「Innovation Nippon 2022

偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書

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「Innovation Nippon 2022

偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書

Innovation Nippon 2022

偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策

2023 年 5 月
国際大学グローバル・コミュニケーション・センター

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偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書

調査研究報告書執筆メンバー
-

山口 真一

国際大学 GLOCOM 准教授・主幹研究員

-

谷原 吏

神田外語大学外国語学部専任講師 ／

-

大島英隆

国際大学 GLOCOM 客員研究員

国際大学 GLOCOM 客員研究員

調査研究プロジェクトメンバー
-

山口 真一

国際大学 GLOCOM 准教授・主幹研究員

-

渡辺 智暁

国際大学 GLOCOM 教授・研究部長・主幹研究員

-

谷原 吏

神田外語大学外国語学部専任講師 ／ 国際大学 GLOCOM 客員研究員

-

大島英隆

国際大学 GLOCOM 客員研究員

-

井上絵理

国際大学 GLOCOM 客員研究員

-

田邊新之助

国際大学 GLOCOM リサーチアシスタント-

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偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書

目次
本報告書で得られる主な知見..................................................................................................8
第２章 偽・誤情報、陰謀論、事実のニュースへの接触状況 ...........................................8
第３章 偽・誤情報、陰謀論、事実のニュースの真偽判断行動 .......................................8
第４章 偽・誤情報、陰謀論、事実のニュースの拡散行動 ............................................10
第５章 ファクトチェックの認知に向けて ......................................................................11
第６章 陰謀論及び偽・誤情報から抜け出した人々のストーリー..................................12
第７章 偽・誤情報に関する近年の政策的動向 ...............................................................13
本編 ........................................................................................................................................15
１．調査の実施方針等...........................................................................................................16
１．１．調査の背景と目的................................................................................................16
１．２．本研究で主に明らかにすること..........................................................................18
１．３．定義 .....................................................................................................................18
１．３．１．偽・誤情報の定義.....................................................................................18
１．３．２．陰謀論の定義 ............................................................................................20
１．４．調査研究手法 .......................................................................................................22
１．４．１．文献調査 ...................................................................................................22
１．４．２．アンケート調査分析 .................................................................................22
１．４．３．インタビュー調査.....................................................................................25
２．偽・誤情報、陰謀論、事実のニュースへの接触状況 ....................................................27
２．１．基礎データ ..........................................................................................................27
２．１．１．サービス・媒体利用時間 ..........................................................................27
２．１．２．人々の情報媒体への信頼度 ......................................................................28
２．１．３．情報媒体をなぜ信頼するのか、信頼しないのか .....................................29
２．２．偽・誤情報、陰謀論、事実のニュースを見聞きした人の割合 ..........................33
２．３．情報を最初に何で見聞きしたか..........................................................................35
２．４．情報を知ってどう感じたか .................................................................................40
３．偽・誤情報、陰謀論、事実のニュースの真偽判断行動 ................................................44
３．１．各情報の真偽判断状況 ........................................................................................44
３．１．１．各情報の真偽判断結果 .............................................................................44
３．１．２．偽・誤情報、陰謀論、事実のニュースを「誤った情報だと思う」行動の関係性 ................................................................................................................................47
３．２．情報を信じる過程................................................................................................48
３．２．１．情報を正しいと思うメカニズム ...............................................................48

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偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書

３．２．２．情報を誤っていると思うメカニズム .......................................................57
３．２．３．情報の真偽がわからないメカニズム .......................................................65
３．３．情報の真偽判断と周囲の人間との関係 ...............................................................73
３．３．１．情報を正しいと思って周囲と関係が悪化したケース ..............................73
３．３．２．情報を誤っていると思って周囲と関係が悪化したケース.......................76
３．４．情報の真偽判断行動と人々の属性、リテラシーの関係 .....................................79
３．４．１．分析手法 ...................................................................................................79
３．４．２．情報の真偽判断行動とリテラシー、政治的態度等、属性、メディア利用時
間がどのように関係しているか.....................................................................................84
４．偽・誤情報、陰謀論、事実のニュースの拡散行動 .......................................................91
４．１．各情報の拡散状況................................................................................................91
４．２．各情報を拡散した理由 ........................................................................................94
４．３．各情報を誤っていると思った場合に、誤っていることを伝えたか ...................95
４．３．１．誤っていると伝えた人の割合 ..................................................................95
４．３．２．誤っていることを伝えなかった理由 .......................................................97
４．４．偽・誤情報、陰謀論、事実のニュースを拡散する人の属性とリテラシー ........98
４．４．１．分析手法 ...................................................................................................98
４．４．２．情報の拡散行動と、真偽判断、リテラシー、政治的態度等、属性、メディア利用時間がどのように関係しているか ......................................................................99
５．ファクトチェックの認知に向けて ...............................................................................105
５．１．ファクトチェックの認知状況 ...........................................................................105
５．２．ファクトチェックに辿り着きやすい人の特徴 ..................................................109
５．２．１．主体的な学び態度とファクトチェック認知 ..........................................109
５．２．２．ファクトチェックを知っている人の特徴 ..............................................110
６．陰謀論及び偽・誤情報から抜け出した人々のストーリー ..........................................113
６．１．スクリーニングにおける陰謀論接触と真偽判断状況 .......................................113
６．２．コロナワクチンに関する偽・誤情報と行動 .....................................................115
６．２．１．ストーリー１：コロナワクチンに慎重になったきっかけ.....................115
６．２．２．ストーリー２：政府への不信感 .............................................................117
６．２．３．ストーリー３：実際にワクチン接種をためらったのか ........................117
６．２．４．ストーリー４：最終的に接種したそれぞれの理由................................118
６．２．５．ストーリー５：メディア報道に求められること ...................................120
６．３．その他の陰謀論に関する情報と行動 ................................................................121
６．３．１．ストーリー６：陰謀論を知り、信じるまでの過程................................121
６．３．２．ストーリー７：マスメディア報道への冷めたまなざし ........................122
６．３．３．ストーリー８：周囲の人やインターネットでは共有しない .................1235

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偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書

６．３．４．ストーリー９：陰謀論から抜け出す過程 ..............................................124
６．４．本章の結論 ........................................................................................................125
７．偽・誤情報に関する近年の政策的動向 ........................................................................127
７．１．米国 ...................................................................................................................127
７．２．EU .....................................................................................................................128
７．３．アジア ................................................................................................................129
７．３．１．フィリピン..............................................................................................129
７．３．２．シンガポール ..........................................................................................129
７．３．３．韓国.........................................................................................................130
７．３．４．台湾.........................................................................................................130
７．３．５．ベトナム .................................................................................................131
７．４．イギリス ............................................................................................................131
７．５．オーストリア .....................................................................................................131
７．６．トルコ ................................................................................................................132
７．７．ロシア ................................................................................................................132
８．研究から導かれる提言 .................................................................................................133
８．１．総合的な対策 .....................................................................................................133
８．１．１．多くの人が偽・誤情報や陰謀論を誤っていると気づいておらず、人々が自分事化できるような継続的な啓発や有効な対策の実施が求められる ........................133
８．１．２．各ステークホルダーが連携した対策の推進が求められる.....................133
８．１．３．プラットフォーム事業者による偽・誤情報や陰謀論拡散防止のより一層の対策が必要 ...................................................................................................................134
８．１．４．ファクトチェックの充実、及び、ファクトチェック記事を積極的に配信する施策の実装が求められる ..........................................................................................134
８．１．５．陰謀論に傾倒している人向けに、専門家との丁寧なコミュニケーションの機会を設ける ................................................................................................................135
８．１．６．マスメディアはより一層中立であると思われるような報道を心掛けることが、信頼度の向上につながる ......................................................................................135
８．２．教育・啓発 ........................................................................................................136
８．２．１．大規模なメディア情報リテラシー教育の展開が求められる .................136
８．２．２．特に中高年以上を対象に、情報を疑うことの重要性や情報の検証方法に関する啓発が必要 ............................................................................................................136
８．２．３．
「政治的極端さ」が偽・誤情報や陰謀論への弱さに繋がることの啓発が必要 ..................................................................................................................................137
８．２．４．誤った情報を安易に（あるいは、面白いと思って）拡散することの危険性を啓発する ...................................................................................................................137
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偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書

８．２．５．SNS 上の情報や、身近な人からの情報であっても、誤っていることがある
ことを啓発する ............................................................................................................137
付録 ......................................................................................................................................139
Ａ１．アンケート調査票 .....................................................................................................140
Ａ１．１．予備調査 ........................................................................................................140
Ａ１．２．本調査 ............................................................................................................146
Ａ２．研究に使用した事実の情報、偽・誤情報、陰謀論の一覧 .......................................180
Ａ２．１．保守派に有利な偽・誤情報 ...........................................................................180
Ａ２．２．保守派に有利な実際のニュース ....................................................................181
Ａ２．３．リベラル派に有利なフェイクニュース .........................................................183
Ａ２．４．リベラル派に有利な実際のニュース .............................................................185
Ａ２．５．陰謀論 ............................................................................................................1867

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偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書

本報告書で得られる主な知見
第２章


偽・誤情報、陰謀論、事実のニュースへの接触状況

情報・ニュースの信頼度は、マスメディアが最も信頼されており（70.6%）、ネットニュ
ースが次点であった（63.7%）。年代別に見ると、マスメディアとネットニュースの信頼度は 30 代を中心とした U 字型になっているが、動画共有サービス、SNS、メッセージ
アプリの信頼度は年齢が上がるにしたがって単調減少しており、情報発信源による信頼度の差が年代別にみられた。



マスメディアは長年の利用や情報の根拠が明らかなことが理由で信頼されていた一方、SNS は中立な情報発信だと考えられたことが理由で信頼されていた。また、メッセー
ジアプリの情報は明確な理由が無く信頼される傾向にあった。



発信されている情報の発信源や根拠が不明確なこと、情報の中立性が確保されていな
いと考えられる場合には、情報媒体が信頼されていなかった。特に、マスメディアとネットニュースが、特定の人や組織に都合の良い発信をしているという理由によって、信頼されていない傾向にあった。



偽・誤情報、陰謀論、事実のニュースへの接触は、事実のニュース（48.8%）が最も多
く、偽・誤情報（26.4%）、陰謀論（19.1%）と続いた。若い世代ほど偽・誤情報、陰謀論に接触し、年齢が高いほど事実のニュースに接触している傾向にあるものの、偽・誤情報は 50 代以上も多く接触していた。



情報を知って抱く感情としては、全体として怒りや呆れなどのマイナスの感情を抱くことが多く、偽・誤情報と事実のニュースでは疑うよりも先にマイナスの感情を抱いていた。その中でも、20 代は偽・誤情報に対する疑念や詳しく知りたいとの感情を抱いており、情報が玉石混交な中で育ってきたデジタルネイティブとしての特徴だと考え
られる。

第３章


偽・誤情報、陰謀論、事実のニュースの真偽判断行動

情報の真偽判断の結果としては、事実のニュースは正しいと思っていた人が 6～8 割前
後と最も多い。しかし、偽・誤情報も 4～6 割程度が正しいと思っているうえ、誤っていると思っている人はわずか 13.0%にとどまり、多くの人が誤っていると気づいていなかった。陰謀論は正しいと思っている人は 2～3 割程度にとどまったが、判断を保留している人も少なくなく、誤っていると思う割合はすべての年代で半数以下であった。



若い人ほど情報をすぐに正しい情報だと信じづらく、まずは「わからない」と捉えやす

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偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書

い傾向にあった。一方で、中高年は情報の分野に限らず情報を信じやすい傾向にあり、とりわけ偽・誤情報と事実のニュースでは、50 代と 60 代で信じている人が多かった。


事実のニュースを信じている人は偽・誤情報を誤っていると気づきやすいわけではな
く、全ての情報について疑いやすい人とそうでない人がいる傾向にあった。



情報を正しいと思っている人は、どの情報分野でも 85%以上が以前から正しいと思っておりその考えを変えていない。以前は誤った情報だと思っていたが考えを変えた人
は、情報分野別には陰謀論（13.9%）に多くかった。また全体的に、20 代などの若い世
代はどの情報分野でも、以前は誤った情報だと思っていたが考えを変えた人の割合が高い傾向だった。



情報を誤っていると思う人のうち、以前は正しいと思っていたが考えを改めた人は、事実のニュース（28.7%）、偽・誤情報（19.9%）、陰謀論（9.5%）の順に割合が大きかった。
陰謀論は当初から誤りだと思われやすいが、事実のニュースは最初正しいと思っていても後から誤りだと考えを改める人が 4 人に 1 人程度いる。また、若い人ほど考えを改めやすい傾向だった。考えを改めた理由には、偽・誤情報と陰謀論では、情報源が不明確であったり、論理的に考えておかしいなど、一度立ち止まって考えておかしいと気づいた場合が多かった。



情報の真偽がわからないと思う人のうち、以前からわからないと思っていた人は 6～7割程度であった。以前は正しい情報だと思っていた人は、偽・誤情報と事実のニュースに多く、以前は誤った情報だと思っていた人は陰謀論に多い。陰謀論は最初に疑われやすいが、偽・誤情報については最初に正しい情報だと思われやすいことが分かる。



以前は正しい/誤りだと思っていた人がわからないと考えを改めた理由には、情報源が不明確であること（37.0%）や論理的に考えて分からなくなった人（20.4%）が多いが、特に理由はないとする人も（24.1%）と多い。以前からわからないと思っている理由については、真偽を判断するに足る根拠がないとする人が 51.7%と最も多いが、興味が無い（25.9%）と特に理由は無い（13.2%）とする人が次いで多い。



情報を正しいと思ったことにより周囲との関係が悪化したケースは、全体としては陰謀論（8%）が最も多く、偽・誤情報（約 3%）、事実のニュース（約 1.5%）と続いた。
これは若い世代ほど経験があると回答しており、例えば 20 代では、陰謀論を信じていて周囲と関係が悪化した人が約 20%にも及んでいた。



メディアリテラシーが高いと、偽・誤情報を信じにくく、陰謀論に誤っていると気づきやすい傾向が強く見られた。また、情報リテラシーが高いと、陰謀論を信じにくく誤っていると気づきやすく、事実のニュースを誤っていると思いにくい傾向にあった。ただ9「Innovation Nippon 2022

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し、情報リテラシーが高いと偽・誤情報を誤っていると気づきにくい傾向も見られた。
これは情報リテラシーが高いと、分析の基準となった真偽保留を選びやすい可能性があるとも考えられる。偽・誤情報、陰謀論対策という観点では、メディアリテラシーの啓発が特に重要である。


政治的イデオロギーは情報の真偽判断に深くかかわっていた。政治的に保守あるいはリベラルに極端だと、自分のイデオロギーに有利な偽・誤情報を信じやすく、誤っていると気づきにくい傾向が顕著に見られた。また陰謀論については、真偽判断を断定しやすく、信じやすい傾向と誤っていると思う傾向両方が見られた。



年齢が高いと偽・誤情報と陰謀論を信じやすく、誤っていると気づきにくい傾向にあった。一方、大卒以上やネット歴が長い人は偽・誤情報や陰謀論に強い傾向があった。



メッセージアプリ利用時間が長い人は、全ての情報分野で社会的に望ましい傾向と真逆の傾向となっていた（偽・誤情報を信じやすく、陰謀論を信じやすく誤っていると気づきにくく、事実のニュースを信じにくかった）。また、動画共有サービス利用時間が長いと陰謀論に誤りだと気づきにくい一方、マスメディア利用時間が長いと陰謀論を信じにくく誤りだと気づきやすい傾向にあった。

第４章
偽・誤情報、陰謀論、事実のニュースの拡散行動

陰謀論（18.4％）と偽・誤情報（16.4％）は、事実のニュース（13.0%）に比べて拡散されやすい。多いものでは、情報を見聞きしたうちの 4 人に 1 人以上が陰謀論や偽・誤情報を拡散しており、最も少なかったものでも、約 6 人に 1 人が拡散していた。



拡散手段としては、「直接の会話で他の人に伝えた」が全ての情報分野で最も多かった。



情報を拡散した理由としては、偽・誤情報と陰謀論では「伝えることが人・組織・社会のためになると思ったから」が 23%前後だが、事実のニュースでは 18.1%と 5%程度低い。代わりに、事実のニュースでは「怒りを感じたから」が 43.9%と高くなっている。
また、偽・誤情報と陰謀論は事実のニュースと比較して「面白いと思ったから」と回答した人が多かった。



誤っていると思った情報を拡散した時に誤っていることを伝えた人の割合は、陰謀論が 62.0%と最も多く、次いで偽・誤情報の 57.0%、最後に事実のニュースの 52.6%であった。



誤っていると思いながら拡散しつつ、誤っていると伝えなかった理由としては、どの情報分野でも「伝えた相手と争いになるのを避けたかったから」が最も多い。また、「誤っているといわない方が面白いと思ったから」も全情報分野で多く、偽・誤情報や陰謀

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「Innovation Nippon 2022

偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書

論を誤りだとわかりつつ拡散しつつ、そのことを伝えないというエンターテインメン
ト性を求める行動が垣間見える。


情報の真偽判断を保留せずに正しいか誤っているのどちらかと考えている、政治的関心が高い、SNS 利用時間が長い、メッセージアプリ利用時間が長いと、偽・誤情報を拡散する傾向が見られた。一方で、メディアリテラシー、情報リテラシーが高い、注目・賞賛要求が高い、女性、年齢が高い、大卒以上、マスメディア利用時間が長いと拡散しづらい傾向にあった。



陰謀論については、情報を信じている、政治的関心が高い、メッセージアプリ利用時間が長いと拡散しやすい傾向にあった。一方で、メディアリテラシー、情報リテラシーが高い、注目・賞賛要求が高い、女性、年齢が高いと拡散しづらい傾向にあった。



全体として、真偽判断を正誤いずれか行っている人、政治的関心が高い人、メッセージ
アプリ利用時間が長い人が拡散しやすい傾向にある。一方で、メディアリテラシーが高い、情報リテラシーが高い、女性、年齢が高い、マスメディア利用時間が長いと情報を拡散しづらい傾向にあった。この傾向は情報分野によって大きくは変わらなかった。

第５章
ファクトチェックの認知に向けてファクトチェック記事の発表メディア数及び日本国内のファクトチェック記事本数はこの数年で急激に増加しているが、その言葉の認知率は 2020 年時点と 2023 年時点共に 3 割程度であり、残念ながらこの 3 年間で上昇していない。



ファクトチェックを知っていると回答した人のうち、実際に記事を読んだことがある人は 43%程度であった。



ファクトチェック記事を読んだことがあると回答した人は、ネットニュース（50.7%）で最も多くファクトチェック記事を読んでおり、マスメディア（45.1%）、SNS（34.1%）と続く。



人々の属性とファクトチェックの認知率としては、20 代だけが 40.1%と高い割合を示しており、他の年代は 30%前後であった。20 代だけが認知率が高い理由については、
インターネット利用時間がそもそも長いことや、20 代や 30 代のほうが、中高年に比べて情報検証行動をとっている割合が高いことがあると考えられる。また、インターネッ
ト利用歴が 20 年以上と長いと、ファクトチェックの認知率が高い傾向があった。



ファクトチェックを知っていると答えた人は、主体的な学び態度の平均値がファクトチェックを知らないと答えた人より高い。主体的に学ぶ意欲が高く、積極的に情報収集を行おうとしている人は、ファクトチェックにたどり着きやすいことがうかがえる。

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「Innovation Nippon 2022

第６章


偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書

陰謀論及び偽・誤情報から抜け出した人々のストーリー

ワクチンに関するネガティブな情報のソースは、Twitter 等の SNS やインターネット上の記事であったことを多くのインフォーマントは語った。流れてきた情報を見るだけ
でなく、能動的に情報を探索しているのが特徴である。



インフォーマントが陰謀論や、偽・誤情報を信じていた当時、テレビで報道される政府の説明等では、繰り返しワクチンの安全性や有効性が強調されていた。しかし、インフォーマントは政府への不信感から、とにかく接種者数を増やすために、副反応の情報は隠しているといった印象を抱いていた。厚生労働省は副反応の情報開示や審議会を行っていたが、情報がワクチンに懐疑的な国民には伝わっていなかったといえる。



今回のインフォーマントには、陰謀論によって最後までワクチンを接種しない者はいなかった。接種を遅らせていた者は、そもそもは否定的であったが、それぞれの理由でタイミングを遅らせて接種を行っていた。タイミングを遅らせなかった者は、自分の順番が回る頃には不安が下火になっていたと語った。



今回のインフォーマントは全員、最終的にはワクチンを接種したが、接種にいたる経路
は人それぞれであった。例えば、皆が接種して特に問題が起きていないことを確認できた、医師の説明を受けて納得した、家族から説得されたなどである。特に、医師とのコ
ミュニケーションがいかに大事かが示唆されている。



メディア報道に求められることを尋ねたところ、回答はほぼ全員同趣旨のもので、「ありのままを報道して欲しい」ということであった。



その他の陰謀論を知ったきっかけについては、多くのインフォーマントがインターネ
ット記事または Twitter を挙げていた。また、興味を持って能動的に調べるという情報行動を取っていた。



インフォーマントたちは、陰謀論を信じていた間、その内容とは逆のことを発信するメ
ディア報道に接していたとしても、同じことを繰り返し報道するメディアを「冷めたまなざし」で見ていた。背景には、マスメディアに対する不信感、それに対して、生の声が聞ける SNS やネットメディア、という対立軸が存在していたと考えられる。



陰謀論から抜け出す過程は、インフォーマントによりそれぞれであった。ただし、誰かに説得された等ということではなく、自分で色々と調べたり、実体験をしているうちに、誤りだったと気づいたという点は共通していた。



結論として、陰謀論や偽・誤情報の対策には、ファクトチェックの浸透が必要であり、陰謀論から抜け出すためには、自ら誤りに気づくよう促すことが重要である。

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「Innovation Nippon 2022

第７章


偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書

偽・誤情報に関する近年の政策的動向

米国では国民の情報リテラシー向上を重視しており、国が主導する形で施策が行われている。また、米国保健社会福祉省が健康に関する偽・誤情報に関する報告書、及び、対策を行うためのページを公開・ツールの提供が行われている。偽・誤情報への対策では、偽・誤情報に対する教育法が議会に提出されたほか、バイデン政権が通信品位法 230条の改正を検討していると報じられている。ディープフェイクへの対策では、IOGAN法を通じ、ディープフェイクを識別してその対策を行うための技術開発を、全米科学財団（NSF）と米国国立標準技術研究所（NIST）に命じた。

EU では、プラットフォーム事業者に対する監視の強化が行われている。The Digital
Service Act（DSA：デジタルサービス法）を欧州議会が正式に採択し条文が公表された。
これにより Google や Meta などのプラットフォーム事業者は、自社のプラットフォー
ムをより厳しく監視することが義務づけられた。加えて、2022 年版「偽情報に関する実践規範」も署名、発表された。これには 44 のコミットメントと 128 の具体的な措置が含まれている。また、メディア情報リテラシー教育に関するプロジェクトが複数立ち上がっており、EU による資金援助も活発である。



イギリスでは「インターネット安全法案」が公開されており、2023 年には議会で可決される予定である。



アジア諸国では、偽・誤情報への法規制を導入する傾向にある。



アジア各国の政策を確認すると、フィリピンでは、フェイクニュースの作成と流布の犯罪化を推進する法案が提出された。シンガポールでも、当局がインターネット上のプラ
ットフォームや個人的なチャットグループを監視できるようにする「フェイクニュー
ス禁止法」を承認した。韓国では、文在寅（ムン・ジェイン）政権時の与党は「言論仲裁法」の改正案を提出した。しかし、同法案は野党からの反発に受けたため、成立していない。台湾では、偽・誤情報の拡散を防ぐために、各種既存法案の修正草案が閣議決定されている。ベトナムでは、SNS 上で偽・誤情報を流布させると罰金刑となる。



オーストラリア政府はメディア規制当局に、デジタルプラットフォームにおける誤報に対して強制的な行動規範を課す新たな権限を付与することを公表した。



トルコでは、エルドアン大統領の与党（公正発展党）が提案した「情報への権利の保護に関する法律」が採択され、同月施行された。同法は、政府による偽情報やプロパガン
ダとみなされるコンテンツの検閲を許可している。



ロシアでは、政府はフェイクニュース法を改正する形で強化している。海外で活動する
すべてのロシア国家機関に関する false information を「故意に」広めた者を、実刑判決

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「Innovation Nippon 2022

偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書に処するものである。また、プーチン大統領はロシア軍の活動に関する報道や情報発信のうち、ロシア当局が「フェイクニュース」（偽情報）と見なした場合に禁錮刑を科せる法案に署名している。同法律は外国人も対象となっているため、イギリスやカナダな
どの各国の報道機関が取材活動の一時停止を発表した。

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偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書

本編

本編

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「Innovation Nippon 2022

偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書

１．調査の実施方針等
１．１．調査の背景と目的
2016 年は「フェイクニュース元年」といわれる。2016 年の米国大統領選挙では多くの偽・誤情報が拡散され、選挙前 3 か月間で、トランプ氏に有利な偽・誤情報は 3000 万回、クリントン氏に有利な偽・誤情報は 760 万回シェアされた 1。2017 年のドイツの大統領選挙では、Twitter で共有されたニュースのうち、5 分の 1 の割合で偽・誤情報が混ざっていたことも指摘されている 2。
その後も仏大統領選挙やロシアのウクライナ侵攻など、様々な場面で偽・誤情報が拡散された。例えばウクライナ侵攻では、ゼレンスキー大統領が降伏を呼び掛ける偽動画が SNSで拡散された。また、ロシアはハッシュタグなどを駆使して大量の世論誘導を行っており、
アフリカ、アジア、中南米において新ロシアの偽・誤情報が広範囲に拡散されたと指摘されており、スパムも活用された。
偽・誤情報の社会的影響は政治や選挙に留まらない。2020 年に発生した COVID-19 に関連しても数多くの偽・誤情報が投稿され、問題となっている。COVID-19 の偽・誤情報は適切な治療に悪影響を及ぼすばかりか、さらにウイルスを拡散させることにも繋がりかねな
いと指摘されている 3。加えて、COVID-19 に関する偽・誤情報は、ソーシャルメディア企業による積極的な対策があるにもかかわらず、世界中に拡散されて投稿が多言語化するだ
けでなく、ビデオ・写真など複数メディアにわたっていることも指摘されている 4。
コロナワクチンに関しても、ワクチンをめぐる陰謀論やワクチンの安全性等、様々な偽・誤情報が流布している 567。ワクチンに対する安全性に懐疑的な人は、そうでない人より、Allcott, H., & Gentzkow, M. (2017). Social media and fake news in the 2016 election. Journal of
economic perspectives, 31(2), 211-36.
2 Neudert, L., Kollanyi, B., & Howard, P. N. (2017). Junk news and bots during the German
parliamentary election: What are German voters sharing over Twitter?.
3 Pennycook, G., McPhetres, J., Zhang, Y., Lu, J. G., & Rand, D. G. (2020). Fighting COVID-19
misinformation on social media: Experimental evidence for a scalable accuracy-nudge
intervention. Psychological science, 31(7), 770-780.
4 Frenkel, S., Alba, D., & Zhong, R. (2020). Surge of virus 偽・誤情報 stumps Facebook andTwitter. The New York Times, 8.
5 Islam, M. S., Kamal, A-H. M., Kabir, A., Southern, D. L., Khan, S. H., Hasan, S. M. M., et al.
(2021) コロナワクチン rumors and conspiracy theories: The need for cognitive inoculation
against misinformation to improve vaccine adherence. PLoS ONE 16(5): e0251605.
https://doi.org/10.1371/journal.pone.0251605
6 Megget, K. (2020). Even COVID-19 can’t kill the anti-vaccination movement. BMJ 369, m2184.
7 Muric, G., Wu, Y., & Ferrara, E. (2021). COVID-19 Vaccine Hesitancy on Social Media: Buildinga Public Twitter Data Set of Antivaccine Content, Vaccine Misinformation, and Conspiracies. JMIR
public health and surveillance, 7(11), e30642. doi: 10.2196/30642
1

16

「Innovation Nippon 2022

偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書

ワクチンに関する偽・誤情報を信じてしまう傾向にある 8。その影響は深刻であり。Loomba
et al. (2021)が英国及び米国で実施したランダム化比較試験によると、ワクチンに関する偽・誤情報への接触は、「必ず受ける」と回答した人の意思を、英国で 6.2%、米国で 6.4%低下させる 9。こういった背景があり、WHO がそれらの偽・誤情報の広まりに対して、Infodemicと警鐘を鳴らした。
他には、偽・誤情報がメッセージアプリで拡散された結果、殺人事件が起こるといったことも発生している。
日本も対岸の火事ではない。例えば、2018 年の沖縄県知事選では、多くの偽・誤情報が拡散されたことが指摘されている 10。選挙時に限らず、政治に関する偽・誤情報は日常的に広まっている。
また、政治に関するものだけでなく、多様な分野で偽・誤情報が存在するが、とりわけ災害やパンデミックの時には多くの偽・誤情報が拡散している。2022 年 9 月に発生した静岡県の水害をめぐっては、AI を使って作成した画像を「ドローンで撮影された静岡県の水害」
として Twitter に投稿したユーザがいた。陰謀論についても、Q アノンが日本でも広まりを見せているほか、「コロナワクチンは人口減少を目論んだものだ」「安倍元首相の銃撃の真犯
人は他におり、近くの商業ビルの屋上にスナイパーがいた」といった陰謀論が、少なからず広まっているのが現実である。
以上のような状況を受け、総務省では「プラットフォームサービスに関する研究会」を中
心に、偽・誤情報について様々な観点から議論を重ねている。2022 年 8 月に公表された第2 次とりまとめにおいても、第 1 部に偽・誤情報の現状と課題等が書かれるなど、社会全体で高い関心事となっている。
Innovation Nippon では、これまでも 3 年間にわたり偽・誤情報の研究を重ねてきた。日本
における偽・誤情報の様々な実態を明らかにし、提言を行ってきたが、次のような点が研究課題として残っていた。第一に、近年日本でも拡散されている、陰謀論にフォーカスした研究をしていない点。第二に、真偽判断と拡散行動について、偽・誤情報と事実の比較ができていない点。第三に、意見の偏りと偽・誤情報の真偽判断や拡散行動との関係を見られていKricorian, K., Civen, R., & Equils, O. (2022). COVID-19 vaccine hesitancy: misinformation andperceptions of vaccine safety, Human Vaccines & Immunotherapeutics, 18:1, DOI:
10.1080/21645515.2021.1950504
9 Loomba, S., de Figueiredo, A., Piatek, S.J. et al. (2021). Measuring the impact of COVID-19
vaccine misinformation on vaccination intent in the UK and USA. Nature Human Behavior 5, 337–
348, https://doi.org/10.1038/s41562-021-01056-1
10 藤代裕之 (2019). フェイクニュース検証記事の制作過程〜2018 年沖縄県知事選挙における沖縄タイムスを事例として〜. 社会情報学. 8(2), 143-157.
https://doi.org/10.14836/ssi.8.2_143
817

「Innovation Nippon 2022

偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書ない点。第四に、偽・誤情報や陰謀論を信じた状態から抜け出すために何が必要か明らかになっていない点。第五に、偽・誤情報や陰謀論を信じやすい人の特徴と、信じてから抜け出す人の特徴が明らかになっていない点。第六に、ファクトチェックの認知率向上のために何をすればよいか明らかになっていない点。これらの点を実証的に明らかにすることは、政府やプラットフォーム事業者、メディア企業、個人など、各ステークホルダーに対して有意義な提言に結び付くだろう。
そこで本調査研究では、わが国における偽・誤情報と陰謀論の実態を詳細に明らかにし、各ステークホルダーに関する含意を導くため、大規模アンケート調査を実施する。

１．２．本研究で主に明らかにすること
本調査研究では、主に以下の点について明らかにしていく。
1.

偽・誤情報、陰謀論、事実のニュースの接触状況や真偽判断状況を明らかにする

2.

意見の偏りと偽・誤情報、陰謀論、事実のニュースの真偽判断行動の関係を明らかにする

3.

偽・誤情報や陰謀論を正しいと判断する人や、正しい情報を誤っていると判断する人の特徴やリテラシーとの関係を明らかにする

4.

偽・誤情報、陰謀論、事実のニュースの拡散行動メカニズムを明らかにする

5.

偽・誤情報、陰謀論、事実のニュースを正しいと思ったり誤っていると思ったりすることが、生活にどのような影響を与えているか明らかにする

6.

情報を信じたり誤っていると判断したりする過程を明らかにする

7.

偽・誤情報、陰謀論を信じていたがそこから抜け出した人の特徴・きっかけや、その過程を明らかにする

8.

ファクトチェックの認知率向上のための課題を明らかにする

１．３．定義１．３．１．偽・誤情報の定義
偽・誤情報について、一般的にはフェイクニュースという用語が使われる。しかし、「フェイクニュース」とは何であろうか――実は、この言葉の定義は非常に難しい。なぜなら、
この「フェイク」という言葉（そしてその対となる「真実」）が、幅広い意味を持ち、1 つに定めることが難しいためである。
真実とは本来、まぎれもなく起こっていることや、科学的に唯一無二の現象であってしかるべきと思うだろう。しかし現実には、真偽を判断するのが人間である限り、誰が判断する

18

「Innovation Nippon 2022

偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書

かによって何を真実とするかの認識そのものが異なる事態は避けがたいのである。例えば、トランプ前大統領は自身に批判的なマスメディアに対してフェイクニュースを流していると批判したことで、不都合なものをフェイクニュースといって取り合わないようにしているのだと逆に指摘されていた。この一事例だけでも、同じ事実に対して片方はフェイクニュ
ースといい、片方は事実だといっている。いかにフェイクとファクトというのが繊細なもの
かが分かる。
そういったことから、特に欧米ではフェイクニュースという言葉を使用するのはできるだけ避けたほうが良いといわれている。フェイクニュースに代わり EU で近年使われる「情報障害（information disorder）」概念として、次の 3 つがある（Wardle & Derakhshan, 2017）
11

。

1.

misinformation（誤情報）：害を与えることを意図していない誤った情報。写真のキャプション、日付、統計、翻訳などの不正確な情報や、勘違いや誤解によって作成・拡散された間違い情報、風刺を真に受けたものなど。

2.

disinformation（偽情報）：害を与えることを明確な目的として、意図的に捏造または操作された虚偽の情報のこと。政治的意図を持って流された虚偽の情報や、金儲けのための虚偽の情報、トラブルを起こすための虚偽の情報など。

3.

malinformation（悪意ある情報）：害を与えることを目的として意図的に共有された事実の情報。リベンジポルノや悪意を持ってなされた個人情報の公開、評判を落とすためにハッキングして公開された情報など。
これらの概念は、1 と 2 が誤った情報であり、2 と 3 が悪意のあるものである。重なり合う 2（disinformation）は虚偽であり悪意のある情報といえる。

Wardle, C., & Derakhshan, H. (2017). Information disorder: Toward an interdisciplinary
framework for research and policymaking. Council of Europe. https://edoc.coe.int/en/media/7495information-disorder-toward-an-interdisciplinary-framework-for-research-and-policy-making.html

1119

「Innovation Nippon 2022

偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書

図表 1.1 情報障害（information disorder）の分け方 12
欧米では特に disinformation に注目した議論が多い。しかしながら、日本におけるフェイ
クニュースの社会的影響などの実態を考える際に、disinformation のみに絞るのが妥当かどうかには疑問が残る。なぜならば、現実には故意ではなく誤った情報を基に公共的な被害が発生した場合も、社会に与える影響はそれが故意であった場合と同様と考えられるためである。実際、OECD では、disinformation と misinformation 双方が民主主義にとって脅威 13であり、対策が重要であると述べている（OECD, “Reinforcing democracy”）14。さらに、実際にはこの disinformation なのか misinformation なのかといった点は、人々には当然判断がつかず、それを観察する筆者のような研究者からしても極めて判別が難しいものである。
以上より、情報障害の中から malinformation を除いた、disinformation と misinformation を合わせたものを偽・誤情報と本稿では定義する。具体的には「文字・画像・映像などのあらゆる形態における、不正確な、又は誤解を招くような情報」といえるだろう。

１．３．２．陰謀論の定義
陰謀論は近年の SNS が発展した現代社会特有のものではなく、Uscinski and Parent (2014)15などの指摘のように歴史的な出来事（産業革命、冷戦初期、景気後退など）により変動があ12

この図ではわかりやすく、情報障害全体を害のある情報と表現している。
具体的には、「民主主義制度への信頼の低下や、民主主義プロセスへの幻滅を助長する可能性がある」「国内政策や選挙制度を歪める」「国民の健康、国益、国家安全保障を守るための努力が損なわれる」、「政府の政策実施能力を損なう可能性がある」の 4 つが挙げられている。
14 OECD. “Public governance responses to mis- and disinformation”
https://www.oecd.org/governance/reinforcing-democracy/responses-to-mis-dis-information/
15 Uscinski, J. E., & Parent, J. M. (2014). American conspiracy theories. Oxford University Press.
1320

「Innovation Nippon 2022

偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書

るものの、古くから繰り返し発生している言説である。陰謀論の定義として「他の説明のほうがよりあり得るのに、陰謀を不必要に仮定すること」（Aaronovitch, 2009, p5）16、「重要な社会的・政治的出来事や状況の最終的な原因を、2 人以上の強力な主体による秘密の企ての主張により説明する試み」（Douglas et al., 2019） 17 などが挙げられる。さらに Douglas etal(2019)は、陰謀論は政府を対象としたものと思われがちだが、強力で悪意があると認識されるあらゆる集団を非難することができるものであると指摘する。また、Keeley(1999) 18は、陰謀論を「ある歴史的な出来事（またはある出来事）を、秘密裏に行動していた比較的小さな集団（陰謀家）との重要な因果関係という観点から説明しようとするもの」として、以下の特徴があると論じている。すなわち、①陰謀論は一般に知られている公式な、あるいは「明白な」説明とは逆の説明である、②陰謀の背後にある真意には必ず悪意がある。③通常、一見無関係に見える事象を結びつけようとする、④陰謀論によって説明される出来事の背後にある真実は、たとえ最終的な犯人が有名な公人であることがあったとしても、通常、十分に守られた秘密である、⑤陰謀論者の主な道具は誤謬データと呼ぶもの（説明がつかないデータ、矛盾するデータ）である、の 5 点である。これらは陰謀論の説明には「矛盾」がありつつも、「秘密裡」であることを特筆としているが、陰謀論に関する古典的な文献である
Hofstadter (1965) 19 は陰謀論が「首尾一貫した説明」を特徴としていることを指摘する。
Hofstadter は陰謀論を「パラノイア的考えを信奉する人が「『巨大な』あるいは『膨大な』陰
謀が歴史的事件の原動力である」という考え方に傾倒するものであり、「政治的な物語」であると説明する。さらに、パラノイア的な考え方は現実の世界よりもはるかに首尾一貫した理論で説明を行おうとしていること、さらに、検証可能な事実がないことではなく、不可思
議な想像力の飛躍が見られることを特徴的だと述べる。
上記は陰謀論の背景に、ある主体の存在を示唆した定義だが、人々が出来事を合理的に理解しようとする動機に着目した定義も提示されている。例えば van Prooijen et al.(2017)20は、人は特にネガティブな出来事や予期せぬ出来事の場合、なぜその出来事が起こったのかを理解したいという基本的な欲求を持つため、しばしば危機的状況は市民の間で意味づけのための語りを引き起こすと指摘し、こうした語りの多くが陰謀論の形をとると述べる。
こうした陰謀論の動機について、Douglas et al.(2019)は心理的・認知的・人口統計学的・政治的要因に分けて説明している。例えば認知的側面で見ると、陰謀論は無力感や不安、主体
Aaronovitch, D. (2009). Voodoo Histories: The Role of the Conspiracy Theory in Shaping
Modern History. London: Jonathan Cape.
17 Douglas, K. M., Uscinski, J. E., Sutton, R. M., Cichocka, A., Nefes, T., Ang, C. S., & Deravi, F.
(2019). Understanding conspiracy theories. Political Psychology, 40(S1), 3-35.
18 Keeley, B. L. (1999). Of Conspiracy Theories. The Journal of Philosophy, 96(3), 109–126.
19 Hofstadter R. (1965). The Paranoid Style in American Politics and Other Essays. New York:
Alfred A. Knopf.
20 van Prooijen, J.-W., & Douglas, K. M. (2017). Conspiracy theories as part of history: The role ofsocietal crisis situations. Memory Studies, 10(3), 323–333. 5
16

21

「Innovation Nippon 2022

偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書

性が脅かされたときに自己統制感覚を取り戻すと感じられるものだと見なされている。さらに陰謀論は国籍、政党、宗教団体など、自分が所属する集団について肯定的に感じたいという欲求とも関連している。こうした要因により陰謀論を信じる人は政府や公的機関への疑義、環境問題やエイズ、ワクチンなどの健康・科学的な事柄への異議、政治的な信頼の低下や過激派的行動への傾倒との関連性が高いことも指摘されている。このことから、陰謀論が有害な社会的、政治的な事件や健康等への損害を引き起こす可能性も問題視されている。
本研究では上記の定義や陰謀論を引き起こす要因などから、陰謀論を政治的・社会的な出来事との関連において広く捉えることとする。そのうえで、陰謀論を「政治的・社会的な出来事や、事件や事故などの何らかの出来事について、その背後に強大かつ強力な集団・組織による力が働いていると理解し、説明しようとする考え方。強大かつ強力な集団・組織に対する異議を含む」と定義する。

１．４．調査研究手法
文献調査、インタビュー調査、アンケート調査を取り入れた、次の調査を執り行う。

１．４．１．文献調査
国内外の文献を調査し、得られた結果を分類・整理することに主眼を置く。得られた結果
はアンケート調査設計に反映する。

１．４．２．アンケート調査分析
文献調査結果を基にアンケート調査項目を作成し、アンケート調査を行う。調査対象としたのは、インターネットリサーチ会社マイボイスコム社の保有する、15 歳～69 歳の登録モニタである。まず、スクリーニングを目的に、予備調査を実施した。予備調査は 2023 年 2
月 3 日～2 月 9 日で実施し、93,785 件のモニタに配信して 15,934 件のデータを回収し、ト
ラップ設問などのデータクリーニングを実施した結果、13,000 件の有効回答を回収した。
尚、アンケート調査では実際の偽・誤情報や陰謀論事例を（フェイクといわずに）提示して質問を行っているが、途中で回答をやめた人を含め、全てのアンケート対象者に当該偽・誤情報事例が事実と異なることを、アンケート終了後に通知している。
予備調査では、母集団を日本全国に居住の者とし、性年代別の人口に応じて割付を行って取得した。具体的には、総務省が発表している人口推計（2022 年 12 月概算値）によって 5
歳刻みの性年代別の人口を取得し、その比率に応じて割付を行った。

22

「Innovation Nippon 2022

偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書

次に、本調査では、予備調査回答者の中から、提示した 18 個の偽・誤情報、事実のニュ
ース、陰謀論について、いずれか 1 つ以上を見聞きしたことのある人を 4,500 名、いずれも見聞きしたことのない人を 500 名、合計 5,000 件のサンプルを回収した。提示したニュース
は次の 18 個である（詳細は付録Ａ２を参照）。
【偽・誤情報】
1.

立憲民主党の辻元清美氏の東京事務所に「生卵」が投げ込まれた事件があったが、これは「自作自演」であった

2.

安倍晋三元首相が銃撃される事件が起きた際、立憲民主党、日本共産党、れいわ新選組
は演説を続けていた3.

安倍晋三元首相の国葬をめぐる反対デモの参加者数は、日本野鳥の会のカウントでは
307 人だった4.

岸田文雄首相は、安倍元首相の国葬にともなう「弔問外交」を終え、26 日からの 3 日間で、各国の首脳らと 38 回の会談を行った

5.

立憲民主党の元参議院議員の山下八洲夫氏が、現職の国会議員になりすまし、東海道新幹線のグリーン券をだまし取るなどした容疑で逮捕された

6.

立憲民主党は、国会の許可を得ないでウクライナに入国したとして、小熊慎司衆院議員の幹事長代理職を 1 カ月間停止する処分をした【事実のニュース】
7.

2022 年 7 月 10 日投開票の参議院議員選挙を前に、岸田文雄首相が総裁選での公約を全
部削除した

8.

安倍晋三元首相の国葬で、国際オリンピック委員会（IOC）のバッハ会長の宿泊費（1
泊 200 万円）が税金から支出された9.

岸田文雄首相は、2022 年の参議院選挙で、自民党が大勝したら消費税を更に 19%に増税すると発言した10. 野田聖子地方創生・少子化対策担当相の夫が過去に暴力団員だったと認定する東京高裁判決が下された
11. 日本政府が公表した安倍晋三元首相の国葬費用の概算が 16 億 6000 万円と明らかになり、これはエリザベス女王の国葬費用の推計よりも高い
12. 自民党京都府連が国政選挙のたびに、候補者から集めた寄付を地元議員に配っていた【陰謀論】
13. 2022 年 3 月 16 日に福島県沖で発生した地震は、人為的に引き起こされた「人工地震」
である
14. 安倍晋三元首相の銃撃の真犯人は他におり、近くの商業ビルの屋上にスナイパーがいた23

「Innovation Nippon 2022

偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書

15. 2020 年の米国大統領選挙において、ウィスコンシン州でバイデン候補の得票数が短時間で増え、投票率が 200%を超える計算になった
16. 知床観光船事故で沈没した観光船カズワンはロシア潜水艦により撃沈されており、引き上げられた船体は別の船にすり替えられていた
17. 投票用紙の計表機などを担う選挙システム最大手「ムサシ」の筆頭株主が安倍晋三元首相であり、選挙では不正が行われていた
18. 米国の政府やメディア、金融界は、児童の性的人身売買を世界規模で行う、悪魔崇拝の小児性愛者集団によって支配されている
性年代別のサンプルサイズは図表 1.2、図表 1.3 のとおり。
図表 1.2 予備調査のサンプルサイズ
年齢

男性 女性

合計

15～19歳

451

428

879

20～24歳

510

484

994

25～29歳

522

495

1017

30～34歳

524

500

1024

35～39歳

581

562

1143

40～44歳

639

621

1260

45～49歳

760

741

1501

50～54歳

761

749

1510

55～59歳

645

647

1292

60～64歳

588

600

1188

65～69歳

580

612

1192

合計

6561 6439

13000

図表 1.3 本調査のサンプルサイズ
年齢

男性

女性

合計

15～19歳

90

68

158

20～24歳

119

91

210

25～29歳

133

140

273

30～34歳

195

140

335

35～39歳

222

167

389

40～44歳

277

234

511

45～49歳

326

261

587

50～54歳

399

306

705

55～59歳

310

277

587

60～64歳

284

293

577

65～69歳

323

345

668

合計

2678

2322

5000

24

「Innovation Nippon 2022

偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書

しかしながら、スクリーニングの段階で偽・誤情報に接触している人を多めにとっている
ため、本調査の対象は実社会に比べて歪んだサンプルの分布となっている。つまりこのまま
本調査のデータを分析すると、偽・誤情報接触率や接触している媒体の特徴等の分析が、実態と乖離する。そこで、本調査データを使った分析においては、予備調査での偽・誤情報接
触率を 5 歳刻みの性年代別に算出し、その値に応じたウェイトバックを行って分析を行った。ウェイトバックとは、元の構成に合わせて重み付けをして分析する手法である。

１．４．３．インタビュー調査
陰謀論や偽・誤情報から抜け出した 7 名のインフォーマントへのインタビュー記録を元に、人が陰謀論や偽・誤情報を信じ、そこから抜け出していくプロセスの一端を確認する。
インタビューは 2022 年 8 月下旬～9 月下旬に実施した。
インタビュー対象者は、次のようにして選定した。GMO リサーチ株式会社に委託して、スクリーニング調査を行った。まず、以下の 9 つの陰謀論について、見聞きしたことがあるかどうかを尋ねた。


コロナワクチンは人口減少を目論んだものである



9.11 米国同時多発テロには、米国政府が関与している

地球温暖化は、科学者によるでっち上げである



ワクチンの有害性は意図的に隠されている

バラク・オバマ元米国大統領はアメリカ生まれではない

安倍晋三氏が総理大臣だった時、自身の不祥事や失言から国民の気をそらせるために、
タイミングよく芸能人の不祥事等が明るみに出るように情報を操作していた



新型コロナウイルス感染症は実はデマであり、そんなものは存在しない

世界は、「ディープステート」と呼ばれる影の政府によって操作されている



2011 年の東日本大震災は人工的に引き起こされたものだった
これらの陰謀論は、国際的または日本国内で一定の拡散力を有した陰謀論である。これらの陰謀論について、現在は信じていないけれど、かつて信じていた時期があったかどうかを尋ね、スクリーニングを行った。加えて、補足的に、以下の質問でもスクリーニングを行った。

かつて、ワクチンは危険であり、接種すべきではないと考えていた。しかし今は、ワクチ
ンの安全性を信頼しており、接種している（あるいは接種する意図がある）。
この質問に対して、「経験がある」と回答した者も、インタビューの対象とした。結果的に連絡が取れ、かつスクリーニング調査の回答に誤りがなかった 7 名をインタビュー対象

25

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偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書

者として選定した。プライバシーの関係上、インフォーマントに関する詳細は開示できない
が、概要は以下のとおりである。
図表 1.4 インタビュー調査対象者の概要
id

属性

関連する陰謀論A

30 代男性コロナワクチンは人口減少を目論んだものである／新型コロナウイルス感染症は実はデマであり、そんなものは存在しない／2011 年の東日本大震災は人工的に引き起こされたものだったB

40 代男性9.11 米国同時多発テロには、米国政府が関与している

C

40 代男性世界は、「ディープステート」と呼ばれる影の政府によって操作されている／ワクチンの有害性は意図的に隠されている

D

50 代女性ワクチンの有害性は意図的に隠されている

E

30 代女性

地球温暖化は、科学者によるでっち上げである

F

30 代女性

地球温暖化は、科学者によるでっち上げである／ワクチンの有害性は意図的に隠されている

G

30 代男性ワクチンの有害性は意図的に隠されている

26

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偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書

２．偽・誤情報、陰謀論、事実のニュースへの接触状況
２．１．基礎データ
偽・誤情報、陰謀論、事実のニュースに関する分析に入る前に、本節では人々の情報媒体
やインターネットサービスの利用状況について確認する。

２．１．１．サービス・媒体利用時間
各種サービス・媒体の利用時間を分析したところ、SNS、動画共有サービス、メッセージ
アプリにおいては、若い世代の人々ほど利用時間が長いことが明らかになった。特に 10 代の動画共有サービス利用時間は 2 時間/日を超える。一方、マスメディアに関しては、年齢が高い人々ほど利用時間が長い傾向が見られた。総合的には、マスメディアの利用時間が最も長かった。

図表 2.1 各サービス・媒体の利用時間（年代別）

27

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偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書

２．１．２．人々の情報媒体への信頼度
各種サービス・媒体の情報・ニュースを信頼できるか、「非常に信頼している」～「全く信頼していない」の 6 件法で質問を行った。以下の図表 2.2 は、各項目について「非常に信頼している」「信頼している」「やや信頼している」を「信頼している」として割合表示したものである。どの年代においてもマスメディアが最も信頼されており、ネットニュースが次点となっている。次いで、動画共有サービス、SNS、メッセージアプリの順に信用度が高い。
上位 2 つと下位 3 つでは年齢別の信頼度の傾向に大きな違いがあり、上位 2 つは 30 代を底とする U 字型となっているのに対し、後者 3 つは年齢が上がるに従ってほぼ単調減少となっている。情報発信源による信頼度の差が年代別にあることが如実に浮かび上がっていると言える。また、マスメディアとネットニュース間でも、2 つの信頼度の差が 30 代以下
だと 5%を切っているが、40 代以上では 5%を上回り 60 代では 10%を超えていることである。単に情報発信源がメディア企業かというだけでなく、オフラインかオンラインかでも信頼度に年代別の違いがあるといえるだろう。

図表 2.2 各サービス・媒体の情報・ニュースを信頼している人の割合（年代別）

28

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偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書

２．１．３．情報媒体をなぜ信頼するのか、信頼しないのか
図表 2.3 から図表 2.5 は、信頼している媒体が 1 つ以上ある人を対象に、各種媒体・サービスを信頼する理由を質問したものである。まずは全体の結果（図表 2.3）を確認すると、最も多かったのは「情報の発信者が誰かわかるから」（26.6%）、次いで「特に理由はない・
なんとなく」（25.5%）、3 番目に「長年利用しているから」（23.2%）となっている。発信されている情報の出所に関する選択肢「情報の発信者が誰かわかるから」（26.6%）「情報の根拠を示しているから」（21.2%）「良く調べられた情報が発信されているから」（20.4%）と、長年の信頼蓄積に関する選択肢「長年利用しているから」（23.2%）「今まで正しい情報を発信していると思うから」（19.5%）が選択されている傾向にある。
一方で、「特に理由はない・なんとなく」で各媒体を信頼している人が 4 人に 1 人以上いることも興味深い。情報の透明性が確保されているからでもなく、長年利用しているからというわけでもなく、各媒体をなんとなく使ってなんとなく信頼している人が多いことが明らかとなった。また、「～～が信頼できると言っていたから」の選択肢は全体的に選ばれておらず、他者の「信頼できる」という発言にはあまり力がないことも明らかとなった。

図表 2.3 各媒体・サービスを信頼する理由

29

「Innovation Nippon 2022

偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書

次に、年代別に整理した図表 2.4 を確認する。結論として、年代による大きな傾向の違い
はほとんど見られない。10 代のみ傾向が少し異なり、「長年利用しているから」と「特に理由はない・なんとなく」が少なく、代わりに「よく調べられた情報が発信されているから」と「今まで正しい情報を発信していると思うから」が選択される傾向にあった。
図表 2.4 各媒体・サービスを信頼する理由（年齢別）
信頼する理由

10代

20代

30代

40代

50代

60代

信頼できる著名人が情報発信しているから

13.0%

9.5%

9.0%

6.0%

5.5%

8.2%

信頼できる著名人が信頼できると言っていたから

9.9%

8.6%

5.6%

4.0%

3.0%

4.5%

家族・友人・知人が信頼できると言っていたから

7.1%

6.9%

4.9%

3.2%

1.8%

3.1%

今まで正しい情報を発信していると思うから

24.0% 19.0% 14.3% 16.2% 18.2% 24.5%

情報の発信者が誰かわかるから

28.5% 22.3% 25.5% 24.8% 27.2% 28.4%

情報の根拠を示しているから

21.8% 18.6% 20.0% 17.1% 21.5% 24.9%

よく調べられた情報が発信されているから

27.6% 21.2% 19.0% 18.9% 18.7% 22.6%

長年利用しているから

23.4% 27.9% 25.3% 21.5% 22.3% 23.2%

特定の人や組織に偏らない中立な情報発信をしていると思うから

18.3% 13.2% 12.9% 13.2% 13.9% 16.5%

事実と意見が区別されているから

18.7% 14.1% 11.5% 11.1% 10.2% 14.3%

その他

4.1%

特に理由はない・なんとなく

18.8% 23.4% 26.2% 27.4% 25.9% 24.9%

3.9%

4.5%

5.4%

5.4%

4.0%
n=4112

最後に、媒体別に整理した図表 2.5 を確認する。ここでも情報の発信者が重要視される傾向にあった。特徴的なのは、マスメディアは「特に理由はない・なんとなく」で信頼されているのではなく、「長年利用しているから」「よく調べられた情報が発信されているから」により信頼されていることが明らかとなった。また、SNS は「特定の人や組織に偏らない中立な情報発信をしていると思うから」が 3 番目に大きい結果となった。
メディアの偏向報道といった言葉が話題になる中で、様々な人の意見が見られる SNS の中立性が評価された形となっている。ただし、実際にはフィルターバブルやエコーチェンバ
ー現象が働くのも SNS の特徴であり、また、偏った思惑をもって発信する人も存在する。
安易に中立だと信頼されているのだとすれば注意する必要がある。
加えて、メッセージアプリの信頼理由として「特に理由はない・なんとなく」が圧倒的に多く、ほぼ 2 人に 1 人が信頼している結果となっている。理由としては、メッセージアプリ
で自身が繋がっている相手は既に信頼している相手であることからだと想定される。しかし、例えば COVID-19 流行時には「深く息を吸って、10 秒我慢することができれば新型コ
ロナには感染していない」とする誤情報が LINE で拡散される 21など、実際には偽・誤情報がメッセージアプリで出回るケースも多いことには注意する必要がある。

BuzzFeed News「10 秒息を我慢できれば… LINE で拡散した、コロナ感染の見分け方は誤り」, 2020.4.27, https://www.buzzfeed.com/jp/yutochiba/hold-your-breath-for-10-seconds-myth2130

「Innovation Nippon 2022

偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書

図表 2.5 各媒体・サービスを信頼する理由（媒体・サービス別）
SNS

信頼する理由

動画共有

マス

ネット

メッセージ

サービス

メディア

ニュース

アプリ

信頼できる著名人が情報発信しているから

8.9%

12.3%

9.9%

4.4%

3.9%

信頼できる著名人が信頼できると言っていたから

5.3%

6.9%

6.8%

3.7%

3.4%

家族・友人・知人が信頼できると言っていたから

4.5%

4.1%

4.8%

3.0%

4.9%

今まで正しい情報を発信していると思うから

10.6%

12.3%

31.1%

15.3%

8.6%

情報の発信者が誰かわかるから

16.8%

21.0%

33.7%

19.6%

12.2%

情報の根拠を示しているから

12.5%

15.1%

28.7%

16.1%

6.4%

よく調べられた情報が発信されているから

11.1%

14.4%

31.9%

14.1%

6.8%

長年利用しているから

13.0%

14.9%

36.7%

17.2%

10.6%

特定の人や組織に偏らない中立な情報発信をしていると思うから

13.4%

13.7%

18.2%

11.2%

7.2%

事実と意見が区別されているから

10.3%

10.4%

15.3%

10.3%

4.9%

その他

5.8%

5.2%

3.7%

4.8%

4.3%

特に理由はない・なんとなく

38.0%

36.7%

14.4%

32.7%

47.7%
n=4112

図表 2.6 から図表 2.8 は、信頼していない媒体・サービスが 1 つ以上ある人を対象として、信頼している理由と同様に理由を調査したものである。まずは全体（図表 2.6）を確認すると、「情報の発信者が不確かだから」（40.4%）が最多となっており、次いで「よく調べられていない情報が発信されているから」（32.2%）、3 番目に「情報の根拠が示されていないから」（29.8%）となっている。
こちらは信頼できる理由の傾向との整合性が取れる形となっており、情報の発信者や根拠、よく調べられていることが明らかでない場合に信頼されない傾向にあることがわかる。
また、「特定の人や組織に都合の良い情報発信をしていると思うから」（26.2%）も選択される傾向にあり、情報の中立性が確保されておらず偏向報道をしていると考えられる場合にも信頼されないことが明らかとなっている。信頼されない理由においては「特に理由はない・なんとなく」は 13.4%と少なかった。
次に、年代別に整理した図表 2.7 を確認する。結果としては、各媒体・サービスを信頼しない理由の順位に年代別の差はほとんど見られない。ただし全体的な傾向として、年代が下がる程「事実と意見が区別されていないから」「過去に間違った情報を発信したから」と回答した人が多くなっている。メディアの発信する情報に真偽があると回答するデジタルネ
イティブの世代ほど、これらの観点に関心を持つようになっていると考えられる。

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「Innovation Nippon 2022

偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書

図表 2.6 各媒体・サービスを信頼しない理由
図表 2.7 各媒体・サービスを信頼しない理由（年代別）
信頼しない理由

10代

20代

30代

40代

50代

60代

信頼できる著名人が情報発信していないから

5.6%

7.2%

6.1%

5.6%

4.3%

5.2%

信頼できる著名人が信頼できないと言っていたから

5.8%

4.3%

2.3%

2.3%

1.5%

1.9%

家族・友人・知人が信頼できないと言っていたから

7.5%

4.9%

1.8%

2.2%

1.2%

2.0%

過去に間違った情報を発信したから

30.8% 25.2% 22.2% 18.3% 15.5%

15.1%

情報の発信者が不確かだから

44.8% 37.1% 34.4% 38.7% 40.5%

44.2%

情報の根拠が示されていないから

38.7% 29.8% 31.1% 27.2% 28.4%

31.7%

よく調べられていない情報をが発信されているから

39.1% 29.3% 34.5% 31.1% 31.3%

33.2%

あまり利用したことがないから

5.3%

7.5% 10.1% 13.2%

18.5%

特定の人や組織に都合の良い情報発信をしていると思うから

21.9% 26.4% 25.7% 27.4% 25.1%

26.9%

事実と意見が区別されていないから

26.9% 20.2% 18.9% 16.6% 16.4%

15.7%

その他

2.7%

3.4%

3.0%

特に理由はない・なんとなく

10.7% 16.0% 15.4% 13.6% 14.1%

11.4%

7.6%

2.8%

3.0%

3.8%

n=4296

最後に、媒体・サービス別に整理した図表 2.8 を確認する。マスメディアとネットニュー
スを除くと媒体別の理由に傾向の違いは見られない。一方でマスメディアとネットニュー
スでは「特定の人や組織に都合の良い情報発信をしていると思うから」が他と比べて多くな

32

「Innovation Nippon 2022

偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書っており、マスメディアは 2 人に 1 人近くがこれを選択している。マスメディアを信頼していない人は、組織の持つ思想による偏向報道がなされていると考えていることが分かる。
図表 2.8 各媒体・サービスを信頼しない理由（媒体・サービス別）
SNS

信頼する理由

動画共有

マス

ネット

メッセージ

サービス

メディア

ニュース

アプリ

信頼できる著名人が情報発信していないから

4.9%

5.1%

5.7%

5.4%

4.9%

信頼できる著名人が信頼できないと言っていたから

1.8%

1.8%

4.2%

2.6%

1.4%

家族・友人・知人が信頼できないと言っていたから

1.8%

1.7%

4.1%

2.4%

1.3%

過去に間違った情報を発信したから

18.4%

15.8%

30.7%

22.1%

13.0%

情報の発信者が不確かだから

49.3%

45.2%

18.5%

32.4%

39.3%

情報の根拠が示されていないから

34.2%

31.0%

24.0%

29.7%

30.2%

よく調べられていない情報をが発信されているから

38.8%

34.8%

20.2%

31.6%

30.4%

あまり利用したことがないから

14.0%

11.3%

3.9%

6.5%

14.4%

特定の人や組織に都合の良い情報発信をしていると思うから

25.4%

23.8%

46.7%

30.4%

21.1%

事実と意見が区別されていないから

19.2%

17.8%

19.4%

17.5%

15.7%

その他

2.4%

2.5%

6.5%

5.0%

3.0%

特に理由はない・なんとなく

11.1%

12.2%

14.0%

14.0%

16.0%
n=4296２．２．偽・誤情報、陰謀論、事実のニュースを見聞きした人の割合
偽・誤情報、陰謀論、事実のニュースについて、各情報を見聞きした人の割合を調査したものが図表 2.9 である。
結果としては、やはり事実のニュースの方が見聞きした割合は高い傾向にあった。これには保守派・リベラル派における大きな傾向の差は見られない。最も知られていたニュースは保守派に有利な事実のニュースの「立憲民主党の山下元議員が現職議員なりすましで逮捕」（25.5%）であり、次いでリベラル派に有利な事実のニュースの「野田担当相の夫、暴力団員認定の東京高裁判決」（25.0%）、三番目に「安倍元首相の国葬費用、16 億 6000 万円でエ
リザベス女王超え」（23.4%）と続いた。
偽・誤情報も見聞きしている人は少なくなく、こちらも保守派に有利な偽・誤情報とリベラル派に有利な偽・誤情報の間における大きな傾向の差は見られなかった。最も知られていたのは「安倍元首相の国葬、IOC バッハ会長の宿泊費を税金から支出」（13.6%）で、2 番目は「安倍元首相が銃撃された際、野党は演説を継続」（10.1%）であった。これらのことから、事実のニュース、偽・誤情報問わず安倍元首相の殺害事件に関連するニュースの数の多さ、そして関心の高さが見て取れる結果となっている。
また陰謀論も、最も見聞きされていた「安倍氏元首相銃撃の真犯人はスナイパー」が 10.7%と 10 人に 1 人以上は見聞きしており、少なからず存在する。

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「Innovation Nippon 2022

偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書

図表 2.9 各情報を見聞きした人の割合
次に、各カテゴリーと見聞きした人の年代についてクロス集計を行ったものが、図表 2.10である。結果を確認すると、全体では事実のニュース（48.8%）、偽・誤情報（26.4%）、陰謀論（19.1%）の順に見聞きした人の割合が大きくなっている。年代別に見ると偽・誤情報、陰謀論の 2 カテゴリーと事実のニュースでは年代別の傾向が異なっている。偽・誤情報では
特に 10 代や 20 代の見聞きしている割合が高い一方、事実のニュースは年齢が高いほど見聞きしている割合が高くなっている形である。若い世代は偽・誤情報や陰謀論に出会いやす
く、事実のニュースを知りにくい環境にあることが明らかとなった。
ただし、偽・誤情報については U 字型になっていることにも留意する必要がある。つまり、50 代や 60 代でも見聞きしている割合が高いと言える。SNS やネットニュースが世代を問わず普及している現状では、特定の年代に偏った対策ではなく、全体的な対策が求められ
るだろう。

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「Innovation Nippon 2022

偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書

図表 2.10 各分野の情報について、1 つ以上見聞きしたことのある人の割合（年代別）

２．３．情報を最初に何で見聞きしたか
各情報を最初に何で知ったかをまとめたものが、図表 2.11 から図表 2.16 である。なお、それぞれの割合は、偽・誤情報、陰謀論、事実のニュースごとに、見聞きした人の割合に応じた加重平均をとって算出している。
まず、偽・誤情報の全体（図表 2.11）について確認する。結果は、「ネットニュース」（32.3%）
が最多となっており、次いで「マスメディア」（29.1%）、3 番目に「SNS」（18.2%）となっている。驚くべきことに、最初に偽・誤情報を見聞きした経路として「SNS」や「メッセージアプリ」ではなく、「ネットニュース」と「マスメディア」がほぼ同じ割合で多く、それも3 位の「SNS」にそれぞれほぼダブルスコアの結果となった。偽・誤情報はインターネット
上で広がっており、メディア企業の運営するマスメディアやネットニュースでは事実のニ
ュースが報道されていると一般的に思われがちだが、実際には真逆の結果となっている。
この理由としてはいくつか考えられる。第一に、実際に偽・誤情報をそのまま報じている可能性。特にネットニュースは品質がまちまちであり、偽・誤情報を報じているケースも多35

「Innovation Nippon 2022

偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書

い。第二に、偽・誤情報を訂正する意図で報じている可能性。本調査ではあくまでも見聞きした経験を聞いているため、訂正情報と共に見聞きしていることもあり得る。

図表 2.11 偽・誤情報を最初に見聞きした媒体
次に、偽・誤情報を最初に見聞きした媒体を年代別に整理したものが図表 2.12 である。
結果を確認すると、年代別に大きな違いがあることが明らかとなっている。30 代以下は「SNS」が 1 番あるいは 2 番目に多く、20 代以下では偽・誤情報接触者の 3 人に 1 人以上
が「SNS」を経路としている。一方で、30 代以上は「ネットニュース」が 1 番目あるいは2 番目に多く、40 代以上は「SNS」の割合が極端に落ちている。また、「マスメディア」を経路とする割合は 30 代が底の U 字型となっている。
この結果からは年代別の媒体利用の傾向との関連性が考えられ、30 代以下、特に 20 代
以下は SNS をニュース媒体として利用し、マスメディアと合わせて利用していることが考えられる。一方で 40 代以上は、マスメディアを主としつつも、メディア企業の運営する
ネットニュースからの情報も積極的に収集していると考えられる。

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偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書

図表 2.12 偽・誤情報を最初に見聞きした媒体（年代別）

媒体

10代

20代

30代

50代

60代

SNS

31.9% 34.3% 25.4% 21.1% 13.8%

6.4%

動画共有サービス

11.2% 12.0%

8.1%

マスメディア

25.3% 23.4% 20.3% 26.4% 31.1% 37.4%

ネットニュース

20.4% 21.4% 33.7% 33.1% 34.1% 36.4%

メッセージアプリ

1.9%

2.6%

3.1%

1.8%

その他

9.2%

6.3%

9.0%

8.8% 12.0% 11.3%

8.5%

40代
8.8%

8.0%

1.1%

0.4%
n=2018

陰謀論を最初に見聞きした媒体について調査した結果が図表 2.13 と図表 2.14 であり、まず全体（図表 2.13）から確認する。結果は、「SNS」（27.3%）が最多となっており、次いで「ネットニュース」（26.2%）、3 つ目に「マスメディア」（16.3%）となっている。偽・誤情報では「マスメディア」と「ネットニュース」が圧倒的だったことと比較すると、かなり傾向が異なっている。
「ネットニュース」については相変わらず多い結果となっている。実際、陰謀論を取り扱っているネットニュースは多い。また、「マスメディア」は 3 番手に下がり、代わりに「SNS」
が 1 位に上がってきていることが陰謀論の特徴といえよう。また、「動画共有サービス」も偽・誤情報では 8.9%だったものが、陰謀論では 13.8%と大幅に増加している。ここから考えられることとしては、陰謀論はメディア企業の報道するニュースだけではなく、個人が発信するメディアである「SNS」や「動画共有サービス」でも出回りやすいといえる。「マスメディア」については、訂正情報付きで陰謀論を報じることも少なくなく、それが結果に影響していると考えられる。

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「Innovation Nippon 2022

偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書

図表 2.13 陰謀論を最初に見聞きした媒体
次に、陰謀論を最初に見聞きした媒体について年代別に整理した図表 2.14 を確認する。
年代が上がるほど「ネットニュース」と回答する人が多くなっており、逆に年代が下がるほど「SNS」と回答する人が多くなっている傾向にあることがわかる。
図表 2.14 陰謀論を最初に見聞きした媒体（年代別）

媒体

10代

20代

30代

40代

50代

60代

SNS

34.2% 38.5% 35.4% 28.8% 23.6% 15.7%

動画共有サービス

17.5% 12.2%

マスメディア

16.6% 20.3% 11.4% 16.3% 16.8% 17.2%

ネットニュース

19.7% 19.0% 28.6% 26.4% 27.8% 27.8%

メッセージアプリ

0.9%

1.7%

その他

11.1%

8.2% 10.6% 12.9% 18.3% 20.7%

9.8% 14.3% 12.8% 17.7%

4.2%

1.3%

0.7%

0.9%
n=1429

事実のニュースを最初に見聞きした媒体について調査した結果が図表 2.15 と図表 2.16 であり、まず全体（図表 2.15）から確認する。結果は圧倒的に「マスメディア」（49.0%）が多くなっており、全体の約半数を占めている。次いで「ネットニュース」（32.5%）が多く、3番目の「SNS」は 7.4%となっており、「ネットニュース」と「SNS」の差は 25.1%と乖離が大きい。事実のニュースについては、メディア企業の運営する「マスメディア」と「ネットニュース」が圧倒的に発信力を持っていることがわかる。

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「Innovation Nippon 2022

偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書

図表 2.15 事実のニュースを最初に見聞きした媒体
次に、事実のニュースを最初に見聞きした媒体について年代別に整理したものが、図表
2.16 である。上位 2 媒体の結果は年代別に大きな違いは見られず、「マスメディア」と「ネットニュース」が多くなっている。10 代と 20 代は SNS の割合が 20％前後と他の年齢と比較して多くなっており、20 代は動画共有サービスも 8.2％と 40 代以上と比較してダブルスコアとなっている。若い世代と中高年ではニュース情報の取得手段に変化が生じているといえよう。
図表 2.16 事実のニュースを最初に見聞きした媒体（年代別）

媒体

10代

20代

30代

40代

50代

60代

SNS

19.5% 23.0% 15.4%

8.4%

5.4%

2.6%

動画共有サービス

6.9%

3.6%

3.6%

2.6%

マスメディア

42.8% 36.4% 33.8% 45.3% 51.5% 56.3%

ネットニュース

23.4% 25.4% 37.3% 36.9% 32.3% 30.5%

メッセージアプリ

1.4%

2.2%

1.7%

0.7%

0.6%

0.3%

その他

6.0%

4.9%

7.1%

5.0%

6.7%

7.6%

8.2%

4.6%

n=393339

「Innovation Nippon 2022

偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書

２．４．情報を知ってどう感じたか
各情報を知った後にどう感じたかを調査した結果が図表 2.17 から図表 2.22 である。なお、
偽・誤情報、陰謀論、事実のニュースごとに、見聞きした人の割合に応じた加重平均をとって算出している。
まず、偽・誤情報を見聞きしてどう感じたかを調査した結果が図表 2.17 と図表 2.18 であり、全体（図表 2.17）から確認する。「驚き呆れた」（39.9%）が最多となっており 5 人に 2
人がこれを感じたこととなる。次に「怒りを感じた」（31.6%）、3 番目に「この中にはない」（17.4%）と続く。なお「そんなわけがないと疑った」は 9.8%となっており、偽・誤情報であるにもかかわらず、見聞きした後に疑った人は 10 人に 1 人もいない。
「もっと詳しく知
りたいと感じた」も 12.4%と少ない。ほとんどの人が、疑わずにまずは何らかのマイナスな感情を抱いていることがわかる。

図表 2.17 偽・誤情報を見聞きしてどう感じたか
次に、偽・誤情報を見聞きしてどう感じたかを年代別に整理したものが図表 2.18 である。
「驚き呆れた」が最多という意味では年代別に大きな傾向の差は見られないが、30 代以上
は「怒りを感じた」人が 20 代以下に比べて多くなっている。一方で 20 代以下は「不安に感じた」の方が多い。また、「そんなわけがないと疑った」「もっと詳しく知りたいと思った」
は 20 代に多い傾向があり、SNS やネットニュースと共に育ち、メディアが発信する情報が全て正しいとは限らない中で育っている世代の特徴だとも考えられる。ただしこれは 10 代
では多くなく、情報を疑う行為について 10 代と 20 代で差があることがわかる。

40

「Innovation Nippon 2022

偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書

図表 2.18 偽・誤情報を見聞きしてどう感じたか（年代別）

媒体

10代

20代

30代

40代

50代

怒りを感じた25.6% 22.9% 24.6% 29.5% 36.7% 37.2%

不安に感じた26.3% 16.5% 13.6% 12.2%

驚き呆れた

36.4% 33.3% 40.5% 37.3% 45.1% 40.6%

そんなわけがないと疑った

9.8% 13.3% 12.5% 12.1%

5.6%

8.8%

もっと詳しく知りたいと感じた

15.5% 16.1% 12.1% 15.2% 12.6%

8.0%

この中にはない

16.2% 24.1% 21.3% 18.6% 14.7% 14.0%

9.4%

60代
6.1%

n=2018
続けて陰謀論を見聞きしてどう感じたかを調査した結果が図表 2.19 と図表 2.20 であり、全体（図表 2.19）から確認する。結果としては、「そんなわけがないと疑った」（32.6%）が最多となっており、次いで「もっと詳しく知りたいと感じた」（25.2%）、3 番目に「驚き呆れた」（20.8%）となっている。偽・誤情報に比べて疑った人が多いことがわかる。だが、「怒りを感じた」（16.9%）「不安に感じた」（12.2%）も少なくなく、疑ったりもっと詳しく知りたいと感じる前に、マイナスの感情を持つ人も少なくなかった。

図表 2.19 陰謀論を見聞きしてどう感じたか
次に、陰謀論を見聞きしてどう感じたかを年代別に整理したものが図表 2.20 である。年
代別に大きな傾向の差は見られない。強いてあげれば、10 代は「驚き呆れた」が多い傾向にあり、20 代は「この中にはない」が多い傾向にある。

41

「Innovation Nippon 2022

偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書

また、「怒りを感じた」と回答する割合は 50 代以上が比較的多くなっており、これは偽・誤情報とも同じ傾向である。
図表 2.20 陰謀論を見聞きしてどう感じたか（年代別）

媒体

10代

20代

30代

40代

50代

怒りを感じた12.8% 12.3% 15.7% 13.2% 21.4% 19.9%

不安に感じた20.8% 13.6% 15.1% 13.5% 11.0%

驚き呆れた

27.9% 21.6% 20.1% 20.1% 23.5% 17.1%

そんなわけがないと疑った

32.9% 27.8% 36.2% 33.7% 30.0% 34.3%

もっと詳しく知りたいと感じた

23.3% 13.4% 21.7% 27.7% 28.6% 28.2%

この中にはない

9.1% 24.5% 13.8% 12.8%

8.2%

60代
7.7%

8.3%
n=1429

事実のニュースを見聞きしてどう感じたかを調査した結果が図表 2.21 と図表 2.22 であり、まずは全体（図表 2.21）から確認する。結果としては、「驚き呆れた」（45.0%）が最多となっており、次いで「怒りを感じた」（27.1%）、3 番目に「この中にはない」（20.0%）となっている。
この分布は、偽・誤情報と非常に似通っており、偽・誤情報と事実のニュースで抱く感情には大きな差が見られないことが明らかとなった。つまり、ニュースに接触した段階では事実か偽・誤情報かを見抜けておらず、近しい感情を抱くと考えられる。一方で、「そんなわけがないと疑った」は 4.1%となっており、比較的信じられているともいえる。

図表 2.21 事実のニュースを見聞きしてどう感じたか42

「Innovation Nippon 2022

偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書

年代別には、「驚き呆れた」が全年代で最多なものの、30 代以上では「怒りを感じた」が2 番目、20 代以下では「この中にはない」が 2 番目と、偽・誤情報や陰謀論とも似た形で分かれている。また、「驚き呆れた」も年齢が上がるにつれて割合が大きくなっている。20 代
以下の若い人はニュースを見ても感情的には特に影響がない人が多いが、高齢になるにつれて「怒り」や「呆れ」といった感情が強くなることがここでも明らかとなった。
図表 2.22 事実のニュースを見聞きしてどう感じたか（年代別）

媒体

10代

20代

怒りを感じた17.1% 17.3% 25.8% 24.5% 28.9% 29.8%

不安に感じた13.6% 13.2% 10.2% 10.5%

驚き呆れた

28.9% 34.2% 43.2% 44.5% 48.7% 45.8%

そんなわけがないと疑った6.8%

もっと詳しく知りたいと感じた

19.9% 15.8% 16.3% 14.5% 12.5% 12.0%

この中にはない

27.3% 30.0% 22.0% 21.5% 19.8% 16.5%

9.5%

30代

6.0%

40代

5.1%

50代
6.8%
2.5%

60代
6.2%
3.2%

n=393343

「Innovation Nippon 2022

偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書

３．偽・誤情報、陰謀論、事実のニュースの真偽判断行動
３．１．各情報の真偽判断状況
３．１．１．各情報の真偽判断結果
各情報を見聞きした人に対して、それぞれの情報について「正しい情報だと思う」「わからない」「誤った情報だと思う」の 3 つの選択肢で質問を行い、真偽判断の状況を確認した。
図表 3.1 は、各情報を見聞きした人を分母に割合で表示したものである。保守派に有利なニュースとリベラル派に有利なニュースの間に大きな違いは見られない。どちらも、「正しい情報だと思う」と回答したのは、偽・誤情報では 4～6 割程度、事実のニュースでは 6～8割程度であった。陰謀論は「正しい情報だと思う」と回答された割合が低く、最も多いもの
でも「2020 年米国大統領選でウィスコンシン州の投票率 200%超」の 39.4%であった。

図表 3.1 各情報の真偽判断結果

44

「Innovation Nippon 2022

偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書

上記の真偽判断結果について、偽・誤情報、陰謀論、事実のニュースのそれぞれについて分析したものが、以下の図表 3.2 から図表 3.4 である。それぞれの割合はニュース接触数に応じた加重平均で算出しており、さらに性年代別に整理したものとなっている。
やはり事実のニュースは信じている人が多く、「正しい情報だと思う」と回答したのは 6～8 割前後となっている。しかし、偽・誤情報も信じている人が少なくなく、「正しい情報だと思う」と 4～6 割程度が回答している。誤っていると気づいている人は最も多い 20 代
でも 21.4%にとどまり、全体では 13.0%と、87.0%の人は誤っていると気づいていない。また、「誤った情報だと思う」の回答は 50 代で 6.5%、60 代で 8.5%と少なく、中高年の方がむ
しろ誤っていると気づいていない傾向がみられる。
一方で、偽・誤情報が誤っていると気づいた割合の最も大きい 20 代だが、事実のニュースについて「正しい情報だと思う」と回答した割合が最も小さいのも 20 代というのも興味深い。事実のニュースについて「わからない」と回答した人は 20 代の 32.2%と最も多くなっている。20 代はニュースの真偽判断をすぐにつけるのではなく、まずは「真か偽かわからない」ものだと捉える傾向にあるといえる。同様の傾向は 10 代と 30 代にも見られ、共に事実のニュースで「わからない」と答えた人が 3 割以上であった。
また、陰謀論は「誤った情報だと思う」と回答した人が全ての年代で最も多く、「正しい情報だと思う」と回答した人は全ての年代で約 20～30％と最も少ない。偽・誤情報と比較しても陰謀論は正しい情報だと信じづらいといえよう。しかしこれを逆説的に捉えれば、最も少ない 30 代でも約 6 人に 1 人、最も多い 10 代に至っては約 3 人に 1 人がいずれかの陰謀論を真実だと思っていることは問題といえる。また、「誤った情報だと思う」と回答した
人は多いものの、全ての年代で 50％を超えておらず、「わからない」と真偽判断を保留してしまっている人が多い点にも注意すべきである。
なお、年代別の傾向としては、20 代と 30 代が「正しい情報だと思う」と回答した人が少ない U 字型になっており、偽・誤情報や事実のニュースと同じ傾向にある。ただし、これら 2 つの情報分野で「正しい情報だと思う」と回答した人が特に多かったのは 50 代と 60 代だが、陰謀論については 10 代が最も多くなっていることには留意する必要がある。
結論としては、若い人ほど情報をすぐに正しい情報だと信じづらく、まずは「わからない」と捉えやすい傾向にある。一方で、中高年は偽・誤情報・事実のニュースに限らず情報を信じやすい傾向にある。ただし 10 代は 20 代よりもどのニュースも信じやすい傾向にあり、陰謀論については 60 代よりも信じていることが明らかとなった。この事実を踏まえて、それぞれの年代の特徴に沿った偽・誤情報、陰謀論の真偽判断に関する情報リテラシー向上のための啓発が求められるだろう。

45

「Innovation Nippon 2022

偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書

図表 3.2 偽・誤情報の真偽判断結果（年代別）

図表 3.3 陰謀論の真偽判断結果（年代別）

図表 3.4 事実のニュースの真偽判断結果（年代別）

46

「Innovation Nippon 2022

偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書

３．１．２．偽・誤情報、陰謀論、事実のニュースを「誤った情報だと思う」行動の関係性
偽・誤情報と事実のニュース、どちらもいずれか 1 つ以上に接触している人を対象に、それぞれを誤りだと思う行動の関係を検証した結果が、以下の図表 3.5 である。
図表 3.5 では、
例えば見聞きした事実のニュースのうち、誤りだと思った割合が 80%だった人について、
偽・誤情報を誤りだと思う割合の平均値が 40%であることを示している。また、グラフ内の点線は回帰直線である。
グラフを確認すると、事実のニュースを誤りだと思った割合と偽・誤情報を誤りだと思った割合には右肩上がりの関係が見られ、回帰直線からも正の相関関係が示されている。つまり、偽・誤情報を誤りだと思う人は事実のニュースも誤りだと思う傾向が見られる。強い相関関係があるかは不明だが、少なくとも「偽・誤情報を誤っていると思う人は、事実のニュースを誤っていると思う確率が低い」といったような傾向はなさそうである。

図表 3.5 偽・誤情報と事実のニュースを誤りだと思う関係
同様に陰謀論と事実のニュースをいずれか 1 つ以上に接触している人を対象に、それぞれを誤りだと思う行動の関係を検証した結果が、図表 3.6 である。こちらも事実のニュースと偽・誤情報それぞれを誤りだと思った割合と同じように正の相関関係があることがわかる。
つまり、事実のニュースを信じている人は偽・誤情報を誤っていると気づきやすいわけではなく、全ての情報について疑いやすい人とそうでない人がいるという傾向にあることが47

「Innovation Nippon 2022

偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書わかる。これは３．１．１．節の真偽判断の年齢別結果で示されている、若い人は情報の真偽をすぐ判断するのではなく、偽・誤情報も事実のニュースもまず「わからない」と捉える傾向があったこととも整合性が取れている。
この結果から言えることとして、単純に全ての情報を疑うのではなく、より偽・誤情報に強い、「事実のニュースは正しいと思い、偽・誤情報や陰謀論は誤っていると思う」ようにするためにはどのような啓発や施策が適切なのかを今一度考える必要があるだろう。

図表 3.6 陰謀論と事実のニュースを誤りだと思う関係

３．２．情報を信じる過程
３．２．１．情報を正しいと思うメカニズム
図表 3.7 から図表 3.14 は情報を正しい情報だと考えるメカニズムについて調査したものである。まず図表 3.7 は、偽・誤情報、陰謀論、事実のニュースの各情報について、今その情報を正しい情報だと思っている人を分母に、「以前から正しい情報だと思っている」と「以前は誤った情報だと思っていたが、今は正しい情報だと思っている」の 2 つの割合を示したものである。
全ての情報において「以前から正しいと思っている」の割合が圧倒的に大きく、85%以上
が「以前から正しいと思っている」を占めている情報がほとんどである。逆に、85%を下回
った情報は、リベラル派に有利な偽・誤情報の「岸田首相、自民党対象で消費税 19%増税発

48

「Innovation Nippon 2022

偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書

言」（83.6%）、陰謀論の「2022 年の福島県沖地震は「人工地震」」（76.8%）、「知床観光船事
故でカズワンはロシア潜水艦により撃沈」（80.0%）の 3 つのみである。
保守派に有利な情報、リベラル派に有利な情報の観点では、保守派に有利な情報の方が事実のニュース、偽・誤情報共に「以前から正しいと思っている」の割合が大きい。事実のニュースでは、保守派に有利な情報で以前は誤りだと思っていた割合は 5%未満だが、リベラル派に有利な情報では 5%以上となっている。
偽・誤情報についても同様の傾向が見られた。
リベラル派に有利な情報の方が、まずは誤った情報だと思われやすい傾向にあることがわかる。

図表 3.7 その情報を以前から正しい情報だと思っていたか
それぞれの情報について「以前は誤った情報だと思っていたが、今は正しい情報だと思っている」と回答した人の割合を、偽・誤情報・陰謀論・事実のニュースの情報分野別に括った集計を行い、さらに年代別にクロス集計したものが図表 3.8 である。

49

「Innovation Nippon 2022

偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書

まず全体を確認すると、陰謀論（13.9%）、偽・誤情報（9.3%）、事実のニュース（6.3%）の順に割合が大きい。陰謀論は事実のニュースと比較して 2 倍程度、最初は誤った情報だと思われていたことがわかる。
年代別には、3 項目全てで 20 代の割合が大きく、特に偽・誤情報では 23.5%と次点の 10
代（16.4%）を大きく離している。20 代に次いで 10 代の割合の大きさが目立つ。また、3 項目全てで 50 代・60 代は小さくなっている。30 代・40 代については、偽・誤情報と事実のニュースでは低いものの、陰謀論では 10 代と同じかそれ以上に大きい。これも前節までの内容と整合性が取れており、20 代以下、特に 20 代は得た情報をまず疑う傾向にあり、中高
年はそのまま信じやすい傾向にあることがわかる。

図表 3.8 以前は誤った情報だと思っていたが、今は正しい情報だと思っている人の割合（情報分野別・年代別）
図表 3.9 から図表 3.11 は「以前は誤った情報だと思っていたが、今は正しい情報だと思っている」と回答した人を対象に、その理由を質問した結果を集計したものである。
まず全体（図表 3.9）を確認すると、「マスメディアで正しい情報として報じられていたから」の 33.0%が最も多く、次に「信頼できるメディアやコンテンツで正しい情報として報じられていたから」の 25.4%、3 つ目は「ネットニュースで正しい情報として報じられていた

50

「Innovation Nippon 2022

偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書

から」の 23.0%となっている。全体として、メディア企業の運営する情報媒体で正しい情報だとされていた場合に、正しい情報だと認識を改めやすいことがわかる。事実のニュースについてだとすれば、メディアによるファクトチェックの効果があるといえるだろう。
一方で、考えを改めた理由として回答が 10%未満となったものは 2 パターンに分けられ、誰かが正しい情報だと言っていたパターンと、SNS で正しい情報だと言っているのを見たパターンである。「信頼できる著名人が正しい情報だと言っていたから」も少ない。ここからは、個人の発言や SNS での情報からは誤っていると思う情報への考えを変えづらいこと
がわかる。
また、
「特に理由はない・なんとなく」と回答した人も 12.0%と少なくなく、約 8 人に 1
人は特に理由は無く誤っていると思った情報を正しい情報だと信じたことになる。

図表 3.9 以前は誤った情報だと思っていたが、今は正しい情報だと思っている理由

51

「Innovation Nippon 2022

偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書

次に、これを情報分野別に整理したものが図表 3.10 である。全体としては似通った傾向にあることがわかるが、一方で情報分野別の特徴も見られる。
まず、陰謀論では「論理的に考えて正しいと思ったから」（21.8%）が「マスメディアで正しい情報として報じられていたから」（19.3%）を上回り 3 番目となっている。この理由としては 2 つが考えられ、1 つは陰謀論は論理的に考えれば誤りだとわかる情報が多いから、もう 1 つはマスメディアでは陰謀論に関するニュースを取り上げていない場合が多いからだと考えられる。
また、偽・誤情報と事実のニュースでは、マスメディアが最も多い割合であるのは共通だ
が、偽・誤情報ではその割合が 7%ほど低く、代わりにネットニュースを情報源とする割合
が大きくなっている。これも陰謀論同様、取り上げるニュースの差によるものだと考えられる。ネットニュースは玉石混交であり、偽・誤情報に関する記事も比較的出回りやすいがた
めに、偽・誤情報でも正しい情報だとするニュースに触れやすいのだと考えられる。
ただし、偽・誤情報でも「マスメディアで正しい情報だと報じられていたから」と回答している人が 29.2%と最も多いことにかわりはなく、興味深い結果である。本研究で提示した政治に関する偽・誤情報について、マスメディアでそれを正しいと報じたとは考えにくい。
実は、似た現象は「Innovation Nippon 2020 フェイクニュース with コロナ時代の情報環境と社会的対処」 22でも見られた。当該調査研究では、「別の文脈で報じられた内容を当該フェ
イクニュースのように解釈し、それが定着している」という可能性を示唆している。つまり、マスメディアでニュース A が報じられた際に、既に他の媒体で関連する偽・誤情報 B に触れていた場合、「当該偽・誤情報 B は誤りだと思っていたが、実際にはマスメディアで報じられているように正しかったんだ」と認識するということである。詳しい内容は当該文献を参照されたい。

Innovation Nippon 2020 報告書「フェイクニュース with コロナ時代の情報環境と社会的対処」, http://www.innovation-nippon.jp/?p=840

22

52

「Innovation Nippon 2022

偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書

図表 3.10 以前は誤った情報だと思っていたが、今は正しい情報だと思っている理由（情報分野別）
以前は誤りだと思っていたが今は正しいと思っている理由

偽・誤情報 陰謀論 事実のニュース信頼できる著名人が正しい情報だと言っていたから

11.1%

10.8%

5.8%

家族・友人・知人が正しい情報だと言っていたから

5.4%

7.0%

4.2%

専門家が正しい情報だと言っていたから

11.1%

8.4%

9.4%

信頼できるメディアやコンテンツで正しい情報として報じられていたから

20.8%

23.5%

27.2%

多くの人が正しい情報だと言っていたから

12.6%

9.7%

10.0%

SNSで正しい情報だと言っているのを見たから

15.0%

19.2%

4.8%

動画共有サービスで正しい情報だと言っているのを見たから

5.6%

9.9%

4.4%

マスメディアで正しい情報として報じられていたから

29.2%

19.3%

36.1%

ネットニュースで正しい情報として報じられていたから

26.4%

22.7%

22.9%

メッセージアプリで正しい情報だと言っているのを見たから

7.0%

6.7%

4.5%

論理的に考えて正しいと思ったから

19.3%

21.8%

11.9%

その他

1.5%

7.4%

6.6%

特に理由はない・なんとなく

12.3%

14.1%

12.1%
n=459

最後に、年代別に整理したものが図表 3.11 である。全体的には似通った傾向にあり、特に 20 代から 50 代においての大きな傾向の差は見られない。
特徴としてはまず、60 代は「ネットニュースで正しい情報だと報じられていたから」（15.8%）よりも「論理的に考えて正しいと思ったから」（16.6%）と回答した人の割合が大きくなっている。これは年代による利用するメディアの差であろう。ただ面白いことに、20代が回答した「論理的に考えて正しいと思ったから」（18.8%）は、全年代で最大となっている。ここまでの分析でもいえることだが、情報に玉石混交がある前提で SNS と共に育ってきたデジタルネイティブでもある 20 代は、まず情報を得ても簡単に信じずに考える癖がついていると考えられる。
10 代は「SNS で正しい情報だと言っているのを見たから」（25.7%）と「専門家が正しい情報だと言っていたから」（21.6%）が「マスメディアで正しい情報だとして報じられていたから」と「ネットニュースで正しい情報だと報じられていたから」の 20.9%を上回っている。
10 代は 20 代と比較しても既存メディアではなく SNS の情報に頼る傾向がある。また、「論
理的に考えて正しいと思ったから」も 10.8%と 30 代に続いて下から 2 番目となっている。
10 代も 20 代と同じくデジタルネイティブの世代ではあるが、20 代とは違って SNS 上の玉石混交ある情報を信じやすい傾向にあることがわかる。若者を対象に、SNS 上での情報やクリティカルシンキングに関する啓発、プラットフォーム上でのファクトチェック体制の拡充などの対策が求められる。

53

「Innovation Nippon 2022

偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書

図表 3.11 以前は誤った情報だと思っていたが、今は正しい情報だと思っている理由（年代別）
以前は誤りだと思っていたが今は正しいと思っている理由

10代

20代

30代

40代

50代

60代

信頼できる著名人が正しい情報だと言っていたから

0.0%

9.1%

5.5%

9.5%

5.2%

5.6%

家族・友人・知人が正しい情報だと言っていたから

0.0%

7.8%

5.3%

4.8%

3.1%

3.3%

専門家が正しい情報だと言っていたから

21.6%

9.1%

9.0%

11.3%

7.3%

7.9%

信頼できるメディアやコンテンツで正しい情報として報じられていたから

20.3%

23.3%

17.4%

21.4%

28.1%

30.0%

多くの人が正しい情報だと言っていたから

5.4%

14.4%

12.1%

14.4%

10.4%

7.0%

SNSで正しい情報だと言っているのを見たから

25.7%

14.9%

14.1%

12.5%

9.4%

0.7%

動画共有サービスで正しい情報だと言っているのを見たから

15.5%

8.2%

14.3%

7.2%

3.1%

0.7%

マスメディアで正しい情報として報じられていたから

20.9%

22.7%

19.2%

32.4%

39.6%

37.9%

ネットニュースで正しい情報として報じられていたから

20.9%

27.1%

28.5%

31.0%

21.9%

15.8%

メッセージアプリで正しい情報だと言っているのを見たから

5.4%

4.6%

7.0%

3.1%

5.2%

1.6%

論理的に考えて正しいと思ったから

10.8%

18.8%

10.6%

14.6%

14.6%

16.6%

その他

0.0%

3.3%

1.8%

6.8%

6.2%

8.5%

特に理由はない・なんとなく

10.8%

13.5%

15.6%

15.1%

8.3%

11.0%
n=459

翻って、図表 3.12 から図表 3.14 は「以前から正しい情報だと思っている」と回答した人を対象に、その理由を質問した結果を集計したものである。
まず全体（図表 3.12）を確認すると、「マスメディアで見たから」（51.1%）が最多となっており、次いで「ネットニュースで見たから」（30.5%）、3 番目に「信頼できるメディアやコンテンツで報道されていたから」（29.7%）となっている。2 番目と 3 番目の順番が異なる
ものの僅差であり、概ね「以前は誤った情報だと思っていたが、今は正しい情報だと思っている」理由と似通った傾向にあることが分かる。

54

「Innovation Nippon 2022

偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書

図表 3.12 以前から正しいと思っている理由
次に、図表 3.13 は以前から正しいと思っている理由を情報分野別に整理したものである。
こちらも「以前は誤った情報だと思っていたが、今は正しい情報だと思っている」と同様の傾向であり、陰謀論のみ「論理的に考えて正しいと思ったから」の割合が大きくなっている。
興味深い点は「それらのニュースを知る以前からありそうだと思っていたから」の回答で、事実のニュースはこれが 16.5%なのに対し、偽・誤情報と陰謀論はそれぞれ 25.1%と 27.2%と 10%前後多くなっている。事実は小説よりも奇なりというべきか、事実のニュースほどありそうだと事前に考えづらく、一方で偽・誤情報や陰謀論は「ありそうだな」と人々に思われている内容の時、人々に最初から真の情報だと信じさせやすいと考えることができる。

55

「Innovation Nippon 2022

偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書

図表 3.13 以前から正しいと思っている理由（情報分野別）
以前から正しいと思っている理由

偽・誤情報

陰謀論

事実のニュース

信頼できる著名人が言っていたから

5.3%

12.0%

3.2%

家族・友人・知人が言っていたから

4.1%

7.7%

2.3%

専門家が言っていたから

7.4%

10.6%

5.1%

信頼できるメディアやコンテンツで報道されていたから

29.3%

27.2%

30.5%

多くの人が言っていたから

6.1%

8.6%

3.4%

SNSで見たから

13.1%

20.7%

6.9%

動画共有サービスで見たから

7.8%

18.9%

4.1%

マスメディアで見たから

41.4%

22.5%

53.2%

ネットニュースで見たから

31.2%

28.7%

31.1%

メッセージアプリで見たから

1.8%

3.1%

0.8%

論理的に考えて正しいと思ったから

23.8%

33.9%

16.5%

それらのニュースを知る以前からありそうだと思っていたから

25.1%

27.2%

16.5%

その他

4.8%

9.3%

3.2%

特に理由はない・なんとなく

5.1%

5.0%

5.3%
n=3177

最後に、図表 3.14 は以前から正しいと思っている理由について年齢別に整理したものである。上位で選ばれた選択肢に年代別の傾向の差は見られない。強いてあげれば「以前は誤った情報だと思っていたが、今は正しい情報だと思っている」で 10 代が SNS や専門家の話により考えを変えていたのに対し、「以前から正しいと思っている」情報はマスメディアや信頼できるメディアから得ており、10 代が情報源としてこれらを活用していないというわ
けではないことがわかる。
図表 3.14 以前から正しいと思っている理由（年代別）
以前から正しいと思っている理由

10代

20代

30代

40代

50代

60代

信頼できる著名人が言っていたから
家族・友人・知人が言っていたから

1.1%

5.4%

3.9%

3.1%

2.4%

4.3%

9.7%

4.7%

4.0%

2.5%

1.5%

2.6%

専門家が言っていたから

8.8%

9.1%

5.5%

6.1%

4.5%

4.6%

信頼できるメディアやコンテンツで報道されていたから

38.2% 23.7% 27.0% 26.7% 27.0% 35.1%

多くの人が言っていたから

13.3%

SNSで見たから

14.5% 20.1% 11.6%

8.1%

6.4%

4.0%

動画共有サービスで見たから10.1% 10.1%

4.3%

3.8%

3.7%

マスメディアで見たから50.6% 43.5% 43.6% 46.0% 52.9% 56.3%

ネットニュースで見たから27.4% 32.8% 36.0% 34.6% 28.9% 27.5%

メッセージアプリで見たから

5.6%

6.5%

2.8%

6.4%
5.4%

2.3%

4.9%

1.1%

3.1%

0.3%

1.8%

0.4%

論理的に考えて正しいと思ったから

23.7% 15.7% 12.9% 16.8% 17.0% 17.1%

それらのニュースを知る以前からありそうだと思っていたから

14.3% 12.1% 13.7% 15.6% 17.5% 18.7%

その他

1.0%

2.1%

3.6%

4.3%

3.8%

3.1%

特に理由はない・なんとなく

2.0%

8.6%

8.3%

6.4%

5.7%

3.6%
n=3177

56

「Innovation Nippon 2022

偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書

３．２．２．情報を誤っていると思うメカニズム
図表 3.15 から図表 3.22 は情報を誤った情報だと考えるメカニズムについて調査したものである。まず図表 3.7 は、偽・誤情報、陰謀論、事実のニュースの各情報について、今その情報を誤った情報だと思っている人を分母に、「以前から誤った情報だと思っている」と「以前は正しい情報だと思っていたが、今は誤った情報だと思っている」の 2 つの割合を示したものである。
全ての情報において「以前から誤りだと思っている」の割合が大きく、6～8 割程度の回答率が多い。しかし、ほとんどの情報で 85%以上が「以前から正しいと思っている」を占めていた、情報を正しいと考えるメカニズムの同調査（３．２．１．）と比較すると、考えを改めた人が多いともいえる。最も「以前から誤りだと思っている」が多いのは、陰謀論の「安倍元首相銃撃の真犯人はスナイパー」の 94.1%で、次も陰謀論の「知床観光船事故でカズワンはロシア潜水艦に撃沈された」の 92.5%である。一方、最も少ないものはリベラル派に有利な事実のニュースの「自民党京都府連、国政選挙のたびに候補者寄付を地元議員に配布」の 62.5%であった。
保守派に有利な情報、リベラル派に有利な情報の観点では、偽・誤情報と事実のニュース
両方において大きな差は見られない。強いてあげれば、リベラル派に有利な事実のニュースである「自民党京都府連、国政選挙のたびに候補者寄付を地元議員に配布」が「以前から誤りだと思っている」が、保守派に有利な事実のニュースと比較して少ない。どちらかと言えば、リベラル派に有利な事実のニュースは、保守派に有利な事実のニュースと比較して、当初から誤った情報だとは思われにくい傾向にあることがわかる。これは、各情報を正しいと思っている人に対する同調査とは真逆の結果であり、リベラル派に有利な事実のニュース
は真偽判断を改めやすい傾向にあるといえる。

57

「Innovation Nippon 2022

偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書

図表 3.15 その情報を以前から誤った情報だと思っていたか
それぞれの情報について、以前は正しいと思っていたが今は誤りと思っている人の割合
を、偽・誤情報・陰謀論・事実のニュースの情報分野別に括った集計を行い、さらに年代別にクロス集計したものが図表 3.16 である。
まず全体を確認すると、事実のニュース（28.7%）、偽・誤情報（19.9%）、陰謀論（9.5%）の順に割合が大きい。陰謀論は他の分野の情報と比較して、最初は正しいと思われていた割合が半分程度となっている。陰謀論は当初から誤りだと思われやすいが、事実のニュースは最初正しいと思っていても後から誤りだと考えを改める人が 4 人に 1 人程度いることがわかる。
年代別には、3 項目全てで 10 代の割合が大きく 50 代まではほぼ単調減少し、60 代でまた大きくなるという傾向である。事実のニュースと偽・誤情報において 10 代のこの割合が58

「Innovation Nippon 2022

偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書

突出して高くなっており、10 代は当初正しいと思っていた情報であっても、事実のニュース、偽・誤情報問わず考えを改めやすいことがわかる。

図表 3.16 以前は正しいと思っていたが今は誤りと思っている人の割合（情報分野別・年
代別）
図表 3.17 から図表 3.19 は、以前は誤った情報だと思っていたが、今は正しい情報だと思っている人が考えを改めた理由について調査したものである。
まず全体（図表 3.17）を確認する。最も多く選ばれたのは「情報源が不明確なことに気づいたから」の 22.3%であり、次いで「論理的に考えておかしいと思ったから」の 20.6%、3番目に「ネットニュースで誤った情報として報じられていたから」の 17.2%である。その他の選択肢も、「以前は正しい情報だと思っていたが、今は誤った情報だと思っている」の理由と比較して割合が大きい傾向にある。

59

「Innovation Nippon 2022

偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書

図表 3.17 以前は正しいと思っていたが今は誤りと思っている理由
次に、図表 3.18 は以前は正しいと思っていたが今は誤りだと思っている理由を情報分野別に整理したものである。選択された割合の上位を見ると、偽・誤情報及び陰謀論の 2 つと事実のニュースの間で傾向が分かれている。前者は「情報源が不明確なことに気づいたから」「論理的に考えておかしいと思ったから」「信頼できるメディアやコンテンツで報じられていなかったから」の 3 つが多い。一方で事実のニュースでは、「ネットニュースで誤った情60

「Innovation Nippon 2022

偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書

報として報じられていたから」「マスメディアで誤った情報と報じられていたから」「信頼できるメディアやコンテンツで報じられていなかったから」の 3 つが多い。
偽・誤情報や陰謀論が今は誤りだと思っている理由は、情報源が不明確であったり、論理的に考えておかしいなど、一度立ち止まって考えておかしいと気づいた場合が多い。一方で事実のニュースについては、マスメディアやネットニュースで誤った情報と報道されていたため、最初は正しい情報だと思っていても誤った情報と思ってしまっている。偽・誤情報や陰謀論が誤りだと自身で考えて辿り着いている点は正しく情報検証できているといえる
一方、事実のニュースであるにもかかわらずマスメディアやネットニュースの報道によって誤った情報だと認識してしまう点は問題であろう。また、マスメディアが事実のニュースをあえて誤っていると報道する可能性は低いと考えられ、３．２．１．と同様の現象が起きている可能性がある。今後は情報を立ち止まって考えることの啓発に加え、ネットニュース
やマスメディアといったメディアに対するファクトチェックや、報道内容を正しく解釈するための啓発が求められる。
図表 3.18 以前は正しいと思っていたが今は誤りと思っている理由（情報分野別）
以前は正しいと思っていたが今は誤りだと思っている理由

偽・誤情報

陰謀論

事実のニュース

信頼できる著名人が誤った情報だと言っていたから

7.7%

9.2%

8.4%

家族・友人・知人が誤った情報だと言っていたから

9.5%

11.9%

4.4%

専門家が誤った情報だと言っていたから

6.8%

6.4%

7.0%

信頼できるメディアやコンテンツで誤った情報として報じられていたから

13.2%

13.2%

11.6%

信頼できないメディアやコンテンツで報じられていたから

16.6%

16.8%

11.1%

信頼できるメディアやコンテンツで報じられていなかったから

18.5%

22.6%

18.3%

多くの人が誤った情報だと言っていたから

17.3%

11.2%

7.4%

SNSで誤った情報だと言っているのを見たから

14.4%

18.3%

15.5%

動画共有サービスで誤った情報だと言っているのを見たから

12.5%

15.3%

12.9%

マスメディアで誤った情報として報じられていたから

9.8%

10.5%

17.5%

ネットニュースで誤った情報として報じられていたから

16.6%

22.0%

18.9%

メッセージアプリで誤った情報だと言っているのを見たから

7.0%

5.5%

7.0%

論理的に考えておかしいと思ったから

19.9%

25.1%

14.7%

情報源が不明確なことに気づいたから

30.5%

25.1%

12.5%

その他

2.7%

4.5%

7.3%

特に理由はない・なんとなく

9.2%

11.7%

11.6%
n=212

最後に、図表 3.19 は以前は誤った情報だと思っていたが今は誤りだと思っている理由について、年代別に整理したものである。40 代を除いて、全体的に「論理的に考えておかしいと思ったから」と「情報源が不明確なことに気づいたから」が上位に選ばれている。
各年代の特徴としては、10 代と 30 代は「SNS で誤った情報だと言っているのを見たから」が多く、20 代と 40 代は「ネットニュースで誤った情報だと報じられていたから」が多い。若い人はインターネット上の情報をもとに考えを改める傾向があるといえる。一方、4061

「Innovation Nippon 2022

偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書

代以降では「信頼できないメディアやコンテンツで報じられていたから」と「信頼できるメ
ディアやコンテンツで報じられていなかったから」が多くなり、各メディアに対する信頼感との関係性が強まっていることが分かる。
図表 3.19 以前は正しいと思っていたが今は誤りと思っている理由（年代別）
以前は正しいと思っていたが今は誤りだと思っている理由

10代

30代

40代

50代

60代

信頼できる著名人が誤った情報だと言っていたから

5.7% 13.4% 12.0%

20代

6.9%

0.0%

5.8%

家族・友人・知人が誤った情報だと言っていたから

5.7%

6.2%

4.6%

6.7% 11.6%

9.1%

専門家が誤った情報だと言っていたから

5.7%

8.9%

9.8%

4.7%

3.0%

信頼できるメディアやコンテンツで誤った情報として報じられていたから

5.7% 15.5%

信頼できないメディアやコンテンツで報じられていたから

10.7%

信頼できるメディアやコンテンツで報じられていなかったから

10.7% 10.8% 16.9% 24.9% 15.4% 17.9%

多くの人が誤った情報だと言っていたから

5.7% 15.2% 21.3% 13.6%

3.8%

0.0%

SNSで誤った情報だと言っているのを見たから

27.9% 13.1% 26.2% 13.6% 11.5%

5.8%

動画共有サービスで誤った情報だと言っているのを見たから16.4% 12.5% 12.2% 10.9%

8.4%

マスメディアで誤った情報として報じられていたから

11.4% 12.8%

ネットニュースで誤った情報として報じられていたから

16.4% 17.6% 12.2% 24.9% 15.4% 14.7%

メッセージアプリで誤った情報だと言っているのを見たから

11.4%

3.9%

論理的に考えておかしいと思ったから

27.1%

8.7% 22.0% 20.0% 30.8% 20.8%

情報源が不明確なことに気づいたから

22.1% 28.4% 16.8% 20.4% 23.1% 23.6%

0.0%

6.9% 11.3% 11.5% 14.6%

2.1% 16.7% 22.2% 19.3%

4.2%

3.8%

5.6%

7.1% 14.2% 11.5% 17.6%
4.9% 11.7%

その他

0.0%

特に理由はない・なんとなく

17.1% 13.1% 14.2% 12.5%

6.9%

3.9%

4.7% 11.6%

3.0%

3.0%

3.8% 17.5%
n=212

翻って、図表 3.20 から図表 3.22 は「以前から誤った情報だと思っている」と回答した人
対象に、その理由を質問した結果を集計したものである。
まず全体（図表 3.20）を確認すると、「論理的に考えておかしいと思ったから」（51.0%）
が最多となっており、次いで「情報源が不明確だから」（48.1%）となっている。この 2 つの選択肢が突出して大きく、それぞれの情報に対して論理的な根拠を持ち合わせた上で誤っていると以前から考えている人が多いことが分かる。3 番目には「信頼できるメディアやコンテンツで報道されていなかったから」（16.1%）となっている。論理的な思考を除いては、メディアへの信頼が情報を誤っていると判断する根拠となっていることがわかる。ただし、2 番目と 3 番目で 3 倍程度の開きがあり、論理的思考や情報の根拠を確認する行動に基づく判断であることが分かる。

62

「Innovation Nippon 2022

信頼できる著名人が誤った情報だと言っていたから
家族・友人・知人が誤った情報だと言っていたから専門家が誤った情報だと言っていたから
信頼できるメディアやコンテンツで誤った情報として報じられていたから

偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書

2.9%
1.8%
4.1%
5.8%

信頼できないメディアやコンテンツで報じら15.5%

れていたから
信頼できるメディアやコンテンツで報じられ

16.1%ていなかったから多くの人が誤った情報だと言っていたから

4.4%

SNSで誤った情報だと言っているのを見たか

6.5%

ら
動画共有サービスで誤った情報だと言っているのを見たから

3.8%

マスメディアで誤った情報として報じられて

9.1%

いたから
ネットニュースで誤った情報として報じられ

7.8%

ていたから
メッセージアプリで誤った情報だと言っているのを見たから

1.7%

論理的に考えておかしいと思ったから

51.0%

情報源が不明確だから
その他
特に理由はない・なんとなく
0.0%

48.1%
4.2%
6.0%
10.0%

20.0%

30.0%

40.0%

50.0%

60.0%

以前から誤りだと思っている理由（%）
n=975

図表 3.20 以前から誤りだと思っている理由
次に、図表 3.21 は以前から誤りだと思っている理由を情報分野別に整理したものである。
情報の分野別に大きな傾向の差は見られず、「論理的に考えておかしいと思ったから」「情報源が不明確だから」が圧倒的に多い。陰謀論と事実のニュースでは内部の割合に差はあり、陰謀論の方がこれら 2 つの選択肢が選ばれている割合が大きいが、事実のニュース内部でも圧倒的に大きいことに変わりはない。

63

「Innovation Nippon 2022

偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書

図表 3.21 以前から誤りだと思っている理由（情報分野別）
以前から誤りだと思っている理由

偽・誤情報

陰謀論

事実のニュース

信頼できる著名人が誤った情報だと言っていたから

4.5%

3.1%

3.9%

家族・友人・知人が誤った情報だと言っていたから

4.0%

1.2%

3.3%

専門家が誤った情報だと言っていたから

5.1%

4.2%

4.2%

信頼できるメディアやコンテンツで誤った情報として報じられていたから

8.6%

7.0%

7.0%

信頼できないメディアやコンテンツで報じられていたから

19.5%

18.0%

14.0%

信頼できるメディアやコンテンツで報じられていなかったから

17.1%

17.4%

12.4%

多くの人が誤った情報だと言っていたから

7.0%

5.1%

3.0%

SNSで誤った情報だと言っているのを見たから

9.0%

6.6%

6.7%

動画共有サービスで誤った情報だと言っているのを見たから

6.3%

3.5%

5.8%

マスメディアで誤った情報として報じられていたから

13.3%

9.8%

10.7%
9.9%

ネットニュースで誤った情報として報じられていたから

13.6%

7.6%

メッセージアプリで誤った情報だと言っているのを見たから

4.1%

1.3%

3.4%

論理的に考えておかしいと思ったから

46.1%

54.7%

43.5%

情報源が不明確だから

43.8%

52.3%

35.1%

その他

2.5%

3.7%

6.3%

特に理由はない・なんとなく

6.5%

5.4%

7.3%
n=975

最後に、図表 3.22 は以前から誤りだと思っている理由について年齢別に整理したものである。上位 2 つで選ばれた選択肢に年代別の傾向の差は見られない。強いてあげれば、3 番
目の選択肢に若干の差が見られた。10 代・30 代・60 代は「信頼できるメディアやコンテンツで報じられていなかったから」、40 代・50 代は「信頼できないメディアやコンテンツで報じられていたから」とメディアの信頼度基準となっている。一方で、20 代は「SNS で誤った情報だといっているのを見たから」と SNS が判断基準となっている場合がある。全体的には各情報の真偽を「わからない」とする回答が多く、真偽判断を保留しがちな 20 代であったが、やはり SNS を情報の判断に使っている場合も比較的多い世代だといえるだろう。
図表 3.22 以前から誤りだと思っている理由（年代別）
以前から誤りだと思っている理由

10代

20代

30代

40代

50代

60代

信頼できる著名人が誤った情報だと言っていたから

6.2%

1.9%

2.8%

2.8%

3.2%

2.8%

家族・友人・知人が誤った情報だと言っていたから

2.2%

3.9%

2.9%

1.8%

0.5%

1.1%

専門家が誤った情報だと言っていたから

4.1%

3.8%

3.4%

5.8%

3.8%

3.3%

信頼できるメディアやコンテンツで誤った情報として報じられていたから

6.5%

6.5%

7.3%

5.8%

5.4%

4.3%

信頼できないメディアやコンテンツで報じられていたから

14.6% 15.3% 15.7% 19.6% 15.6% 11.2%

信頼できるメディアやコンテンツで報じられていなかったから

18.7% 11.6% 19.0% 13.7% 15.0% 19.5%

多くの人が誤った情報だと言っていたから

10.6%

7.3%

4.0%

5.4%

2.2%

SNSで誤った情報だと言っているのを見たから13.0% 16.7%

5.2%

7.1%

2.1%

3.9%

動画共有サービスで誤った情報だと言っているのを見たから

8.7%

4.5%

4.5%

4.2%

1.6%

3.4%

マスメディアで誤った情報として報じられていたから

10.3%

7.6%

8.4%

7.4% 10.7% 10.5%

ネットニュースで誤った情報として報じられていたから

12.2% 10.3%

9.6%

7.5%

5.4%

6.6%

メッセージアプリで誤った情報だと言っているのを見たから

6.5%

1.7%

3.2%

0.5%

0.0%

論理的に考えておかしいと思ったから

45.8% 42.0% 49.8% 49.6% 51.0% 59.6%

情報源が不明確だから

49.9% 44.7% 55.8% 51.1% 46.2% 42.6%

その他

2.2%

1.3%

2.3%

5.9%

3.8%

6.2%

特に理由はない・なんとなく

4.3%

9.0%

5.6%

4.7%

8.1%

4.4%

2.4%

2.8%

n=975

64

「Innovation Nippon 2022

偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書

３．２．３．情報の真偽がわからないメカニズム
図表 3.23 から図表 3.31 は情報の真偽がわからないメカニズムについて調査したものである。まず図表 3.23 は、偽・誤情報、陰謀論、事実のニュースの各情報について、今その情報の真偽がわからないと思っている人を分母に、「以前からわからない」、「以前は正しい情報だと思っていたが、今はわからない」及び「以前は誤った情報だと思っていたが、今はわからない」の 3 つの割合を示したものである。
全体的に「以前からわからない」と回答した人が多く、6～7 割が「以前からわからない」と回答したニュースがほとんどである。最も「以前からわからない」と回答した人が多かったのはリベラル派に有利な事実の「安倍元首相の国葬、IOC バッハ会長の宿泊費を税金から支出」の 81.6%で、最も少ないものもリベラル派に有利な事実の「岸田首相、自民党対象で消費税 19%増税発言」であった。
以前は正しいと思っていたか、以前は誤りだと思っていたかの傾向は、陰謀論か否かで分かれている。陰謀論の場合は「以前は誤った情報だと思っていた」とする回答が「以前は正しい情報だと思っていた」を上回っており、この情報は誤りではないかもしれないと考えを改めた人が多いことが分かる。一方で、事実のニュースや偽・誤情報については「以前は正しい情報だと思っていた」が上回っている。陰謀論は最初に疑われやすいが、偽・誤情報については最初に正しい情報だと思われやすいことが分かる。つまり、とりわけ陰謀論については、最初に疑った人がその後何らかの影響で情報を信じてしまうようになるのを遮断することが大切といえる。
保守派に有利な情報とリベラル派に有利な情報の観点から見ると、偽・誤情報については傾向の差は無いが、事実の情報においては保守派に有利な情報の方が「以前からわからない」と回答した人が若干多い。

65

「Innovation Nippon 2022

偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書

図表 3.23 その情報の真偽は以前からわからないか
それぞれの情報について、以前は正しいと思っていたが今はわからない思っている人の割合を、偽・誤情報、陰謀論、事実のニュースの情報分野別に括った集計を行い、さらに年代別にクロス集計したものが図表 3.24 である。
まず全体を確認すると、事実のニュース（17.7%）、偽・誤情報（16.4%）、陰謀論（11.0%）の順に割合が大きい。
年代別には、10 代が事実のニュースで極端に低い以外は、事実のニュースと偽・誤情報
は概ね年代別に大きな差はない傾向になっている。一方で陰謀論は、10 代と 40 代がとびぬけて多いがその周辺は少ない W 字型になっている。

66

「Innovation Nippon 2022

偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書

図表 3.24 以前は正しい情報だと思っていたが、今はわからない人の割合（情報分野別・
年代別）
それぞれの情報について、以前は誤った情報だと思っていたが今はわからないと思っている人の割合を、偽・誤情報、陰謀論、事実のニュースの情報分野別に括った集計を行い、さらに年代別にクロス集計したものが図表 3.25 である。
まず全体を確認すると、陰謀論（18.3%）、偽・誤情報（8.4%）、事実のニュース（7.7%）の順に割合が大きい。図表 3.24 の以前は正しい情報だと思っていたが、今はわからない人の割合とは真逆の順位となっている。ここでも、陰謀論を最初は誤っていると正しく判断できている人が、途中からその真偽について考えを変えている傾向が見てとれる。
年代別には、偽・誤情報については比較的平たく、事実のニュースについては 10 代が多く右肩下がりになっている。陰謀論は 40 代を中心とした U 字型といえる形状になっており、60 代がとびぬけて大きい。

67

「Innovation Nippon 2022

偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書

図表 3.25 以前は誤った情報だと思っていたが、今はわからない人の割合（情報分野別・年代別）
図表 3.26 から図表 3.28 は、以前は正しい/誤った情報だと思っていたが、今はわからないと思っている人が、考えを改めた理由について整理したものである。
まず全体（図表 3.26）を確認すると、「情報源が不明確なことに気づいたから」（37.0%）が最も多く、次いで「特に理由はない・なんとなく」が 24.1%、3 番目に「論理的に考えていたら分からなくなったから」が 20.4%となっている。これ以外の選択肢については全て10%を切っており、これら 3 つの選択肢がとびぬけて多い分布となっている。10%を切っているものの中ではネットニュースやマスメディアなどのメディアや専門家から「自分と逆の意見が報じられていたから」とするものが比較的多い。
「情報源が不明確なことに気づいたから」の回答については、情報を確認した際に情報源を確認する行動をしたということであり、最低限の情報リテラシーの存在が伺える。一方で「論理的に考えていたら分からなくなったから」と回答した人も多いことには留意する必要があるだろう。

68「Innovation Nippon 2022

偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書

図表 3.26 以前は正しい/誤りだと思っていたが今はわからないと思っている理由
次に、図表 3.27 は以前は正しい/誤りだと思っていたが今はわからないと思っている理由について情報の分野別に整理したものである。
上位 3 項目については概ね似通っており、陰謀論のみ「真偽について、ネットニュースで自分と逆の意見が報じられていたから」（20.4%）が「特に理由はない・なんとなく」（11.7%）の 2 倍程度に大きくなっている。これは「特に理由はない・なんとなく」が 20%を超える
偽・誤情報や事実のニュースとは大きく異なる傾向となっている。陰謀論に対して意見を持っている場合、なんとなくでは意見が動きづらいことがわかる。それと同時に、陰謀論につ69

「Innovation Nippon 2022

偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書

いて考えを変えるきっかけとしてネットニュースが大きな役割を担っていることが示唆される。
また、偽・誤情報と事実のニュースについても上位 3 項目の傾向は同様だが、その他の選択肢に違いが表れている。偽・誤情報は、メディア、専門家、SNS で「自分と逆の意見が報じられていたから」とする選択肢が 10%を超えているのに対し、事実のニュースではこれ
ら全てが 10%を切っている。先述の分析で、以前は正しい/誤りだと思っていた人が真逆の意見を持つ理由としては、メディアの報道が選ばれやすい傾向にあったことを踏まえると、
事実のニュースについてメディアが報道した場合、「わからない」となる可能性は低い傾向にあることが分かる。
図表 3.27 以前は正しい/誤りだと思っていたが今はわからないと思っている理由（情報分野別）
以前は正しい/誤りだと思っていたが今はわからないと思っている理由
真偽について、信頼できる著名人が自分と逆の意見を言っていたから

偽・誤情報

陰謀論

事実のニュース

3.3%

4.2%

1.9%

真偽について、家族・友人・知人が自分と逆の意見を言っていたから

5.8%

11.0%

3.8%

真偽について、専門家が自分と逆の意見を言っていたから

12.6%

17.5%

5.3%

真偽について、信頼できるメディアやコンテンツで自分と逆の意見が報じられていたから

10.4%

14.7%

6.0%

真偽について、多くの人が自分と逆の意見を言っていたから

5.8%

8.5%

3.5%

真偽について、SNSで自分と逆の意見を言っているのを見たから

10.3%

17.3%

5.9%

真偽について、動画共有サービスで自分と逆の意見を言っているのを見たから

7.2%

12.6%

2.9%

真偽について、マスメディアで自分と逆の意見が報じられていたから

13.9%

10.2%

6.0%

真偽について、ネットニュースで自分と逆の意見が報じられていたから

11.6%

20.4%

5.9%

真偽について、メッセージアプリで自分と逆の意見を言っているのを見たから

7.1%

5.3%

2.7%

論理的に考えていたら分からなくなったから

22.1%

30.4%

17.7%

情報源が不明確なことに気づいたから

43.4%

35.5%

35.5%

その他

1.6%

7.4%

12.5%

特に理由はない・なんとなく

20.5%

11.7%

27.2%
n=626

最後に、図表 3.28 は以前は正しい/誤りだと思っていたが今はわからないと思っている理由について年齢別に整理したものである。
全体としては「情報源が不明確なことに気づいたから」と「特に理由はない・なんとなく」が多いことは全年代で共通している。一方で、20 代以下と 30 代以上で傾向がくっきりと分かれているものもあり、20 代以下は「マスメディアで自分と逆の意見が報じられていたから」が 20%を超えているが、30 代以上はこれが 10%を切っている。また、10 代では「ネットニュースで自分と逆の意見が報じられていたから」も高い。これは、若い世代では情報を鵜吞みにしづらいことと関係があると思われる。つまり、マスメディアやネットニュースで自分と反対の意見が報じられていた時に、それで考えを完全に変えるのではなく、「わからない」と保留する人が多いのであろう。

70

「Innovation Nippon 2022

偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書

また、「論理的に考えていたら分からなくなったから」が全年代を通じて比較的多く、特に 40 代と 60 代で高く約 4～5 人に 1 人が選択している。
図表 3.28 以前は正しい/誤りだと思っていたが今はわからないと思っている理由（年代別）
以前は正しい/誤りだと思っていたが今はわからないと思っている理由

10代

20代

30代

40代

50代

60代

真偽について、信頼できる著名人が自分と逆の意見を言っていたから

7.1% 11.4%

1.7%

0.0%

1.0%

2.9%

真偽について、家族・友人・知人が自分と逆の意見を言っていたから

14.1% 12.9%

4.9%

5.3%

1.1%

3.8%

真偽について、専門家が自分と逆の意見を言っていたから

0.0% 15.0% 13.3%

7.4%

0.0%

9.5%

真偽について、信頼できるメディアやコンテンツで自分と逆の意見が報じられていたから

0.0% 12.5% 11.6% 11.7%

7.4%

4.0%

真偽について、多くの人が自分と逆の意見を言っていたから

0.0% 11.1%

4.2%

0.0%

真偽について、SNSで自分と逆の意見を言っているのを見たから8.1% 12.7% 16.7%

6.3%

2.1%

6.6%

真偽について、動画共有サービスで自分と逆の意見を言っているのを見たから0.0% 13.2%

3.2%

4.4%

2.1%

2.9%

真偽について、マスメディアで自分と逆の意見が報じられていたから

23.2% 21.0%

4.9%

4.3%

4.2%

9.5%

3.2%

5.2%

真偽について、ネットニュースで自分と逆の意見が報じられていたから

15.2%

7.2% 13.3% 12.6%

6.3%

5.6%

真偽について、メッセージアプリで自分と逆の意見を言っているのを見たから

7.1%

7.5% 10.1%

0.0%

1.0%

論理的に考えていたら分からなくなったから

14.1% 17.1% 17.7% 23.6% 17.9% 22.9%

情報源が不明確なことに気づいたから

55.5% 20.2% 38.8% 35.7% 43.1% 36.3%

その他

0.0%

特に理由はない・なんとなく

15.2% 29.1% 27.1% 20.9% 20.0% 27.6%

1.8%

5.4%

4.8% 13.3% 14.7%

8.6%
n=626

図表 3.29 から図表 3.31 は、以前からわからないと思っている人が、なぜわからないと思っているのかの理由について整理したものである。
まず全体（図表 3.29）
を確認すると、「真偽を判断するのに十分な根拠がないから」（51.7%）
が圧倒的に多く、続いて「興味がないから」（25.9%）、3 番目に「特に理由はない・なんとなく」（13.2%）となっている。わからないと思う理由については根拠不足が圧倒的に大きな理由となっており、十分な根拠もなしに安易に正しいあるいは誤りだと断定しない傾向にある人が「わからない」と思っていることが分かる。
一方で、「興味がないから」や「特に理由はない・なんとなく」と回答する人も多く、興味がない場合は情報の正誤を考えていないことがわかる。一見すると問題は無さそうであるが、「興味がないため受動的に受けた情報を、見出しだけ見てなんとなく真実だと考える」ということになれば問題である。キャッチーな見出しで人目を引くようなアテンション・エ
コノミーの対策に加え、安易に見出しだけで内容を判断しないという啓発が求められるだろう。

71

「Innovation Nippon 2022

偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書

図表 3.29 以前からわからないと思っている理由
図表 3.30 は以前からわからないと思っている理由について、情報分野別に整理したものである。情報分野別の大きな傾向の違いは見られない。
強いてあげれば、陰謀論で「それらのニュースについて正しいという人と誤っているという人の両方を見たから」と「それらのニュースについて正しいというメディアやコンテンツと、誤っているというメディアやコンテンツの両方を見たから」が偽・誤情報や事実のニュースよりも高い点があげられる。

72

「Innovation Nippon 2022

偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書

図表 3.30 以前からわからないと思っている理由（情報分野別）
以前からわからないと思っている理由

偽・誤情報

陰謀論

事実のニュース

それらのニュースについて正しいという人と誤っているという人の両方を見たから

7.2%

12.1%

4.8%

それらのニュースについて正しいというメディアやコンテンツと、誤っているというメディ

7.8%

11.2%

5.4%

51.0%

63.1%

48.6%

アやコンテンツの両方を見たから真偽を判断するのに十分な根拠がないから信頼できないメディアやコンテンツで報じられていたから

5.7%

5.5%

4.6%

信頼できるメディアやコンテンツで報じられていなかったから

12.2%

10.7%

8.3%

興味がないから

24.6%

17.2%

30.8%

内容が難しく、論理的に判断できないから

12.0%

16.2%

9.9%

その他

4.2%

5.6%

4.3%

特に理由はない・なんとなく

15.9%

8.6%

14.3%
n=1640

図表 3.31 は以前からわからないと思っている理由について、年代別に整理したものである。結果を確認すると、年代別に大きな傾向の差は見られないことがわかる。強いて特徴をあげるとすれば、10 代の「内容が難しく、論理的に判断できないから」が 27.7%と他の年代の 2 倍程度多い。
図表 3.31 以前からわからないと思っている理由（年代別）
以前からわからないと思っている理由

10代

20代

30代

40代

50代

60代

それらのニュースについて正しいという人と誤っているという人の両方を見たから3.1% 8.5% 8.2% 6.3% 6.0% 4.1%

それらのニュースについて正しいというメディアやコンテンツと、誤っているという

13.2% 6.0% 6.6% 5.6% 5.5% 6.6%

メディアやコンテンツの両方を見たから真偽を判断するのに十分な根拠がないから

48.5% 47.8% 48.7% 54.3% 52.9% 51.5%

信頼できないメディアやコンテンツで報じられていたから

2.8% 6.8% 6.3% 6.3% 2.9% 4.2%

信頼できるメディアやコンテンツで報じられていなかったから

13.6% 9.7% 7.9% 8.4% 8.6% 10.0%

興味がないから

32.6% 32.0% 26.8% 23.4% 24.9% 25.6%

内容が難しく、論理的に判断できないから

27.7% 14.4% 10.3% 9.3% 10.3% 11.9%

その他

2.9% 0.5% 4.8% 5.2% 5.3% 5.6%

特に理由はない・なんとなく

4.3% 11.9% 15.3% 12.8% 14.1% 13.0%
n=1640３．３．情報の真偽判断と周囲の人間との関係
３．３．１．情報を正しいと思って周囲と関係が悪化したケース
情報を正しいと思ったことにより周囲との関係が悪化したかについて調査したものが、
図表 3.32 と図表 3.33 である。その中でまず全体として、各情報に関する回答結果を帯グラ
フでまとめたものが図表 3.32 である。

73「Innovation Nippon 2022

偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書

結果を確認すると、全体としては「特に悪化した経験は無い」が 8～9 割以上となっているが、情報分野を問わず全ての情報において関係が悪化したケースが報告されていることも明らかとなった。
「関係が悪化したことがある」と回答された割合は、陰謀論の「2022 年の福島県沖地震は「人工地震」」の 20.0%、次いで陰謀論の「知床観光船事故でカズワンはロシア潜水艦により撃沈」の 19.9%であった。これはこの陰謀論を正しいと信じていたことにより、周囲との関係が悪化したことがある人が 5 人に 1 人程度いることを表している。
他の陰謀論も全て 10%以上が「関係が悪化したことがある」となっており、少なくない人が情報を正しいと思ったことによって周囲との関係を悪化させていることが分かる。
保守派に有利なニュースとリベラル派に有利なニュースという観点から見ると、偽・誤情報、事実のニュース共に、リベラル派に有利な情報を正しいと信じている人の方が、周囲の人との関係が悪化しているケースを報告している。

図表 3.32 情報を正しいと思っていることにより、誤っていると思う人との関係が悪化したか74

「Innovation Nippon 2022

偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書

図表 3.33 は情報分野別と年代別に関係が悪化したことがある人の割合を整理したものである。なおこのグラフは平均値ではなく、少なくとも 1 件以上で関係が悪化した経験があるかを示している。
情報分野別には、陰謀論（約 8%）、偽・誤情報（約 3%）、事実のニュース（約 1.5%）の順に関係が悪化したことが分かる。陰謀論は、偽・誤情報や事実のニュースと違い、そもそも情報を誤りだと考える人の割合が正しいと考える人と同程度に多く、衝突を起こす回数が多いと考えられる。また、各情報を以前から誤りだと思う人がそのように思う理由として「論理的に考えておかしいと思ったから」が 54.7%（図表 3.21）と半数以上の割合となっており、自分の考えを論理的だと考えていることから、互いに衝突が発生しやすいと考えられる。対して、偽・誤情報は「わからない」と回答した人も多く「ありそうだ」と思うことが互いに理解できると考えられる。また、「論理的に考えておかしいと思ったから」は 46.1%と陰謀論よりは低く、人数の少なさも相まって衝突にまでは発展しづらいと考えられる。そして事実のニュースはそもそも正しい情報であり、誤っていると思う人そもそも少ないう
え、論理的に考えたりマスメディアの報道を見ればわかることから、衝突が比較的起こりづらいと考えられる。
年代別には、10 代及び 20 代が関係を悪化させているパターンが多く、特にネット上の知り合いとの関係が悪化で突出していることが分かる。年代が上がるにつれて知人との関係が悪化したと答える割合はほぼ単調減少している。インターネット上で既存の知り合いだ
けでなく多くの人間と関係性を持っているデジタルネイティブの世代ほど、様々な意見を持つ人と接触するため、意見が衝突することがあると考えられる。

75

「Innovation Nippon 2022

偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書

図表 3.33 情報を正しいと思っていることにより、誤っていると思う人との関係が悪化した経験が 1 回以上ある人の割合（情報分野別・年代別）

３．３．２．情報を誤っていると思って周囲と関係が悪化したケース
情報を誤っていると思ったことにより周囲との関係が悪化したかについて調査したもの
が、図表 3.34 と図表 3.35 である。その中でまず全体として、各情報に関する回答結果を帯グラフでまとめたものが図表 3.34 である。
結果を確認すると、全体としては「特に悪化した経験は無い」が 6～9 割以上となっているが、これも分野を問わず全ての情報において関係が悪化したケースが報告されている。また、全体として「正しい思っていることにより、誤っていると思う人との関係が悪化した」
よりも関係が悪化したと回答した人が多い。
「関係が悪化したことがある」と回答された割合は、リベラル派に有利な事実のニュースの「自民党京都府連、国政選挙のたびに候補者寄付を地元議員に配布」の 35.6%が最多で、次いで保守派に有利な事実のニュースの「立件民主党、国会許可なしでウクライナ入国の小熊議員を 1 ヶ月定職」の 35.0%、3 番目は保守派

76

「Innovation Nippon 2022

偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書に有利な事実のニュースの「立憲民主党の山下元議員が現職議員なりすましで逮捕」の28.0%であった。多いものでは 3 人に 1 人程度の割合で周囲との関係が悪化していることが分かる。
保守派に有利なニュース、リベラル派に有利なニュースの観点では、どちらも悪化した割合が大きい情報と小さい情報があり、大きな傾向の差は見られない。

図表 3.34 情報を誤りと思っていることにより、正しいと思う人との関係が悪化したか
図表 3.35 は情報分野別と年代別に関係が悪化したことがある人の割合を整理したものである。なおこのグラフは平均値ではなく、少なくとも 1 件以上で関係が悪化した経験があるかを示している。
情報分野別に結果を確認すると、「情報を正しいと思っていることにより、誤っていると思う人との関係が悪化した経験」とは真逆の傾向で、事実のニュース、偽・誤情報、陰謀論

77

「Innovation Nippon 2022

偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書の順に関係が悪化した経験が多い。事実のニュースの場合は、正しいニュースを誤りだと思っている人が、正しいと思う人との関係が悪化したケースとしては、お互いに自身の論理で衝突してしまうために関係が悪化してしまうのだと考えられる。特に事実のニュースの場
合は、実際には相手が正しいことを言っているため、打ち負かされたと感じてしまい悪化したと捉えている場合もあると考えられる。偽・誤情報の場合も、立場が逆転しているだけで同様だろう。一方で陰謀論の場合は、論理的に考えれば誤っていることに気づけるような内容が多く、衝突にまで至らなかった可能性がある。
年代別には、10 代及び 20 代が関係を悪化させているパターンが多く、特に「ネット上の知り合いとの関係が悪化」で突出していることが分かる。こちらは情報を正しいと思ったことにより、誤りだと思っている人と関係が悪化したケースと同じ傾向である。インターネッ
ト上で既存の知り合いだけでなく多くの人間と関係性を持っているデジタルネイティブの世代ほど、様々な意見を持つ人と接触するため、意見が衝突することがあると考えられる。

図表 3.35 情報を誤りと思っていることにより、正しいと思う人との関係が悪化した経験
が 1 回以上ある人の割合（情報分野別・年代別）

78

「Innovation Nippon 2022

偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書

３．４．情報の真偽判断行動と人々の属性、リテラシーの関係
３．４．１．分析手法
本節では、偽・誤情報、陰謀論、事実のニュースそれぞれの情報についての、真偽判断行
動と人々のリテラシー、心理、属性、メディア利用時間の関係について、定量的に検証する。
各情報の真偽判定には様々な要素が関係している可能性があるため、情報の真偽判定行動に関するモデルを構築し、回帰分析を行う。この回帰分析は、偽・誤情報、陰謀論、事実のニュースの 3 つの情報分野それぞれについて行う。
今、回答者 i は分野 j の情報 t の真偽判定について「正しい情報だと思う」「誤った情報だと思う」「わからない」という 3 つの選択肢を有しており、最も可能性が高いと考えられる
選択をしていると考えられる。そこで、以下（3.1）式のような多項ロジスティックモデルでの分析を行う。
𝑙𝑙𝑙𝑙 �

𝑃𝑃𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏
� = 𝛼𝛼𝑏𝑏 + 𝛽𝛽𝑏𝑏1 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝑖𝑖 + 𝛽𝛽𝑏𝑏2 𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃ℎ𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖 + 𝛽𝛽𝑏𝑏3 𝐶𝐶ℎ𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑖𝑖 + 𝛽𝛽𝑏𝑏4 𝑀𝑀𝑀𝑀𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑖𝑖
𝑃𝑃𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎

𝑙𝑙𝑙𝑙 �

+ 𝛾𝛾𝑏𝑏1 𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝑗𝑗𝑗𝑗

𝑃𝑃𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐
� = 𝛼𝛼𝑐𝑐 + 𝛽𝛽𝑐𝑐1 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝑖𝑖 + 𝛽𝛽𝑐𝑐2 𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃ℎ𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑖𝑖 + 𝛽𝛽𝑐𝑐3 𝐶𝐶ℎ𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑖𝑖 + 𝛽𝛽𝑐𝑐4 𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑖𝑖
𝑃𝑃𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎+ 𝛾𝛾𝑐𝑐1 𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝑗𝑗𝑗𝑗（3.1）

ただし、各記号は以下を指す。
-

𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝑖𝑖：リテラシーのベクトル。メディアリテラシー、情報リテラシー。それぞれのリテラシーの詳細は後述する。
-

𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃ℎ𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖：心理変数のベクトル。政治関心度 23、保守・リベラル度（あるいは政治的極端度）、注目・賞賛欲求の 3 つ。このうち、保守・リベラル度（あるいは政治的極端度）、注目・賞賛欲求については後述する。なお、保守・リベラル度（あるいは政治的極端度）は情報によって変化するため、本ベクトルには添え字の jt が付いている。
-

𝐶𝐶ℎ𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑖𝑖 ：個人 i の属性ベクトル。具体的には、性別（女性）、年齢、インターネット利用歴（年）、学歴（大卒以上）-

𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑖𝑖：個人 i が各メディアを 1 日あたりに利用する時間のベクトル。メディアの区分

として、SNS（Twitter・Instagram・Facebook・TikTok など）、動画共有サービス（YouTube・

政治への関心度について、「全く関心がない」～「非常に関心がある」の 7 件法で調査した結果。
「非常に関心がある」が 5 点となっている。

2379

「Innovation Nippon 2022

偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書

ニコニコ動画など）、マスメディア（テレビ・新聞・ラジオ・雑誌や、それらのネット
版など）、ネットニュース（Yahoo!ニュース・LINE NEWS・まとめサイトなど）、メッセ
ージアプリ（LINE・Messenger など）の 5 種類について調査している。
𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝑗𝑗𝑗𝑗 ：情報分野 j の情報 t のことであれば 1 とするダミー変数のベクトル。

-

その他：各変数、ベクトルにかかっているパラメータと定数項。

データはパネルデータ構造になっている。また、実際の分析に当たっては、分野 j それぞれについて分析するため、3 回の分析を行う。
さて、いくつかの変数について詳しく記述する。まず、メディアリテラシーについては、
小寺（2017） 24や坂本（2022） 25を参照し、「メディアメッセージの構成性」「メディアによる「社会的現実」の構成力」「メディアの商業的性質」「メディアのイデオロギー・価値観伝達」「メディアの様式と言語」「受け手の非画一的解釈性」の 6 つを網羅する設問設計とした。具体的には、小寺（2017）の分析において I-T 相関係数が高く、かつ、ネットメディアにも応用のきくものを選択し、問いとした。具体的な内容は次のとおりである。ただし、本研究の主旨を踏まえるとマスメディアとネットメディアの双方についてリテラシーを把握する必要があるため、項目 1 と 7 は元の文言から変更を加えている。メディアリテラシーの定義としては、「メディアあるいはメディアメッセージを読み解く能力」といえる。
なお、全て「全くそう思わない」～「とてもそう思う」の 4 件法で調査している。
「とてもそう思う」を 4 点としたうえで、項目 1、2、3、7、9 を逆転項目として全ての平均点を算
出し、メディアリテラシー（1 点～4 点）とした。
図表 3.36 メディアリテラシー調査項目
番号

メディアリテラシーの種類

項目1

メディアメッセージの構成

ネットニュースは中立で客観的な記事を掲載して

性

いる

2

ニュースに登場する「一般人」は、平均的な日本人として選ばれた人たちである

3
4

メディアによる「社会的現インターネットにおける意見分布は、社会の実態を実」の構成力反映したものに近いメディアの商業的性質

テレビ番組は視聴者の反応を気にしながら作られている24

小寺敦之. (2017). メディア・リテラシー測定尺度の作成に関する研究. 人文・社会科学

論集, 34, 89-106.

25

坂本旬.(2022).『メディアリテラシーを学ぶ：ポスト真実社会のディストピアを超えて』
大月書店
80

「Innovation Nippon 2022

5

偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書

テレビやネットのコンテンツの内容は、スポンサーの意向によって左右されることがある

6
7

メディアのイデオロギー・

メディアは、何が「良い」「悪い」のかという価値

価値観伝達

観を視聴者に提示するメディアの様式と言語同じ出来事ならば、マスメディア（新聞・テレビ等）
でもネットニュースでも同じように伝えられる

8

同じテレビニュースでも、使われている映像が異なれば受ける印象も異なる

9

受け手の非画一的解釈性

同じニュースであれば、多くの人が注目する部分は一致するはずである

次に情報リテラシーについては、Innovation Nippon 2020 年度調査のものに近いものを利用する。これは、Jones-Jang et al.（2019） 26の情報リテラシーを踏襲しつつも、より情報を読み解く能力を重視した内容としている。具体的には、次の 3 つの内容を網羅した 5 つの項目で調査を行った。
1.

加工されていない生のデータが何かわかる

2.

筆者の意見が入った文章かわかる

3.

文章から確実に言えることが何かわかる
これらは、PISA（OECD 生徒の学習到達度調査）の読解力に近い内容といえるだろう。具体的には、以下図表 3.37 のようなテストを出題し、正解数を 0～5 点で情報リテラシー（読解力）とした。
図表 3.37 情報リテラシー調査項目 27
番号

情報リテラシーの種類

項目

1

加工されていない生の

以下の選択肢の中から、加工されていない生のデータを

データが何かわかる

1 つお選びください。
① 2020 年末の国連加盟国の数② 天気図③ 表で公表されている人口データ④ グラフで公表されている人口データ

2

筆者の意見が入った文

以下のあるレストラン X に関する文の内、筆者の意見章かわかるが入っていないものはどれでしょうか。

Jones-Jang, S. M., Mortensen, T., & Liu, J. (2021). Does media literacy help identification of fakenews? Information literacy helps, but other literacies don’t. American Behavioral Scientist, 65(2),371-388.
27 赤字は正解。
26

81

「Innovation Nippon 2022

偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書

最も近いものを 1 つお選びください。
① レストラン X は駅から遠い場所にある② レストラン X は 2005 年にオープンした③ レストラン X は美味しくないので行かない方が良い④ レストラン X が 24 時間営業しているのは、従業員の健康のためにやめるべきだ
3

以下の大谷翔平選手に関する文の内、筆者の意見が入っていないものはどれでしょうか。
最も近いものを 1 つお選びください。
① 大谷翔平選手は優れた野球選手だ② 大谷翔平選手はアメリカに行ったことで強くなった③ 大谷翔平選手は野球界に革命をもたらした④ 大谷翔平選手は国民栄誉賞を辞退した

4

文章から確実に言える

次のような、アマゾン熱帯雨林に関するニュースがありことが何かわかるます。
「2019 年のアマゾン熱帯雨林の破壊面積は、合計 9166
平方キロメートルに及び、前年比で 85%拡大した。森林
破壊の急激な悪化は、ブラジル現大統領が就任後、アマ
ゾン熱帯雨林の開発に関する規制を緩和した時期と重なる。
」
このニュースから確実にいえることを 2 つお選びください。
① 2019 年におけるアマゾン熱帯雨林の破壊面積は、
2018 年より大きかった② アマゾン熱帯雨林の破壊は、ブラジル現大統領が指示したものだ③ アマゾン熱帯雨林の破壊は、気候変動に大きな影響を与えている④ ブラジルの現大統領は、アマゾン熱帯雨林の開発に関する規制を緩和した⑤ アマゾン熱帯雨林の破壊は、2019 年になって初めて大きな問題となった⑥ 地球規模の大きな問題の一つに、アマゾン熱帯雨林

82

「Innovation Nippon 2022

偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書の破壊がある
保守・リベラル度（あるいは政治的極端度）の調査については、まず、稲増・三浦（2015）28を参考に、保革イデオロギーの調査を行った。調査は憲法改正、集団的自衛権、靖国参拝、

格差と競争、福祉と負担、原子力発電という 6 つの争点について、A と B という 2 つの意
見を提示し、「非常に A に近い」
「やや A に近い」
「どちらかといえば A に近い」
「どちらともいえない」「どちらかといえば B に近い」
「やや B に近い」
「非常に B に近い」の 7 段階で尋ねる質問を用いた。具体的な質問は次の通りで、「格差と競争」と「福祉と負担」は A がリベラルな意見、B が保守的な意見となっており、その他は A が保守的な意見、B がリベラルな意見となっている。
図表 3.38 政治的態度調査項目
憲 法 改 A 今の憲法は時代に合わなくなっているので、早い時期に改憲した方がよい
正B 今の憲法は大筋として立派な憲法であるから、現在は改憲しない方がよい

集団的A 日米安保体制を強化するためには、集団的自衛権の行使を認めるべきであ

自衛権

る
B

国際紛争に巻き込まれることになるので、集団的自衛権の行使を認めるべきではない
靖 国 参 A 戦争で亡くなった人の霊を弔うためには、首相が靖国神社に公式参拝をす
拝

べきである
B

過去に日本が被害を与えた周辺国の反発を招くため、首相が靖国神社に公式参拝をすべきではない
格差とA 政府は、自由競争の結果生じる格差を縮めるために積極的な対応を行うべ

競争

きである
B

政府は、自由競争の結果生じる格差を縮める政策を実施することには慎重であるべきである
福祉とA 増税をしてでも、福祉などの公共サービスを充実させるべきである

負担

B 福祉などの公共サービスが低下しても、税金の負担を軽減すべきである

原子力

A エネルギーの安定供給や経済効率の点から、原子力発電は今後も利用すべ

発電

きである
B

原子力発電の危険性やコストは非常に大きいので、できるだけ早く利用をやめるべきである
この調査結果について、「非常に A に近い」を 7 点、「非常に B に近い」を 1 点としたう

稲増一憲, & 三浦麻子. (2015). オンライン調査を用いた 「大学生の保守化」 の検証:
彼らは何を保守しているのか. 関西学院大学社会学部紀要, (120), 53-63.

28

83

「Innovation Nippon 2022

偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書

えで、「格差と競争」と「福祉と負担」を逆転させて平均値をとると、回答者がどれくらい保守派かを表す指標を作成することができる。
さらに、実際の分析での保守・リベラル度（あるいは政治的極端度）変数の作成に当たっては、次のようにした。


偽・誤情報と事実のニュース：保守派に有利な情報に対してであれば上記の指標をそのまま用い、リベラル派に有利な情報であれば逆転して用いた。つまり、その情報を有利に感じるイデオロギーがどれほど強いかを表す変数といえる。これを「保守・リベラル度」とする。



陰謀論：陰謀論については、保守派に有利かリベラル派に有利か、明確に切り分けることが難しい情報がほとんどである。そのため、上記のように作成した指標について、4を引いて絶対値をとることで、どれほど政治的に極端かを示す変数とした。これを「政治的極端度」とする。
注目・賞賛要求については、NPI-S（高橋, 2008）を参照し、「私は、みんなの人気者になりたいと思っている」「私には、みんなの注目を集めてみたいという気持ちがある」などの下位尺度 10 項目について、「5 点：よくあてはまる」～「1 点：まったくあてはまらない」
として 5 件法で調査し、その平均値を用いた。つまり、この点数は 1 以上 5 以下の範囲をとり、数字が大きければ注目・賞賛要求が高いと解釈できる。

３．４．２．情報の真偽判断行動とリテラシー、政治的態度等、属性、メディア利用時
間がどのように関係しているか以上を踏まえて式（3.1）を推定したのが図表 3.41～図表 3.43 である。また、推定結果をまとめたものが図表 3.39 となる。図表 3.39 では、社会的に望ましい傾向があるものを青色
で、社会的に望ましくない傾向があるものを橙色で、どちらともいえないものを緑色で色分けしている。空欄は、特に傾向が見られなかったものである。
ただし、そもそも各情報に接触していなければ真偽判定は出来ないため、個人 i が情報分
野 j の情報 t に接触しているサンプルのみを分析対象としている。p 値は情報のクラスターに頑健な標準誤差から算出されている。標準化係数列には標準化偏回帰係数を掲載している。標準化偏回帰係数とは、全ての変数の平均値を 0、標準偏差を 1 としたうえで推定した結果の係数であり、他の説明変数が一定という条件のもと、当該説明変数が 1 標準偏差変化した時に、標準化された被説明変数が何単位変化するか表した値である。主として説明変数
同士の説明力を横比較する際に用いられる。
以降、基本的に図表 3.39 について考察し、適宜標準化係数にも触れる。

84

「Innovation Nippon 2022

偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書

リテラシーを見ると、メディアリテラシーが高いと偽・誤情報を信じにくく、陰謀論を誤っていると思いやすい傾向が見られた。各情報のダミーを除くと、偽・誤情報では性別（女性）に次いで 2 番目、陰謀論では性別、学歴、メッセージアプリの利用時間に次いで 4 番目に標準化偏回帰係数が大きく、特に偽・誤情報においては大きな影響を持っていることが分かる。また、情報リテラシーが高いと陰謀論を信じづらく、かつ、誤っていると思いやすい傾向が見られた。ただし、偽・誤情報の情報リテラシーは係数が有意に負であり、偽・誤情報が誤りだと気づきにくい傾向も見られた。本分析の多項ロジットモデルでは、選択肢の基
準を「わからない」としており、情報リテラシーが高いとわからないと判断を留保する傾向が強まっているとも解釈できる。偽・誤情報や陰謀論対策という意味では、標準化偏回帰係数の面からみても、メディアリテラシーの方が特に重要といえる。
心理変数では、政治的関心度が高いと陰謀論を信じやすい傾向が、偽・誤情報と事実のニ
ュースでは正しいか誤りかいずれかの判断を断定しやすい傾向が見られた。信じてしまうという行動だけに着目していえば、偽・誤情報も陰謀論も正しいと信じてしまいやすいといえる。政治的関心が高いと政治の偽・誤情報や陰謀論に騙されやすいため注意が必要である。
政治的極端度では、偽・誤情報に特に弱く、自分のイデオロギーに有利な偽・誤情報は信じやすいうえに誤っていると気づきにくい傾向が顕著に見られた。標準化偏回帰係数からも、信じやすい方向に最も大きな影響があることが分かる。とりわけ政治的イデオロギーが偽・誤情報を信じる行動に深くかかわっているといえる。また陰謀論についても、正しいか誤りかどちらかの判断を下しやすい（判断を保留しない）傾向が見られ、これも信じるという行
動の身に着目すれば、信じやすくなるといえる。注目・賞賛欲求については、どの情報もこの欲求が強いと信じやすい傾向が見られた。センセーショナルなことを知っている自分が凄いと思うが故の行動とも考えられる。事実のニュースについてはそれで問題ないが、偽・
誤情報と陰謀論については問題である。注目・賞賛要求が強い人ほど注意が必要だといえる。
属性については、女性は全ての情報分野で判断を保留しやすい傾向が見られた。また、年齢が高いと全体的に情報を信じやすい傾向にあり、特に偽・誤情報と陰謀論では情報を信じやすく、誤っていると気づきにくい傾向があった。年齢が高い人ほど偽・誤情報と陰謀論に注意が必要であり、啓発が必要な対象といえる。ネット歴は、ネット歴が長い人ほど陰謀論を信じづらい。インターネット上の情報接触に慣れている人は、情報全てを鵜呑みにするのは危険だと認識していることの表れだと考えられる。学歴が大卒以上だと偽・誤情報と陰謀論に強くなり、偽・誤情報は信じにくく誤っていると気づきやすい、陰謀論は誤っていると気づきやすい傾向にある。ただし、事実のニュースも誤っていると思いやすい傾向にあることから、全体的に情報をすぐ鵜吞みにせず、まずは疑ってかかっているといえる。
メディア利用時間を見ると、動画共有サービスの利用時間が長いと陰謀論を誤っていると気づきにくい傾向にある一方、マスメディアの利用時間が長いと陰謀論を信じづらく誤85

「Innovation Nippon 2022

偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書っていると気づきやすい傾向にある。メッセージアプリの利用時間が長いと、偽・誤情報を信じやすく、事実のニュースを信じにくかった。また陰謀論についても、信じやすく、かつ、
誤っていると気づきやすいという、真偽を断定する傾向が見られた。
。メッセージアプリの利用時間が長いと、家族・友人・知人などの信頼している相手から誤った情報が回ってきてしまうことで、それらを信じてしまいやすい可能性がある。
図表 3.39 情報の真偽判断行動の分析結果まとめ
変数分類 変化する変数

偽・誤情報

陰謀論

リテラシー メディアリテラシーが高いと信じにくい

誤っていると気づきやすい

誤っていると気づきにくい

信じにくく、誤っていると気 誤っていると思いにくい

情報リテラシーが高いと事実のニュース

づきやすい
心理変数

政治的関心が高いと政治的に極端だと信じたり誤っていると気づい 信じやすい

信じたり誤ったり、判断を断たり、判断を断定しやすい

定しやすい

信じやすく、誤っていると気 信じたり誤っていると気づい 信じやすい

注目・賞賛欲求が高いとづきにくいたり、判断を断定しやすい

信じやすい

信じたり誤っていると気づい 信じやすい
たり、判断を断定しやすい

属性

女性だと
年齢が高いとわからないと判断を保留しや 誤っていると気づきにくい

わからないと判断を保留しや

すい

すい

信じやすく、誤っていると気 信じやすく、誤っていると気 信じやすい
づきにくい

づきにくい

ネット歴が長いと信じにくい

大卒以上だと信じにくく、誤っていると気 誤っていると気づきやすい

誤っていると思いにくい
誤っていると思いやすい

づきやすい
メディア利 SNS利用時間が長いと用時間

動画共有サービス利用時間が長いと誤っていると気づきにくい

マスメディア利用時間が長いと信じにくく、誤っていると気づきやすい

ネットニュース利用時間が長いと信じやすいメッセージアプリ利用時間が長いと信じやすい

信じやすく、誤っていると気 信じにくい
づきやすい

注1: 色は社会的に望ましいかどうかで分けている。青色は社会的に望ましい傾向、橙色は社会的に望ましくない傾向、緑色はどちらともいえないものである。
注2: 空欄は、有意な傾向が見られなかったものである。

以降に回帰分析の詳細な結果を掲載するが、情報の番号は以下のように対応している。
図表 3.40 略称の内容
変数名

内容

保守派に有利な偽・

立憲民主党の辻元清美氏の東京事務所に「生卵」が投げ込まれた事

誤情報 1

件があったが、これは「自作自演」であった

保守派に有利な偽・

安倍晋三元首相が銃撃される事件が起きた際、立憲民主党、日本共

誤情報 2

産党、れいわ新選組は演説を続けていた86

「Innovation Nippon 2022

偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書

保守派に有利な偽・

安倍晋三元首相の国葬をめぐる反対デモの参加者数は、日本野鳥

誤情報 3の会のカウントでは 307 人だった

リベラル派に有利な

2022 年 7 月 10 日投開票の参議院議員選挙を前に、岸田文雄首相

偽・誤情報 1

が総裁選での公約を全部削除した

リベラル派に有利な

安倍晋三元首相の国葬で、国際オリンピック委員会（IOC）のバッ

偽・誤情報 2

ハ会長の宿泊費（1 泊 200 万円）が税金から支出されたリベラル派に有利な

岸田文雄首相は、2022 年の参議院選挙で、自民党が大勝したら消偽・誤情報 3

費税を更に 19％に増税すると発言した

陰謀論 1

2022 年 3 月 16 日に福島県沖で発生した地震は、人為的に引き起こされた「人工地震」である

陰謀論 2

安倍元首相の銃撃の真犯人は他におり、近くの商業ビルの屋上にスナイパーがいた

陰謀論 32020 年の米国大統領選挙において、ウィスコンシン州でバイデン候補の得票数が短時間で増え、投票率が 200％を超える計算になっ
た

陰謀論 4

知床観光船事故で沈没した観光船カズワンはロシア潜水艦により撃沈されており、引き上げられた船体は別の船にすり替えられて
いた

陰謀論 5

投票用紙の計表機などを担う選挙システム最大手「ムサシ」の筆頭株主が安倍晋三元首相であり、選挙では不正が行われていた

陰謀論 6

米国の政府やメディア、金融界は、児童の性的人身売買を世界規模で行う、悪魔崇拝の小児性愛者集団によって支配されている

保守派に有利な事実

岸田文雄首相は、安倍元首相の国葬にともなう「弔問外交」を終のニュース 1

え、26 日からの 3 日間で、各国の首脳らと 38 の会談を行った

保守派に有利な事実

立憲民主党の元参議院議員の山下八洲夫氏が、現職の国会議員にのニュース 2

なりすまし、東海道新幹線のグリーン券をだまし取るなどした容疑で逮捕された

保守派に有利な事実

立憲民主党は、国会の許可を得ないでウクライナに入国したとしのニュース 3て、小熊慎司衆院議員の幹事長代理職を 1 カ月間停止する処分をした

リベラル派に有利な

野田聖子地方創生・少子化対策担当相の夫が過去に暴力団員だっ事実のニュース 1

たと認定する東京高裁判決が下された

リベラル派に有利な日本政府が公表した安倍晋三元首相の国葬費用の概算が 16 億

事実のニュース 2

6000 万円と明らかになり、これはエリザベス女王の国葬費用の推計よりも高い87「Innovation Nippon 2022

偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書

リベラル派に有利な

自民党京都府連が国政選挙のたびに、候補者から集めた寄付を地

事実のニュース 3

元議員に配っていた

図表 3.41 偽・誤情報の真偽判断行動に関する分析結果
<1>

<2>

正しいと思う

誤っていると思う

標準化
変数分類

変数名

リテラシー メディアリテラシー（1～4）
心理変数

属性

情報

係数

係数

p値

係数

係数

p値

-0.162-0.2270.050 *

0.091

0.127

0.616

情報リテラシー（0～5）-0.014-0.0280.663-0.113-0.2200.012 *

政治的関心度（1～7）

0.114

0.185

0.000 **

0.156

0.252

0.000 **

保守・リベラル度（1～7）

0.326

0.606

0.004 **

-0.317-0.5910.025 *

注目・賞賛欲求（1～5）

0.141

0.273

0.003 **

0.019

0.038

0.718

性別（女性）-0.351-0.1760.000 **

-0.485-0.2420.000 **

年齢

0.013

0.193

0.000 **

-0.020-0.3010.000 **

ネット歴（年）-0.002-0.010

0.687

0.016

0.089

0.199

学歴（大卒以上）-0.109-0.0540.025 *

0.437

0.218

0.000 **

メディア利 利用時間（SNS・時間/日）
用時間

標準化

0.000

0.000

0.996

-0.011-0.0130.846

利用時間（動画共有サービス・時間/日）-0.009-0.0120.821-0.028-0.0390.637

利用時間（マスメディア・時間/日）

0.022

0.033

0.419

0.064

0.096

0.074

利用時間（ネットニュース・時間/日）

0.016

0.009

0.858

0.008

0.004

0.930

利用時間（メッセージアプリ・時間/日）

0.131

0.072

0.029 *

0.201

0.110

0.200

保守派に有利な偽・誤情報1-1.237-1.2370.003 **

0.905

0.905

0.074

保守派に有利な偽・誤情報2-0.872-0.8720.027 *

0.474

0.474

0.319

保守派に有利な偽・誤情報3-1.441-1.4410.001 **

1.102

1.102

0.029 *

リベラル派に有利な偽・誤情報1

0.032

0.032

0.000 **

-0.508-0.5080.000 **

リベラル派に有利な偽・誤情報2

0.645

0.645

0.000 **

-0.718-0.7180.000 **

リベラル派に有利な偽・誤情報3

偽・誤情報ダミーの基準定数項-1.0730.000

0.000 **

-0.716n3438

Pseudo R2

0.070

注1: **p<0.01、*p<0.05。
注2: p値は情報クラスターに頑健な標準誤差から算出している。
注3: 多項ロジスティックモデルで分析している。ベースは真偽判断を「わからない」とした人。

88

**
0.447

「Innovation Nippon 2022

偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書

図表 3.42 陰謀論の真偽判断行動に関する分析結果
<3>

<4>

正しいと思う

誤っていると思う

標準化
変数分類

変数名

リテラシー メディアリテラシー（1～4）
情報リテラシー（0～5）
心理変数

属性

係数

係数

標準化
p値

係数

係数

p値

0.204

0.286

0.251

0.204

0.285

0.007 **

-0.194-0.3780.000 **

0.105

0.204

0.046 *

政治的関心度（1～7）

0.160

0.259

0.000 **

-0.007-0.0120.820

政治的極端度（0～3）

0.348

0.188

0.001 **

0.334

0.180

0.006 **

注目・賞賛欲求（1～5）

0.191

0.371

0.015 *

0.073

0.141

0.032 *

性別（女性）-0.213-0.1060.088-0.576-0.2880.000 **

年齢

0.013

0.198

0.000 **

-0.012-0.1780.000 **

ネット歴（年）-0.029-0.1660.000 **

0.009

0.053

0.365

学歴（大卒以上）-0.136-0.068

0.083

0.379

0.189

0.019 *

メディア利 利用時間（SNS・時間/日）

0.045

0.051

0.531

0.074

0.083

0.108

用時間

情報

利用時間（動画共有サービス・時間/日）

0.013

0.019

0.461

-0.111-0.1550.000 **

利用時間（マスメディア・時間/日）-0.154-0.2310.020 *

0.120

0.181

0.014 *

利用時間（ネットニュース・時間/日）

0.148

0.081

0.102

0.099

0.054

0.053

利用時間（メッセージアプリ・時間/日）

0.361

0.198

0.000 **

0.252

0.138

0.033 *

陰謀論1

-0.433-0.4330.000 **

0.564

0.564

0.000 **

陰謀論2

-0.660-0.6600.000 **

0.307

0.307

0.000 **

陰謀論3

0.122

0.122

0.000 **

-0.744-0.7440.000 **

陰謀論4

-0.147-0.1470.007 **

0.321

0.321

0.000 **

陰謀論5

0.222

0.222

0.000 **

-0.494-0.4940.000 **

陰謀論6
定数項

陰謀論ダミーの基準-1.975

陰謀論ダミーの基準

0.001 **

-0.716n2652

Pseudo R2

0.094

注1: **p<0.01、*p<0.05。
注2: p値は情報クラスターに頑健な標準誤差から算出している。
注3: 多項ロジスティックモデルで分析している。ベースは真偽判断を「わからない」とした人。

89

0.447

「Innovation Nippon 2022

偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書

図表 3.43 事実のニュースの真偽判断行動に関する分析結果
<5>

<6>

正しいと思う

誤っていると思う

標準化
変数分類

変数名

リテラシー メディアリテラシー（1～4）
心理変数

属性

標準化

係数

係数

p値

係数

係数

p値

0.260

0.364

0.052

-0.288-0.4040.324

情報リテラシー（0～5）

0.045

0.087

0.078

-0.239-0.4670.000 **

政治的関心度（1～7）

0.130

0.211

0.000 **

0.204

0.330

0.000 **

保守・リベラル度（1～7）

0.176

0.327

0.008 **

-0.043-0.0800.629

注目・賞賛欲求（1～5）

0.115

0.224

0.000 **

-0.020-0.0390.729

性別（女性）-0.341-0.1700.000 **

-0.409-0.2040.000 **

年齢

0.020

0.300

0.000 **

-0.012-0.1830.117

ネット歴（年）-0.006-0.0350.428-0.024-0.1350.002 **

学歴（大卒以上）

0.090

0.045

0.052

0.361

0.181

0.000 **

メディア利 利用時間（SNS・時間/日）

0.022

0.024

0.560

-0.015-0.0170.765

利用時間（動画共有サービス・時間/日）-0.053-0.0740.139-0.040-0.0560.098

利用時間（マスメディア・時間/日）

0.049

0.074

0.100

0.034

0.051

0.182

用時間

情報

利用時間（ネットニュース・時間/日）

0.269

0.147

0.002 **

0.161

0.088

0.072

利用時間（メッセージアプリ・時間/日）-0.146-0.0800.003 **

0.033

0.018

0.514

保守派に有利な事実のニュース1-0.964-0.9640.000 **

0.151

0.151

0.615

保守派に有利な事実のニュース2

0.514

0.514

0.011 *

-0.185-0.1850.524

保守派に有利な事実のニュース3-0.566-0.5660.010 *

0.051

0.051

0.865

リベラル派に有利な事実のニュース1-0.144-0.1440.000 **

-0.900-0.9000.000 **

リベラル派に有利な事実のニュース2

0.142

0.142

0.000 **

0.116

0.116

0.000 **

リベラル派に有利な事実のニュース3

事実のニュースダミーの基準定数項-1.961

事実のニュースダミーの基準

0.001 **

0.148

n

8718

Pseudo R2

0.083

注1: **p<0.01、*p<0.05。
注2: p値は情報クラスターに頑健な標準誤差から算出している。
注3: 多項ロジスティックモデルで分析している。ベースは真偽判断を「わからない」とした人。

90

0.868

「Innovation Nippon 2022

偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書

４．偽・誤情報、陰謀論、事実のニュースの拡散行動
４．１．各情報の拡散状況
それぞれの情報について、情報を見聞きしてからその情報を何らかの手段で他人に伝える「拡散行動」を行ったかについて調査を行った。なお、この拡散行動は「SNS に投稿した・SNS でシェアした」、「メッセージアプリで他の人に伝えた」、「直接の会話で他の人に伝えた」、「その他の手段で他の人に伝えた」の 4 種類で質問しており、いずれか 1 つ以上を行っていた場合に拡散行動をしていたとみなして集計している。
まず全体（図表 4.1）を確認する。結果を確認すると、陰謀論の「知床観光船事故でカズワンはロシア潜水艦により撃沈」（26.7％）が最も多く、次いでリベラル派に有利な偽・誤情
報の「岸田首相、自民党対象で消費税 19％増税発言」（25.7％）、3 番目は陰謀論の「選挙システム最大手のムサシは安倍元首相が筆頭株主で選挙不正」（25.1％）であった。多いもの
では、情報を見聞きしたうちの 4 人に 1 人以上が陰謀論や偽・誤情報を拡散しているということになる。偽・誤情報と陰謀論の中で最も少なかったものでも、リベラル派に有利な偽・誤情報の「安倍元首相の国葬、IOC バッハ会長の宿泊費を税金から支出」では 15.5％が拡散しており、約 6 人に 1 人が拡散していることになる。これは決して少なくない割合であり、安易に情報を拡散しないようにするための情報リテラシーの啓発が求められる。
一方で、事実のニュースは全体的に拡散されておらず、最も多いものでもリベラル派に有利な事実のニュースの「自民党京都府連、国政選挙のたびに候補者寄付を地元議員に配布」の 16.0％である。最も低いものでは保守派に有利な事実のニュースの「岸田首相、安倍元首
相の国葬「弔問外交」を終え 38 の会談を実施」の 8.0％と、最も拡散された陰謀論が 25.7％であったことを考えると、その 3 分の 1 にも満たないことがわかる。
保守派に有利な情報とリベラル派に有利な情報の違いの観点では、偽・誤情報、事実のニ
ュースを問わず、リベラル派に有利な情報の方が拡散されやすい傾向にある。偽・誤情報では、保守派に有利な情報は 16～18％程度なのに対し、リベラル派に有利な情報は 3 つ中 2
つが 20％を超えている。事実のニュースでは、保守派に有利な情報は 3 つ中 2 つが 10％を切っているのに対し、リベラル派に有利な情報では全て 10％以上となっている。

91

「Innovation Nippon 2022

偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書

図表 4.1 情報を見聞きしてから拡散した人の割合
図表 4.2 は、1 つ以上の情報を拡散した人の割合について、情報分野と年代別に整理したものである。全体として、陰謀論（18.4％）、偽・誤情報（16.4％）、事実のニュース（13.0％）の順に拡散される傾向にある。マスメディアが報道しないような偽・誤情報や陰謀論ほど、「教えてあげなくては」とする正義感からくる行動や、キャッチーな文面を見て「面白いから」と拡散するエンターテインメント感覚の行動などによる差が背景として考えられる 29。

29

後述する図表 4.4 の各情報を拡散した理由において、陰謀論や偽・誤情報は正義感から

92

「Innovation Nippon 2022

偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書

しかし、陰謀論や偽・誤情報ほど拡散されやすく、事実のニュースほど拡散されにくい傾向は、理想的な情報環境とは言い難い。安易に情報を信じて拡散しないためのリテラシーは勿論のこと、エンターテインメント感覚で偽・誤情報や陰謀論を拡散することのリスクの啓発に加え、プラットフォーマー側も情報の拡散前に一呼吸おかせるための機能を拡充するなどの対策が求められるだろう。

図表 4.2 1 つ以上の情報を拡散した人の割合（情報分野別・年代別）
図表 4.3 は、情報を拡散した人がどの媒体を用いて情報を拡散したかについて整理したものである。全ての情報分野において最も多いものは「直接の会話で他の人に伝えた」であり、全ての情報分野で 50％を超えている。オンラインでの情報の偽・誤情報や陰謀論の拡散が問題となっている一方、最も拡散されやすい媒体は口頭であることが明らかとなった。つまり、偽・誤情報や陰謀論の拡散問題はインターネットだけの問題でないといえ、この結果はこれまでの Innovation Nippon の調査研究結果と一致する。オフラインでの情報の拡散についても、安易に情報を人に伝えないようにするためのリテラシーの啓発が必要であろう。

くる拡散に加えて、「面白いから」として拡散したケースが事実のニュースと比較して多い。
93

「Innovation Nippon 2022

偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書

オフライン以外の項目を詳細に見ると、偽・誤情報と陰謀論は SNS とメッセージアプリ
どちらも 20％程度だが、偽・誤情報は SNS の方が 2.1％高い一方、陰謀論はメッセージア
プリの方が 0.4％と僅かながら高い。また、事実のニュースとはメッセージアプリの割合が他の 2 つと比べて小さい。オンラインでの拡散手段は SNS とは限らず、メッセージアプリ
でも同程度かそれ以上に発生していることが明らかとなった。偽・誤情報や陰謀論の拡散はメッセージアプリでも発生しており、SNS 上だけではなく、身近な人とのメッセージにおけるリテラシーも念頭に置いた啓発の必要性が示唆される。

図表 4.3 拡散者の拡散手段

４．２．各情報を拡散した理由
いずれかの情報を拡散したと回答した人に対し、それぞれの情報を拡散した理由を調査した結果が図表 4.4 である。上位 3 項目については、偽・誤情報、陰謀論、事実のニュースの間で異なる傾向は見られない。
一方で、それぞれの割合には情報分野別の特徴がみられる。まず、偽・誤情報及び陰謀論と事実のニュースを比較すると、偽・誤情報と陰謀論では「伝えることが人・組織・社会のためになると思ったから」が 23％前後だが、事実のニュースでは 18.1％と 5％程度低い。代
わりに、事実のニュースでは「怒りを感じたから」が 43.9％と高くなっている。どちらも「正義感」による拡散行動に繋がり得る理由だが、細かく見ていくと理由に違いがみられる。マスメディアが報道しないような偽・誤情報と陰謀論については、この情報を知らない人々に教えることで「メディアが報道しない事実を拡散する」といった正義感による拡散行動が発生しやすい可能性がある。一方で、事実のニュースはマスメディアも多く報道していること

94「Innovation Nippon 2022

偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書が考えられ、そのニュースは周囲の人にも既知のものであり、行動の動機が「怒り」になるのだと考えられる。
また、偽・誤情報と陰謀論は事実のニュースと比較して「面白いと思ったから」と回答した人が多い。これは上記の正義感とは全く違う傾向の理由であり、見出しや内容がキャッチーな内容を拡散する、エンターテインメント感覚での行動であると考えられる。
対策としては、まず正義感から拡散する行動については偽・誤情報と陰謀論を安易に拡散しないよう、拡散する前に一度自分で情報の真偽を考える・確かめるという行動をするように啓発していく必要があるだろう。一方で、エンターテインメント感覚での拡散行動については、アテンション・エコノミーの対策に加え、安易に見出しだけで内容を判断しない、偽・誤情報や陰謀論を拡散することによるリスクといった啓発が求められるだろう。
図表 4.4 情報を拡散した理由（情報分野別）
情報を拡散した理由

偽・誤情報

陰謀論

事実のニュース

間違ったことを言っている人・組織を正す必要があると思ったから

18.8%

20.2%

14.0%

伝えることが人・組織・社会のためになると思ったから

23.1%

22.3%

18.1%

怒りを感じたから

39.2%

34.0%

43.9%

不安に感じたから

19.3%

22.1%

15.6%

面白いと思ったから

15.9%

18.0%

12.4%

情報を他の人に伝えることが好きだから

10.5%

12.4%

11.3%

その他

3.8%

6.0%

5.2%

特に理由はない・なんとなく

9.6%

9.9%

11.5%

４．３．各情報を誤っていると思った場合に、誤っていることを伝えたか
４．３．１．誤っていると伝えた人の割合
図表 4.5 は、今その情報が誤っていると思っている人がその情報を拡散した際に、その情報が誤りだと伝えたかどうかを調査したものである。なお、分母は誤っていると思ってかつその情報を拡散した人である。
最も誤りだと伝えられたものは、リベラル派に有利な偽・誤情報の「2022 年 7 月投開票の参議院選前の岸田首相、公約を全部削除」の 90.7％で圧倒的に多い。次に陰謀論の「知床観光船事故でカズワンはロシア潜水艦により撃沈」の 71.6％、3 つ目は保守派に有利な偽・誤情報の「辻元議員の事務所に生卵が投げ込まれた事件は自作自演」の 68.5％である。
保守派に有利な情報とリベラル派に有利な情報の観点では、偽・誤情報と事実のニュースで傾向が異なる。まず、偽・誤情報では保守派に有利になるように誤りだと伝えられている。
すなわち、リベラル派に有利な偽・誤情報が誤りだと伝えられている形である。一方で、事95

「Innovation Nippon 2022

偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書

実のニュースではリベラル派に有利になるように誤りだと伝えられている。すなわち、保守派に有利な事実のニュースが誤りだと伝えられている形である。

図表 4.5 誤っていると思った情報を拡散した時に誤っていることを伝えた人の割合
次に、図表 4.6 は誤っていると思った情報を拡散した時に誤っていることを伝えた人の割合について、情報分野別に整理したものである。陰謀論が 62.0％と最も多く、次いで偽・誤情報の 57.0％、最後に事実のニュースの 52.6％となっている。

96

「Innovation Nippon 2022

偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書

図表 4.6 誤っていると思った情報を拡散した時に誤っていることを伝えた人の割合（情報分野別）

４．３．２．誤っていることを伝えなかった理由
図表 4.7 は、誤っていると思った情報を拡散し、かつ、それが誤っていることを伝えなかった人を対象に、その理由を調査したものである。
まず、どの情報分野でも「伝えた相手と争いになるのを避けたかったから」が最も多くなっており、約 3～4 人に 1 人がこの回答をしている。これはファクトチェックによる訂正情報が広まりづらくなっている一因になっているだろう。また、「誤っていると言わない方が面白いと思ったから」も全情報分野で多く、偽・誤情報や陰謀論を誤りだとわかりつつ拡散
しつつ、そのことを伝えないというエンターテインメント性を求める行動が垣間見える。
偽・誤情報と陰謀論に対して事実のニュースの大きな差は、「伝えた時点では誤っていると思っていなかったから」である。偽・誤情報と陰謀論はそれぞれ 14.7％と 11.4％と低いのに対し、事実のニュースでは 24.7％と 10％以上高くなっている。

97

「Innovation Nippon 2022

偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書

図表 4.7 拡散時にその情報が誤っていることを伝えなかった理由

４．４．偽・誤情報、陰謀論、事実のニュースを拡散する人の属性とリテラシー
４．４．１．分析手法
本節では、偽・誤情報、陰謀論、事実のニュースを拡散する人の特徴について、定量的に検証する。情報の拡散行動には様々な要素が関係している可能性があるため、情報の拡散行動に関するモデルを構築し、回帰分析を行う。情報の拡散行動要因モデルは、個人を i、情報分野を j、情報を t とした時に、次のように書ける。
𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙�𝑃𝑃�𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖 = 1�� = 𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙 �

𝑃𝑃�𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖 ��
1 − 𝑃𝑃�𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖 �= 𝛼𝛼 + 𝛽𝛽1 𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝑡𝑡𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖 + 𝛽𝛽2 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝑖𝑖 + 𝛽𝛽3 𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃ℎ𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖 + 𝛽𝛽4 𝐶𝐶ℎ𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑖𝑖+ 𝛽𝛽5 𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑖𝑖 + 𝛾𝛾𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝑗𝑗𝑗𝑗

ただし、各記号は以下を指す。また、モデルはロジットモデルとなっている。
-

𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖 ：個人 i が、分野 j の情報 t を拡散していたら 1 とするダミー変数。
𝑃𝑃�𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖 = 1�：𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖 = 1となる確率。
98

（4.1）

「Innovation Nippon 2022-

偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書「正しいと思う」
𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝑡𝑡𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖：個人 i の分野 j の情報 t についての真偽判断結果ベクトル。

「わからない」「誤っていると思う」の 3 つの変数のベクトルとなっている。実際の分析の際には、「わからない」を基準とする。
-

𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝑖𝑖：リテラシーのベクトル。メディアリテラシー、情報リテラシー。各リテラシ
ーの賞さについては３．４．１．を参照されたい。

-

𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃ℎ𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖 ：心理変数のベクトル。政治関心度 30、保守・リベラル度（あるいは政治的極端度）、注目・賞賛欲求の 3 つ。このうち、保守・リベラル度（あるいは政治
的極端度）、注目・賞賛欲求については３．４．１．を参照されたい。尚、保守・リベ
ラル度（あるいは政治的極端度）は情報によって変化するため、本ベクトルには添え字の jt が付いている。

-

𝐶𝐶ℎ𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑖𝑖 ：個人 i の属性ベクトル。具体的には、性別（女性）、年齢、インターネット利用歴（年）、学歴（大卒以上）-

𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑖𝑖：個人 i が各メディアを 1 日あたりに利用する時間のベクトル。メディアの区分

として、SNS（Twitter・Instagram・Facebook・TikTok など）、動画共有サービス（YouTube・
ニコニコ動画など）、マスメディア（テレビ・新聞・ラジオ・雑誌や、それらのネット
版など）、ネットニュース（Yahoo!ニュース・LINE NEWS・まとめサイトなど）、メッ
セージアプリ（LINE・Messenger など）の 5 種類について調査している。

-

𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝑗𝑗𝑗𝑗 ：情報分野 j の情報 t のことであれば 1 とするダミー変数のベクトル。

その他：各変数、ベクトルにかかっているパラメータと定数項。

データはパネルデータ構造になっている。上記の回帰分析を、偽・誤情報、陰謀論、事実のニュースの 3 つの情報分野それぞれについて行う。

４．４．２．情報の拡散行動と、真偽判断、リテラシー、政治的態度等、属性、メディア利用時間がどのように関係しているか以上を踏まえて式（4.1）を推定したのが図表 4.9～図表 4.11 である。また、推定結果をまとめたものが図表 4.8 となる。
ただし、そもそも各情報に接触していなければ拡散は出来ないため、個人 i が情報分野 jの情報 t に接触しているサンプルのみを分析対象としている。p 値は情報のクラスターに頑健な標準誤差から算出されている。標準化係数列には標準化偏回帰係数を掲載している。標準化偏回帰係数とは、全ての変数の平均値を 0、標準偏差を 1 としたうえで推定した結果の係数であり、他の説明変数が一定という条件のもと、当該説明変数が 1 標準偏差変化した時に、標準化された被説明変数が何単位変化するか表した値である。主として説明変数同士の政治への関心度について、「全く関心がない」～「非常に関心がある」の 7 件法で調査した結果。
「非常に関心がある」が 5 点となっている。

30

99

「Innovation Nippon 2022

偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書

説明力を横比較する際に用いられる。また、限界効果列には平均限界効果を記載している。
限界効果とは、説明変数が 1 単位増加した時に確率がどの程度変化するのかを表している。
限界効果は、以下のような式で算出される。

限界効果𝑖𝑖𝑖𝑖 = 𝑔𝑔(𝑋𝑋𝑖𝑖′ 𝛽𝛽)𝛽𝛽𝑙𝑙 = ∆(𝑋𝑋𝑖𝑖′ 𝛽𝛽)[1 − ∆(𝑋𝑋𝑖𝑖′ 𝛽𝛽)]𝛽𝛽𝑙𝑙（4.2）

ただし、g は関数形、𝛽𝛽𝑙𝑙 はベクトル X の l 番目の変数のパラメータという意味である。注

目すべきは、限界効果はサンプル i によって変化するという点である。そのため、サンプル全体の平均値を求めるのが一般的である。これを平均限界効果という。本稿でも、平均限界効果を用いる。
𝑛𝑛1
�𝑙𝑙
平均限界効果𝑙𝑙 = � 𝑔𝑔�𝑋𝑋𝑖𝑖′ 𝛽𝛽̂�𝛽𝛽
𝑛𝑛
𝑖𝑖=1

（4.3）

以降、基本的に図表 4.8 について考察し、適宜限界効果と標準化偏回帰係数にも触れる。
真偽判断を見ると、情報を信じている場合は全ての情報分野で拡散しやすい傾向にある。
情報を安易に拡散しないようにする啓発に加え、そもそも情報の真偽判断を正確に行うためのメディアリテラシーの向上が重要といえる。一方、情報を誤っていると思っている場合
も、偽・誤情報と事実のニュースでは拡散しやすい傾向にあり、こちらも標準化偏回帰係数が大きかった。偽・誤情報については、誤っている情報だと教えようと拡散しているのであれば良いが、誤っていると知りながらもエンターテインメント感覚で拡散している人がいることも４．３．２．で明らかになっており、注意が必要である。
リテラシーを確認すると、メディアリテラシーと情報リテラシーのどちらも、リテラシーが高いと情報を拡散しづらい傾向にある。標準化偏回帰係数はすべての情報分野において極めて高い。リテラシーが高い人は、たとえ事実のニュースであったとしても、安易に情報を拡散することのリスクを認識しており、顕著に拡散しづらいと考えられる。少なくとも偽・誤情報や陰謀論の安易な拡散を防ぐという観点からは、これらのリテラシーの向上が求められるだろう。
心理変数では、政治的関心が高いと拡散しやすい傾向が全ての情報分野で見られた。一方で、政治的極端度は全ての情報分野で係数が有意ではなく、政治的に極端かよりも関心の高さが拡散行動に関連しているといえる。拡散という観点からは、政治的な関心が高い人ほど注意が必要だといえる。また、注目・賞賛要求が高いと全ての情報区分で拡散行動を行いづ
らい傾向が見られた。一見、センセーショナルな情報を知っている自分をアピールするために拡散行動を積極的に行いそうであるが結果は逆であった。このような人は、情報の拡散よ100

「Innovation Nippon 2022

偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書

りも、あくまでも自分自身の意見や主張を発信することに重点を置いているとも考えられるが、本研究ではこれ以上の分析は難しい。
属性については、女性は偽・誤情報と陰謀論で拡散行動をとりづらい傾向が見られた。また、年齢が高いと全ての情報分野で拡散行動をとりづらい傾向があった。ネット歴は、ネッ
ト歴が長いほど事実のニュースを拡散しづらい傾向があった。学歴が大卒以上だと偽・誤情報を拡散しづらい傾向があった。
メディア利用時間を見ると、偽・誤情報は SNS とメッセージアプリの利用時間は長いと拡散しやすい傾向が見られた一方、マスメディアの利用時間が長いと拡散しづらい傾向が見られた。SNS やメッセージアプリの利用時間が長いと必然的に偽・誤情報に触れる頻度が増え、また、シェアなどで拡散しやすいのだと考えられる。陰謀論はメッセージアプリの利用時間が長いと拡散しやすい傾向にあった。こちらも利用時間が長いと陰謀論に触れる頻度が増え、かつ、拡散する頻度も高まることが考えられる。家族・友人・知人などの信頼できる相手から伝えられた陰謀論をそのまま信じて、別の知り合いに拡散するといった行動も考えられる。事実のニュースについては、マスメディア以外のメディア利用時間は長いと拡散しやすい傾向にあり、マスメディアのみ利用時間が長いと拡散しづらい傾向があった。
図表 4.8 情報の拡散行動の分析結果まとめ
変数分類 変化する変数
真偽判断

偽・誤情報

陰謀論

事実のニュース

信じていると＋＋＋誤っていると思っていると＋リテラシー メディアリテラシーが高いと
心理変数

＋

－

－

－

情報リテラシーが高いと

－

－

－

政治的関心が高いと＋＋＋注目・賞賛欲求が高いと

－

－

－

女性だと

－

－

年齢が高いと－－

政治的に極端だと属性

ネット歴が長いと－大卒以上だと－メディア利 SNS利用時間が長いと

＋

用時間

－

＋

動画共有サービス利用時間が長いと＋マスメディア利用時間が長いと－－ネットニュース利用時間が長いと＋メッセージアプリ利用時間が長いと＋＋

注1: ＋は拡散しやすい傾向であることを示し、－は拡散しにくい傾向であることを示す。
注2: 空欄は、有意な傾向が見られなかったものである。

101＋

「Innovation Nippon 2022

偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書

図表 4.9 偽・誤情報の拡散行動に関する分析結果
標準化
限界効果

係数

p値

正しいと思う

0.143

0.229

0.000 **

わからない

真偽判断ダミーの基準

誤っていると思う

0.140

0.107

0.000 **

リテラシー メディアリテラシー（1～4）-0.081-0.9460.000 **

-0.039-0.6350.000 **

変数分類

変数名

真偽判断

情報リテラシー（0～5）
政治的関心度（1～7）

0.036

0.490

0.000 **

保守・リベラル度（1～7）-0.004-0.0580.476

注目・賞賛欲求（1～5）-0.026-0.4150.000 **

性別（女性）-0.044-0.1830.002 **

年齢

-0.001-0.1620.000 **

ネット歴（年）

0.000-0.0180.491

学歴（大卒以上）-0.022-0.0900.032 *

メディア利 利用時間（SNS・時間/日）

0.011

0.102

0.004 **

利用時間（動画共有サービス・時間/日）

0.008

0.097

0.130

利用時間（マスメディア・時間/日）-0.013-0.1570.001 **

利用時間（ネットニュース・時間/日）

0.002

0.008

0.802

利用時間（メッセージアプリ・時間/日）

0.060

0.277

0.000 **

保守派に有利な偽・誤情報1-0.016-0.1360.439

保守派に有利な偽・誤情報2-0.028-0.2340.145

保守派に有利な偽・誤情報3-0.013-0.1050.525

リベラル派に有利な偽・誤情報1-0.041-0.3430.000 **

リベラル派に有利な偽・誤情報2-0.037-0.3130.000 **

リベラル派に有利な偽・誤情報3

偽・誤情報ダミーの基準

心理変数

属性

用時間

情報

n

3438

Pseudo R2

0.177

注1: **p<0.01、*p<0.05。
注2: p値は情報クラスターに頑健な標準誤差から算出している。
注3: 多項ロジスティックモデルで分析している。ベースは真偽判断を「わからない」とした人。

102

「Innovation Nippon 2022

偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書

図表 4.10 陰謀論の拡散行動に関する分析結果
標準化
限界効果

係数

p値

正しいと思う

0.186

0.291

0.000 **

わからない

真偽判断ダミーの基準

誤っていると思う

0.009

0.007

0.792

リテラシー メディアリテラシー（1～4）-0.087-1.0020.000 **

情報リテラシー（0～5）-0.034-0.5520.000 **

政治的関心度（1～7）

0.037

0.496

0.000 **

政治的極端度（0～3）-0.012-0.051

0.109

注目・賞賛欲求（1～5）-0.032-0.5110.001 **

性別（女性）-0.023-0.0960.028 *

年齢

-0.003-0.3190.000 **

ネット歴（年）

0.001

0.066

0.130

学歴（大卒以上）

0.001

0.004

0.929

メディア利 利用時間（SNS・時間/日）

0.006

0.060

0.088

利用時間（動画共有サービス・時間/日）

0.006

0.067

0.065

利用時間（マスメディア・時間/日）-0.008-0.1050.154

利用時間（ネットニュース・時間/日）

0.010

0.043

0.318

利用時間（メッセージアプリ・時間/日）

0.042

0.188

0.000 **

陰謀論1

0.040

0.329

0.000 **

陰謀論2

0.029

0.234

0.000 **

陰謀論3

-0.005-0.042

0.157

陰謀論4

0.029

0.237

0.000 **

陰謀論5

0.021

0.176

0.000 **

陰謀論6

偽・誤情報ダミーの基準

変数分類

変数名

真偽判断

心理変数

属性

用時間

情報

n

2652

Pseudo R2

0.202

注1: **p<0.01、*p<0.05。
注2: p値は情報クラスターに頑健な標準誤差から算出している。
注3: 多項ロジスティックモデルで分析している。ベースは真偽判断を「わからない」とした人。

103

「Innovation Nippon 2022

偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書

図表 4.11 事実のニュースの拡散行動に関する分析結果
標準化
限界効果

係数

p値

正しいと思う

0.070

0.155

0.000 **

わからない

真偽判断ダミーの基準

誤っていると思う

0.124

0.132

0.000 **

リテラシー メディアリテラシー（1～4）-0.057-0.9290.000 **

情報リテラシー（0～5）-0.023-0.5100.000 **

政治的関心度（1～7）

0.030

0.559

0.000 **

保守・リベラル度（1～7）-0.001-0.0230.839

注目・賞賛欲求（1～5）-0.023-0.5190.000 **

性別（女性）

0.003

0.017

0.648

年齢

-0.001-0.1400.009 **

ネット歴（年）-0.001-0.0920.001 **

学歴（大卒以上）-0.007-0.0430.566

メディア利 利用時間（SNS・時間/日）

0.006

0.077

0.003 **

利用時間（動画共有サービス・時間/日）

0.012

0.198

0.000 **

利用時間（マスメディア・時間/日）-0.005-0.0890.000 **

利用時間（ネットニュース・時間/日）

0.009

0.058

0.000 **

利用時間（メッセージアプリ・時間/日）

0.027

0.170

0.000 **

陰謀論1

-0.041-0.4760.040 *

陰謀論2

-0.022-0.256

0.338

陰謀論3

-0.018-0.207

0.375

陰謀論4

-0.010-0.118

0.089

陰謀論5

0.025

0.284

0.000 **

陰謀論6

偽・誤情報ダミーの基準

変数分類

変数名

真偽判断

心理変数

属性

用時間

情報

n

8718

Pseudo R2

0.134

注1: **p<0.01、*p<0.05。
注2: p値は情報クラスターに頑健な標準誤差から算出している。
注3: 多項ロジスティックモデルで分析している。ベースは真偽判断を「わからない」とした人。

104

「Innovation Nippon 2022

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５．ファクトチェックの認知に向けて
５．１．ファクトチェックの認知状況
本節では、ファクトチェックの認知に関するデータを観察しながら、日本におけるファク
トチェックの認知率を高める方策を考えていきたい。図表 5.1 は、2023 年時点と、2020 年時点においてファクトチェックの認知率を尋ねる質問を行った結果である 31。両時点において 3 割程度の認知率であり、残念ながら、この 3 年で認知率は上昇していない。図表 5.3
及び図表 5.4 の通り、ファクトチェック記事の発表メディア数及び日本国内のファクトチェ
ック記事本数はこの数年で急激に増加しているにもかかわらず、一般への認知率は上昇していないのである。
また、図表 5.2 は、ファクトチェックを知っていると回答した人のうち、実際に記事を読んだことがあるかどうかを尋ねた結果である。43%程度の人が読んだことがあると回答している。

図表 5.1 日本におけるファクトチェックの認知率

図表 5.2 ファクトチェックを実際に読んだことがある人の割合

2020 年のデータは「Innovation Nippon 2020 フェイクニュース with コロナ時代の情報
環境と社会的対処」より。https://www.glocom.ac.jp/activities/project/7119

31

105

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日本のファクトチェック認知率は、諸外国に比べても低いのが現状である。みずほリサー
チ＆テクノロジーズが 2022 年に行った調査においては、ファクトチェックの「内容や意味を具体的に知っている」と回答した人と「なんとなく内容や意味を知っている」と回答した
人は、合わせて、アメリカでは 81.9%（n=1000）、イギリスでは 70.6%（n=1000）、韓国では 85.2%（n=1000）であった 。日本では 28.6%（n=2000）であり、我々が行った調査と同程度である。

図表 5.3 ファクトチェック記事の発表メディア数 32

図表 5.4 日本国内のファクトチェック記事本数の推移 33
日本におけるファクトチェックの認知には、どのような課題があるだろうか。メディア利32
33

ファクトチェックイニシアチブ.(2022).2022 年時報告書.https://fij.info/activity/reporthttps://fij.info/activity/report106「Innovation Nippon 2022

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用の観点から考えていきたい。人々はどのようなメディアからファクトチェックを摂取しているのだろうか。図表 5.5 のパーセンテージは、「ファクトチェック記事を読んだことがある」と回答した人のうち、何%の人が当該メディアでファクトチェックに接しているかを示したものである。SNS は 34.1%、動画共有サービス（主に YouTube）等が 11.9%、マスメ
ディアが 45.1%、ネットニュースが 50.7%、メッセージアプリが 1.9%である。
人々がファクトチェックに接する主なメディアは、マスメディア及びネットニュースであることがわかる。日本のファクトチェックは、ネットメディアが中心となって行っている
ため、SNS やネットニュースでの接触が多いのは首肯できるが、半数近くの人がマスメデ
ィアでファクトチェックに接しているのは意外な結果である。おそらく、テレビ等がファク
トチェックの結果を報道したり、フェイクニュースに気を付けることを促すようなメッセージを発信したりしていることが人々の印象に強く残っているためと思われる。これらの報道はそれほど数が多くないことが想定されるので、わずかな発信でも、テレビ報道のイン
パクトは非常に高いものであることがうかがえる。

図表 5.5 どの媒体でファクトチェックに接したか
人々の属性とファクトチェックの認知率にはどのような関係があるだろうか。まずは年齢との関係を見てみる（図表 5.6）。20 代だけが 40.1%と高い割合を示している。他の年代
は 30%前後であり、全体の傾向と相違ない。20 代だけが認知率が高い理由については、インターネット利用時間がそもそも長いことや、「Innovation Nippon 2021 わが国における偽・誤情報の実態の把握と社会的対処の検討」34で示されたとおり、20 代や 30 代のほうが、中34

https://www.glocom.ac.jp/activities/project/7759
107

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高年に比べて情報検証行動をとっている割合が高いことがあると考えられる。

図表 5.6 ファクトチェックの認知率（年代別）
次に特筆すべきは、インターネット利用歴との関係である（図表 5.7）。20 年以上の利用歴を有する層が、他に比して認知率が高い。この点も、情報収集の積極性が影響している可能性がある。インターネット利用歴が長い場合、ネットリテラシーが高く、情報収集に積極的になるのかもしれない。

図表 5.7 ファクトチェック認知率（インターネット利用歴別）

108

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５．２．ファクトチェックに辿り着きやすい人の特徴
５．２．１．主体的な学び態度とファクトチェック認知以上の分析から、情報収集の積極性がファクトチェックの認知に結びついている可能性が浮上してきた。そこで、主体的な学び態度に関する尺度を利用して、主体的な学び態度とファクトチェックの認知率の関係を考えてみたい。主体的な学び態度とは、学び手自身が自立的に意思決定を行い、自律的に自らの動機づけに則り、また自らの動機づけを意図的に方向づけながら、他者との協力関係を構築しつつ、社会との関係性をも視野に入れて学ぶことと言え 35、自発的学び、対人的学び、教えられる学びの 3 因子からなる尺度で測定する。調査では、「何かを自発的に学ぶことは楽しいことだ」などの各因子の下位尺度となる 10 個の項目について、自身の考えと近いかどうかを「あてはまる」～「あてはまらない」の 5 段
階で選択する形式にしている。「あてはまる」を 5 点、「あてはまらない」を 1 点とした平均点が、主体的な学びスコアであり、点が高いほど主体的に学ぶ意欲が高い。
主体的に学ぶ意欲が高い場合、様々な情報を積極的に収集しようとする傾向があると想定されるからである。図表 5.8 の通り、ファクトチェックを知っているグループの方が、主体的な学び態度に関する平均値が高い傾向にある。t 検定を行った結果、この差は統計的にも有意であった。この点から、主体的に学ぶ意欲が高く、積極的に情報収集を行おうとしている人は、ファクトチェックにたどり着きやすいことがうかがえる。

図表 5.8 ファクトチェックの認知率と主体的な学び態度（エラーバーは 95%信頼区間を

35

竹内謙彰. (2021). 主体的学び態度尺度の作成. 立命館産業社会論集, 57(1), 79-92.
109

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示す）

５．２．２．ファクトチェックを知っている人の特徴
以上の変数に加え、メディア利用時間を考慮したうえで、各変数の大きさを比較するために回帰分析を行った。モデルは以下の式を参照されたい。
𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙[𝑃𝑃(𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝑖𝑖 = 1)] = log �

𝑃𝑃[𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝑖𝑖 ]�
1 − 𝑃𝑃[𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝑖𝑖 ]= 𝛼𝛼 + 𝛽𝛽1 𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑖𝑖 + 𝛽𝛽2 𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝑖𝑖 + 𝛽𝛽3 𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑖𝑖𝑖𝑖 + 𝛽𝛽4 𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑖𝑖

ただし、各記号は以下を指す。モデルはロジットモデルとなっている。


𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝑖𝑖 ：ファクトチェックを知っているかどうかを示すダミー変数。知っている

場合は 1、そうでない場合は 0 となる。



𝑃𝑃(𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝑖𝑖 = 1)：𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝑖𝑖 となる確率。






𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑖𝑖 ：個人 i の年齢ベクトル。

𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝑖𝑖 ：個人 i のインターネット利用歴に関するベクトル。

𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑖𝑖 ：個人 i の主体的学びに関するベクトル。

𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑖𝑖：個人 i の媒体・サービス利用時間に関するベクトル。SNS、動画共有サービス、

マスメディア、ネットニュース、メッセージアプリの利用時間。

結果を図表 5.9 に示す。事前の分析通り、年齢は若いほど、インターネット利用歴が長いほどファクトチェックを認知する確率も高くなる。また、主体的な学びのスコアが高いほど認知率も高くなる。メディア利用については、動画共有サービス利用時間、ネットニュース
利用時間が認知率にわずかな正の効果を与えていた。
とはいえ、有意なものを抜き出した図表 5.10 に示した通り、変数間の効果の大きさを比較すると、主体的な学びのスコアが突出して効果が大きい。学ぶ意欲のある人は、情報収集
や、情報の真偽を確かめることに積極的で、ファクトチェックにたどり着きやすいものと考
えられる。

110

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図表 5.9 推定結果（ファクトチェック認知率）
変数

標準化係数

p値

年齢（歳）

-0.0170.00 **

ネット歴（年）

0.061

0.00 **

主体的な学びスコア（1～5）

0.434

0.00 **

利用時間（SNS・時間/日）

0.001

0.24

利用時間（動画共有サービス・時間/日）

0.003

0.00 **

利用時間（マスメディア・時間/日）

0.000

0.31

利用時間（ネットニュース・時間/日）

0.005

0.00 **

利用時間（メッセージアプリ・時間/日）-0.0030.16

サンプルサイズ5000

注1：**p<0.01、*p<0.05。
注2：ロジットモデルで推定。被説明変数はファクトチェックを知っていたら1とするダミー変数。

図表 5.10 ファクトチェックの認知に与える影響（標準化係数）
ファクトチェックに接することができるかどうかは、現状、ほとんど個人の意欲に依存している。主体的に学ぶ意欲が高い人は、ファクトチェックに接しているのである。この数年、ファクトチェック記事の数は急増したが、学ぶ意欲の高い一部の人が接しているだけで、すそ野が広がっていない可能性がある。
一方で、ファクトチェックや正しい情報に接する媒体としては、マスメディアが少なくない割合を占めている。現在においても、マスメディアは大きな訴求力を持っている。従って、今後は、マスメディアが積極的にファクトチェック記事を取り上げて報道していくことが望まれる。
日本のテレビ報道においては、現状、断片的にファクトチェックが報道されているに過ぎ111

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ない 36。一方で、例えば韓国においては、ファクトチェックを定期的に放送しているテレビ局がある 37。自分から積極的に探しに行かなくても、テレビニュースを見ることによって受動的にファクトチェックを摂取できる社会が実現すれば、フェイクニュースに強い社会になるだろう。

例えば、日本テレビ系「news zero」は、2022 年 7 月から 9 月にかけて、3 回のファクト
チェック報道を行った（https://news.ntv.co.jp/category/society/47b53555fde645fbb9e0860514c9616c）。また同局は、2022 年 11 月にファクトチェックに特化した番組「ザ・ファクトチェック」を放送して反響を呼んだ（https://www.ntv.co.jp/svf/articles/2431pp1jen4xbdppedw5.html）。
37 https://news.jtbc.co.kr/factcheck/
36

112

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６．陰謀論及び偽・誤情報から抜け出した人々のストーリー
６．１．スクリーニングにおける陰謀論接触と真偽判断状況
7 名に対するインタビューを１．４．３．のとおり実施した。まず、スクリーニングの段
階で、9 つの陰謀論に関する認知の状況は図表 6.1 のとおりである。
「コロナワクチンは人口減少を目論んだものである」及び「ワクチンの有害性は意図的に隠されている」という陰謀論に関しては、日本を含んだ世界中で流行した陰謀論であるため、認知率が高い。約 4～5 人に 1 人が認知している状況である。また、安倍元首相に関する陰謀論や、東日本大震災に関する陰謀論は日本国内で流通したものであるため、これらもまた認知率が高い。一方で、9.11 同時多発テロに関する陰謀論や「ディープステート」に関する陰謀論等、米国発祥の陰謀論は相対的に低い認知率であるが、それでも約 10 人に 1 人は認知している。「見聞きしたことがあるものはない」を選択した人の割合は 56.4%であることから、43.4%、つまり約半数近くの人が、少なくともいずれかの陰謀論を認知していたことが分かる。陰謀論は日本人の身近にあるものであるといえよう。

図表 6.1 9 つの陰謀論の認知率

113

「Innovation Nippon 2022

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続けて図表 6.2 は、それぞれの陰謀論について、認知している人がどのように判断しているかを示したものである。最も信じられていない陰謀論は「新型コロナウイルス感染症は実はデマであり、そんなものは存在しない」で、約 80%の人が偽情報であると見抜いている。
一方で、「ワクチンの有害性は意図的に隠されている」、「バラク・オバマ元米国大統領はアメリカ生まれではない」、安倍元首相によるメディア操作の陰謀論に関しては、比較的に多くの人が「正しい情報だと思う」または「わからない」を選択しており、偽情報と見抜いた人は約 40%程度だった。オバマ元大統領の件については、米国の事情であるので「わからない」が多くなるのは首肯できるが、ワクチンの有害性や安倍元首相のメディア操作については、約 60%の人が疑念を抱いているというのはショッキングな結果ではないだろうか。

図表 6.2 9 つの陰謀論の真偽判断
以下の節では、個別のストーリーを確認していくが、便宜上、コロナワクチン関連の陰謀論や偽・誤情報と、その他のトピックを分けて解説していく。

114

「Innovation Nippon 2022

偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書

６．２．コロナワクチンに関する偽・誤情報と行動
2021 年は、ワクチンイヤーとでも呼ぶべき年であった。日本では 2021 年 2 月に医療従事者へ、4 月には高齢者へのワクチン接種が始まった。7 月以降は一般国民への接種も加速化した。ワクチンに関しては、国内外を問わず、古くから陰謀論等の発生が見られる。同時に、反ワクチン運動や訴訟、ワクチン忌避等も繰り返し生じており、ワクチンの普及には様々な困難が伴っている。一般的に考えても、「予防」は普及が難しい施策である。それは、予防的医療の効果を主観的に実感することが難しいからである。「ワクチンを受けても病気になった人」は予防が効かなかったと恨みに思い、「ワクチンの副作用で苦しむ人」も予防医療
によって病気になったと恨みに思う。一方で、大多数の「何も起きない人」はその効果を実感することは少ない 38。
こうした中で、2021 年にも、ワクチンに関する多くの偽・誤情報が氾濫したのは、「Innovation Nippon 2021 報告書」で報告したとおりである。今回のインタビュー調査では、「ワクチンの有害性は意図的に隠されている」という欧米で伝統的に流行している陰謀論を中心に、2021 年に日本で流行した偽・誤情報も含めて、それらの情報をかつて信じたが今信じていない人のストーリーを紹介していく。

６．２．１．ストーリー１：コロナワクチンに慎重になったきっかけ
ワクチンに関するネガティブな情報のソースは、Twitter 等の SNS やインターネット上の記事であったことを多くのインフォーマントは語った。流れてきた情報を見るだけでなく、「副反応」や「ワクチン 嘘」等、自ら検索を行って情報を探索しているのが特徴である。
2021 年、ワクチンに関しては多くの偽・誤情報が氾濫したが、インフォーマントが懸念を示したポイントは次のとおりである。第一に、認可の早さである。コロナワクチンは、1～2 年という驚異的なスピードで承認がなされた。そのため、それに不安を覚える声があった。第二に、製薬会社が金銭的利益を得るという点である。今回、事前アンケート調査においては「ワクチンの有害性は意図的に隠されている」という陰謀論をスクリーニング項目として使用したが、「なぜ隠されているのか」という点を尋ねたところ、上記趣旨の回答が返ってきた。すなわち、「ワクチンは金になる」、「利権が絡んでいる」、「裏にいる製薬会
社がお金を儲けるためにワクチンを推奨している」……こうしたことを、YouTube の解説動画等で知り、ワクチンへの疑念を強めていったのである。
id

発言

A



38

一時期ネット（Google 検索か何か）とかで高齢者の人口が多いから、社会保険費

岩田健太郎 .(2017). 『ワクチンは怖くない』光文社新書, p. 36
115

「Innovation Nippon 2022

偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書を減らすために、高齢者を減らすために、そういうワクチンを使って人口を減らしているとか、正しい情報を伝えていないみたいな感じのニュースが出回ったのを見ましたね。

CYouTube で、確かそういった話（ワクチン陰謀論）を見ようと思ったわけではなくて、シンプルに副反応って検索したんだと思うんです。



コロナワクチンはすごく大きなお金が動いて製薬会社がすごく儲かる。で、結局早期認可を得るために知見もエビデンスも不十分な状態でさっさと認可されて、製薬会社がすごく儲かって、そのお金が、その資金提供を受ける政治家なのか団体なのか組織みたいなところにお金が流れて、そういった流れを維持するためにワクチンの有害性を隠しているんですという解説動画をいくつか流していて……

D

自分で Twitter とか YouTube とか、ああいうので調べたら、そういう情報（ワクチン有害論）がいっぱい書いてあったので、そうじゃないかなと思ったので、2021 年の 7 月ぐらいにそういうふうに思って調べ始めました。



なんかお医者さんが言っていて、ワクチンを打ってはいけないっていうのをすごい言ってる方がいらっしゃって、それをやっぱりお医者さんが言ってるしと思ってすごい信じるようになりました。

E

結構自分が取りたい情報は Twitter で調べるんですけれども、Twitter もなんか使い方によっては自分の取りたい情報のハッシュタグを付けるじゃないですか。検索するとやっぱり、自分が見たいものしか出てこないんですよね。だからそれも使い方に拠るなと思って。そうですね。そのときは副反応とか調べたりとかしたんですけれども。ワクチン・嘘・熱でも調べましたし、スパイク蛋白とか、mRNA の危険とか見ましたね。

F

ファイザーやらモデルナやらいろんな会社がこぞって作っているから、なんかもう、商売目的で作っているんじゃないかと、言うなら、承認されたらそれこそ莫大なお金が製薬会社に入るから経済のために作っているんじゃないかというたら、臨床試験をろくに踏んでいないので承認されるから……各製薬会社、お薬絡んでいる会社の株価がめちゃくちゃ上がっていたんで、これはお金が絡んでいるなって匂ったんですよ。

G

（ワクチンが）日本で承認されてニュースが徐々に出てくるようになってから情報はいろいろと聞くようになりましたね。……インターネットだったと思います、
一番初めは。その後にテレビで出始めてという感じだったと思います。



はじめの頃、ワクチンに関しては情報がなかったので自分から取りに行くスタイルが多かったですね。

（何のためにワクチンの有害性を意図的に隠しているのか尋ねたところ、）それは
単純に国が利権性のために。それが一番大きいと思います。

116

「Innovation Nippon 2022

偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書

６．２．２．ストーリー２：政府への不信感
陰謀論や、偽・誤情報を信じていた当時、テレビで報道される政府の説明等では、繰り返しワクチンの安全性や有効性が強調されていた。それに対してインフォーマントたちはどのような気持ちで見ていたのだろうか。インフォーマントたちが語ったのは、政府に対する不信感であった。とにかく接種者数を増やすために、副反応の情報は隠している、そういった印象が語られた。実際は、厚生労働省は報告があった副反応をこまめにウェブサイト上で開示し、審議会で議論を行っていた。こうした情報がワクチンに懐疑的な国民には伝わっていなかったのである。一方で、彼らは YouTube や Twitter 等で情報を得ていたことを踏まえ
ると、プラットフォーム事業者を巻き込んだ情報の伝達が必要である。
id

発言

A



政府に対する不信感というか、もうちょっと国民にちゃんと分かりやすく完全に説明してほしいみたいな印象で、関連のニュースをクリックしていってしまうみ
たいな感じで、不信感が強いみたいな印象ですね。

D（政府は）沢山の人に打ってほしいと思っているので、私たちがこれだけしんどい
目に遭って、副作用とか体に害があるということに対しては何とか隠して人数を増やしているのかなと思っていたんですけれど。

E

たぶん 6 月だったと思うんですけれど、日本の妊婦で懐疑的な人が多かったから、
あえてそういうのを出して安全ですよとアピールされたのかなと思っていて、それを見たんですけれど、それでもまだそんなに信用しきれてはいなかったですね。
……担当大臣だからそういうかなと思っていましたね。よりも YouTube とかで大学の教授が仰っているほうがまだ信憑性があるのかなと思っていました。

F……本人はお年寄りを優先してワクチンの供給が成り立ってきてから自分が接種するというてはるけど、おじいちゃん、おばあちゃんで試した後だよねというのが引っ掛かって、それはね、NAVER まとめで流れていたんですよ、納得しちゃいましたね。先におじいちゃん、おばあちゃんで試していない？って。

G

政府の勧める情報とは裏腹に Twitter ですとか、あと、インターネットニュースとかでは結構副作用が出ているというのも出ていたので、そういったデメリットの部分を発表せずに勧めてばかりというのもあったので、正直、不信感というか、自分のなかではありましたね。

６．２．３．ストーリー３：実際にワクチン接種をためらったのか
ワクチンに懐疑的になったインフォーマントたちは、実際にワクチン接種をためらったのか。状況は人によってさまざまであった。順番が回ってきたらすぐに接種した者は、自分の順番が回ってきた頃（2021 年夏頃）には、ワクチンに対する不安が下火になっていたと

117

「Innovation Nippon 2022

偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書語った。この点は、GLOCOM 報告書「ワクチン疑義言説に関する調査研究」でも明らかにした点であるが、日本においては、コロナワクチンの副反応が大々的にマスメディアで報道され、ワクチンの危険性が SNS 上で盛んであった時期は 2021 年 3 月頃であり、その時期には、未だ一般の方に接種の順番が回ってきていなかったのである。順番が回ってきた 2021
年夏頃には、むしろ東京オリンピックの開催等に伴い、日本政府によるワクチン供給の遅れがメディアで指摘されていた。同報告書では、こうしたタイミングのズレを指摘したが、今回の調査において、これを裏付けるような発言があった。
接種を遅らせていた者は、そもそもワクチン接種に否定的であったが、それぞれの理由でタイミングを遅らせて最終的には接種を行っていた。この点の詳細は次のストーリーで確
認する。
id

発言

C



情報に惑わされていた時期が自分の順番よりもかなり前の時だったので、なんか報道が影響を与えることにはならなかったです。



結局旬が過ぎると関心事がただただ移っていくんだろうなって。そのあとはロシ
ア・ウクライナに持っていかれてコロナの話題がしゅんとなった感じがしますね。



結局時間の流れと共にそのフェイクニュースのほうはエビデンスもなくただ垂れ流しているだけで、一方でワクチンの効果であったり、リスクみたいなものに対して限定的であるということが、こちらはエビデンスとして溜まってきましたので、逆の動きをしてましたかね、逆転したんだと思います。

D

まあ、大変なことだなと思っていたんですけれども、なかなか注射の順番が回ってこなかったので、深く考えなかったです。



お医者さんのブログというのが一番多かったのと、新聞とかにも書いてあるじゃないですか、お医者さんの。どなたが書いたか忘れたんですけれど、そういうコラ
ムみたいなやつで、やっぱりワクチンの重要性とか書いてあるのを見たりとか、テレビとかでも結構出演されているのを聞いたりとかして、そのへんで考えが変わってきたと。

６．２．４．ストーリー４：最終的に接種したそれぞれの理由
今回のインフォーマントは全員、最終的にはワクチンを接種したが、接種にいたる経路は人それぞれであった。例えば、皆が接種して特に問題が起きていないことを確認できた、医師の説明を受けて納得した、家族から説得されたなどである。
特に、インフォーマント F のストーリーは示唆的である。F は、絶対にワクチンは打たないと決めていた。しかし、身近にコロナに罹患した人が発生し、仕事や家庭生活への影響の大きさを目の当たりにして、ワクチン接種について考えるようになった。最終的には、予約
118

「Innovation Nippon 2022

偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書を取って会場で説明を受け、納得出来たら接種しようというスタンスで会場に臨んだ。そこで、1 時間に及ぶ医師の真摯な説明を受け、納得できたので接種したという。HPV ワクチンに関しても、副反応報道を聞いた後でもワクチン接種を継続したグループは、中断したグループよりも、医師へ相談した人の割合が有意に高かったという研究結果がある（Morimoto A.
et al. 2015）39。また、報道後もワクチンを接種したグループ（の母親）は、報道を受けて中止したグループよりも、医師からワクチンについて十分な説明を受けたと認識している人の割合が有意に高かったという結果も出ている（Egawa-Takata, T. et al. 2015）40。F のストー
リーは、これらの調査結果とともに、医師とのコミュニケーションがいかに大事かを示唆するものである。
id

発言

E



私の周りの人たちが、職場の人たちが予約を入れ始めたりして、予約を取りたくても取れないという話を聞いて、そんなにみんな打っているんだと思って、みんなが打っているなら大丈夫かなと思ったりして。



周りが打ち始めて副反応はあれど元気で体調を劇的に壊して休職するみたいな方はいらっしゃらなかったので、やっぱり大丈夫なのかなというリアルな実感とい
うか。

F



身近な人でコロナを発症した人がいたんです。……近しいママ友が一家全員でコロナに罹っちゃったんです。……そこの一家も家族全員感染して、なんかもう、本
当に味覚障害が出て、熱が出て、親が一番しんどかったらしいんですよ。一番下の娘さんだけが罹らなくて、その娘をフォローするのもしんどかったし、生き地獄やって余計に、受診している病院も今は発熱外来対応してくれるけど、当時はコロナというのですごい敬遠されていたと思うので、自分はそうなりたくないという気持ちが強くて、それで考え方変わりましたね。打った方がいいんじゃないかって。



予約だけ取って私は向こうの会場に行って、納得いく説明を聞いてから決めようと。……結構な時間を割いて説明してもらったんですよ。お医者さん、そのときに話をしたら、そういう人は多いですねって言われて、確かに国で承認されているのも早いんですけれど。問題が出たという人は本当に少ないんですって、だから余計に待機時間を設けているんで何かあったらすぐに呼んでくださいと、ここはお医Morimoto, A., Ueda, Y., Egawa-Takata, T., Yagi, A., Terai, Y., Ohmichi, M., Ichimura, T., Sumi,
T., Murata, H., Kanzaki, H. et al. (2015). “Effect on HPV vaccination in Japan resulting from news
report of adverse events and suspension of governmental recommendation for HPV vaccination.”
Int. J. Clin. Oncol. 20, 549–555.
40 Egawa-Takata, T., Ueda, Y., Morimoto, A., Yoshino, K., Kimura, T., Nishikawa, N., Sekine, M.,
Horikoshi, Y., Takagi, T., Enomoto, T. (2015). “Survey of Japanese mothers of daughters eligible forhuman papillomavirus vaccination on attitudes about media reports of adverse events and thesuspension of governmental recommendation for vaccination.” J. Obstet. Gynaecol. Res. 41, 1965–
1971.
39

119

「Innovation Nippon 2022

偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書

者さんがたくさんいる場だから、あなたが何かあってもどうにか出来るようにしますと。……で、悩んで、主人に電話して、そこまで言ってくれるなら打ったらといわれて結局打ちました。そのやり取りで 1 時間ぐらいかかりました。

G

親は単純に体のことを心配して勧めてきたので、自分の考えを話しながらワンクッション置いて様子を見て打つよと話をしました。

６．２．５．ストーリー５：メディア報道に求められること最後に、メディア報道に求められることを尋ねたところ、回答はほぼ全員同趣旨のものだった。それは、「ありのままを報道して欲しい」ということであった。マスメディアはワクチンの良い部分も悪い部分も含めて開示すべきで、あとは自分で判断したいという語りがあった。
この点は、マスメディア論でいうところの「敵対的認知」がはたらいていた可能性がある。
敵対的認知とは、「マスメディアの報道は、自分の意見とは逆の方向に偏っている」という認知の仕方をすることである。つまり、ワクチンに懐疑的である人からすると、マスメディ
ア報道はワクチンを推奨しているように見え、ワクチンに肯定的な人からすると、マスメデ
ィア報道はワクチンに懐疑的であるように見えるのである。実際は中立的な報道をしているにもかかわらず、両方の極から見ると、偏って見えるという現象である。
id

発言

D



本当のことを曝して言ってもらったほうが、悪い部分もいい部分も全部まとめて言ってくれたら納得がいくかなという感じがします。

E



ワクチン反対派の人もテレビに出してもらって両方の意見を流してくれたら、視聴者が自分の意見が正しいとかじゃなくて、私はこっちの意見を支持するという柔軟性が出てくると思うんです。だから、その、テレビとかの報道機関には情報の公平性を求めて欲しいなと思いますね。接種派だけテレビに出すとかじゃなくて、
ちゃんと危険性を言ってくれるような反対派も出してくれるようなのはちょっと変えていってほしいなとは思いました。

G

やっぱりコロナワクチン自体が未知のものだったので、打つことによって発生し得るデメリットとか、実際にコロナワクチンを打った人でそういう症状が出ている方とか、デメリット側の情報をもう少し積極的に発信していただければ、その悪い部分もひっくるめたうえで判断が早くできたのかなというのはありますね、今
思うと。

120

「Innovation Nippon 2022

偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書

６．３．その他の陰謀論に関する情報と行動
本節では、その他の陰謀論に関する人々の情報行動を確認していく。もちろん、陰謀論の内容によって人々の反応はさまざまであるが、可能な限り共通する要素を見出しながら記述を行っていく。

６．３．１．ストーリー６：陰謀論を知り、信じるまでの過程
まず、陰謀論を知ったきっかけについて確認していく。この点については、多くのインフォーマントがインターネット記事または Twitter を挙げていた。さらに、ワクチンの時と同様であるが、興味を持って自分から色々と調べるという情報行動を行っている。インターネ
ット上で接触した陰謀論と、元来もっていた政府への不信感が共振し、陰謀論を信じていく過程が見て取れた。ただし、SNS 上で陰謀論に接することが多いという点に関しては、それに疑義を挟む実証研究も提出されている 41。秦（2022）における実証研究は、Twitter に接す
る時間が長いほど、陰謀論的信念が低くなるという結果を示している。にもかかわらず、「SNS で陰謀論がはびこっている」という言説がみられる原因は、第三者効果（自分は当該情報を信じないが、他の人は信じるだろうと思い込むこと）によることが実証されている。
また、ディープステートの件に関しては、元々都市伝説が好きであったため、面白半分で興味を持った、という語りが聞かれた。9.11 テロの件に関しては、情報を発見した当時は、
現在よりもインターネット上の情報に信ぴょう性があったため、信じる方向に傾いたとのことであった。
id

発言

A



原発の対応とかがかなり手間取っていたとか、かなりそういう、あたふたしていた印象が残っているので、そういうのでちょっと、疑惑じゃないですけれども多少の不信感もあり、そういうブログの内容が出るとそういうこともあるのかと多少興味、多少信じるようなバイアスがかかって、みたいな感じですね。（東日本大震災
人工地震説）

B

今ほど、いろんな情報が自分で取れなかったというか、ある程度書いてあることが本当のことが書いてあるんだろうなと当時は思っていました。（9.11 テロ事件米
国関与説）



これもたぶん、結局ネットになっちゃうんですけど、ネットを見ていて、だったと思います。（9.11 テロ事件米国関与説）

C



はっきりとそういうことを認識したのは、トランプ大統領のときに議会を襲撃するとかっていうときに、その原因となったものがトランプを貶めようとするのが

41

秦正樹（2022）『陰謀論：民主主義を揺るがすメカニズム』中央公論新社
121

「Innovation Nippon 2022

偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書

ディープステートで、トランプを支えようとする人たちが Q アノンとか、確かそういった組織だったと思うんですけれども、それをトランプが煽ったか煽っていないか、本人は煽っていないと言っていますが、議会に侵入してものすごい事件を起こしたというところが知ったきっかけだったと思います。（ディープステート）

陰で操る存在というものは、他にもフリーメーソンとかユダヤ人の大富豪が操っているとかといったことは、わりと都市伝説番組とかって好きなので、そういったものがあるんだなというのはちょっと面白半分ですけれども関心をもっていまして、今回のディープステートというのは、陰の政府というので、そんな二重組織があるのかとか、アメリカという世界で一番の国をさらに陰で操る組織って何なんだろうとか、というところに、なんか関心を持ったんじゃないかと思います。（ディープステート）E

はい、ネットで見ましたね。Twitter か何かで見たのかなと思いますけれども。（地球温暖化デマ説）



結構ネットとかで陰謀論とか不安を煽るような記事が結構目にすることが多くって、ああ、やっぱり、なんかそうなのかなと、地球温暖化は嘘なのかな、自分は知らないことを知っているような人間なのかなって思うことはありました。
（地球温暖化デマ説）

FSNS で流れていたんですよ。なんか地球温暖化といっていているけれど、それは環境とかを取り扱っている支援団体が勝手に流している、地球温暖化だからエネ
ルギーどうにかせいと言いふらしてるじゃないですけれど、私ら下々の者に我慢させて政治家さん、お偉いさんが電気代とかエネルギー無駄遣いできるようにこっちに我慢させているんじゃないかということをね、Twitter とかで見つけたんですよ、確か。（地球温暖化デマ説）



結構そのニュースとか見てて、なんか Google で調べてみたんですよ。
「温暖化
マ」みたいなのでとか、「温暖化デ真相」、みたいなので入れてみたら、結構それがあがってきたんですよ。（地球温暖化デマ説）

６．３．２．ストーリー７：マスメディア報道への冷めたまなざし
インフォーマントたちは、陰謀論を信じていた間、その内容とは逆のことを発信するメディア報道に接していたわけであるが、それに対しては、どのように感じていたのだろうか。
語りから導かれたのは、「冷めたまなざし」であった。同じようなことを繰り返し報道する
マスメディア、それに対し、ネットメディアは刺激的であったという。
背景には、マスメディアに対する不信感、それに対して、生の声が聞けるネットメディア、という対立軸が存在していたと考えられる。2022 年現在、若年層を中心に情報の摂取媒体
がネットメディアに移り変わりつつある。マスメディアは、訓練された情報編集者が伝達す122

「Innovation Nippon 2022

偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書

る情報を取捨選択・加工しているという強みを活かして、ネットメディアと連携しつつ、発信力を高めていく必要があるだろう。
id

発言

A



信じている時は毎日毎日同じニュースが流れているだけだという印象で、多少バイアスがかかっている感じですね。なんかあまりその、耳に入らないという感じ。
（コロナは存在しない説）B

なんで同じニュースばかりやっているのかなと思いました。（9.11 テロ事件米国関与説）



結局真実はネットにあるというか、真実はいろいろ探してきたなかで自分で見極
めなきゃいけないんだなというふうに思いました。（9.11 テロ事件米国関与説）

E



そのときは毎日報道するから、なんですけど、でも疑ってかかっていましたね、その時期は。自分が本当のことを知っていて正しいみたいな感じで、テレビは背後の団体に、なんかこう、利権が絡んでいてわざと違うことを言っているんじゃないか
な、本当は自分が正しいんじゃないかなと思っていました。（地球温暖化デマ説）

F

また言ってるの？みたいな。なんかすりこみじゃないけど、何回も何回も言って、逆にこっちが嫌気がさしてしまった。言い訳みたいな台詞を聞きすぎて、地球の温暖化を止めようみたいなことでスーパーの貼り紙とか CM とかでもやってるけど、そこまで流したところで本当にまわりが動いているのかなというのは思い始めてましたね。（地球温暖化デマ説）

６．３．３．ストーリー８：周囲の人やインターネットでは共有しない
情報拡散の側面についてはどうだろうか。今回のインフォーマントは、意外にも、情報拡散については消極的であった。周囲の人に話すと、変な人だと思われるのではないかという恐れがあるため、あまり話さなかったという語りがあった。
id

発言

A



基本的に発信とかはしていなかったですね。

C

情報を受け取るだけでそれをさらに自分が発信とか、SNS とかも含めて、そうい
ったことはしていないです。

E

ないですね。あんまりそんな話をしたことがなくて、ニュースとかでは見たりはしますけれども全然、なんだろう、そんな掘り下げて話題にすることはなくて、私個
人が気になって調べてという形で終わっていました。言うと変な風に思われるんじゃないかなって。

123「Innovation Nippon 2022

偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書

６．３．４．ストーリー９：陰謀論から抜け出す過程
陰謀論から抜け出す過程は、インフォーマントによりそれぞれであった。ただ、共通していたことは、誰かに説得された等ということではなく、自分で色々と調べたりしているうちに、誤りだったと気づいたということであった。この点は、欧米で従来からいわれている、陰謀論の真偽について口論をせずに、自ら疑念を抱いてもらうように促すことが大切であるという点と整合的である 42。興味深いのは、フェイクニュース元年と呼ばれる 2016 年ア
メリカ大統領選挙の際に、「フェイクニュース」という概念を学び、それによって過去の陰謀論に気づくという過程である。アメリカ大統領選挙や、昨今の新型コロナウイルス感染症の流行に伴う infodemic は、逆説的に、人々のメディア情報リテラシーを向上させたのかもしれない。
また、地球温暖化デマ説については、年々夏が熱くなっている、冬が寒くなくなっているという自分自身の実感が気づくきっかけになったという語りがあった。外部からの情報よりも、実体験が人の認知を変えるきっかけとなっているのである。陰謀論に陥ってしまった人に対しては、説得的にコミュニケーションを取ろうとするよりも、自ら気づくように促す
ようにすることが効果的であることが示唆される。
id

発言

A



重症化率とか、1 日の感染者とかいろいろ数値が発表されたり、両親と話したりとか、仕事関係で話したりするきっかけでちょっと理解が深まって、（コロナが）な
いというのはちょっとおかしいのではないかみたいな感じでした。
（コロナは存在
しない説）

B



トランプさんになったときに、結構いろいろな問題というかフェイクニュースがいろいろ出てくるものなんだなということを知って、なので、その辺から、（9.11の件についても）ブッシュさんが裏にいるとかいう話も、こっちの方がフェイクニ
ュースなんじゃないかと思うようになって、その陰謀論じゃないと思うようになりました。（9.11 テロ事件米国関与説）

C

マスメディアであったりテレビであったり、雑誌であったり、いろいろなものがありますけど、フェイクニュースも混ざっている YouTube みたいなものとか、そういったものを雑多にいろいろ見ていく中で、どうもそんなディープステートという組織は実際にはなくて、その存在があるっぽく見せかけることによって何か得する人がいたり、何か行動を起こそうとする人がいるんじゃないかな、あとは民衆を煽ったりしたい人がいるのかなと理解しました。（ディープステート）

The Guardian.(2020). “If your friends or family have fallen for an internet conspiracy cult, here's
what you should do”, https://www.theguardian.com/commentisfree/2020/sep/28/if-your-friends-orfamily-have-fallen-for-an-internet-conspiracy-cult-heres-what-you-should-do

42

124

「Innovation Nippon 2022

E

偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書

今は結構実感として年々気象が激しくなっていて、台風とか大雨とか、気候が変動しているんじゃないかと実感は持ってきているので、そういうところから地球温暖化はやっぱりあるのではないかというふうに思っています。（地球温暖化デマ説）



地球温暖化が陰謀論ではないかというのは全部ネットで知り得た情報ばかりだったので、やっぱりネットで得た情報とリアルで感じていることでは差があるなと思いまして、今はやはり地球温暖化のほうが正しかったと思っています。（地球温暖化デマ説）

F

小泉進次郎さん、環境大臣がスーパーの袋廃止しだして、そのときになんか初めて環境に興味もったんですよ。……そこまで我慢させるって、なんかあるのかなってほんまに思い始めてたら、今年の夏は暑いし、冬も寒くなかった時期があったと思うんですよ。……なんかツイッターに振り回されてた？私、とか思って、あんまり信じなくなりましたね。（地球温暖化デマ説）



どっちかというと実体験で気づいてきたのが強いですね。情報でも温暖化とか流れているけど聞きすぎて信じるのも嫌になっていたので、何かに感化されたとい
うか自分で箱を開けてみて気づいたということかなと。（地球温暖化デマ説）

６．４．本章の結論
本章で確認してきた通り、陰謀論や偽・誤情報に接触し、そこから抜け出す過程は人それぞれである。また、定性的調査という調査手法の性質上、ストーリーを一般化することはできない。しかしいくつかのヒントは得られたので課題解決に資する示唆を本節では述べる。
第一に、ファクトチェックの浸透が必要である。今回のインフォーマントの多くは、SNS やインターネット上で陰謀論や偽・誤情報に接している。嘘の情報も真実の情報も玉石混交で掲載されるインターネット上の情報の海において、社会的に重要な情報について
は、ファクトチェック記事や政府の公式情報への誘導が必要だろう。これについては、現状既に措置が取られている。例えば、YouTube 上でワクチンに関する動画がアップされた
場合、動画の下部に政府のウェブサイトへ誘導するリンクが掲載されている。こうした取り組みを、より多くの情報媒体で行っていく必要があるだろう。欧米においては、Googleの検索結果にファクトチェックへの案内リンクを付与するという取り組みもなされており、こうした取り組みが「当たり前」になるような状況が必要である。
第二に、陰謀論から抜け出すためには、自ら誤りに気づくよう促すことが重要である。
今回のインフォーマントの多くは、周囲から説得されて考えを変えたわけではない。自ら調べ、あるいは自らの経験に照らし、考えを変えていったのである。陰謀論を深く信じ込

125

「Innovation Nippon 2022

偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書

んでいる人に説得的コミュニケーションを試みるとかえって反発してしまう（バックファ
イア効果）ということも指摘されているため、強引な説得は良い結果を生まない可能性が高い。むしろ、時間をかけてでも、自ら陰謀論と実際の矛盾を体感してもらったりする等の工夫が必要である。

126

「Innovation Nippon 2022

偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書

７．偽・誤情報に関する近年の政策的動向
本章では、偽・誤情報に関する近年における各国の政策的動向についてまとめる。

７．１．米国
米国では国民の情報リテラシー向上を重視しており、国が主導する形で施策が行われている。ここでは、保健医療関係の情報への対策、偽・誤情報への対策、ディープフェイクへの対策の 3 点を紹介する。
まず、保健医療面においては、2021 年、米国保健社会福祉省が健康に関する偽・誤情報に関する報告書、及び、対策を行うためのページを公開した。同ページでは、偽・誤情報に対抗するためのツールキットやスライドなど、国民向けのツールが提供されている。
続く 2022 年 4 月には、米国外科長官による「健康の偽・誤情報に対処するためのコミュ
ニティ・ツールキットを利用する 10 の理由」が YouTube に公開されている。偽・誤情報への対策については、2022 年に偽・誤情報に対する教育法（Educating Against Misinformation
and Disinformation Act）が議会に提出されている。これは偽・誤情報に対処するための委員会を設置して、国民の情報とメディアのリテラシー獲得・向上教育と保護を進めるための法案である。委員会で行う任務は以下の通りである 43。


偽・誤情報がどのように広まっているかを調査し、報告する。

メディア情報リテラシーを促進するための国家戦略を策定する。



偽・誤情報への国民の耐性を向上させるための助成金制度を創設する。

メディア情報リテラシーのレベルに関する調査を実施し、その改善方法について議会に報告する。



制定から 3 年後に、委員会の効果について教育省による評価を義務付ける。
また、2021 年 7 月にはバイデン政権がプロバイダー（大手プラットフォーム事業者）の免責を定めた通信品位法 230 条（Communications Decency Act.Section 230）の改正を検討していると報じられている 44。国民に損害を与えるような虚偽の情報の投稿・拡散に対しプラットフォーム事業者が法的責任を負うべきかどうか議論が出ているが、2023 年 4 月現在でもまだ結論は出されていない。
なお、
2022 年 12 月にはカリフォルニア州でメタ社（Facebook）と Twitter 社が新型コロナウイルスに関する誤った情報の投稿への責任を追及した集団訴訟
Don Bayer.(2022, Mar 8). Amid Invasion Of Ukraine, Beyer Introduces Legislation To Build
American Resilience To Russian Influence Operations. Don Bayer’s website.
https://beyer.house.gov/news/documentsingle.aspx?DocumentID=5455
44 CNN.(2021, July 20). White House reviewing Section 230 amid efforts to push social media
giants to crack down on misinformation https://edition.cnn.com/2021/07/20/politics/white-housesection-230-facebook/index.html
43127

「Innovation Nippon 2022

偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書に対する判決が下された 45。判決では通信品位法 230 条に基づき、2 社の責任は問われないと判断されている。
2021 年には IOGAN 法（正式名称「全米科学財団理事長に、敵対的生成ネットワーク （ディープフェイクとも呼ばれる）、将来開発される可能性のあるその他の同等の技術、およびその他の目的で成される可能性のある出力に係る研究に対する支援を行うことを命ずる法律」）では、敵対的生成ネットワークによって出力されたものを含む、操作された、または合成されたメディアに関する研究を支援することを、全米科学財団（NSF）と米国国立標準技術研究所（NIST）に命じた。IOGAN 法は、ディープフェイクを正面から規制するというよりは、ディープフェイクを識別し、その対策を行うための技術開発を全米科学財団（NSF）と米国国立標準技術研究所（NIST）に命じている法律だと解釈できる。

７．２．EU
2022 年 4 月、The Digital Service Act（DSA：デジタルサービス法）が暫定的に合意、7 月には欧州議会が正式に採択し条文が公表された。これにより Google や Meta などのプラッ
トフォーム事業者は、ヘイトスピーチや偽情報、その他の有害なオンラインコンテンツから
欧州のユーザーを守るため、自社のプラットフォームをより厳しく監視することが義務付けられる。この法律の特徴は以下の通りである。


事業者の特性に応じた規制：段階的な義務を規定。



超大規模サービス（4500 万人以上の利用者）に対する重点的な規定。



零細・小規模事業者への配慮。



事業者の透明性・説明責任を中心とした対応。



違法・利用規約違反コンテンツへの対応システム。



未成年者、障碍者、少数者等を含むユーザー保護。



深刻なリスク・犯罪行為、緊急受胎への対応。
さらに、2022 年 6 月 16 日、2022 年版「偽情報に関する実践規範」46が署名、発表された。

この規範は 2018 年にも改定がなされているが、今回は 2021 年 5 月に公開された欧州委員会のガイダンスを達成するために、規範を強化する形で改定されている。規範は 2018 年の改定時に署名をした 34 名によって署名された。この 34 名には Google、Meta、Microsoft、
Twitter、TikTok などが含まれる（GAFA では Apple と Amazon は含まれていない）。

Broomberg.(2022, Dec 8). Facebook, Twitter Poised to Beat Suit Over Covid
Misinformation .https://www.bloomberg.com/news/articles/2022-12-08/facebook-twitter-poised-tobeat-suit-over-covid-misinformation?leadSource=uverify%20wall
46https://www.dsn.gob.es/sites/dsn/files/2022_Strengthened_Code_of_Practice_Disinformation_TeA
ETn7bUPXR57PU2FsTqU8rMA_87585.pdf
45128

「Innovation Nippon 2022

偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書

行動規範には 44 のコミットメントと 128 の具体的な措置が含まれている。その一例は以下となる。
デマネタイゼーション：偽情報の提供者に対する金銭的インセンティブの削減。



偽情報の流布を阻止すること。



政治的広告の透明性を確保すること。



利用者に力を与えること。



ファクトチェッカーとの協力を強化すること。



研究者にデータへのアクセスを向上させること。
規範では実施状況のモニタリングも規定されている。まず、2023 年初頭までに、加盟国

は欧州委員会に対し、規範の実施状況に関する最初の基本報告書を提出することとなっている。その後、デジタルサービス法（DSA）に規定される超大規模オンラインプラットフォームは 6 カ月ごと、その他は 1 年ごとに報告することが規定されている。
また、メディア情報リテラシー教育に関するプロジェクトが複数立ち上がっており、EUによる資金援助も活発である。

７．３．アジア
アジア諸国では、偽・誤情報への法規制を導入する傾向にある。

７．３．１．フィリピン
2022 年 8 月、フェイクニュースの作成と流布の犯罪化を推進する法案（下院法案第 2971号）が提出された。違反した場合は、6 年～12 年の懲役、もしくは 20 万ペソ以上の罰金とする法案である 47。

７．３．２．シンガポール
シンガポール政府は、当局がインターネット上のプラットフォームや個人的なチャット
グループを監視できるようにする「フェイクニュース禁止法」を承認した。偽・誤情報を拡散するためにボットや偽アカウントを使用した場合、最大 100 万シンガポールドル（約 8100万円）の罰金と、最大 10 年の禁錮刑が科される。ただし、市民の自由に対する深刻な脅威

Philstar Global.(2022, 8-8). House bill seeks penalties for creating, spreading 'fake news'.
https://www.philstar.com/headlines/2022/08/08/2201195/house-bill-seeks-penalties-creatingspreading-fake-news

47

129

「Innovation Nippon 2022

偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書になる可能性と、暗号化されたアプリの情報をどのように監視するのかといったことが懸念されている 48。
なお、シンガポールでは 2019 年 10 月に POFMA（The Protection from Online Falsehoods andManipulation Act）を制定している。これは、虚偽の事実（虚偽の陳述または誤解を招く情報）の電子的な伝達を防止し、そのような虚偽の伝達のためのオンラインプラットフォームの利用を防止するオンライン虚偽および情報操作を防止するための法律である。

７．３．３．韓国
2021 年、文在寅（ムン・ジェイン）政権時の与党は「言論仲裁法」の改正案を提出した。
しかし、同法案は野党からの反発に受けたため、成立していない。法案はメディアで事実でないことを伝えられ、悪影響受けた人や団体への救済措置を定めている。法案が成立すれば、報道機関による「故意」あるいは「重い過失」による虚偽の報道等によって不利益を被った
被害者は、メディアに対して最大で被害額の 5 倍の賠償を訴訟で請求できるとされている
49。

７．３．４．台湾
2019 年、偽・誤情報の拡散を防ぐために、災害防救法、農産品市場交易法、糧食管理法、食品安全衛生管理法、伝染病防治法、広播電視法、核子事故緊急応変法の 7 つの修正草案を閣議決定している。例えば、災害関連の偽・誤情報を広め公共または個人に損害を与えた場
合、最大で無期懲役がありうる 50。なお、2022 年には国家通信放送委員会が「デジタル仲介サービス法」を提出。プラットフォーマーに対して行政院が偽情報等の不適切な言論と認めたコンテンツを削除するよう警告し、これに従わない場合には最大 1000 万台湾元
（約 4600万円）の罰金を科すというものである。だが、言論の自由を脅かすなど、国内の大きな反発が起こったため同案は撤回されている 51。

BBC News Japan.(2019, 5-5). シンガポールでフェイクニュース禁止法、表現の自由への懸念も. https://www.bbc.com/japanese/48223555
49 日本経済新聞.(2021, 8-18). 韓国で「偽ニュース規制」法案 与党がメディアに圧力.
https://www.nikkei.com/article/DGXZQOGM180S20Y1A810C2000000/
50 NNA ASIA.(2019, 5-8). 災害時の偽ニュース拡散、無期懲役も.
https://www.nna.jp/news/1899629
51 ワイズコンサルティング.(2022, 8-22). デジタルプラットフォーム規制案、市民の大反発
で急ブレーキ（トップニュース）／台湾. https://www.ys-consulting.com.tw/news/104330.html
48130

「Innovation Nippon 2022

偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書

７．３．５．ベトナム
SNS 上で偽・誤情報を流布させると罰金刑となる。例えば、新型コロナウイルスの感染が始まった 2020 年 2 月の報道では、2 月 2 日の時点で 9 名が SNS 上に感染者隔離状況などの誤った情報を投稿または拡散したとして、それぞれ 1,000 万～1,250 万ドン（約 4 万 7,000～
約 5 万 8,750 円、1 ドン＝約 0.0047 円）の罰金刑となった 52。

７．４．イギリス
イギリスでは「インターネット安全法案」53が公開されており、2023 年には議会で可決される予定である。法案では「合法だが有害なコンテンツ」について規制し、ネットユーザー
が表現の自由を確保しつつ、プライバシー保護等安全にインターネットを利用できるようにメディアやプラットフォーマーなどのサービス提供者への規制を定める内容となっている 54。法案では広く国内だけでなく外国政府による公衆衛生や民主主義を脅かす情報を偽情報としている。これらに対応するため、プラットフォーマーに対し有害なコンテンツの明確化や削除義務などを定めている 55。

７．５．オーストリア
2022 年 1 月、オーストラリア政府はメディア規制当局に、デジタルプラットフォームにおける誤報に対して強制的な行動規範を課す新たな権限を付与することを公表している。
デジタルプラットフォーマーによる誤・偽情報への対応の透明性を高めるために、当局には新たな情報収集と記録の保存の権限が与えられる。さらにプラットフォーマーの自主規制が十分ではない場合、業界基準を作成する権限を持つことも想定している。2023 年中にア
ルバネーゼ政権は本取組を含めた誤・偽情報に対応するための法案を提出する予定だ 56。

日本貿易振興機構.(2020, 2-13). 新型コロナウイルスの情報を公式アプリで配信、フェイ
クニュース対策も. https://www.jetro.go.jp/biznews/2020/02/6f838a559f72041f.html
53 Department for Science, Innovation & Technology.(2022, 3-17).Policy paper: Government
response to the Joint Committee report on the draft Online Safety Bill.
https://www.gov.uk/government/publications/joint-committee-report-on-the-draft-online-safety-billgovernment-response/government-response-to-the-joint-committee-report-on-the-draft-onlinesafety-bill#what-harms-are-in-scope
54 Department for Digital, Culture, Media & Sport.(2022, 7-5). Internet safety laws strengthened tofight Russian and hostile state disinformation. https://www.gov.uk/government/news/internet-safetylaws-strengthened-to-fight-russian-and-hostile-state-disinformation
55 ウルセム幸子.(2023, 1-23).英国のインターネット安全法案の改正が炎上。SNS などでの有害コンテンツの削除義務が軽減。その狙いとは？.AMP.
https://ampmedia.jp/2023/01/23/online-safety-bill/
56 The Hon Michelle Rowland MP.(2023, 1-20). New ACMA powers to combat harmful online
misinformation and disinformation. https://minister.infrastructure.gov.au/rowland/mediarelease/new-acma-powers-combat-harmful-online-misinformation-and-disinformation
52

131

「Innovation Nippon 2022

偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書

７．６．トルコ
2022 年 10 月、エルドアン大統領の与党（公正発展党）が提案した「情報への権利の保護に関する法律」が採択され、同月施行された。同法は、政府による偽情報やプロパガンダとみなされるコンテンツを検閲を許可している。公衆衛生、国家安全保障、公共秩序を脅かす
フェイクニュースや誤報を流したと見なす場合、メディアや個人に対して罰金を科すこともある 57。また、そうした情報を流したとする個人情報の提供に SNS プロバイダーが協力しない場合には、インターネットトラフィックの帯域幅の大幅削減も行う。さらに同法第 29条では、「国民の間に不安、恐怖、パニックを生じさせることのみを目的として、国の内外の安全、公の秩序、一般衛生に関する誤った情報を公に流布した者」は、1 年から 3 年の懲役に処されるとしている。しかし、誤情報とフェイクニュースの定義が広範で曖昧であり、明確な基準が示されていないため、同法を政府が濫用する懸念も指摘される 58。

７．７．ロシア
2022 年 3 月、ロシア政府はフェイクニュース法を改正する形で強化している。海外で活動するすべてのロシア国家機関に関する false information を「故意に」広めた者を、150 万ルーブル（約 1 万 3000 ユーロ）の罰金と最高 15 年の実刑判決に処するものである。同じ
く 2022 年 3 月、プーチン大統領はロシア軍の活動に関する報道や情報発信のうち、ロシア当局が「フェイクニュース」（偽情報）と見なした場合に、記者らに対して最大 15 年の禁錮刑を科せる法案に署名している。同法律は外国人も対象となっているため、イギリス
やカナダなどの各国の報道機関が取材活動の一時停止を発表した。2022 年 12 月には、野党政治家イリヤ・ヤーシン氏が自身の YouTube チャンネルで、ロシア軍によるウクライナ人殺害を報じたことが「偽情報」と見なされ、8 年半の禁固刑に処されている 5960。

REUTERS.(2022, 10-15). Factbox: Turkey's strict new press and social media 'disinformation'
law.https://www.reuters.com/world/middle-east/turkeys-strict-new-press-social-mediadisinformation-law-2022-10-14/
58 Merdan Rozyyev.(2023, 1-5). Turkey’s New “Media Disinformation Law” is a Threat todemocracy.Democratic Erosion, https://www.democratic-erosion.com/2023/01/05/turkeys-newmedia-disinformation-law-is-a-threat-to-democracy/
59 POLITICO.(2022,3-22). Russia expands laws criminalizing ‘fake news’.
https://www.politico.eu/article/russia-expand-laws-criminalize-fake-news/
60 Thomson Reuters Foundation & Committee to Protect Journalists.(2022). Understanding the laws
relating to “fake news” in Russia. https://cpj.org/wp-content/uploads/2022/07/Guide-toUnderstanding-the-Laws-Relating-to-Fake-News-in-Russia.pdf
57132

「Innovation Nippon 2022

偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書

８．研究から導かれる提言
８．１．総合的な対策
８．１．１．多くの人が偽・誤情報や陰謀論を誤っていると気づいておらず、人々が自分事化できるような継続的な啓発や有効な対策の実施が求められる
偽・誤情報、陰謀論、事実のニュースを見聞きした人は、偽・誤情報（26.4%）、陰謀論（19.1%）と、たった 6 件ずつの情報であるにもかかわらず、少なくない人が見聞きしていた。
一方、偽・誤情報を見聞きした人のうち、4～6 割程度が正しいと思っているうえ、誤っていると思っている人はわずか 13.0%にとどまり、多くの人が誤っていると気づいていなかった。陰謀論は正しいと思っている人は 2～3 割程度にとどまったが、判断を保留している人も少なくなく、誤っていると思う割合はすべての年代で半数以下であった。
さらに、情報を正しいと思ったことにより周囲との関係が悪化したケースは、全体としては陰謀論（8%）が最も多く、偽・誤情報（約 3%）、事実のニュース（約 1.5%）と続いた。
これは若い世代ほど経験があると回答しており、例えば 20 代では、陰謀論を信じていて周囲と関係が悪化した人が約 20%にも及んでいた。
以上を踏まえると、わが国でも多くの人がだまされている偽・誤情報や陰謀論について、より一層の啓発や対策が必要と言える。特に、若い人は偽・誤情報や陰謀論を信じることで周囲と関係が悪化しているケースもあり、偽・誤情報や陰謀論に騙されなくするための啓発に加え、互いの意見を尊重して建設的な議論を行うように啓発するのが良いだろう。
。

８．１．２．各ステークホルダーが連携した対策の推進が求められる
米国では、国民のメディア情報リテラシー向上を重視しており、国が主導する形で様々な施策が行われている。米国外科長官による「健康の偽・誤情報に対処するためのコミュニティ・ツールキットを利用する 10 の理由」の動画も YouTube に公開された（35 ページ）。
一方日本では、実際は厚生労働省は報告があった副反応をこまめにウェブサイト上で開示し、審議会で議論を行っていたにも関わらず、政府の活動している内容がワクチンに懐疑的な国民には伝わっていなかったことがインタビュー調査で明らかになった（33 ページ）。
彼らは YouTube や Twitter 等で情報を得ていたことを踏まえると、プラットフォーム事業者を巻き込んだ情報の伝達が必要といえる。
例えば、有力なインフルエンサーに依頼・コラボしたコンテンツなどが考えられる。また、

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「Innovation Nippon 2022

偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書

単純に動画を作成して投稿する以外にも、ファクトチェックについて短時間での解説を行
い、それをニュースや情報発信を行う動画の冒頭広告で流すといった施策も考えられる。
以上を踏まえ、政府やファクトチェック機関とプラットフォーム事業者やインフルエン
サーが連携し、多角的な手法で偽・誤情報や陰謀論に関する啓発やファクトチェックなどの対策を推進していくことが求められる。

８．１．３．プラットフォーム事業者による偽・誤情報や陰謀論拡散防止のより一層の対策が必要
インタビュー調査では、ワクチンに関するネガティブな情報のソースは、Twitter 等の SNS
やインターネット上の記事であったことを多くのインフォーマントは語った。その他の陰謀論を知ったきっかけについても、多くのインフォーマントがインターネット記事またはTwitter を挙げていた。また、興味を持って能動的に調べるという情報接触行動を取っていた（33 ページ）。
メッセージアプリ利用時間が長い人は、偽・誤情報を信じやすく、事実のニュースを信じにくかった。また陰謀論についても、信じやすく、かつ、誤っていると気づきやすいという、真偽を断定する傾向が見られた。動画共有サービス利用時間が長い人は、陰謀論を信じやすいという結果も出た。
以上を踏まえると、プラットフォーム事業者による偽・誤情報や陰謀論に対するより一層の対策が必要といえるだろう。各社様々な取り組みを実施しているが、効果的な施策が見られたらその他の企業もそれを参考にしたり、ポリシーに基づいた厳格な対応を進めていったりすることが求められる。また、特にメッセージアプリは偽・誤情報や陰謀論の拡散に密接に関連しているため、通信の秘密に配慮しながらも、拡散を防止するような対策（ファクトチェック結果をメッセージアプリのニュースコンテンツで積極的に配信するなど）の検討が必要である。

８．１．４．ファクトチェックの充実、及び、ファクトチェック記事を積極的に配信する施策の実装が求められるファクトチェック記事の発表メディア数及び日本国内のファクトチェック記事本数はこの数年で急激に増加しているが、その言葉の認知率は 2020 年時点と 2023 年時点共に 3 割程度であり、残念ながらこの 4 年間で上昇していない。また、ファクトチェックを知っていると回答した人のうち、実際に記事を読んだことがある人は 43%程度であった。
インタビュー調査において、陰謀論から抜け出す過程は、インフォーマントによりそれぞれであった。ただし、誰かに説得された等ということではなく、自分で色々と調べたり、実134

「Innovation Nippon 2022

偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書

体験をしたりしているうちに、誤りだったと気づいたという点は共通していた（33 ページ）。
つまり、陰謀論や偽・誤情報の対策には、ファクトチェック結果に出会う確率を上げ、自ら誤りに気づくよう促すことが重要である。
以上を踏まえると、ファクトチェックをより一層充実させると共に、それが人目に触れやすいようにする施策が必要といえる。例えば、マスメディアを含む各種メディアでのファク
トチェックの推進や、ファクトチェック機関の活動活発化は効果的であろう。また、プラッ
トフォーム事業者がファクトチェック機関と連携して、偽・誤情報や陰謀論が拡散された経路にファクトチェック結果を優先的に配信するといった施策も考えられる。さらに、ファク
トチェックする対象を発見するのも非常に労力のかかるものであるため、プラットフォー
ム上で瞬間的に大量に拡散されている情報を自動でファクトチェック機関に通達するといった仕組みも効果的である可能性がある。

８．１．５．陰謀論に傾倒している人向けに、専門家との丁寧なコミュニケーションの機会を設ける
インタビュー調査において、今回のインフォーマントは全員、最終的にはワクチンを接種したが、接種にいたる経路は人それぞれであった。例えば、皆が接種して特に問題が起きていないことを確認できた、医師の説明を受けて納得した、家族から説得されたなどである。
特に、医師との丁寧なコミュニケーションがいかに大事かが示唆された（33 ページ）。
以上を踏まえると、陰謀論に傾倒している人に対して、専門家と丁寧にコミュニケーショ
ンする場を設け、自ら誤りであると気づかせるような施策は効果があるといえる。

８．１．６．マスメディアはより一層中立であると思われるような報道を心掛けることが、信頼度の向上につながる
マスメディアを信頼しない理由としては、特定の人や組織に都合の良い発信をしていると回答する人が多かった。
またインタビュー調査においても、メディア報道に求められることを尋ねたところ、回答
はほぼ全員同趣旨のもので、「ありのままを報道して欲しい」ということであった。インフォーマントたちは、陰謀論を信じていた間、その内容とは逆のことを発信するメディア報道に接していたとしても、同じことを繰り返し報道するメディアを「冷めたまなざし」で見ていた（33 ページ）
。背景には、マスメディアに対する不信感、それに対して、生の声が聞ける SNS やネットメディア、という対立軸が存在していたと考えられる。
その一方で、マスメディアの利用時間が長い人は陰謀論を信じにくく誤っていると気づきやすい傾向が見られるなど、マスメディアの信頼度を上げることは社会にとって有益と

135

「Innovation Nippon 2022

偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書考えられる。
以上を踏まえると、マスメディアはより一層中立であると思われるような報道を心掛けることが、信頼度の向上につながり、ひいては陰謀論が社会に蔓延するのを抑制する力になる。

８．２．教育・啓発
８．２．１．大規模なメディア情報リテラシー教育の展開が求められる
メディアリテラシーが高いと、偽・誤情報を信じにくく、陰謀論に誤っていると気づきやすい傾向が顕著に見られた。また、情報リテラシーが高いと、陰謀論を信じにくく誤っていると気づきやすく、事実のニュースを誤っていると思いにくい傾向にあった。ただし、情報
リテラシーが高いと偽・誤情報を誤っていると気づきにくい傾向も見られた。これは情報リ
テラシーが高いと、分析の基準となった真偽保留を選びやすい可能性があるとも考えられる。これらのことから、偽・誤情報、陰謀論対策という観点では、メディアリテラシーの啓発が特に重要である。また、メディアリテラシーや情報リテラシーが高いと、情報全般を拡散しづらい傾向も見られた。
他国の政策を見てみると、とりわけ欧米では国民のメディア情報リテラシーを向上させることを重視している。例えば米国では、国民のメディア情報リテラシーを向上させるために、2022 年には偽・誤情報に対する教育法（Educating Against Misinformation and DisinformationAct）が議会に提出されている（35 ページ、36 ページ）。
以上を踏まえると、日本でも大規模なメディア情報リテラシー教育を展開することが、偽・誤情報や陰謀論への対策として効果的といえる。そのため、メディア情報リテラシーを向上させるための教育啓発内容の開発や、それを展開するための手段の検討・実施が必要だ
ろう。

８．２．２．特に中高年以上を対象に、情報を疑うことの重要性や情報の検証方法に関する啓発が必要若い人ほど情報をすぐに正しい情報だと信じづらく、まずは「わからない」と捉えやすい傾向にあった。一方で、中高年は情報の分野に限らず情報を信じやすい傾向にあり、とりわ
け偽・誤情報は、50 代と 60 代で信じている人が多かった。実際に回帰分析においても、年齢が高いと偽・誤情報と陰謀論を信じやすく、誤っていると気づきにくい傾向が見られた。
啓発は若い人だけでなく、中高年以上にも届くような手法で実施していくことが求めら
れる。

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「Innovation Nippon 2022

偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書

８．２．３．「政治的極端さ」が偽・誤情報や陰謀論への弱さに繋がることの啓発が必要
政治的イデオロギーは情報の真偽判断に深くかかわっていた。政治的に保守あるいはリベラルに極端だと、自分のイデオロギーに有利な偽・誤情報を信じやすく、誤っていると気づきにくい傾向が顕著に見られた。また陰謀論については、真偽判断を断定しやすく、信じやすい傾向と誤っていると思う傾向両方が見られた。
政治的に強い思いを持っている時ほど政治的な偽・誤情報や陰謀論に非常に騙されやす
くなることを、広く啓発する必要があるだろう。

８．２．４．誤った情報を安易に（あるいは、面白いと思って）拡散することの危険性を啓発する
偽・誤情報（18.4%）と陰謀論（16.4%）は、事実のニュース（13.0%）に比べて拡散されやすかった。多いものでは、情報を見聞きしたうちの 4 人に 1 人以上が拡散しており、最も少なかったものでも、約 6 人に 1 人が拡散していた。
誤っていると思った情報を拡散した時に誤っていることを伝えた人の割合は、陰謀論が62.0%、偽・誤情報が 57.0%であった。誤っていると思いながら拡散しつつ、誤っていると伝えなかった理由としては、どの情報分野でも「伝えた相手と争いになるのを避けたかったから」が最も多い。また、「誤っていると言わない方が面白いと思ったから」も全情報分野で多く、偽・誤情報や陰謀論を誤りだとわかりつつ拡散し、そのことを伝えないというエン
ターテインメント性を求める行動が垣間見える。
以上を踏まえると、安易に（あるいは、面白いと思って）偽・誤情報や陰謀論を拡散することの問題を啓発することが必要といえる。

８．２．５．SNS 上の情報や、身近な人からの情報であっても、誤っていることがある
ことを啓発する
偽・誤情報（18.4%）と陰謀論（16.4%）は、事実のニュース（13.0%）に比べて拡散されやすかった。多いものでは、情報を見聞きしたうちの 4 人に 1 人以上が拡散しており、最も少なかったものでも、約 6 人に 1 人が拡散していた。
誤っていると思った情報を拡散した時に誤っていることを伝えた人の割合は、陰謀論が62.0%、偽・誤情報が 57.0%であった。誤っていると思いながら拡散しつつ、誤っていると伝えなかった理由としては、どの情報分野でも「伝えた相手と争いになるのを避けたかったから」が最も多い。また、「誤っていると言わない方が面白いと思ったから」も全情報分野

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偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書で多く、偽・誤情報や陰謀論を誤りだとわかりつつ拡散し、そのことを伝えないというエン
ターテインメント性を求める行動が垣間見える。
以上を踏まえると、安易に（あるいは、面白いと思って）偽・誤情報や陰謀論を拡散することの問題を啓発することが必要といえる。

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偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書

付録

付録

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偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書

Ａ１．アンケート調査票 61
Ａ１．１．予備調査61

調査票中「改ページ」など書かれているが、実際の調査においては回答者に表示されて
いない。
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Ａ２．研究に使用した事実の情報、偽・誤情報、陰謀論の一覧
Ａ２．１．保守派に有利な偽・誤情報
時期

機関

判定

拡散度

事象

7/7

BuzzFeed

ミス4500 回 以

7 月 10 日投開票の参院選比例区に立憲民主党

Japan

リー

上の RT、1

から立候補している辻元清美氏の東京事務所

ド

万回以上の

に「生卵」が投げ込まれた。事務所は警察に通いいね

報し、実況見分が行われた。辻元議員本人が同日夜にこれをツイートしたところ、ネット上では「自作自演」などという根拠に基づかない書
き込みが相次いだ。辻元議員の事務所とは無関係なベランダの写真を用いて「物理的にあり得るのか」などと指摘するユーザーもいた。更に、無関係の画像をつかって「不自然な状況」「自作自演がトレンド入り」などとまとめサイト「Share News Japan」が【辻元清美氏事務所に
生卵 → 不自然な状況に“自作自演”がトレン
ド入り】などという記事を公開。しかし画像は実際の状況とは異なるもので、ベランダの写真
は実際の事務所とは無関係。不動産情報サイトなどで使われており、素材サイト「PIXTA」でも販売されているのが確認された。こうした写真などを用いたうえで、見出しでは「不自然な状況」「自作自演がトレンド入り」と結びつけており、ミスリードな情報であるといえる。

7/8

リトマス

不正

約 3200RT、 安倍晋三元首相が銃撃される事件が起きた際、

確

1 万 2 千回

自由民主党、日本維新の会、国民民主党の与野以上のいい党 3 党が「演説を取りやめた」のに対し、立憲ね

民主党、日本共産党、れいわ新選組（ツイートでは「撰」と誤字）は「伸び伸びと演説を続けている」と述べたツイートが拡散。しかし、立憲は自民と同様ほとんどの党幹部の活動中止が発表され、候補者にも活動の縮小が要請されたと報道されている。れいわも一部の活動が取りやめられていて、共に「伸び伸びと演説を続180

「Innovation Nippon 2022

偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書

けている」とは言い難い。したがって、検証対象のツイートは「不正確」。
9/28

BuzzFeed

誤り

Japan

3000 回 以

安倍晋三元首相の国葬をめぐり、反対デモの参上 の RT 、加者数について、「日本野鳥の会のカウントで7800 回 以は 307 人だった」などという情報がネット上に上のいいね拡散。しかしこれは誤りである。同会は公式サ
イト上でこうした事実や、関与を一切否定した。また、「警察発表 500 人」とする情報も広がっているが、警視庁は参加人数を発表していないと否定している。双方ともに注意が必要。

これらの偽・誤情報を選択した基準は、2022 年に拡散された、かつ、BuzzFeed や InFact、
FIJ の Fact check Navi でファクトチェック記事が取り上げられた偽・誤情報の中から、拡散量が明確なものを拡散量が多い順に 3 件抽出した。実際の調査で使用した文言は以下の通り。


立憲民主党の辻元清美氏の東京事務所に「生卵」が投げ込まれた事件があったが、これは「自作自演」であった



安倍晋三元首相が銃撃される事件が起きた際、立憲民主党、日本共産党、れいわ新選組
は演説を続けていた

安倍晋三元首相の国葬をめぐる反対デモの参加者数は、日本野鳥の会のカウントでは
307 人だった

Ａ２．２．保守派に有利な実際のニュース
時期

機関

9/29

時事

判定

拡散度

事象
安倍晋三元首相の国葬に参列するため来日した計 38 の国・地域・国際機関の代表と相次いで会談し、安倍氏の「外交的遺産」を継承、発展させる考えを示した。岸田首相は一連の会談を通じて、第 2 次安倍政権が提唱した、ルールに基づく「自由で開かれたインド太平洋」の実現に向けた協力を呼びかけた。ロシアがウクラ
イナに侵攻し、中国が軍事・経済両面で影響力を強めるなか、日本を含む「西側陣営」にも「中ロ陣営」にも属さない「中立」の国を西側陣営に引き寄せたいとの狙いもあった。 首相周辺

181

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偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書

は「予想以上の収穫だった」と強調する。
「これまでの『安倍外交』を岸田カラーに染めるという意味でよかった」とし、外国要人どうしの会談も行われたことで「1 プラス 1 が 4 にも 5にもなった」と説明する。

5/8

産経新聞

現職の国会議員になりすまし東海道新幹線のグリーン券をだまし取るなどしたとして、愛知県警中村署は 8 日、詐欺と有印私文書偽造・同行使の疑いで、元参院議員の会社役員、山下八洲夫容疑者（79）＝岐阜県中津川市千旦林＝を逮捕した。同署によると、容疑を認めている。
逮捕容疑は 4 月 27 日、偽造した国会議員用の申込書を東京駅の駅員に提出し、東京―名古屋間の新幹線特急券・グリーン券 2 枚をだまし取るなどした疑い。

5/10

朝日新聞

立憲民主党は 10 日、大型連休中に国会の許可デジタルを得ないでウクライナに入国したとして、小熊慎司衆院議員の幹事長代理職を 1 カ月間停止
する処分を発表した。西村智奈美幹事長は会見で「国会の議決と反する行動は非常に問題」と述べた。 国会議員の海外渡航は、会期中は国会の許可が必要。立憲などによると、小熊氏はポーランドなど 4 カ国への渡航許可は得ていたが、ウクライナは届け出ていなかったという。

これらのニュースを選択した基準は、時事的な出来事 62や「立憲民主党 不祥事」「政治不祥事」で検索して出現するニュースの中で、保守派に有利なニュースと思われるもの、且つ、大手マスメディアに取り上げられているものを 3 つ取り上げた。実際の調査で使用した文言は以下の通り。

62

https://www.nippon.com/ja/news/参照。
182

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

偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書

岸田文雄首相は、安倍元首相の国葬にともなう「弔問外交」を終え、26 日からの 3 日間で、各国の首脳らと 38 の会談を行った



立憲民主党の元参議院議員の山下八洲夫氏が、現職の国会議員になりすまし、東海道新幹線のグリーン券をだまし取るなどした容疑で逮捕された



立憲民主党は、国会の許可を得ないでウクライナに入国したとして、小熊慎司衆院議員の幹事長代理職を 1 カ月間停止する処分をした

Ａ２．３．リベラル派に有利なフェイクニュース
時期

機関

判定

拡散度

事象

6/26

BuzzFeed

ミス

2 万 6 千回

7 月 10 日投開票の参議院議員選挙を前に、
「岸

Japan

リー

以上の RT、 田首相、総裁選での公約を全部削除」などとす

ド

6 万回以上る文言とともに、画像が拡散。「岸田カラー」のいいねが薄れたことへの賛否や、その背景を巡るさま
ざまな報道が当時あり、拡散している画像もそのうちのひとつと言える。しかし、この画像は2021 年 10 月の衆議院選挙当時の報道を流用したものであり、今回の参院選に関するものではない。状況には変化もあり、実現したものや、そうでないもの、形を変えたものもあることから、「ミスリード」な情報といえる。当該ユー
ザーは参院選が近づいた 5 月以降に 50 回以
上、同じ画像を投稿している。ミスリーディン
グな情報の拡散には注意が必要。

9/26

BuzzFeedJapan

誤り

9000 回 以

9 月 27 日に開かれた安倍晋三元首相の国葬を上の RT、1

めぐり、国際オリンピック委員会（IOC）のバ

万 9 千回以ッハ会長の宿泊費をめぐるツイートが拡散。
「1

上のいいね

泊 200 万円のスイート、日本国民の血税で連泊」などとするもので、同様の情報が複数拡散しているが、これは誤り。発信元はブロガーのきっこ氏で、フォロワーは 20 万人以上。今年5 月にも安倍元首相に関する誤情報を発信していた。複数のトレンドブログや、経済評論家
が自らの書籍の YouTube 広告で引用していることも確認できた。外務省は、海外参列者の旅費や滞在費などを日本側が負担することはな

183

「Innovation Nippon 2022

偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書

いと否定。日本オリンピック委員会（JOC）も同様に否定した。
4/20

InFact虚偽7300 回 以

参議院選挙で自民党が大勝したら、岸田文雄首

上の RT、1

相が「消費税を更に 19%に増税する」と発言し

万 6 千回以ていると、ネット上で拡散されたが、岸田首相

上のいいねはそうした発言はしていない。岸田首相の国会答弁や記者会見の内容を確認しても、消費税の増税についての発言は無い。なお、投稿の発信者は 4 月 26 日、Twitter 上で、当該発言について「別に岸田首相が 19%に増やすとメディアに言ってるのではないが、2015 年の経団連の提言が 2025 年までに消費税を 19%に増やせ！なので自民党は参院選後(今のままではおそらく間違いなく勝つので)提言の 19%を目指スノ(
原文ママ）は間違いないしそしてそれを止める
選挙は参院選後は 3 年間無いのです。それがとても怖い」と発信している。

これらの偽・誤情報を選択した基準は、2022 年に拡散された、かつ、BuzzFeed や InFact、
FIJ の Fact check Navi でファクトチェック記事が取り上げられた偽・誤情報の中から、拡散量が明確かつ多く拡散されたものを 3 件抽出した。実際の調査で使用した文言は以下の通り。
2022 年 7 月 10 日投開票の参議院議員選挙を前に、岸田文雄首相が総裁選での公約を全
部削除した



安倍晋三元首相の国葬で、国際オリンピック委員会（IOC）のバッハ会長の宿泊費（1 泊200 万円）が税金から支出された

岸田文雄首相は、2022 年の参議院選挙で、自民党が大勝したら消費税を更に 19%に増税すると発言した

184

「Innovation Nippon 2022

偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書

Ａ２．４．リベラル派に有利な実際のニュース
時期

機関

判定

拡散度

事象

8/9

文春オン

野田聖子地方創生相（61）の夫・野田文信氏が、ライン

過去に暴力団員だったなどと報じた「週刊文春」の記事は事実無根で名誉を傷つけられたとして、発行元の文藝春秋に 1100 万円の損害賠償を求めていた訴訟。最高裁判所第一小法廷は8 月 8 日、文信氏の上告を棄却。文信氏が元暴力団員と報じた点について、「真実である」とする東京高等裁判所の判決が確定した。

9/24

BBC

日本政府が公表した安倍晋三元首相の国葬費用の概算が 16 億 6000 万円と明らかになり、
英紙デイリー・ミラーが報じたイギリスのエリ
ザベス女王の国葬費用の推計 800 万ポンド（約13 億円）という金額との比較がなされている。
共同通信による 17～18 日の世論調査では、国葬の費用約 16 億 6000 万円について、72.5%の人が「妥当ではない」と答えている。日本政府が発表した概算によると、警備に 8 億円程度、外国要人の接遇に 6 億円程度が見込まれてい
る。

2/28

朝日新聞

自民党京都府連が国政選挙のたびに、候補者かデジタルら集めた寄付を地元議員に配っていた問題で、京都の弁護士グループが府連会長の西田昌司
参院議員ら 59 人を刑事告発した。元事務局長
が作成した「引継書」には「府連を介しマネー
ロンダリングする」などの記述があり、選挙買収の疑いがもたれている。

これらのニュースを選択した基準は、時事的な出来事 63や「自民党 不祥事」「政治 不祥事」で検索して出現するニュースの中で、リベラル派に有利なニュースと思われるもの、且つ、大手マスメディアに取り上げられているものを 3 つ取り上げた。実際の調査で使用した文言は以下の通り。

63

https://www.nippon.com/ja/news/参照。
185

「Innovation Nippon 2022



偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書

野田聖子地方創生・少子化対策担当相の夫が過去に暴力団員だったと認定する東京高裁判決が下された日本政府が公表した安倍晋三元首相の国葬費用の概算が 16 億 6000 万円と明らかにな

り、これはエリザベス女王の国葬費用の推計よりも高い

自民党京都府連が国政選挙のたびに、候補者から集めた寄付を地元議員に配っていた

Ａ２．５．陰謀論
時期

機関

判定

拡散度

事象

2022/3

東洋経済陰謀

Twitterで

3 月 16 日深夜に福島県沖を震源とする地震が

/17

NHK

論

「人工地

発生し、宮城県と福島県で震度 6 強の揺れを観震」がトレ測。関東地方では東京都を中心に 200 万軒を超ンド入りえる停電などが起こった。ネット上では、東日
本大震災追悼のタイミングに近かったこともあり、「人工地震」「地震兵器」などを疑うデマが大量に流れた。Twitter でも例のごとく「人工地震」がトレンド入りし、ウクライナ侵攻を反映してかロシア犯人説などを唱えるアカウン
トも目立った。なお、地震のメカニズムに詳しい東京大学地震研究所の古村孝志教授は、地震のエネルギーに注目すると人工地震でないことはすぐわかると指摘し、「これだけ強い揺れ
を東北から関東にかけての広い範囲で起こそうと思うととてつもないエネルギーが必要で、
例えば核実験でも全然エネルギーは足りません」と述べている。SNS 上では地震波形を持ち出して人工地震だと主張する投稿もあるが、これについても古村教授は「よくある波形です」と否定している。

2022/8

BuzzFeed

陰謀

YouTube で

安倍晋三元首相の銃撃事件を巡り、日本のツイ

/18

Japan

論

30 万 回 以

ッター上で「事件はヤラセ」「自作自演」、「真上の再生

犯人は別にいる」など、様々な陰謀論が発生・

産経新聞
みんかぶ

拡散した。中でも拡散したものとして、現場近マガジン

くの商業ビル「サンワシティ西大寺」の屋上になど「スナイパー小屋があった」とするものがあった。テレビ局が事件直後に上空から撮影した映186

「Innovation Nippon 2022

偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書

像に白っぽい物体が映っており、そこに安倍元首相を銃撃した「真犯人」のスナイパー（狙撃手）が潜んでいたとする言説である。この言説
は、登録者 2 万人の YouTuber によって取り上げられ 30 万回再生を超えた。しかし、同ビルを管理・運営する「三和住宅」（奈良市）はBuzzFeed News の取材に、白っぽい物体は「排煙ダクトの清掃作業などに使っていたテント」と説明しており、これは全くの誤りであった。
他にも、事件の映像では、山上徹也容疑者の発砲と安倍氏が倒れた様子がはっきり映し出されていたが、この動画を独自にコマ送りにして銃声と速度を分析し、「山上の銃では無理」と結論付けたり、「病院や警察発表と銃弾の入射角度に矛盾が」などと推論したりする大型アカウントが複数あった。
2020/1

BuzzFeed

陰謀

フォロワー

開票が続くアメリカ大統領選をめぐり、ネット

1/5

Japan

論

が 12.3 万人

上で「バイデン氏の不正疑惑」とする情報が拡いるインフ散した。日本国内でも大きく広がったのは、
「ウ

ルエンサー

ィスコンシン州でバイデン氏の得票数が短時

によってツ

間で増え、
投票率が 200%を超える計算になる」

イートされ「怪しいので州兵が集計作業に参加した」といているが、う情報であった。フォロワーが 12.3 万人いる

RT、いいね

インフルエンサーによって「ウィスコンシン州

数は不明の不正選挙疑惑まとめ。・短時間で不自然なほ

毎日新聞

どバイデン氏の票が増える。・一時間あたりの開票数をバイデン氏の得票数が上回り、投票率
が 200%ぐらいある計算に。
・怪しいので州兵が集計作業に参加。普通にこれは疑うべき案件では。」といったツイートも行われ、情報を大きく広げるきっかけとなった。しかし、州兵が導入された経緯は「不正疑惑」のためではない。
CNN や FOX ニュースによると、不在者投票用紙の印刷ミスがあり、機械で読み取ることができる正しい用紙に転記する作業を手伝うため、

187

「Innovation Nippon 2022

偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書

20 人の州兵が動員された。ミスがあった用紙
は 13500 人分と推測されているという。また、バイデン氏の票が急激に伸びたとも指摘されているが、これも不正ではなく、不在者投票の開票が始まり、その結果が加わったためであった。

2022/6

BuzzFeed

陰謀

YouTube で

知床観光船事故に関して「カズワンは別の船に

/1

Japan

論

2 万 6 千回すり替え」という言説が拡散された。発端は、

再

生

、

知床観光船の事故について、家族にカズワンがTwitterで公開された 6 月 1 日、動画配信サイトで「知床3000 回 以

観光船、その後」と題して行われた配信。
「今

上のいいね

朝、タイミングよく（カズワンが）港に来て写真が公開された。スタッフで間違い探し。ハハハ。これが結構おもしろい」「引き上げ前後の写真を見ると、ドアは茶色い木製のものに替えていたが、引き揚げたら新品に戻っている。結論から言うと、別の船を新しく用意した」などと動画内で発言。この動画は YouTube でも公開された。この配信を行った人物は 5 月 13 日、「☆知床観光船の真実」と題し、「知床観光船沈没事件は、ロシア潜水艦による撃沈でした」とツイートした。

2019/1

BuzzFeed

陰謀

Twitter 上で投票用紙の計表機などを担う選挙システム最

1/1

Japan

論

38 万 回 以

大手「ムサシ」の筆頭株主が安倍晋三首相であ上の再生る、という情報、選挙に関する陰謀論がネット上に拡散している。結論からすると、これは「誤り」。拡散しているのは、森友学園問題で渦中の人となった前理事長・籠池泰典被告の発言。
「我が国の選挙制度について、本来手で開票していましたが、いまではムサシという機械が使われいますね。そのムサシという機械（を製造する企業の）の筆頭株主も、安倍晋三首相とも聞いております。竹中平蔵さんがそのプロデュースしたということも聞いております」ムサシ

188

「Innovation Nippon 2022

偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書の「自動集票」により、選挙で不正が行われやすい状況になっている、というものだ。しかし、ムサシの有価証券報告書を見ると、少なくとも2002 年以降、筆頭株主は「上毛実業」（東京都）という会社であることがわかる。大株主も含
め、安倍首相の名前は一切出ていない。

2022/4

朝日新聞

/8

陰謀

インターネ

陰謀論集団「Q アノン」によって主張されてい

論

ット上に限

る内容で、
「米国の政府やメディア、金融界は、らない「Q児童の性的人身売買を世界規模で行う、悪魔崇アノン」の拝の小児性愛者集団によって支配されてい

活動がメデ

る。
」というもの。これに併せて日本でも、
「世

ィアで取り

界はディープステート（DS、影の政府）に操ら

上げられて

れており、
（DS が）マスクを着けさせようと誘いる

導している」「新型コロナウイルスは茶番であり、作られたパンデミックである」「PCR も嘘であり、マスクも恐怖をあおるために着けさせている」といった主張が展開された。

これらの陰謀論を選択した基準は、ファクトチェック団体や大手メディアの中で陰謀論として取り上げられており、広く拡散したことが知られているもの、オンラインに限らない
影響があった陰謀論などを網羅的に抽出した。また、可能な限り近年広まった陰謀論を取得している。実際の調査で使用した文言は以下の通り。


2022 年 3 月 16 日に福島県沖で発生した地震は、人為的に引き起こされた「人工地震」
である



安倍元首相の銃撃の真犯人は他におり、近くの商業ビルの屋上にスナイパーがいた2020 年の米国大統領選挙において、ウィスコンシン州でバイデン候補の得票数が短時間で増え、投票率が 200%を超える計算になった

知床観光船事故で沈没した観光船カズワンはロシア潜水艦により撃沈されており、引き上げられた船体は別の船にすり替えられていた



投票用紙の計表機などを担う選挙システム最大手「ムサシ」の筆頭株主が安倍晋三元首相であり、選挙では不正が行われていた

米国の政府やメディア、金融界は、児童の性的人身売買を世界規模で行う、悪魔崇拝の小児性愛者集団によって支配されている

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「Innovation Nippon 2022

偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書「Innovation Nippon 2022 偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」
発行：2023 年 5 月
国際大学グローバル・コミュニケーション・センター〒106-0032 東京都港区六本木 6-15-21 ハークス六本木ビル 2F

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「Innovation Nippon 2022

偽・誤情報、陰謀論の実態と求められる対策」報告書

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