「Innovation Nippon 2022

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わが国における誹謗中傷の実態調査」報告書

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わが国における誹謗中傷の実態調査」報告書

Innovation Nippon 2022

わが国における誹謗中傷の実態調査

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

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わが国における誹謗中傷の実態調査」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 ／

-

大島英隆

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

-

三根ももこ

国際大学 GLOCOM リサーチアシスタント3

国際大学 GLOCOM 客員研究員

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わが国における誹謗中傷の実態調査」報告書

目次
本編 ..........................................................................................................................................6
１．調査の実施方針等.............................................................................................................7
１．１．調査の背景と目的..................................................................................................7
１．２．本研究で主に明らかにすること............................................................................7
１．３．調査研究手法 .........................................................................................................7
１．３．１．文献調査 .....................................................................................................8
１．３．２．アンケート調査分析 ...................................................................................8
２．誹謗中傷の被害経験状況................................................................................................10
２．１．誹謗中傷の定義 ...................................................................................................10
２．２．誹謗中傷の経験率................................................................................................11
２．３．サービスごとの誹謗中傷の経験率 ......................................................................15
２．４．誹謗中傷は誰からされたか（被害経路） ...........................................................16
２．５．誹謗中傷への対処................................................................................................20
２．６．誹謗中傷の影響 ...................................................................................................21
２．７．誰が・どんな行動が誹謗中傷の被害を受けやすいか .........................................23
３．どれくらいの人がネットで誹謗中傷を見たことがあるか ............................................30
３．１．誹謗中傷を見た経験率 ........................................................................................30
３．２．誹謗中傷をよく見るサービス .............................................................................32
４．メッセージアプリやネット以外での誹謗中傷経験状況 ................................................34
４．１．メッセージアプリやネット以外での誹謗中傷経験率 .........................................34
４．２．メッセージアプリやネット以外での誹謗中傷を誰からされたか（被害経路） .37
４．３．メッセージアプリやネット以外での誹謗中傷への対処 .....................................42
４．４．メッセージアプリやネット以外での誹謗中傷の影響 .........................................43
５．透明性へのニーズ...........................................................................................................45
６．まとめ：得られる含意 ...................................................................................................49
６．１．インターネット上の誹謗中傷の被害に少なくない人が遭っており、とりわけ青少年の保護の観点から対策が必要である .............................................................................49
６．２．インターネットだけでなく現実社会も含めた、誹謗中傷に関する抜本的な対策や啓発が求められる ..............................................................................................................49
６．３．インターネット上についてもインターネット以外についても、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 .............................................................................50
６．４．属性による被害の傾向についてエビデンスベースで啓発を進めると共に、プラッ
トフォーム事業者も属性に応じた適切な対策をする .......................................................50

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６．５．リスクの高い行動・属性（「自撮り」「恋人・パートナーとの仲良しな様子」「政治の話題」の投稿など）についてエビデンスベースで啓発することが必要 ...................51
６．６．透明性については、エビデンスベースで施策に反映できるという視点で求めていくことが重要 .....................................................................................................................51
付録 ........................................................................................................................................52
Ａ１．アンケート調査票 .......................................................................................................53

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本編

本編

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わが国における誹謗中傷の実態調査」報告書

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わが国における誹謗中傷の実態調査」報告書

１．調査の実施方針等
１．１．調査の背景と目的
インターネット上の誹謗中傷については様々な被害が出る中、社会的関心が高まっているところである。実際、総務省のプラットフォームサービスに関する研究会では、2020 年 8
月に「インターネット上の誹謗中傷への対応の在り方に関する緊急提言」を出し、さらに、
2022 年 8 月公表の「第 2 次取りまとめ案」でも第一部に「誹謗中傷や偽情報を含む違法・有害情報への対応について」が来るなど、政府としても問題解決・改善に力を入れている分野である。
しかしその一方で、偽・誤情報の実態調査に比べ、誹謗中傷の実態調査はあまり進んでいないのが現状である。マクロ的な統計としては違法・有害情報相談センターの相談件数や一般社団法人セーファーインターネット協会が運営する誹謗中傷ホットラインの受領件数がある。しかし、実際に人々がどれほど誹謗中傷の被害に遭っているか、どれほど誹謗中傷を見たことがあるかといった実態については、SNS 等ユーザを対象としたアンケートで、誹
謗中傷をされた経験や見た経験を調査した、「インターネット上の違法・有害情報に関する流通実態アンケート調査」があるにとどまる。
そこで本調査研究では、わが国における誹謗中傷の被害の実態を詳細に明らかにするため、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.

インターネット上の誹謗中傷の被害実態、影響2.

インターネット上での行動や属性などと被害状況の関係

3.

誹謗中傷の被害経路

4.

インターネット上の誹謗中傷をどれくらいの人が見たことがあるか5.

メッセージアプリやネット以外での誹謗中傷の被害実態、影響6.

人々にニーズのある透明性のあり方
これらを詳細に明らかにしたうえで、政府やプラットフォーム事業者が、ネット上の誹謗中傷という課題にどのような対策をとるべきなのか、含意を述べる。

１．３．調査研究手法
文献調査、アンケート調査を取り入れた、次の調査を執り行う。

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１．３．１．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。

１．３．２．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、予備調査は 20～69 歳の男女 17,385 名、本調査は 5,226 名を対象にアンケート調査を行う。予備調査は主にスクリーニングのために実施するものであるが、誹謗中傷経験率などの算出根拠にもする。アンケートは日本で実施するオンラインアンケートで、実査期間は 2022 年 8 月 5 日～8 月 8 日となっている。
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、20 歳～69 歳の登録モニタである。予備調査では、母集団を日本全国に居住の者とし、5 歳刻みの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。
予備調査では特に条件を設けずモニタに調査票を配信し、139,508 名に調査票を送付し、18,818 件の有効回答を得た。ただし、分析に当たっては Twitter、Instagram、Facebook、TikTok、YouTube、ネットニュースのコメント欄の 6 つについて、いずれか 1 つ以上を過去 1 年以内に利用した人のみを対象とするため、サンプルサイズは 17,385 名となった。次に、本調査は予備調査回答者の中から、過去 1 年以内に対象サービスで誹謗中傷を経験している（詳しくは２．２．参照）人を優先的に回収した。以上の措置をして、予備調査対象者の中で 7,181
件に調査票を配信し、5,226 名から有効回答を得た。これらのサンプルサイズをまとめたものが表 1.1 と表 1.2 である。
表 1.1 予備調査サンプルサイズ（性年代別）
年齢階層

男性

女性

15～19歳

546

650

1196

20～24歳

660

735

1395

25～29歳

682

748

1430

30～34歳

681

696

1377

35～39歳

794

716

1510

40～44歳

868

857

1725

45～49歳1037 1011

2048

50～54歳1024 1003

2027

55～59歳

864

843

1707

60～64歳

779

760

1539

65～69歳

708

723

1431

全体

8643 8742

17385

8

全体

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表 1.2 本調査サンプルサイズ（性年代別）
年齢階層

男性

女性

全体

15～19歳

36

64

100

20～24歳

72

133

205

25～29歳

132

159

291

30～34歳

173

188

361

35～39歳

262

227

489

40～44歳

318

297

615

45～49歳

374

339

713

50～54歳

376

363

739

55～59歳

331

283

614

60～64歳

290

264

554

65～69歳

283

262

545

全体

2647 2579 5226

しかしながら、スクリーニングの段階で誹謗中傷を経験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、誹謗中傷経験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、予備調査での性年代別の誹謗中傷率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。

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２．誹謗中傷の被害経験状況
２．１．誹謗中傷の定義
まず、誹謗中傷を定義しておく必要がある。なぜなら、誹謗中傷というのは定義が曖昧であり、「誹謗中傷を経験したことがあるか」という質問では、回答者によって想定するもの
が大きく異なることが考えられるためである。
そこで本研究では、Van Hee et al.（2018）1がネット上で発生した誹謗中傷を分類した内容から、これらの分類に当てはまる投稿を誹謗中傷の定義とし、それぞれの分類に沿った例文を作成した。同文献で、誹謗中傷及び関連した投稿として分類される投稿は以下の 9 種類である。①身体的・精神的な内容を含む脅迫・恐喝、②一般的な悪口・攻撃的な言葉、③周囲の人間や友人に対する悪口・攻撃的な言葉、④性的・人種的などの差別的な悪口、⑤呪い・社会的グループからの排除、⑥嘘や隠したい情報で攻撃されるもの、⑦性的な言動、⑧被害者に対する擁護、⑨誹謗中傷する人に味方する発言。この中で、⑤は呪いと社会的グループからの排除の 2 つに分割、⑧の被害者に対する擁護は誹謗中傷には当てはまらないため削除し、最終的には次の 9 つの分類に当てはまるものを誹謗中傷の定義とした。
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）

Van Hee, C., Jacobs, G., Emmery, C., Desmet, B., Lefever, E., Verhoeven, B., Pauw, G.,
Daelemans, W., & Hoste, V. (2018). Automatic detection of cyberbullying in social media text. PloS
one, 13(10), e0203794.
1

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わが国における誹謗中傷の実態調査」報告書

２．２．誹謗中傷の経験率
Twitter、Instagram、Facebook、TikTok、YouTube、ネットニュースのコメント欄の 6 つについて、いずれか 1 つ以上を過去 1 年以内に利用した人の中で、それらのサービスで２．
１．で定義した各誹謗中傷を 1 年以内に経験したかを問うた。ただし、リプライ・返信やDM（ダイレクトメッセージ）などの形で、回答者宛てだと分かるように攻撃された場合のみの経験を調査している。その結果が図 2.1 である。
図 2.1 を見ると、まず、9 つの誹謗中傷の内いずれか 1 つ以上を経験している人は 4.7%存在することが分かる。つまり、ネットでの誹謗中傷経験率は 4.7%（約 21 人に 1 人）といえるだろう。
なお、本結果は総務省のプラットフォームサービスに関する研究会で共有された「インターネット上の誹謗中傷情報の流通実態に関するアンケート調査結果」の値と大きく異なる（当該資料では、誹謗中傷をされたことがある人の割合を 8.9%としている）。
このような違いが出た大きな理由としては、誹謗中傷の内容を具体的に提示していることが考えられる。本調査では、誹謗中傷の具体的な項目を 9 つ挙げ、その経験について調査している。対して「インターネット上の誹謗中傷情報の流通実態に関するアンケート調査結果」では、「他人を傷つけるような投稿（誹謗中傷）をされたことがあるか」を尋ねている。
しかし人は、正当な批判であっても傷つく場合もあり、それを攻撃的な誹謗中傷と混同して捉えることもある（Grenny, 2019）2。そのため、当該調査では過大な割合になっていた可能性がある。他の要因としては、リプライや DM など、明らかに自分に対してだとわかることに限定している点や、対象サービスが異なることも考えられる。
誹謗中傷の項目別にみると、「侮辱・攻撃」が 2.7%で最多となった。

Grenny, J. (2019). How to Be Resilient in the Face of Harsh Criticism. Harvard Business Review.
https://hbr.org/2019/06/how-to-be-resilient-in-the-face-of-harsh-criticism
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図 2.1 誹謗中傷経験率（過去 1 年以内）
誹謗中傷経験率について、性年代別の傾向を見たものが図 2.2 である。図 2.2 を見ると、年齢が低い人ほど誹謗中傷経験率が高い傾向がみられる。最も高いのは 10 代男性で 10.6%であった。その背景には、分母は 1 年以内にいずれかのサービスを利用した人に限定しているものの、若い人ほど活発に利用していることがあると考えられる3。
また、性別による違いでは、どの年代でも女性よりも男性の方が誹謗中傷経験率が高かった。これは、女性の方がネット上での誹謗中傷経験が多いことを調査した Wegner et al.,（2020）4とは異なる結果となった。ただしこの調査は本調査とは違い、誹謗中傷のカテゴリを分類しておらず、オフラインかオンラインかの形式にのみ着目した調査であることには留意する必要がある。

ただし、第 3 章でみるとおり、ネット以外でも年齢の低い人の方が誹謗中傷経験率が高
い傾向があるため、他の要因もあると予想される。
4 Wegner, J., Prommer, E., & Collado Seidel, C. (2020). Free Speech Under Pressure: The Effect ofOnline Harassment on Literary Writers. Media and Communication, 8(4), 145-157.
doi:https://doi.org/10.17645/mac.v8i4.3252
3

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図 2.2 誹謗中傷経験率（性年代別）
さらに図 2.3 では、各誹謗中傷経験率について、性別別の傾向を見ている。ほとんどの内容について男性の方が女性より経験率が高いが、「セクハラ」のみ女性が男性の 2 倍以上となった。これは、誹謗中傷のカテゴリ分類を行ったうえで男女別の経験率を調査した
Oksanen et al.（2021）5の、セクハラ・性的差別は女性の方が経験が多く、その他のイデオロ
ギーや宗教による攻撃は男性の方が経験が多いとする結果と近しい。
また、「グループから排除」は男性で 1.3%と、2 番目に多くなっている。ネットいじめの事件や例で、特にグループ排除に関連した内容では、女性の話や絵が利用されることが多く、女性の間でのトラブルというイメージがある。例えば、総務省（2022）のインターネットト
ラブル集6における、グループ排除のトラブルのイラストは女の子のイラストが使用されている。黒川（2017）7や高橋（2015）8でも、SNS 上でグループ排除されている事例として、女子生徒の内容が取り上げられている。しかし、本調査の結果、実際には「グループ排除」

Oksanen, A., Celuch, M., Latikka, R., Oksa, R., & Savela, N. (2022). Hate and harassment inacademia: the rising concern of the online environment. Higher Education, 84(3), 541-567. doi:
https://doi.org/10.1007/s10734-021-00787-4
6 総務省 (2022). インターネットトラブル事例集 2022.
https://www.soumu.go.jp/use_the_internet_wisely/trouble/
7 黒川 (2017). 中学｢集団 LINE いじめ｣に奮起した父の実話 男女 24 人の陰湿なやり口､学校の対応は…. 東洋経済オンライン. https://toyokeizai.net/articles/-/179419
8 高橋 (2015). こんなに怖い！本当にあった LINE いじめの実態とは. All About.
https://allabout.co.jp/gm/gc/461322/
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わが国における誹謗中傷の実態調査」報告書の被害はむしろ男性で多いことが明らかとなった。

図 2.3 誹謗中傷経験率（種類別・性別別）
表 2.1 は、年代別にそれぞれの誹謗中傷経験率をまとめたものである。年代別に、上位 3つのものに色付けしてある。表 2.1 を見ると、年代による大きな違いは見られないが、「セクハラ」は 10 代で 2.8%で、相対的に経験率が高い（唯一 2 位）。また、若い世代では「容姿・人格の否定」が多い傾向にある一方で、中高年では「グループから排除」が相対的に多い。
表 2.1 誹謗中傷経験率（種類別・年代別）
誹謗中傷の内容

10代

脅迫・恐喝

1.8% 1.3% 1.1% 0.6% 0.7% 0.2%

侮辱・攻撃

5.3% 4.2% 3.1% 2.4% 2.0% 0.9%

容姿・人格の否定

1.8% 2.0% 1.2% 0.9% 0.7% 0.2%

親族、友人、所属する組織に対する攻撃

1.0% 0.9% 0.8% 0.5% 0.4% 0.1%

差別

1.8% 2.1% 1.2% 0.8% 0.6% 0.2%

呪い

0.9% 1.0% 0.3% 0.3% 0.4% 0.1%

グループから排除1.1% 1.5% 0.9% 0.9% 1.0% 0.4%

嘘の情報

0.7% 0.6% 0.4% 0.4% 0.5% 0.2%

セクハラ

2.8% 1.8% 1.0% 0.7% 0.3% 0.1%

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20代 30代 40代

50代 60代

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２．３．サービスごとの誹謗中傷の経験率
サービス別の誹謗中傷経験率を見たものが図 2.4 である。ただし、分母は各サービスを過去 1 年以内に利用している人である。図 2.4 からは、Twitter の誹謗中傷経験率が 4.2%と突出して高いことが分かる。ネットニュースが Twitter に続いて誹謗中傷経験率が高いが、その差は開いており Twitter はダブルスコアである。分母が各サービス利用者であるため、Twitter の利用者数が多いことはあまり関係がない。短文であること、気軽に見ず知らずの人にリプライや DM をしやすいこと9、匿名利用者が特に多いことなどが背景として考えられる。誹謗中傷対策を最も求められているサービスといえよう。

図 2.4 誹謗中傷経験率（サービス別）
誹謗中傷の種類別に見ると、サービスによる大きな違いは存在せず、概ね「侮辱・攻撃」「容姿・人格の否定」「差別」「グループから排除」がどのサービスでも多い傾向が見られた（表 2.2）。
表 2.2 誹謗中傷経験率（種類別・サービス別）
Instagra Faceboo
誹謗中傷の内容

9

Twittermk

ネット
TikTokYouTube ニュース

脅迫・恐喝

0.8%

0.3%

0.3%

0.3%

0.2%

0.3%

侮辱・攻撃

2.2%

0.7%

0.9%

0.6%

0.8%

1.3%

容姿・人格の否定

1.0%

0.3%

0.4%

0.4%

0.1%

0.3%

親族、友人、所属する組織に対する攻撃

0.4%

0.1%

0.2%

0.3%

0.1%

0.2%

差別

1.0%

0.3%

0.3%

0.4%

0.3%

0.6%

呪い

0.4%

0.1%

0.1%

0.2%

0.1%

0.3%

グループから排除

0.8%

0.3%

0.5%

0.5%

0.3%

0.5%

嘘の情報

0.3%

0.1%

0.2%

0.1%

0.1%

0.2%

セクハラ

0.8%

0.3%

0.3%

0.3%

0.1%

0.3%

後述するように、誹謗中傷をしてくる相手としては「見ず知らずの人」が非常に多い。

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２．４．誹謗中傷は誰からされたか（被害経路）
そのような誹謗中傷は、誰からされたのだろうか。図 2.5 は、誹謗中傷をしてきた相手についての分析結果である。図 2.5 からは、ネット上の誹謗中傷について、「見ず知らずの人」
からされている確率が圧倒的に高い（66.8%）ことが分かる。次点で「ネットを通じて知り合ったが会ったことがない人」（20.0%）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現状が浮かび上がってくる。ただし、「友人・恋人」であった人が約 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ないわけではない。

図 2.5 誹謗中傷をしてきた相手
これを年代別に見ても、大きな傾向は変わらない（表 2.3）。ただし、10 代では「わからない」ケースが非常に多い。また、20 代と 60 代では「友人・恋人」の割合が高く、身近な人からネット上で誹謗中傷されやすい傾向が見られた。20 代については、学生コミュニテ
ィがメインの中で、友人・恋人とトラブルになっていることが予想される（10 代でも 10％を超えていてやや高いことからもそのような予想がたつ）。60 代は、「同じ学校・勤務先の人」が 0.0%であることからも、定年退職して主たるコミュニティが身近な友人・恋人になる中で、トラブルが発生しやすく、それがネットにも持ち越されていると考えられる。

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表 2.3 誹謗中傷をしてきた相手（年代別）
誹謗中傷をしてきた相手

10代

20代

30代

40代

50代

60代

家族・親族

4.7%

9.2%

5.9%

4.6%

4.9%

3.3%

友人・恋人

12.5% 16.0%

7.8%

3.1%

5.8% 16.4%

同じ学校・勤務先の人（友人・恋人以外）

10.9% 12.2%

9.4%

7.0%

4.9%

0.0%

1～3以外の知人

4.7% 10.8%

7.8%

2.3%

3.9%

6.1%

ネットを通じて知り合い、会ったことがある人

6.3% 10.8%

9.3%

7.5%

4.9% 12.4%

ネットを通じて知り合ったが会ったことがない人

20.3% 20.7% 24.2% 19.4% 15.5% 15.2%

見ず知らずの人

62.5% 64.0% 69.7% 69.7% 72.0% 55.8%

わからない

21.9%

5.4%

7.8% 12.0%

7.8%

9.1%

さらに各誹謗中傷の経路を確認したものが表 2.4 である。オレンジの網掛け部分及び水色の網掛け部分は、それぞれ加害者の 1 位及び 2 位を表している。全てのジャンルの誹謗中傷について、「ネット上の見ず知らずの人」が圧倒的に多く、約 4 割～5 割を構成している。
次いで多いのが「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）」である。この 2 つの項目で加害者の 6 割～7 割を占めている。傾向は図 2.5 と変わらず、どのような誹謗中傷であっても、基本的には、現実世界の人間関係とは切り離されており、ネット上の他人からの加害が主であることが示唆される。
表 2.4 各誹謗中傷をしてきた相手
ネットを通じ同じ学校・勤
家族・親族

友人・恋人

ネットを通じ て知り合った

務先の人（友 1～3以外の知 て知り合い、 が会ったこと ネット上の見
人・恋人以

人

会ったことが がない人

外）

ある人

ず知らずの人わからない（フォロワー等）

脅迫・恐喝に当たるような
悪口
侮辱的・攻撃的な言葉を含む悪口
容姿や人格を否定する悪口

8.6%

5.8%

5.8%

8.6%

7.2%

14.4%

41.0%

8.6%

4.1%

6.0%

4.8%

3.9%

6.0%

11.3%

57.1%

6.7%

3.1%

6.9%

6.9%

4.4%

8.8%

17.6%

40.9%

11.3%

7.8%

5.2%

6.5%

5.2%

2.6%

14.3%

41.6%

16.9%

4.8%

6.0%

6.6%

4.2%

4.2%

10.8%

55.1%

8.4%

1.5%

6.0%

4.5%

1.5%

3.0%

14.9%

61.2%

7.5%

4.2%

5.4%

4.8%

3.0%

8.4%

20.4%

46.1%

7.8%

6.1%

6.1%

4.5%

4.5%

7.6%

12.1%

50.0%

9.1%

0.0%

5.0%

1.7%

2.5%

1.7%

22.3%

57.9%

9.1%

親族、友人、所属する組織に対する攻撃的な言動・悪口
性別・人種・宗教・障碍などに関する差別的な悪口
不幸が降りかかることを願う、呪うような表現
社会的グループから排除するような表現
嘘の情報を使った悪口
性的な表現や画像の要求、画像の送信（セクハラ）

次に、誹謗中傷を最もしてきた人についての調査結果を表 2.5 に示す。やはり、「ネット17「Innovation Nippon 2022

わが国における誹謗中傷の実態調査」報告書

上の見ず知らずの人」が圧倒的に多く、いずれの誹謗中傷においても、過半数を超えている。
「「バカ」「きもい」などの侮辱的・攻撃的な言葉を含む悪口」、「「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」、「「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」の 3 つのジャンルにおいては、被害の 7 割以上が「ネット上の見ず知らずの人」からのものであると報告されている。次いで多いのが、「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）」である。全体的に、この 2 つの項目で被害の 7 割～8 割を占めていることが分かる。
表 2.5 最も多く各誹謗中傷をしてきた相手
ネットを通じて同じ学校・勤務
家族・親族

友人・恋人

先の人（友人・
恋人以外）

1～3以外の知人

ネットを通じて 知り合ったが知り合い、会っ 会ったことがな
たことがある人 い人（フォロ

ネット上の見ず知らずの人

ワー等）
脅迫・恐喝に当たるような
悪口
侮辱的・攻撃的な言葉を含む悪口
容姿や人格を否定する悪口

8.7%

5.4%

6.5%

7.6%

2.2%

16.3%

53.3%

2.3%

5.5%

4.2%

3.2%

4.5%

8.1%

72.1%

0.9%

8.3%

8.3%

5.5%

8.3%

16.5%

52.3%

6.7%

8.9%

11.1%

2.2%

4.4%

13.3%

53.3%

3.6%

5.4%

6.3%

2.7%

2.7%

6.3%

73.2%

2.1%

4.2%

4.2%

2.1%

2.1%

12.5%

72.9%

3.7%

6.4%

3.7%

0.9%

6.4%

20.2%

58.7%

8.9%

6.7%

4.4%

2.2%

4.4%

11.1%

62.2%

0.0%

5.7%

1.1%

2.3%

1.1%

21.6%

68.2%

親族、友人、所属する組織に対する攻撃的な言動・悪口
性別・人種・宗教・障碍などに関する差別的な悪口
不幸が降りかかることを願う、呪うような表現
社会的グループから排除するような表現
嘘の情報を使った悪口
性的な表現や画像の要求、画像の送信（セクハラ）

以上から、ネット上の誹謗中傷被害の多くは、現実の知り合いではない人からなされていることが分かる。誰とでも交流ができるのが SNS 等の良いところであるという利点と表裏の関係であるが、誹謗中傷被害を減らしていくためには、リプライや DM ができる相手を限定的にする等、一定の制限が必要であることが示唆される。
次に、「誹謗中傷を最もしてきた人」について、「ネット上の見ず知らずの人」以外を選択した人を対象に、その人との関係性を尋ねる質問を行った。結果は表 2.6 の通りである。セル内の数字は当該選択肢を選んだ人数の割合を示す。概ね「仲が良くも悪くもない」を選択した人の割合が高い。ニュートラルな関係の人からネット上で誹謗中傷を受けるシーンはにわかには理解しがたいが、ある特定の投稿等が知人の怒りや不安を喚起し、ネガティブな18

「Innovation Nippon 2022

わが国における誹謗中傷の実態調査」報告書

コメントを受けることは想像できる。このケースの場合、被害者側は自分の投稿が人の怒りや不安を喚起することに無自覚なことが想定される。誹謗中傷の被害者／加害者にならないためにも、ネットに投稿する前は一呼吸置くことが重要であろう。
一方で、「「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」、「「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」、「「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」の 3 つのジャンルについては、仲が悪かった人からの加害の割合も高く、現実世界の人間関係の影響も垣間見られる。
ただし、そもそもこの質問の対象になった人（「ネット上の見ず知らずの人」以外から誹
謗中傷を受けた経験がある人）は、各ジャンルで 20 人程度～多くても 80 人程度であり、それほど多くない。また、いずれのジャンルにおいても、仲が悪かった人からの誹謗中傷があったと回答した人は、人数ベースで見ると 5 名～15 名程度であり、現象としては限定的であることがうかがえる。
表 2.6 誹謗中傷を最もしてきた人との仲の良さ

非常に仲
が良かっ
た

脅迫・恐喝に当たるような
悪口
侮辱的・攻撃的な言葉を含む悪口
容姿や人格を否定する悪口

どちらかやや仲が といえば良かった 仲が良
かった

仲が良く
も悪くも
ない

どちらか
といえば やや仲が
仲が悪

悪かった

かった

非常に仲
が悪かっ
た

16.3%

9.3%

20.9%

34.9%

9.3%

2.3%

7.0%

9.3%

12.8%

20.9%

38.4%

2.3%

10.5%

5.8%

9.6%

9.6%

17.3%

36.5%

13.5%

7.7%

5.8%

9.5%

4.8%

14.3%

23.8%

9.5%

14.3%

23.8%

13.3%

10.0%

23.3%

26.7%

10.0%

6.7%

10.0%

0.0%

15.4%

7.7%

30.8%

15.4%

23.1%

7.7%

8.9%

17.8%

11.1%

40.0%

6.7%

8.9%

6.7%

5.9%

5.9%

23.5%

35.3%

5.9%

5.9%

17.6%

7.1%

7.1%

10.7%

57.1%

7.1%

0.0%

10.7%

親族、友人、所属する組織に対する攻撃的な言動・悪口
性別・人種・宗教・障碍などに関する差別的な悪口
不幸が降りかかることを願う、呪うような表現
社会的グループから排除するような表現
嘘の情報を使った悪口
性的な表現や画像の要求、画像の送信（セクハラ）※人数は、上から n=43、n=86、n=52、n=21、n=30、n=13、n=45、n=17、n=28。

19

「Innovation Nippon 2022

わが国における誹謗中傷の実態調査」報告書

２．５．誹謗中傷への対処
誹謗中傷をされたのち、とった対処は図 2.6 のとおりである。
「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）」（40.8%）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」（23.1%）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ことが確認される。一方、「利用サービスの通報・報告機能を用いて通報した」は 9.2%しかおらず、通報や報告機能があまり使われていない
現状が分かる。また、「この中にはない」も 23.2%存在し、特に対処ができなかった人も少なくない。

図 2.6 誹謗中傷をされた後の対応
これを年代別に見ると表 2.7 のとおりであるが、年代によって傾向はあまり変わらなかった。中高年まで含め、誹謗中傷を受けた際にはブロックやミュートなどの機能を使いこなして自衛していることが分かる。

20

「Innovation Nippon 2022

わが国における誹謗中傷の実態調査」報告書

表 2.7 誹謗中傷をされた後の対応（年代別）
誹謗中傷への対応

10代

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）

43.7% 38.8% 43.6% 38.7% 38.6% 46.1%

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

18.8% 23.7% 34.0% 16.9% 21.2% 18.5%

投稿者のフォローを解除した

18.7% 13.0% 15.4% 11.6%

投稿者に対して直接、攻撃や悪口をやめるよう連絡をした

10.9% 10.6% 10.3%

酷い投稿であることを指摘する投稿をしたり、反撃・復讐的な投稿をしたりした

9.4% 19.9% 12.8% 14.0%

攻撃や悪口を書かれた内容に関して、投稿することをやめた

4.7% 12.3% 10.2% 13.6% 10.8% 18.5%

警察に通報した

3.1% 10.0%

利用サービスの通報・報告機能を用いて通報した
家族・友人・知人に相談した
この中にはない

28.1% 24.5% 19.5% 20.5% 25.4% 21.8%

20代

30代

5.2%

40代

50代

7.7% 18.8%

5.9% 10.7%

3.8%

9.7%

3.3%
9.1%

2.9%

6.1%

7.8% 12.2% 10.5%

4.6% 11.6%

3.0%

9.4%

8.5%

6.4%

7.6%

7.2%

6.8%

２．６．誹謗中傷の影響
ネット上で誹謗中傷を受けると、「悲しくなった」「怒りを感じた」といった回答が多く、ネガティブな感情を抱くことが分かる（図 2.7）
。次点で「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」（15.0%）となっており、活動の萎縮が少なからず起こっている
ことも分かる。これは、誹謗中傷を放置すると表現の萎縮が起こることが示唆されるだけでなく、サービス事業者にとってもマイナスであることを示唆している。また、「健康面（精神的・身体的）に何らかの影響が発生した」も 12.1%と、約 8 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多大な影響を与えていることが分かる。

21

60代

「Innovation Nippon 2022

わが国における誹謗中傷の実態調査」報告書

図 2.7 誹謗中傷の影響
年代別には、30 代と 60 代で特に「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」が多い傾向が見られたが、そのほかには目立つ違いはなかった。
表 2.8 誹謗中傷の影響（年代別）
誹謗中傷の影響

10代

悲しくなった29.7% 30.5% 46.8% 36.4% 33.7% 40.3%

怒りを感じた26.6% 38.8% 50.2% 35.1% 46.5% 56.1%

他の人を信じられなくなった

14.0% 13.0% 12.1% 11.5%

7.8% 16.1%

会社・学校に行きたくなくなった

7.8% 12.2%

2.0%

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

6.2% 13.8% 19.4% 14.7% 14.6% 28.2%

20代

30代

5.9%

40代

4.5%

50代

60代

6.4%

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

7.8% 12.2% 14.7%

9.4%

5.0% 19.4%

攻撃的・悪口的な投稿をされたサービスでアカウントを削除した

10.9% 10.0% 10.4%

4.8%

5.8% 15.8%

日常生活に何らかの影響が発生した

0.0%

2.3%

1.9%

6.4%

健康面（精神的・身体的）に何らかの影響が発生した

10.9% 14.4% 12.2% 13.1% 10.6%

3.3%

この中にはない

39.1% 26.7% 16.2% 24.3% 20.5% 15.8%

22

3.1%

2.7%

「Innovation Nippon 2022

わが国における誹謗中傷の実態調査」報告書

２．７．誰が・どんな行動が誹謗中傷の被害を受けやすいか
本節では、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する。
ただし、投稿内容やプライバシー設定について、各種 SNS と YouTube、ネットニュースのコメント欄では仕様が異なるため、ここでは SNS に絞って分析を行う。分析においては、
個人 i が SNSj で誹謗中傷を経験するモデルである、次の（2.1）式を回帰分析する。
𝑙𝑜𝑔𝑖𝑡[𝑃(𝑆𝑙𝑎𝑛𝑑𝑒𝑟𝑖𝑗 = 1)] = 𝑙𝑜𝑔 (𝑃[𝑆𝑙𝑎𝑛𝑑𝑒𝑟𝑖𝑗 ])1 − 𝑃[𝑆𝑙𝑎𝑛𝑑𝑒𝑟𝑖𝑗 ]= 𝛼 + 𝛽1 𝑆𝑁𝑆_𝑏𝑎𝑠𝑒𝑖𝑗 + 𝛽2 𝑆𝑁𝑆_𝑝𝑜𝑠𝑡𝑖𝑗 + 𝛽3 𝑆𝑁𝑆_𝑝𝑟𝑖𝑣𝑎𝑐𝑦𝑖𝑗+ 𝛽4 𝑆𝑁𝑆_𝑖𝑛𝑡𝑒𝑟𝑎𝑐𝑡𝑖𝑜𝑛𝑖𝑗 + 𝛽5 𝐶ℎ𝑎𝑟𝑎𝑐𝑡𝑒𝑟𝑖𝑠𝑡𝑖𝑐𝑠𝑖 + 𝛾1 𝑆𝑒𝑟𝑣𝑖𝑐𝑒𝑗（2.1）
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。
⚫

𝑆𝑙𝑎𝑛𝑑𝑒𝑟𝑖𝑗 ：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。

⚫

𝑃(𝑆𝑙𝑎𝑛𝑑𝑒𝑟𝑖𝑗 = 1)：𝑆𝑙𝑎𝑛𝑑𝑒𝑟𝑖𝑗 = 1となる確率。

⚫

𝑆𝑁𝑆_𝑏𝑎𝑠𝑒𝑖𝑗 ：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。

⚫

𝑆𝑁𝑆_𝑝𝑜𝑠𝑡𝑖𝑗 ：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。

⚫

𝑆𝑁𝑆_𝑝𝑟𝑖𝑣𝑎𝑐𝑦𝑖𝑗 ：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。

⚫

𝑆𝑁𝑆_𝑖𝑛𝑡𝑒𝑟𝑎𝑐𝑡𝑖𝑜𝑛𝑖𝑗：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。

⚫

𝐶ℎ𝑎𝑟𝑎𝑐𝑡𝑒𝑟𝑖𝑠𝑡𝑖𝑐𝑠𝑖 ：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。

⚫

𝑆𝑒𝑟𝑣𝑖𝑐𝑒𝑗：SNSj であれば 1 とするダミー変数のベクトル。
「Twitter」「Facebook」「TikTok」「Instagram」の 4 つである。

⚫

𝛼、𝛽1 、𝛽2 、𝛽3 、𝛽4 、𝛽5 、𝛾1 、：各変数、ベクトルにかかっているパラメータ。
本モデルは、個人 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23

「Innovation Nippon 2022

わが国における誹謗中傷の実態調査」報告書

過去 1 年以内に利用していない場合は分析から除外される。
以上を踏まえて（2.1）式を推定したのが表 2.10、その中で有意な変数のみ限界効果10を示したものが図 2.11、標準化係数11を示したものが図 2.12、結果の解釈を簡単にまとめたもの
が表 2.9 である。p 値は SNSj のクラスタに頑健な標準誤差から算出されている。また、「利用時間」「投稿回数」「フォロワー数」の 3 変数については、1 を足してから対数変換している。
主に表 2.9 と表 2.10 から解釈を加える。まず、SNS の基礎情報についてはすべて有意になり、「SNS 利用時間が長い」「SNS 投稿回数が多い」「SNS のフォロワー数が多い」という特徴を持っていると、SNS 上で誹謗中傷を受けやすい傾向にあった。交流相手が多く、よく利用していると誹謗中傷に遭いやすいということで、妥当な結果といえる。
SNS の投稿内容については、「自撮りを投稿している」「恋人・パートナーとの仲良しな様子を投稿している」「政治の話題をしている」と SNS 上で誹謗中傷を受けやすい傾向が見られた。自撮りの投稿は、個人情報を晒すだけでなく、容姿に対する誹謗中傷の起点にもなり得るためと考えられる。恋人・パートナーとの仲良しな様子は、周囲の人やネットユーザからの嫉妬を買いやすい内容であり、かつ、容姿や行動への誹謗中傷の起点になりやすいといえる。政治の話題については、山口（2022）12で政治はセンシティブな話題であり炎上しやすいと言及されているように、異なる考えの人から批判を受けやすい話題であり、エスカレ
ートすると誹謗中傷に発展すると考えられる。
SNS のプライバシーについては、「非公開設定をしている」「プロフィールに本名を記載していない（匿名利用）」「プロフィールに生年月日を記載していない」と SNS 上で誹謗中傷を受けやすい傾向が見られた。これはプライバシー設定をしっかりいている人ほど SNS
上で誹謗中傷を受けやすいということであり、予想と反する。理由はいくつか考えられる。
第一に、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である。誹謗中傷を受けて怖くなり、非公開設定にしたり匿名利用にしたりするということは考えられる。第限界効果とは、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。図 2.8 の解釈でいうと、例えば、自撮りをしていると誹謗中傷に逢う確率が 2.9 ポイ
ント高いと解釈できる。平均的な誹謗中傷経験率が 4.7%であることを考えると、かなり大きい限界効果であるといえる。
11 標準化係数（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。例えば図 2.9 でいうと、変数の影響力を横比較した時に、SNS 利用時間の影響力が最も大きいと解釈できる。
12
山口真一 (2022). ソーシャルメディア解体全書: フェイクニュース・ネット炎上・情報の偏り. 勁草書房
1024

「Innovation Nippon 2022

わが国における誹謗中傷の実態調査」報告書

二に、本名や生年月日を記載したり、公開設定をしたりしている人は、攻撃を受けないように気を付けて利用している人が実は多いという可能性である。第三に、本名や生年月日を記載したり、公開設定をしたりしている人は、自らが乱暴な言葉を使うことが少なく、その結果として誹謗中傷も受けにくいという可能性である。第四に、本名が明らかになっている人などに対しては、攻撃者も相手が人という意識が高まり、誹謗中傷を書きにくくなるという可能性である。このように理由はいくつか考えられるが、本分析からはこれ以上の考察は困難である。いずれにせよここから分かるのは、非公開設定にしたり、個人情報を出さないよ
うに利用していたりするからといって、誹謗中傷被害に遭わなくなるといったことは全くないということであろう。非公開設定にすれば、図 2.5 で誹謗中傷加害者として最多であった「見知らぬ人」に投稿を見られる心配はなくなるものの、DM のやり取りはできるため、
誹謗中傷の数は減らないのであろう。
SNS の交流相手については、「ネット上の見ず知らずの人と交流している」と SNS 上で誹謗中傷を受けやすい傾向が見られた。図 2.5 で誹謗中傷加害者として「見知らぬ人」が最多であったことを踏まえると妥当である。一見すると「非公開設定」で誹謗中傷を受けやすい傾向があるという結果と矛盾しそうであるが、非公開設定にしていても DM で見知らぬ人とやり取りをするなどで交流はできる。
属性については、「年齢が若い」「学歴が大卒以上である」「ネット歴が短い」「外国籍である」と SNS 上で誹謗中傷を受けやすい傾向が見られた。年齢については、SNS 利用時間や投稿回数をコントロールしてもなお有意になっているのが興味深い。交流の仕方や投稿の言葉遣いなどが誹謗中傷を受けやすい素地となっている可能性がある。学歴については、政治の話題をしていると誹謗中傷を受けやすいことからも分かる通り、よりセンシティブな
話題を SNS でしがちで誹謗中傷を受けやすいと予想される。ネット歴については、ネット歴が短いと SNS の文化やセンシティブな話題、適切な言葉遣いなどが分かっておらず、誹
謗中傷を受けやすいと考えられる。国籍については、外国籍であると差別の対象となりやす
く、誹謗中傷を受けやすいと考えられる。
最後に、SNS サービスについては、基準である Instagram に比べ、Twitter、Facebook、TikTok
では誹謗中傷を受けやすい傾向が見られ、とりわけ Twitter で顕著に見られた。

25

「Innovation Nippon 2022

わが国における誹謗中傷の実態調査」報告書

表 2.9 ネット上で誹謗中傷を受けやすい特徴
変数分類

概要

SNSの基礎情報

利用時間が長い
投稿回数が多い
フォロワー数が多い

SNSの投稿内容

自撮りを投稿している
恋人・パートナーとの仲良しな様子を投稿している
政治の話題を投稿している

SNSのプライバシー 非公開設定をしている
プロフィールに本名を記載していない
プロフィールに生年月日を記載していない
SNSの交流相手

ネット上の見ず知らずの人と交流している

属性

年齢が若い
学歴が大卒以上である
ネット歴が短い
外国籍であるサービス

Twitter（Instagramと比べて）Facebook（Instagramと比べて）TikTok（Instagramと比べて）26

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表 2.10 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）

0.019

0.307

0.001 **

投稿回数（対数）

0.008

0.055

0.000 **

フォロワー数（対数）

0.005

0.222

0.000 **

自撮り

0.029

0.064

0.000 **

恋人やパートナーとの仲良しな様子

0.010

0.019

0.000 **

仕事

-0.005-0.012

0.286

政治の話題

0.017

0.042

0.000 **

ニュースのシェアやコメント

0.002

0.008

0.398

他人の投稿のシェア

0.006

0.019

0.191

0.008

0.046

0.000 **

プロフィールに本名記載-0.009-0.0440.007 **

プロフィールに生年月日記載-0.008-0.0270.030 *

プロフィールに居住地記載

0.000

0.000

0.968

プロフィールに所属組織記載

0.004

0.009

0.274

プロフィールに顔写真

0.010

0.026

0.080

ネットを通じて知り合い、会ったことがある人-0.003-0.0120.539

ネットを通じて知り合ったが会ったことがない人

0.000

0.000

0.994

ネット上の見ず知らずの人

0.008

0.039

0.000 **

性別（男性）

0.011

0.244

0.071

年齢（歳）

0.000

-0.1490.000 **

投稿内容

限界効果 標準化係数

プライバシー 非公開設定

交流相手

属性

サービス

属性

サービス

p値

学歴（大卒以上）

0.005

0.120

0.000 **

ネット歴（年）-0.001-0.2000.027 *

外国籍

0.039

0.099

0.000 **

Twitter

0.016

0.260

0.000 **

Facebook

0.013

0.212

0.000 **

TikTok

0.007

0.120

0.000 **

Instagram

基準

n

8258

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。

27

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わが国における誹謗中傷の実態調査」報告書

図 2.8 ネット上で誹謗中傷を受けやすい特徴への限界効果（有意なもののみ）

28

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図 2.9 ネット上で誹謗中傷を受けやすい特徴への標準化係数（有意なもののみ）

29

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３．どれくらいの人がネットで誹謗中傷を見たことがあるか
３．１．誹謗中傷を見た経験率
第２章で扱った Twitter、Instagram、Facebook、TikTok、YouTube、ネットニュースについて、それらを過去 1 年以内に利用した人のうち、自分にされたもの以外でどれほど誹謗中傷を見たことがあるかを調査した結果が図 3.1 である。まず全体を見ると、24.9%と、経験率の 4.7%よりはるかに高い。ユーザの 4 人に 1 人は誹謗中傷を見ているといえる。見るものとしては「侮辱・攻撃」（18.6%）、「容姿・人格の否定」（12.9%）、「差別」（14.0%）が多い。
傾向は経験率と似ている。

図 3.1 誹謗中傷を見たことがある割合
図 3.2 はそれを性年代別に確認したものである。年齢が低いほど誹謗中傷を見る割合が大きくなっており、背景には若い人ほどサービス利用時間が長いことがあると考えられる。また、60 代を除いて男性の方が見たことのある割合が高く、これは経験率の傾向と同じである。

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図 3.2 誹謗中傷を見たことがある割合（性年代別）
続けて、性別別に見たものが図 3.3 である。図 3.3 を見ると、どのような誹謗中傷においても男性の方が見ている割合が顕著に高い。サービスの利用時間では Instagram 以外男女で大きな差はなく、Instgram はむしろ女性の方が利用時間が長いため、サービス利用時間が要因ではない。２．７．での経験率の考察では、男性の方がネット上の見ず知らずの人と交流する傾向にあることや、顕著に政治の話題をしていることが、誹謗中傷経験率の差につながっていることを述べた。誹謗中傷を見ることについても、同様に、見ず知らずの人と交流するコミュニティや、政治について話すコミュニティなどに属することが多く、そこで誹謗中傷を見る割合が高くなっている可能性がある。

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図 3.3 誹謗中傷を見たことがある割合（性別別）
各誹謗中傷を見たことのある割合を年代別に見ると、10 代では「脅迫・恐喝」が 25.7%で2 位と高めなのに対して、20 代～50 代は「差別」が 2 位となっている（表 3.1）
。10 代のコ
ミュニティの中で脅迫・恐喝をする人が相対的に多かったり、若い世代に対して強気になり脅迫・恐喝をする人が多かったりする可能性があるが、想像の域を出ない。
表 3.1 各誹謗中傷を見たことがある割合（年代別）
見た誹謗中傷の内容

10代

脅迫・恐喝

25.7% 13.9% 11.2% 8.1% 5.1% 1.7%

侮辱・攻撃

36.0% 24.5% 26.3% 19.4% 12.1% 5.7%

容姿・人格の否定

13.5% 20.7% 20.2% 13.5% 7.7% 3.9%

親族、友人、所属する組織に対する攻撃

4.6% 9.5% 11.1% 7.2% 4.1% 1.6%

差別

13.3% 22.4% 22.9% 14.6% 8.9% 3.1%

呪い

3.0% 9.8% 9.5% 7.0% 3.3% 1.4%

グループから排除3.0% 9.7% 12.2% 8.4% 6.4% 2.5%

嘘の情報

3.3% 12.8% 13.2% 10.0% 7.2% 3.4%

セクハラ

3.3% 10.9% 7.5% 5.3% 2.4% 0.8%

20代 30代 40代

50代 60代

３．２．誹謗中傷をよく見るサービス
誹謗中傷を見るサービスとして突出して多いのが Twitter（23.2%）とネットニュースのコ
メント欄（23.3%）であった。Twitter は誹謗中傷経験率と似た傾向であるが、ネットニュー

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スのコメント欄は非常に高いといえる。その理由としては、ネットニュースのコメント欄では同じようにコメントしているユーザに対してだけでなく、ニュース記事で話題になっている人への誹謗中傷もあるためと考えられる。一方、ユーザの年齢層が高く、クローズドな性質が強く、実名制を原則としている Facebook では、誹謗中傷を見たことのある人は少ない。

図 3.4 誹謗中傷を見たことがある割合（サービス別）
各誹謗中傷について確認しても、サービスによる大きな違いは存在せず、「侮辱・攻撃」「容姿・人格の否定「差別」の 3 つが多いという結果となった。ただし、Instagram は写真がメインの SNS で、自撮りをアップしている人が多いにもかかわらず、「容姿・人格の否定」の割合が相対的に低いのは興味深い。容姿・人格を否定しない文化がユーザ間で広まっている可能性がある。
表 3.2 各誹謗中傷を見たことがある割合（サービス別）
Instagra Faceboo
誹謗中傷の内容

Twittermk

ネット
TikTokYouTube ニュース

脅迫・恐喝

9.9%

1.0%

0.9%

1.9%

2.0%

5.6%

侮辱・攻撃

19.6%

2.8%

2.0%

5.2%

7.3%

17.5%

容姿・人格の否定

10.7%

1.6%

1.2%

3.0%

4.6%

11.2%

親族、友人、所属する組織に対する攻撃

5.4%

0.9%

0.8%

1.9%

1.9%

5.4%

差別

12.8%

1.6%

1.6%

2.7%

4.1%

12.9%

呪い

5.4%

0.7%

0.9%

1.9%

1.8%

4.4%

グループから排除

6.1%

1.2%

1.6%

2.4%

2.2%

6.1%

嘘の情報

7.9%

0.8%

1.0%

2.0%

2.6%

7.7%

セクハラ

4.8%

1.4%

0.6%

2.1%

1.5%

2.8%

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４．メッセージアプリやネット以外での誹謗中傷経験状況
４．１．メッセージアプリやネット以外での誹謗中傷経験率
第４章では、メッセージアプリやネット外での誹謗中傷の実態について取り扱う。２．１．
で定義した誹謗中傷それぞれについて、過去 1 年以内に経験したかどうかを調査した結果が図 4.1 である。図 4.1 を見ると、まず、メッセージアプリでは 4.1%の人で、ネット以外では 8.6%の人で、いずれか 1 つ以上の誹謗中傷経験があった。興味深いのは、ネット以外での誹謗中傷が、ネット（Twitter、Instagram、Facebook、TikTok、YouTube、ネットニュースのコメント欄）での誹謗中傷経験率より、はるかに高いということであろう。誹謗中傷の文脈では SNS 等が問題視されることが多いが、実際には現実社会での誹謗中傷についても同様に対策を考えていくべきといえる。
個別の誹謗中傷を見ると、「侮辱・攻撃」が多いのはネットと変わらない傾向であるが、「容姿・人格の否定」と「差別」は、ネットやメッセージアプリに比べ、ネット以外は相対的にかなり高い傾向が見られた。これらの誹謗中傷はネット以外でむしろ受けやすいといえる。

図 4.1 メッセージアプリやネット以外での誹謗中傷経験率
年代別の傾向を見たものが図 4.2 である。比較できるように、第２章の Twitter、Instagram、Facebook、TikTok、YouTube、ネットニュースのコメント欄（「SNS・動画サービス・ネット

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ニュース」と表記）と、メッセージアプリ、ネット以外を掲載している。図 4.2 を見ると、すべての年代においてネット以外での誹謗中傷経験率が最も高いことが分かる。ただし、SNS・動画サービス・ネットサービスでは年齢が低いほど経験率が高かった一方で、メッセージアプリとネット以外は、20 代の経験率が最も高い。特にメッセージアプリは 30 代以上と 20 代以下で大きく差が開いている。これは、LINE オープンチャットなどの、メッセージ
アプリに付随しているオープンチャットの利用率とも関連があると予想される。

図 4.2 誹謗中傷経験率の比較（年代別）
メッセージアプリとネット以外について、性別別に見たものが図 4.3、図 4.4 である。いずれも男性の方が経験率が高いというのは、SNS・動画サービス・ネットニュースと同じ傾向である。メッセージアプリでは「セクハラ」のみ女性の方が高く、これも同様の傾向といえる。
ただし、ネット以外は傾向がやや異なる。
「差別」は女性の方が多くなる一方で、「セクハ
ラ」は女性の方が多いものの、男性とほとんど経験率が変わらない。調査時の文言は、「「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」と「「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）」というものであった。これから考察すると、現実社会では面と向かって女性に対して性的な表現をしたり画像の要求をしたりする人は多くない一方で、「女のくせに～」などの差別的な表現をする人が、ネットやメッセージアプリに比べて相対的に多くなるといえる。

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図 4.3 メッセージアプリでの誹謗中傷経験率（性別別）

図 4.4 ネット以外での誹謗中傷経験率（性別別）

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４．２．メッセージアプリやネット以外での誹謗中傷を誰からされたか（被害経路）
誹謗中傷をしてきた相手としては、「同じ学校・勤務先の人」が最も多く 37.7%となった（図 4.5）。SNS・動画サービス・ネットニュースでは「見ず知らずの人」が 66.8%で 1 位だ
ったことを考えると、誹謗中傷のされ方がかなり異なることが分かる。誹謗中傷の多くが所属する環境でされているといえ、被害者を守る対策も大きく異なるであろう。2 位は「見ず知らずの人」となっているが、これはメッセージアプリのオープンチャットが主たる場であると予想される。他の要因としては、メッセージアプリでの迷惑トークが考えられる。何らかの方法で、ID や電話番号、QR コードが第三者に知られ、知らない人からメッセージが届くという現象である。迷惑トークの内容として、脅迫や侮辱が含まれる場合があることは十分に想定される。こうしたことを防ぐためには、ID や電話番号から友だち追加をされないように設定しておくことが、セキュリティの観点からも望ましい。
他に「家族・親族」や「友人・恋人」からの誹謗中傷経験率も低くなく、身近な人から誹謗中傷を受けやすいといえる。

図 4.5 メッセージアプリやネット以外で誹謗中傷をしてきた相手
年代別にみても、傾向はあまり変わらない（表 4.1）。ただし、10 代と 20 代では「友人・恋人」が多い一方で、30 代以上では「家族・親族」が多くなる。この背景には結婚による生活の変化があると考えられる。

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表 4.1 メッセージアプリやネット以外で誹謗中傷をしてきた相手（年代別）
誹謗中傷をしてきた相手

10代

20代

家族・親族

14.7% 18.3% 20.6% 25.4% 20.9% 23.6%

友人・恋人

26.8% 23.0% 12.9% 15.0% 12.6%

同じ学校・勤務先の人（友人・恋人以外）

32.7% 38.6% 38.3% 35.8% 45.7% 31.5%

1～3以外の知人

4.4% 14.5% 18.3% 16.7% 12.7% 19.4%
9.7%

30代

60代
9.6%

3.3%

6.1%

1.5%

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）

18.0% 18.2% 14.0% 11.8% 11.3%

5.8%

見ず知らずの人

46.0% 24.9% 26.1% 40.2% 27.5% 32.8%

わからない

16.9%

9.5%

4.3%

50代

ネットを通じて知り合い、会ったことがある人

8.4%

5.7%

40代

5.0%

6.0%

9.3%

さて、SNS・動画サービス・ネットニュースで誹謗中傷をされている人の中で、メッセー
ジアプリやネット以外で同一人物から誹謗中傷をされている人の割合を示したものが図 4.6である。図 4.6 からは、11.4%の人がそのような経験があり、特に 60 代で多いことが分かる。

図 4.6 ネットで誹謗中傷してきた相手とメッセージアプリやネット以外で誹謗中傷をしてきた相手が同一人物だった割合
表 4.2 は、各誹謗中傷をしてきた相手を調査した結果である。
「同じ学校・勤務先の人（友人・恋人以外）」も割合は、9 項目中 5 つの項目で最も高い割合を示している。また、「家族・親族」「友人・恋人」の割合も全体的にネット上の誹謗中傷の時に比べて高い。つまり、現実で知っている人から誹謗中傷を受けるケースが多いのである。ネット以外またはメッセージアプリというメディアは、現実世界の人間関係を反映したネットワーク形成がなされるため、それを反映した結果であるといえよう。

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表 4.2 メッセージアプリやネット以外で各誹謗中傷をしてきた相手
ネットを通じて同じ学校・勤務
家族・親族

友人・恋人

先の人（友人・
恋人以外）

1～3以外の知人

ネットを通じて 知り合ったが知り合い、会っ 会ったことがな 見ず知らずの人 わからない
たことがある人 い人（フォロワー等）

脅迫・恐喝に当たるような悪口
侮辱的・攻撃的な言葉を含む
悪口
容姿や人格を否定する悪口
親族、友人、所属する組織に対する攻撃的な言動・悪口
性別・人種・宗教・障碍などに関する差別的な悪口
不幸が降りかかることを願う、呪うような表現
社会的グループから排除する
ような表現
嘘の情報を使った悪口
性的な表現や画像の要求、画像の送信（セクハラ）

14.3%

9.5%

17.6%

8.1%

5.5%

10.3%

26.0%

8.8%

11.5%

13.4%

22.8%

8.3%

4.5%

7.5%

27.5%

4.3%

13.4%

13.4%

27.1%

9.5%

4.5%

5.3%

21.2%

5.6%

12.1%

15.2%

18.4%

9.0%

7.2%

7.2%

21.5%

9.4%

17.9%

11.6%

22.9%

8.5%

3.9%

6.9%

20.9%

7.4%

13.3%

12.9%

14.8%

8.1%

7.1%

7.6%

24.3%

11.9%

12.2%

10.3%

23.1%

9.3%

5.4%

10.6%

22.4%

6.7%

10.8%

10.8%

15.6%

11.3%

5.4%

11.8%

24.7%

9.7%

7.4%

10.2%

10.7%

9.8%

7.4%

16.7%

28.8%

8.8%

続いて、誹謗中傷を最もしてきた人についても確認していく（表 4.3）。この項目でもやはり、「見ず知らずの人」及び「同じ学校・勤務先の人（友人・恋人以外）」が多く、傾向は表4.2 と同様である。また、ネットでの誹謗中傷と比較して「家族・親族」、「友人・恋人」、「同じ学校・勤務先の人（友人・恋人以外）」の割合が相対的に高い。

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表 4.3 メッセージアプリやネット以外で各誹謗中傷を最もしてきた相手

さて、「見ず知らずの人」以外における誹謗中傷加害者と被害者の関係に関する質問の回
答を確認する（表 4.4）
。ここではネットと同様、「仲が良くも悪くもない」が最も多い傾向にある。一方で、「非常に仲が悪かった」の割合も高く、全体的に 2 割に迫る割合を示している。ここでも、ニュートラルな関係の人から誹謗中傷を受けるシーンを想像する必要がある。ネットの際に検討した時と同様、ある特定のメッセージ等が、誰かの怒りや不安を喚起することは十分に考えられる。普段仲が悪くなくても、ふいに出た一言で相手を傷つけてしまうことはある。人とコミュニケーションを取るにあたっては、十分に気を付ける必要があるだろう。
2 番目に多い関係性が「非常に仲が悪かった」であることは、首肯できる結果である。また、仲が悪かった人全体の割合だけを見ると、表 2.6 と大差ないように見えるが、そもそもこの質問に回答した人の数が表 2.6 のそれより多いので、その数は少なくない。各ジャンル
で、80 人程度～270 人程度の規模感である。ネット以外またはメッセージアプリにおける誹謗中傷は、一定程度現実世界の人間関係が反映されている結果と解釈できるだろう。加害者として「同じ学校・勤務先の人」が最も多かったことを踏まえると、こうした解釈は支持しやすい。ただし、本アンケート調査における情報からでは推測の域を出ないため、追加的にインタビュー調査等を行って実態把握に努める必要がある。

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表 4.4 メッセージアプリやネット以外で各誹謗中傷を最もしてきた人との仲の良さ

以上をまとめると、ネット上の誹謗中傷は、現実の人間関係とは切り離された世界で起きる傾向にある。また、メッセージアプリやネット以外においても、被害の 2～3 割程度は「見ず知らずの人」からの誹謗中傷によって発生している。これらのことを踏まえると、たとえSNS 上であっても、知らない人からのリプライやメッセージは、少なくとも受け付けない設定にできる必要はある（多くの SNS においては既にそうした設定が可能である）。加えて、ユーザ側においても、ID や電話番号による友だち追加を承認しないなど、メッセージアプ
リのセキュリティ対策を十分に講じておく必要がある。さらに、ネット以外やメッセージア
プリにおいて見ず知らずの人から誹謗中傷されるケースは、個人情報が流出している可能性があるので、すぐに相談できる窓口等が周知されることが望ましい。
また、ネット上においても、メッセージアプリやネット以外においても、知っている人から誹謗中傷を受ける際は、その関係性がニュートラルなケースが一番多かった。このことは、
たとえ普段特段仲が悪いわけでなくても、ある 1 つの投稿や一言をきっかけに、相手の怒りや不安を喚起し、誹謗中傷を受けてしまうシーンが考えられる。誹謗中傷の被害者／加害者にならないために、媒体を問わず、情報発信をする前には一呼吸置くことが重要であろう。

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４．３．メッセージアプリやネット以外での誹謗中傷への対処
メッセージアプリやネット外での誹謗中傷に対して、何をしたか調査した結果が図 4.7 である。図 4.7 を見ると、「特に何もしなかった」が最多で 48.4%であり、「この中にはない」
が 23.2%だった SNS・動画サービス・ネットニュース（図 2.6）とは大きく傾向が異なる。
特にネット以外ではブロックやミュートといった便利機能はないため、対処したくてもできない現状が浮かび上がる。

図 4.7 メッセージアプリやネット以外で誹謗中傷をされた後の対応
対処の仕方について年代別の傾向を見たものが表 4.2 である。20 代のみ「反撃・復讐をした」が非常に多いが、それ以外は年代による大きな傾向の違いはない。10 代、20 代で「ブロック機能によって投稿者をブロックした」が突出して高いが、これはメッセージアプリでの誹謗中傷経験率が高いことに起因する。
表 4.2 メッセージアプリやネット以外で誹謗中傷をされた後の対応（年代別）
誹謗中傷への対応

10代

20代

30代

40代

50代

ブロック機能によって投稿者をブロックした

39.3%

28.3%

17.7%

19.2%

14.1%

9.7%

交友関係を解消した

8.8%

17.9%

21.6%

14.5%

13.4%

11.5%

攻撃や悪口をやめるよう伝えた

6.6%

16.8%

19.3%

13.6%

18.3%

15.3%

反撃・復讐をした

5.5%

24.2%

8.5%

10.2%

7.2%

4.4%

攻撃や悪口を言われたことに関して、話題にするのをやめた

4.4%

9.1%

14.3%

13.1%

10.1%

3.0%

警察に通報した

2.2%

4.1%

5.4%

5.2%

1.5%

2.2%

その他

16.9%

8.3%

3.4%

11.6%

9.2%

16.1%

特に何もしなかった

51.8%

41.1%

52.4%

47.3%

51.0%

54.1%

42

60代

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４．４．メッセージアプリやネット以外での誹謗中傷の影響
メッセージアプリやネット以外でされた誹謗中傷の影響を調査した結果が図 4.8 である。
「悲しくなった」が 46.6%、「怒りを感じた」が 51.4%と高く、この傾向は SNS・動画サー
ビス・ネットニュースと同様である。特徴としては、SNS・動画サービス・ネットニュース
よりも全体的に数値が高くなっていることや、「健康面に何らかの影響が発生した」という深刻な影響が 3 位の 19.2%となっていることが挙げられる。ネットの誹謗中傷に比べ、メッセージアプリやネット以外の誹謗中傷はダメージが大きいといえる。

図 4.8 メッセージアプリやネット以外でされた誹謗中傷の影響
これを年代別に見た表 4.3 では大きな傾向はみられないが、「健康面に何らかの影響が発生した」は 20 代～50 代で高い傾向で、特に 30 代と 40 代ではベスト 3 に入った。

43

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表 4.3 メッセージアプリやネット以外でされた誹謗中傷の影響（年代別）
誹謗中傷の影響

10代

悲しくなった14.3% 49.7% 55.9% 50.3% 47.0% 39.8%

怒りを感じた17.6% 45.8% 55.5% 57.7% 60.1% 59.0%

他の人を信じられなくなった

20.2% 17.5% 18.3% 19.1% 23.8% 12.4%

会社・学校に行きたくなくなった

16.9% 19.4% 16.0% 22.2% 23.2% 11.5%

攻撃的・悪口的なメッセージをもらったメッセージアプリでの活動を減らした

5.5%

9.5%

4.1%

7.2%

5.1%

3.7%

攻撃的・悪口的なメッセージをもらったメッセージアプリで限られた人としか交流しなくなった

4.4%

6.6%

6.4%

7.3%

1.9%

1.5%

攻撃的・悪口的なメッセージをもらったメッセージアプリでアカウントを削除した

2.2%

7.0%

5.9%

5.8%

4.2%

2.2%

日常生活に何らかの影響が発生した

3.3%

4.2%

9.8%

7.4%

8.6%

6.0%

20代

30代

40代

50代

60代

健康面（精神的・身体的）に何らかの影響が発生した

6.6% 21.0% 18.4% 22.5% 23.1% 13.8%

この中にはない

62.2% 22.5% 17.8% 16.3% 18.7% 23.8%

44

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５．透明性へのニーズ
本章では、人々のプラットフォーム事業者への透明性のニーズについて調査する。図 5.1
は、プラットフォーム事業者の透明性へのニーズを調査したものである。透明性の選択肢については、総務省のプラットフォームサービスに関する研究会で共有された、事務局による資料「誹謗中傷への取組の透明性・アカウンタビリティ確保状況について」13を参照している。当資料には、プラットフォーム事業者（ヤフー、Google、LINE、Meta、Twitter）が削除
要請、自主削除、発信者情報開示を何件行ったか、及び、各事業者が行っている誹謗中傷等の取り組みの効果分析の内容が調査された結果が記されている。本調査では、これらの件数の公開ニーズを選択肢とした。
図 5.1 を見ると、透明性へのニーズは高くないことが分かる。
「非常に知りたいと思う」「やや知りたいと思う」を足し合わせた割合は「日本国内において、悪口・攻撃的な投稿の問題を改善するためにしている取り組みの効果」で最も高い 45.1%である。
項目での横比較をすると、「日本国内において、悪口・攻撃的な投稿の問題を改善するた
めにどのような取り組みをしているか」「日本国内において、悪口・攻撃的な投稿の問題を改善するためにしている取り組みの効果」を知りたい人が相対的に多く、実際の削除件数や開示請求件数等よりも、取り組みの実態や効果を明らかにしてほしいというニーズが高い
といえる。

13

https://www.soumu.go.jp/main_content/000813830.pdf

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図 5.1 透明性への評価
8 個すべての透明性について、「非常に知りたいと思う」と「やや知りたいと思う」を足し合わせた割合の平均値をとり、それを性年代別に見たものが図 5.2 である。
図 5.2 からは、
10 代男性が低く 40 代男性がやや高い傾向はみられるものの、年代による大きな違いは見ら
れない。

46

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図 5.2 透明性への評価（性年代別）
同じものをサービス別に確認したものが図 5.3 であるが、ここでも大きな違いは見られなかった。

図 5.3 透明性への評価（サービス別）
表 5.1 では各透明性項目についてサービス別の違いを見ている。すべてのサービスで「日本国内において、悪口・攻撃的な投稿の問題を改善するためにどのような取り組みをしているか」「日本国内において、悪口・攻撃的な投稿の問題を改善するためにしている取り組みの効果」を知りたい人が多く、サービスによる違いはほとんどない。

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表 5.1 各透明性項目を知りたいと思うか（サービス別）
Instagra
透明性
日本国内において、悪口・攻撃的な投稿を削除するよ
うにユーザから申告・要請された件数
日本国内において、悪口・攻撃的な投稿を削除するよ
うにユーザから申告・要請され、実際に削除した件数

Twitterm

ネット
Facebook

TikTokYouTube ニュース

34.5%

35.3%

31.8%

35.8%

31.3%

33.7%

37.2%

37.5%

32.5%

42.1%

37.4%

36.0%

34.4%

33.6%

29.5%

35.0%

34.4%

32.8%

35.3%

32.1%

32.2%

37.7%

33.2%

34.7%

36.9%

36.1%

34.7%

35.3%

32.9%

34.1%

38.9%

36.7%

35.2%

33.6%

34.2%

34.7%

47.2%

48.5%

45.0%

42.2%

42.7%

46.2%

47.9%

45.5%

45.3%

40.3%

43.2%

49.4%

日本国内において、悪口・攻撃的な投稿を削除するよ
うにユーザから申告・要請され、削除以外の対応をした件数
日本国内において、悪口・攻撃的な投稿について、通報・申告・要請なしに自主的に削除した件数
日本国内において、発信者情報開示請求（投稿者の情報を明らかにするよう求めること）を受けた件数
日本国内において、発信者情報開示請求（投稿者の情報を明らかにするよう求めること）を受け、実際に開示した件数
日本国内において、悪口・攻撃的な投稿の問題を改善するためにどのような取り組みをしているか
日本国内において、悪口・攻撃的な投稿の問題を改善するためにしている取り組みの効果

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６．まとめ：得られる含意
以上のような研究成果から、次の含意が得られる。

６．１．インターネット上の誹謗中傷の被害に少なくない人が遭っており、とりわけ青少年の保護の観点から対策が必要である
Twitter、Instagram、Facebook、TikTok、YouTube、ネットニュースのコメント欄の 6 つについて、利用者の誹謗中傷経験率は 4.7%（約 21 人に 1 人）であった。また、誹謗中傷経験率は年齢が低い人ほど高い傾向がみられ、最も高いのは 10 代男性で 10.6%であった。誹謗
中傷をしてきた相手としては、「見ず知らずの人」が 66.8%で最多であった。
また、誹謗中傷に遭った後は、「悲しくなった」（35.8%）、「怒りを感じた」（40.9%）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、「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」（15.0%）、「健康面（精神的・身体的）に何らかの影響が発生した」（12.1%）といったように、表現の萎縮や健康被害まで少なからず発生していた。
以上を踏まえ、とりわけ青少年保護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いえる。啓発を推進する際には青少年に対して重点的に行うべきである
し、プラットフォーム事業者は、青少年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実施していくべきといえる。

６．２．インターネットだけでなく現実社会も含めた、誹謗中傷に関する抜本的な対策や啓発が求められるSNS 等のオープンなインターネットでの誹謗中傷だけでなく、メッセージアプリやイン
ターネット以外でも誹謗中傷被害が確認され、メッセージアプリでは 4.1%、インターネッ
ト以外では 8.6%の人で、いずれか 1 つ以上の誹謗中傷経験があった。年齢別の傾向として
は、メッセージアプリについては 10 代と 20 代で極端に多く（10 代で 7.1%、20 代で 9.2%）、
インターネット以外については 10 代～30 代で多かった（10 代で 9.9%、20 代で 12.7%、30代で 10.4%）。また、メッセージアプリやインターネット以外で誹謗中傷をしてきた相手としては、「同じ学校・勤務先の人」が最も多く 37.7%だった。
誹謗中傷に遭った後は、「悲しくなった」が 46.6%、「怒りを感じた」が 51.4%といったネガティブな感情を、インターネットでされた時以上に多くの人が抱いていた。「健康面（精神的・身体的）に何らかの影響が発生した」という深刻な影響も 19.2%となっており、全体的にインターネット上の誹謗中傷に比べ、メッセージアプリやインターネット以外の誹謗
中傷はダメージが大きいといえる。

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以上を踏まえ、誹謗中傷を社会全体の問題と捉え、インターネット上で見ず知らずの人から攻撃されるケースだけでなく、同じ学校・勤務先の人からの攻撃など、様々なパターンについて問題を改善する必要がある。

６．３．インターネット上についてもインターネット以外についても、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）」（40.8%）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」（23.1%）が多かったとはいえ、これらの対処をしていない人も少なくなかった。また、「利用サービスの通報・報告機能を用いて通報した」
は 9.2%しかおらず、通報や報告機能があまり使われていない状況が明らかになった。
一方、インターネット以外では、「特に何もしなかった」が最多で 48.4%であり、遭遇率
やネガティブな影響を受けた人の割合が高かったにもかかわらず、対処できていない人が多いことが明らかになった。
以上を踏まえ、まず、インターネット上の誹謗中傷に遭遇した場合の対処方法として、ブロックやミュートといった機能を幅広く啓発するほか、通報・報告機能についても啓発する
ことが効果的と考えられる。また、インターネット以外で誹謗中傷を受けた場合については、
そもそも適切な対処方法とは何か調査を行ってエビデンスを得ると同時に、エビデンスベ
ースで啓発を実施していくことが求められる。

６．４．属性による被害の傾向についてエビデンスベースで啓発を進めると共に、プラットフォーム事業者も属性に応じた適切な対策をする
インターネット上の誹謗中傷としては、「侮辱・攻撃」が 2.7%で最多となった。またどの年代でも女性よりも男性の方が誹謗中傷経験率が高い結果となった。
誹謗中傷の種類別では、男性で特に経験率が高いのが「侮辱・攻撃」（3.5%）と「グループからの排除」（1.3%）であったのに対し、女性では「侮辱・攻撃」（1.8%）が 1 位なのは変わらないが、2 位は「セクハラ」（1.2%）であった。
以上を踏まえると、啓発の際には、特に男性は侮辱・攻撃やグループからの排除といった被害に遭いやすいこと、女性は侮辱・攻撃やセクハラといった被害に遭いやすいことを、それぞれ啓発することが効果的と考えられる。またプラットフォーム事業者は、属性によって遭いやすい被害が異なることを踏まえたうえで、適切で効果的な対策をすることが求められる。

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６．５．リスクの高い行動・属性（「自撮り」「恋人・パートナーとの仲良しな様子」「政治の話題」の投稿など）についてエビデンスベースで啓発することが必要
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、「自撮り」「恋人・パートナーとの仲良しな様子」「政治の話題」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、「ネット上の見ず知らず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、「年齢が若い」「学歴が大卒以上である」「ネット歴が短い」「外国籍である」と SNS 上で誹謗中傷を受けやすい傾向が見られた。利用するサービスについては基準である Instagram に比べ、Twitter、
Facebook、TikTok では誹謗中傷を受けやすい傾向が見られ、とりわけ Twitter で顕著に見られた。
以上の分析結果を踏まえ、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。

６．６．透明性については、エビデンスベースで施策に反映できるという視点で求めていくことが重要
プラットフォーム事業者の透明性へのニーズを調査した結果、「非常に知りたいと思う」「やや知りたいと思う」を足し合わせた割合で最も高いものであっても、「日本国内において、悪口・攻撃的な投稿の問題を改善するためにしている取り組みの効果」の 45.1%で、次いで「日本国内において、悪口・攻撃的な投稿の問題を改善するためにどのような取り組みをしているか」（44.7%）となっており、多くのものが約 35%であった。このことは、プラッ
トフォーム事業者の透明性について、多くのユーザはそれほど関心を寄せていないことを示している。
以上の結果を踏まえると、プラットフォーム事業者に透明性を求める理由は、ユーザがそれを直接確認するためというより、政府や企業が得られた情報をもとにエビデンスベース
で施策を検討することにあるといえる。そのため、目指すべき社会の姿を提示したうえで、
有効な施策（効果的な施策の横展開など）の検討に資する情報の提供を促すことが重要である。ただし、日本国内における取組の具体的な内容と効果については、ユーザのニーズの高い分野ともいえ、ユーザ向けに公表を促すことも適当と考えられる。

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付録

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Ａ１．アンケート調査票14

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。
14

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わが国における誹謗中傷の実態調査」
発行：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〒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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