485

20.0

79.0

0.383

0.486

0.0

1.0

学歴(大卒以上=1、それ以外=0)

0.475

0.500

0.0

1.0

結婚(結婚している=1、していない=0)

0.548

0.498

0.01.0

子どもの有無(有=1、無=0)

0.466

0.499

0.0

1.0

子どもとの同居(同居している=1、していない=0)

0.339

0.474

0.0

1.0

就業状況(現在就業している=1、それ以外=0)

0.663

0.473

0.0

1.0

世帯年収

5.942

3.558

1.0

16.0

司法判断への適正感

2.789

0.989

1.0

5.0

警察による摘発への満足感

2.699

0.966

1.0

5.0

メディア信頼感

2.415

0.933

1.0

5.0

インターネット利用時の不快経験

2.311

1.235

1.0

5.0

炎上による規範回復への期待

2.471

0.844

1.0

5.0

多数派が批判している事柄に対する重大性認知

2.773

0.789

1.0

5.0

多数派に同調するのは容易いという認知

2.285

0.976

1.0

5.0

炎上が実生活に及ぼす影響への認知

2.310

0.966

1.0

5.0

炎上は過剰であるという認知

3.095

0.892

1.0

5.0

SNS上での非難許容度-0.708

1.067

-4.0

4.0

都市圏(東京都・神奈川県・愛知県・大阪府=1、それ以外=0)

N =1200
注) 「SNS上での非難許容度」は、「SNS上で非難することへの賛意」の得点から「対面場面で非難することへの賛意」の得点を引いて尺度構成した。

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付録 3：研究 2 で使用した変数の記述統計量
認知負荷 高群セッション1
セッション2

セッション3

認知負荷 低群

変数

制裁（N=16）

非制裁（N=17）

制裁（N=15）

年齢21.81（1.38）

21.47（1.28）

21.67（1.54）

非制裁（N=15）
22.07（2.12）

送付したポイント数

68.75（72.28）

94.12（71.33）

124.00（74.14）

108.00（72.45）
19.33（26.31）

使用したポイント数

15.00（26.33）

17.65（27.51）

20.67（27.64）

ヒューリスティックな判断をした程度

1.31（0.54）

1.55（0.80）

2.80（1.44）

3.33（1.06）

使用したポイント数

7.50（18.07）

5.00（9.66）

4.00（9.10）

16.00（25.30）

ヒューリスティックな判断をした程度

1.27（0.61）

1.63（0.95）

2.42（1.45）

2.51（1.05）

制裁に対する不十分感

2.56（0.95）

3.47（1.01）

2.57（0.80）

3.83（0.77）

注）表中の値は平均値（標準偏差）である。

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