報告書＜概要版＞

Innovation Nippon 2022
ジャーナリストへの誹謗中傷の実態

2023年4月
国際大学グローバル・コミュニケーション・センター

目次
1. 調査概要・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・３
2. 本調査から得られる含意・・・・・・・・・・・・・・・・・・・６
3. ジャーナリストのネット上での発信状況・・・・・・・・・・・１０
4. ジャーナリストの誹謗中傷の被害経験状況・・・・・・・・・・１３
5. 付録・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・２６2

調査概要

13

本調査研究の目的•••

近年、ジャーナリストに対する誹謗中傷やヘイトスピーチなどの言論攻撃や暴力などの身体的攻撃が発生し、報道の自由が圧力を受けていることが問題視されている。
報道の自由は民主主義が機能するための礎であり、ジャーナリストに向けられたヘイトスピーチは、ジャーナリスト自身ひいてはジャーナリズムの仕事に悪影響を及ぼす可能性がある。
Clark & Grech （2017） は、ヨーロッパの報道団体所属のジャーナリストを相手にアンケートを行い、その結果半数以上のジャーナリストがオンライン上での誹謗中傷など個人的な攻撃を受けていることが明らかとなった。
Jamil & Sohal （ 2021） は 環太 平 洋地 域で 活動 する
ジャーナリストにインタビュー調査を行い、以前受けていた攻撃がサイバースペースに移動しており、言葉の暴力、ソーシャルメディア上の荒らし、各種アカウントのハッキングなどが発生していることを明らかにした。また、これらの攻撃を受けるジャーナリストは、必ずしも大手メディアに属している人とは限らないことも明らかになっている（Lewis et al., 2020） 。
ジャーナリストへの誹謗中傷は、表現の萎縮をもたらし、社会に深刻な影響を与えている可能性がある。本調
査研究では、このようなジャーナリストへの誹謗中傷問題の実態を明らかにするため、定量分析を行う。

本調査研究で明らかにすること① ジャーナリストが受けている誹謗中傷の規模や種類の実態を明らかにする② 特にどのような行動や属性のジャーナリストの被害が大きいか明らかにする③ ジャーナリストが誹謗中傷を受けたことで、活動・表現にどのような影響があったか明らかにする④ 以上を踏まえた、各ステークホルダーに関する含意を得る
調査研究手法
① 文献調査② 過去1年以内にSNSや動画サービスで、実名と、所属組織や記者であることを明らかにしたアカウントを持っているジャーナリストを対象としたアンケート調査分析
図表1.1 サンプルサイズ
ジャーナリストのタイプ

合計

新聞協会所属企業に所属

67

新聞協会所属企業にコンテンツを提供しているフリーランス

39

新聞協会所属以外の企業に所属

38

新聞協会所属企業にコンテンツを提供していないフリーランス

56

合計

200

4

本研究での誹謗中傷の定義•Van Hee et al.（2018）のネット上で発生した誹謗中傷を分類した内容などから、以下の9つを誹謗中傷として定義した。なお、アンケート調査に当たっては、これら具体的な内容の経験等について調査しており、「誹謗中傷」という言葉は用いていない。
1.

「殺してやる」「絶対後悔させてやる」などの脅迫・恐喝に当たるような悪口

2.

「バカ」「きもい」などの侮辱的・攻撃的な言葉を含む悪口

3.

「猿みたいな顔」「性格が最低だ」などの容姿や人格を否定する悪口4.

「あなたの親はクズだ」「お前の勤め先は腐っている」などの親族、友人、所属する組織に対する攻撃的な言動・悪口

5.

「女(or男)のくせに～」「●●人は全員いなくなれ」などの性別・人種・宗教・障碍などに関する差別的な悪口

6.

「次しゃべったら、車にひかれてしまえ」などの不幸が降りかかることを願う、呪うような表現

7.

「もうこれ以上あなたの話は聞かない」などの社会的グループから排除するような表現

8.

「こいつは反社会的勢力とつながっている」などの嘘の情報を使った悪口

9.

「裸の写真を見せろ」「下着の色教えて」などの性的な表現や画像の要求、画像の送信（セクハラ）5本調査から得られる含意

2

6

1.

ジャーナリストは一般生活者を大きく上回る水準でインターネット上の誹謗中傷に遭遇しており、言論の自由の観点からも対策が急務である• Twitter、Instagram、Facebook、TikTok、YouTubeの5つについて、利用者の誹謗中傷経験率は21.5％（5人に1人以上）であった。これは生活者調査の誹謗中傷経験率4.7％の4倍以上の結果となっており、ジャーナリストが誹謗中傷の被害に圧倒的に遭いやすいことがわかる（図表4.1）。
• また、フリーランスのジャーナリストの方が、企業に所属しているジャーナリストよりも誹謗中傷を受ける経験が多い傾向が見られ、新聞協会所属企業にコンテンツを提供しているフリーランスの33.3％が最も高かった（図表4.2）。誹謗中傷をしてきた相手としては、「見ず知らずの人」が30.2％で最多であった（図表4.8）。
• 誹謗中傷に遭った後は、「悲しくなった」（41.9％）、「怒りを感じた」（34.9％）といったネガティブな感情を多くの人が抱いていただけでなく、「他の人を信じられなくなった」（14.0％）「健康面（精神的・身体的）に何らかの影響が発生した」（9.3%）といったように、精神面的・身体的な健康被害まで少なからず発生していた（図表4.11）。
• ジャーナリストの活動に限っても、「同様のコンテンツや近しいコンテンツに関しての記事を書くことを止めた」（20.9％）、「そのサービスでの投稿をやめた」（14.0％）、「調査の方法や各記事の内容を変化させた」（11.6％）と、表現の萎縮や調査方法の変更を余儀なくされたジャーナリストが少なからず存在している（図表4.13）。
⇨ とりわけジャーナリストによる表現の自由の確保や表現の萎縮の防止の観点から、インターネット上の誹謗中傷に関する対策は急務であると言える。プラットフォーム事業者は、ジャーナリストが特に被害に遭いやすいことを前提に規約の作成や機能的対策を検討する必要があるだろう。また、ジャーナリスト、とりわけフリーランスのジャーナリストに対して、インターネット上で誹謗中傷を受けた場合の対処方法などを啓発することが求められる。

7

2.

インターネット以外の関係性でも、誹謗中傷に関する対策が求められる• 誹謗中傷の経路としてはインターネット上の見ず知らずの人が多いのは事実であるが、同時に、「ネットを通じて知り合い、会ったことがある人」（16.3％）「家族・親族」（14.0％）「友人・恋人」（9.3％）と、現実の関係性からの誹謗中傷もSNSを通じてジャーナリストが受けていることには留意する必要がある（図表4.8）。生活者調査の結果では「見ず知らずの人」が66.8％と圧倒的で、次いで「ネットを通じて知り合ったが会ったことが無い人」が20.0％であった以外は10％を切る結果となっていた。これと比較しても、やはり「ネットを通じて知り合い、会ったことがある人」などの近しい人からのインターネット上での誹謗中傷が多く発生していることがわかる。
• 誹謗中傷に遭うことで表現の萎縮を引き起こす可能性があることは先述した通りであり、インターネット上の自由な言論空間を確保するためにこの対策は急務である。
⇨ 誹謗中傷をインターネット上の関係性に限った問題として考え、見ず知らずの人からの誹謗中傷にのみ対策を行うのではなく、家族・親族・友人・恋人といった特に近しい関係性から、インターネット上を通じて知り合い直接会った知人まで、様々なパターンについて問題を改善する必要がある。

3.

多数のフォロワー数を抱えるインフルエンサーによる誹謗中傷について特に対策を検討する• ジャーナリストがインターネット上で受ける誹謗中傷の特徴として、「5,000人以上のフォロワーがいるインフルエンサー」を経路とする誹謗中傷が20.9％と、「見ず知らずの人」（30.2％）「わからない」（27.9％）に次いで多いことが挙げられ、約5人に1人が経験している（図表4.8）。
• 昨今、「暴露系インフルエンサー」として注目を集めるアカウントが多数存在しているが、これらのアカウントによる誹謗中傷がジャーナリストに向けられている。フォロワー数の多いインフルエンサーが発信する情報の影響力はフォロワーの多さに比例して強いと考えられ、さらにその投稿に対してコメントするフォロワーによってよりエスカレートした誹謗中傷となることも考えられる。さらに、フォロワーの多いインフルエンサーによる投稿はより多くの人の意見のように見える形でジャーナリストに写り、インターネット上の言論がより強く制限される恐れがある。
⇨ とりわけジャーナリストによる表現の自由の確保や表現の萎縮の防止の観点から、多数のフォロワーを抱えるインフルエンサーによる誹謗中傷に関する対策が求められる。プラットフォーム事業者は、フォロワー数の多いインフルエンサーに特化した啓発・対策を行うことが求められ、フォロワー数の多いインフルエンサーの影響力の強さを考慮した規約の作成や機能的対策の検討も望まれる。
8

4.

特に新聞協会所属の企業に関連していないジャーナリストについて、誹謗中傷に遭遇した際の対処方法を啓発する必要がある• インターネット上で誹謗中傷に遭遇した場合、「ブロック機能によって投稿者をブロックした（すぐにブロック解除した場合も含む）」（39.5%）が多かったとはいえ、これらの対処をしていない人も27.9％と少なくなかった。「ミュートや非表示機能によって投稿者の投稿が表示されないようにした」（23.3%）は3番目で、「利用サービスの通報・報告機能を用いて通報した」は18.6%であった（図表4.9） 。生活者調査の同結果では、通報・報告機能を用いた人は9.2％であり、倍程度の利用率とはなっているがまだ低い。
• ジャーナリストの所属別には、新聞協会所属企業に関連しているジャーナリストは「利用サービスの通報・報告機能を用いて通報した」が25％前後あるが、一方で新聞協会所属企業に関連していないジャーナリストはこれが10％未満と低いことが明らかとなっている（図表4.10）。この違いは新聞協会所属企業において、所属社員にもフリーランスにも、誹謗中傷を受けた際の対応に関する啓発がなされていたことによるものの可能性がある。
⇨ 新聞協会所属企業における、利用サービスの通報・報告機能のより一層の啓発を進めるとともに、その他の企業・媒体についても、関連ジャー
ナリストに対する利用サービスの通報・報告機能の啓発が広がることが望ましい。

5.

リスクの高い投稿内容（「ニュース記事・コンテンツに対し、リツイート・シェアなどで拡散」「トレンドになっているコンテンツに関して、議論を開始するような投稿」「他のジャーナリストとの日常会話」）についてエビデンスベースで啓発することが必要である• 属性やSNSでの行動がどのように誹謗中傷被害と関連しているかを分析した結果、「ニュース記事・コンテンツに対し、リツイート・シェアなどで拡散」「トレンドになっているコンテンツに関して、議論を開始するような投稿」「他のジャーナリストとの日常会話」を投稿していると、SNS上で誹謗中傷を受けやすい傾向が見られた。またSNSの交流相手については、「同じ勤務先の人と交流している」とSNS上で誹謗中傷を受けやすい。属性については、「年齢が高い」とSNS上で誹謗中傷を受けやすい傾向が見られた（図表4.14）。
• 属性やSNSでの行動を基に考察すると、SNS上の交流からジャーナリストであることが明白な場合や、議論を開始するような投稿や記事の拡散を行うと、異なる意見を持つ人からのリプライやメッセージが集まり、エスカレートすると誹謗中傷となることが考えられる。
⇨ 特に誹謗中傷を受けるリスクの高い行動、交流の仕方、属性、サービスについて、エビデンスベースで啓発を進めることが重要と考えられる。
ただし、単に「ジャーナリストとして身分を明かしてはいけない」「議論を開始するような投稿はやめよう」という内容ではむしろ表現の萎縮に繋がってしまうため、あくまでもリスクと適切な対策を啓発することが望ましいだろう。
9

ジャーナリストのネット上での発信状況

310

ジャーナリストのサービス利用傾向•

ジャーナリストの利用率*は、Facebookが78.0％で最多となっており、Twitter、Instagramと続く。YouTubeとTikTokはこれら3つに比べて低い（図表3.1）。

•

投稿内容としては、「日常生活に関する投稿」が49.6％と圧倒的に多い。また、「特定のニュース記事・コンテンツに対してコメント」から「トレンドになっているコンテンツに関して、議論を開始するような投稿」までの、コンテンツに関する投稿4種類いずれかを行っている対象者は58.0％と、2人に1人以上であった（図表3.2）。

図表3.2 サービス全体での投稿内容
図表3.1 各サービスの利用率* いずれかのサービスで、実名と、所属組織や記者であることを明らかにしたアカウントを持っているジャーナリストが分母である。以下全ての分析について、そのようなジャーナリストを対象に行っている。
11

サービスでの情報公開設定・交流状況•

居住地域や自分の顔を公開しているジャーナリストも少なくない。（図表3.3）。

•

半数以上（52.0%）の回答者が特にサービス上で交流をしていない。交流を行っている場合も、同じ勤務先ではない友人や恋人、知人との交流を行っていることが多く、見ず知らずの人と積極的に交流している人は少ない（図表3.4）。

図表3.3 アカウントの情報公開設定

図表3.4 サービス全体での交流相手
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ジャーナリストの誹謗中傷の被害経験状況

４13誹謗中傷の経験率•

誹謗中傷を1つ以上経験している人は、21.5%存在する。本結果は、広く生活者に調査を行った「Innovation Nippon 2022
わが国における誹謗中傷の実態調査」（以下生活者調査）での誹謗中傷経験率4.7%と大きく異なり、ジャーナリストは誹謗中傷を受けやすいといえる（図表4.1）。

•

ジャーナリストのタイプ別に見ると、フリーランスのジャーナリストの方が、メディア企業に所属しているジャーナリストよりも誹謗中傷を受ける経験が多い傾向がある（図表4.2）。

図表4.1

誹謗中傷経験率（過去1年以内）

図表4.2 誹謗中傷経験率（ジャーナリストタイプ別）
14

誹謗中傷の経験率•

男性よりも女性の方が誹謗中傷経験率が高かった（図表4.3）。
これは生活者調査と異なる傾向で、ジャーナリストでは女性の方が誹謗中傷されやすいといえる。

•「脅迫・恐喝」は男性の方が多い一方で、「容姿・人格の否定」や「差別」は女性の方が多い傾向が見られる。一方、「セクハラ」を経験したと回答した女性ジャーナリストはいない。女性
ジャーナリストに対しては、生活者調査で多かった「セクハラ」よりも、「容姿・人格の否定」「差別」という攻撃的な意図を含む誹謗中傷が多いことが背景として考えられる（図表4.4）。

図表4.3 誹謗中傷経験率（男女別）

図表4.4 誹謗中傷経験率（種類別・性別別）
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誹謗中傷の経験率•

ジャーナリストのタイプと性別別に誹謗中傷経験率を整理すると、「新聞協会所属企業にコンテンツを提供しているフリーランス」かつ女性の41.7％が最も誹謗中傷経験率が多く、次いで「新聞協会所属企業にコンテンツを提供していないフリーランス」かつ女性の37.5％が多い。

•

一方で、男性は「新聞協会所属企業にコンテンツを提供しているフリーランス」の29.6％、次いで「新聞協会所属企業に所属」の23.6％が高くなっている。

•女性は企業に所属せずフリーランスで活動している場合に誹謗中傷を経験する割合が大きく、男性の場合は新聞協会所属企業に関係している場合に誹謗中傷を経験する割合が大きいといえる。
図表4.5 誹謗中傷経験率（性別・ジャーナリストタイプ別）

16

誹謗中傷の経験率•

投稿内 容別の 誹謗中 傷経験 率でみ る と、「他 のジャーナリストとの日常会話」が66.7％で最多となっており、他に「他のジャーナリストに業務の質問やアドバイスを求める」「他のジャーナリストとの交流」等、ジャーナリスト同士で交流していると誹謗中傷経験率が高い。積極的にジャーナリストと交流することによってSNSや動画サービ
ス上でジャーナリストとして強く認識されることで、誹謗中傷の的にされやすくなる可能性が考えられる。

•

また、「トレンドになっているコンテンツに関して、議論を開始するような投稿」が61.9％ということから、話題の出来事について議論を開始すると誹謗中傷されやすいといえる。

•

また総じていえることであるが、何らかの投稿を行っているジャーナリストだけで見た場合、全体の誹謗中傷経験率である20％強を大きく上回る。

図表4.6 投稿内容別の誹謗中傷経験率
17

サービスごとの誹謗中傷の経験率•

誹謗中傷経験をサービス別にみると、TikTokの誹謗中傷経験率が34.5％と突出して高い。次いでInstagram、YouTube、Twitterの順となっており、TikTok以外は概ね20%台前半である。

•

TikTokでの誹謗中傷経験率が最多の理由としては、映像を配信するSNSのためコンテンツ配信者の顔が見えること 、特定のコンテンツに対して簡単にコメントでメッセージを送れてしまうこと、匿名利用者も多いことなどが背景として考えられる。

図表4.7 誹謗中傷経験率（サービス別）
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誹謗中傷は誰からされたか（被害経路）•

誹謗中傷は、「見ず知らずの人」からされている確率が圧倒的に高い（30.2%）。次点で「わからない」（27.9%）となっており、自分の身近でない相手から の誹謗 中傷が 多い。 ただし 、 「家族・ 親族」が約7人に1人、「友人・恋人」が約10人に1人いるなど、身近な人がネット上で誹謗中傷してくるケースも少なくない。

•

また、「5,000人以上のフォロワーがいるインフルエンサー」と回答した人も約5人に1人となっており、ジャーナリストの発信するコンテンツに反応するインフルエンサーによる誹謗中傷が発生しているケースも見て取れる。
図表4.8 誹謗中傷をしてきた相手

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誹謗中傷への対処•「ブロ ック機 能によ って投 稿者を ブ ロックし た（すぐにブロック解除した場合も含む）」（39.5%）と「ミュートや非表示機能によって投稿者の投稿が表示されないようにした」（23.3%）が多く、サービスに備わっている機能を使って距離をとる人が多い。「利用サービスの通報・報告機能を用いて通報した」は18.6%と、約5人に1人はサービスの通報機能を利用している。

•

一方で、「ミュートや非表示機能によって投稿者の投稿が表示されないようにした」よりも「この中にはない」（27.9%）の方が多く、特に対処ができなかった人も多い。

図表4.9 誹謗中傷をされた後の対応
20誹謗中傷への対処•

タイプ別に見ると、新聞協会所属企業に関連しているジャーナリストは「利用サービスの通報・報告機能を用いて通報した」が25％前後と相対的に多い。

•

一方、新聞協会所属企業に関連していないジャーナリストは「ミュートや非表示機能によって投稿者の投稿が表示されないようにした」が3～5割と多く、自衛にとどまっている。
図表4.10 誹謗中傷をされた後の対応（ジャーナリストタイプ別）

21

誹謗中傷の影響•

誹謗中傷の影響としては、「悲しくなった」（41.9％）「怒りを感じた」（34.9％）といった回答が多く、誹謗中傷を受けることでネガティブな感情を抱くジャーナリストが多い。

•サービスの活動については「攻撃的・悪口的な投稿をされたサービスでの活動を減らした」（11.6％） 、 「攻 撃 的・ 悪 口的 な投 稿を さ れたサービスで限られた人としか交流しなくなった」（14.0%）となっており、活動の萎縮が少なからず起こっている。誹謗中傷を放置するとジャーナリストの表現の萎縮が起こることが示唆される。

•

また、「日常生活に何らかの影響が発生した」も11.6%と、約9人に1人の人が経験しており、ネッ
ト上の誹謗中傷が人々に大きい影響を与えていることが分かる。
図表4.11 誹謗中傷の影響

22

誹謗中傷の影響•

フリーランスのジャーナリストで特に「攻撃的・悪口的な投稿をされたサービスでの活動を減らした」「攻撃的・悪口的な投稿をされたサービスで限られた人としか交流しなくなった」と、活動の萎縮をするケースが多い傾向が見られた。

図表4.12 誹謗中傷の影響（ジャーナリストタイプ別）

23

誹謗中傷の影響：ジャーナリスト活動•

ジャーナリストの活動への影響としては、「この中にはない」が39.5%にとどまり、60%以上の人が何らかの影響が出ていることが分かる。

•

影響があった人の中で最も多いのは「誹謗中傷に含まれる言葉を減らすよう、フィルターやミュートの機能を利用するようになった」の25.6％で、次いで「同様のコンテンツや近しいコンテンツに関し て の記 事 を書 く こと を やめ た」 の20.9％となっている。

•

約5人に1人は類似コンテンツの発信を止めてしまっており、表現の萎縮が起きてしまっている。

図表4.13 誹謗中傷の業務への影響
24誹謗中傷被害を受けやすい属性・行動・投稿内容•

SNSの基礎情報：交流相手が多いと誹謗中傷に遭いやすい。

•SNSの投稿内容：「ニュース記事・コンテンツをリツイート・シェア」「議論を開始するような投稿」「ジャーナリストとの日常会話」をしているとSNS上で誹謗中傷を受けやすい。

•SNSのプライバシー：顔写真を公開していない人ほど、むしろSNS上で誹謗中傷を受けやすい。理由として考えられるのは、①誹謗中傷を受けたからプライバシー設定を強化したという逆因果、②本名を記載したりしている人は誹謗中傷を受けないように気を付けて利用している、③攻撃者も本名を出している人には攻撃しにくい、④顔写真を出せるコミュニティでしか交流していない。

•

SNSの交流相手：「同じ勤務先の人と交流している」とSNS上で誹謗中傷を受けやすい。

•

属性：「年齢が高い」と誹謗中傷を受けやすい。
図表4.14 誹謗中傷を受けやすい属性・行動・投稿内容
変数分類

概要

SNSの基礎情報

フォロワー数が多い

SNSの投稿内容

ニュース記事・コンテンツに対し、リツイート・シェアなどで拡散している
トレンドになっているコンテンツに関して、議論を開始するような投稿をしている
他のジャーナリストとの日常会話をしている

SNSのプライバシー プロフィールに顔写真を設定していない
SNSの交流相手

同じ勤務先の人と交流している

属性

年齢が高い
25

付録

５26

誹謗中傷経験モデル•

ジャーナリストiがSNSjで誹謗中傷を経験するモデルである次のモデルを分析した。本モデルは、ジャーナリストiとSNSjのパネルデータ構造となっている。つまり、個人iが複数のSNSを過去1年以内に利用している場合、複数のサンプルとして出現する。また、SNSjを過去1年以内に利用いていない場合は分析から除外される。
𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙 𝑃𝑃 𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑖𝑖𝑖𝑖 = 1= 𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙

𝑃𝑃 𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑖𝑖𝑖𝑖

1 − 𝑃𝑃 𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑖𝑖𝑖𝑖= 𝛼𝛼 + 𝛽𝛽1 𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆_𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑖𝑖𝑖𝑖 + 𝛽𝛽2 𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆_𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑖𝑖𝑖𝑖 + 𝛽𝛽3 𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆_𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑖𝑖𝑖𝑖 + 𝛽𝛽4 𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆_𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖 + 𝛽𝛽5 𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝑖𝑖 + 𝛽𝛽6 𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝑛𝑛𝑖𝑖 + 𝛾𝛾1 𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑗𝑗• 𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑖𝑖𝑖𝑖 ：個人iが、SNSjで過去1年以内に誹謗中傷を経験していたら1とするダミー変数。
• 𝑃𝑃 𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑖𝑖𝑖𝑖 = 1 ：𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑖𝑖𝑖𝑖 = 1となる確率。
• 𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆_𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑖𝑖𝑖𝑖 ：個人iのSNSjの利用に関する基礎情報のベクトル。1日当たりの平均的なSNSjの利用時間、1日当たりの平均的なSNSjの投稿回数、SNSjにおけるフォロワー数である。
• 𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆_𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑖𝑖𝑖𝑖 ：個人iのSNSjでの投稿内容のベクトル。「自撮り」「恋人やパートナーとの仲良しな様子」「仕事」「政治の話題」「ニュースのシェアやコメント」「他人の投稿のシェア」の6つである。
• 𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆_𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑖𝑖𝑖𝑖 ：個人iのSNSjにおけるプライバシー設定のベクトル。「非公開設定」「プロフィールに本名記載」「プロフィールに生年月日記載」「プロフィールに居住地記載」「プロフィールに所属組織記載」「プロフィールに顔写真」の6つである。
• 𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆_𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖 ：個人iがSNSjで交流している相手のベクトル。「ネットを通じて知り合い、会ったことがある人」「ネットを通じて知り合ったが会ったことがない人」「ネット上の見ず知らずの人」の3つである。
• 𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝑖𝑖 ：個人iの属性ベクトル。性別（男性）ダミー、年齢（歳）、学歴（大卒以上）ダミー、ネット歴（年）、外国籍ダミーの5つである。
• 𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝑖𝑖 ：個人iの属性ベクトル。「新聞協会所属企業に所属」「新聞協会所属企業にコンテンツを提供しているフリーランス」「新聞協会所属以外の企業に所属」「新聞協会所属の企業にコンテンツを提供していないフリーランス」の4つである。
• 𝛼𝛼、𝛽𝛽1 、𝛽𝛽2 、𝛽𝛽3 、𝛽𝛽4 、𝛽𝛽5 、𝛽𝛽6 、𝛾𝛾1 、：各変数、ベクトルにかかっているパラメータ。

27

詳細な推定結果

図表A1

ネット上で誹謗中傷を受けやすい特徴の回帰分析結果

変数大分類 変数小分類

変数SNSの利用 基礎情報

利用時間（対数）-0.013-0.083

0.673

投稿回数（対数）

0.016

0.171

0.287

フォロワー数（対数）

0.018

0.804

ニュース記事・コンテンツに対してコメント-0.012-0.0490.802

ニュース記事・コンテンツに対し、ハッシュタグをつけてコメント-0.010-0.0320.870

ニュース記事・コンテンツに対し、リツイート・シェアなどで拡散

0.096

0.308

トレンドになっているコンテンツに関して、議論を開始するような投稿

0.118

0.398

0.023 *

日常生活に関する投稿-0.041-0.234

他のジャーナリストとの日常会話

0.118

0.312

他のジャーナリストに業務の質問やアドバイスを求める

0.083

0.198

ジャーナリスト以外との日常会話

0.101

0.257

執筆した記事に対するコメントへの返信

0.079

0.196

0.186

0.002

0.010

0.964

投稿内容

プライバシー 非公開設定

交流相手

属性

所属

属性

所属

限界効果 標準化係数

サービス

0.002 **

0.002 **
0.255

0.020 *
0.161
0.084

プロフィールに生年月日記載

0.055

0.289

0.178

プロフィールに居住地記載-0.046-0.273

0.231

プロフィールに顔写真-0.093-0.542

投稿の公開範囲を設定-0.041-0.2110.006 **

家族・親族

0.035

0.150

0.502

友人・恋人

-0.072-0.4560.121

同じ勤務先の人（友人・恋人以外）

0.106

0.519

知人（家族・親族・友人・恋人・同じ勤務先の人以外）-0.057-0.3600.005 **

ネットを通じて知り合い、会ったことがある人

0.012

0.068

0.702

ネットを通じて知り合ったが会ったことがない人（フォロワー等）

0.003

0.014

0.952

ネット上の見ず知らずの人

0.039

0.195

0.258

性別（男性）-0.020-0.1340.538
0.006 **

0.245

0.162

年齢（歳）

0.004

0.610

学歴（大卒以上）-0.009-0.062

新聞協会所属企業に所属

0.021

0.140

0.505

新聞協会所属企業にコンテンツを提供しているフリーランス

0.012

0.069

0.726

新聞協会所属以外の企業に所属-0.083-0.471

0.113

0.758

基準

新聞協会所属企業にコンテンツを提供していないフリーランス
サービスp値

Twitter

0.028

0.192

0.513

Facebook

0.014

0.094

0.757

Instagram-0.016-0.1090.743

TikTok

基準n493

注1：**p<0.01、*p<0.05。
注2: p値はサービスクラスターに頑健な標準誤差から算出している。

28

詳細な推定結果（有意な変数のみ）

図表A2

ネット上で誹謗中傷を受けやすい特徴への限界効果

図表A3

ネット上で誹謗中傷を受けやすい特徴への標準化係数29

調査研究報告書執筆担当‒ 山口 真一国際大学GLOCOM准教授・主幹研究員‒ 大島 英隆
国際大学GLOCOM客員研究員‒ 渡辺 智暁国際大学GLOCOM教授・研究部長・主幹研究員
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