報告書＜概要版＞

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

目次
1. 調査概要・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・３
2. 本調査から得られる含意・・・・・・・・・・・・・・・・・・・６
3. ネット上の誹謗中傷に関する調査結果・・・・・・・・・・・・１０
4. メッセージアプリやネット以外の誹謗中傷に関する調査結果・・１８
5. 透明性に関する調査・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・２４
6. 付録・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・２６2

調査概要

13

本調査研究の目的•••

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。

本調査研究で明らかにすること
①
②③
④⑤
⑥

インターネット上の誹謗中傷の被害実態、影響
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
誹謗中傷の被害経路
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、影響人々にニーズのある透明性のあり方
調査研究手法

① 文献調査② スクリーニング調査17,385名、本調査5,226名を対象としたアン
ケート調査分析
図表1.1 スクリーニング調査サンプルサイズ

図表1.2 本調査サンプルサイズ

年齢階層

男性

女性

年齢階層

男性

女性

15～19歳

546

650

1196

15～19歳

36

64

100

20～24歳

660

735

1395

20～24歳

72

133

205

全体

全体

25～29歳

682

748

1430

25～29歳

132

159

291

30～34歳

681

696

1377

30～34歳

173

188

361

35～39歳

794

716

1510

35～39歳

262

227

489

40～44歳

868

857

1725

40～44歳

318

297

615

45～49歳1037 1011

2048

45～49歳

374

339

713

50～54歳1024 1003

2027

50～54歳

376

363

739

55～59歳

864

843

1707

55～59歳

331

283

614

60～64歳

779

760

1539

60～64歳

290

264

554

65～69歳

708

723

1431

65～69歳

283

262

545

全体

8643 8742

17385

全体

2647 2579 52264

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.

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（図表3.1）。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（図表3.3）。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（図表3.5）。
• 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（図表3.8）。
⇨ 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。

2.

インターネットだけでなく現実社会も含めて、各ステークホルダーが連携し、誹謗中傷に関する抜本的な対策や啓発をしていく必要がある• 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（図表4.1）。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%）（図表4.2）。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（図表4.5）。
• 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（図表4.8）。
⇨ 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の様々なパターンについて、各ステークホルダーが連携して問題を改善することが重要である。
7

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（図表3.7） 。
• 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（図表4.7）。
⇨ 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。

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（図表3.1）。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（図表3.3）。
• 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（図表3.4）。
⇨ 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。

8

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（図表3.9）。
⇨ 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.

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（図表5.1）。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。
⇨ 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。

9ネット上の誹謗中傷に関する調査結果

310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が、9つの誹謗中傷の内いずれか1つ以上を経験している割合は4.7%*だった。項目別に見ると、「侮辱・攻撃」が2.7%で最多となった（図表3.1） 。サービス別には、Twitterが4.2%と突出して高い（図表3.2）。

図表3.1

誹謗中傷経験率（過去1年以内）

図表3.2 誹謗中傷経験率（サービス別）* 本結果は総務省の「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（8.9%）と異なる。その理由は2つ考えられる。
① 当該調査では「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」を尋ねているため、正当な批判と攻撃的な誹謗中傷を混同して回答している可能性がある。
本研究は誹謗中傷という言葉を使わず、個別具体的な内容で尋ねている。
② 本研究はダイレクトメッセージやリプライといった、直接の投稿であることが明らかな場合に限定して尋ねている。
11誹謗中傷の経験率•

性年代では、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、若い人ほどサービスを活発に利用していることがあると考えられる。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かった（図表3.3）。

•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（図表3.4）。

図表3.3 誹謗中傷経験率（性年代別）

図表3.4 誹謗中傷経験率（種類別・性別別）
12

誹謗中傷は誰からされたか•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（66.8%）。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、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（図表3.5）。

•

年代別に見ても、大きな傾向は変わらない。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主な人間関係となること、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・恋人になることが要因として考えられる（図表3.6）。

図表3.6 誹謗中傷をしてきた相手（年代別）

図表3.5 誹謗中傷をしてきた相手
13

誹謗中傷への対処•

誹謗中傷をされてとった対処は、「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。

図表3.7 誹謗中傷をされた後の対応
14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。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。

図表3.8 誹謗中傷の影響
15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：交流相手が多く、頻繁に利用していると誹謗中傷に遭いやすい。

•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：プライバシー設定をしっかりしている人ほど、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。

•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」とSNS上で誹謗中傷を受けやすい。

•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」と誹謗中傷を受けやすい。

•SNSサービス：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で顕著だった。

図表3.9 ＜回帰分析結果*＞ネット上で誹謗中傷を受けやすい特徴* モデルや詳細な結果は付録を参照
16

誹謗中傷を見た経験率•

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内、自分にされたもの以外で1つ以上の誹謗中傷を見た人は24.9%と、経験率の4.7%よりはるかに高かった。「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（図表3.10）。

•

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、ネットニュースのコメント欄も多い。ネットニュースのコメント欄では、ニュース記事で話題になっている人への誹謗中傷があるためと考えられる（図表3.11）。

図表3.10 誹謗中傷を見たことがある割合

図表3.11 誹謗中傷を見たことがある割合（サービス別）
17

メッセージアプリやネット以外の誹謗中傷に関する調査結果

418

メッセージアプリやネット以外での誹謗中傷経験率•

過去1年以内にメッセージアプリやネット以外で誹謗中傷を経験したかどうかを調査した結果、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（図表4.1）。

•

年代別の傾向を見ると、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。また、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（図表4.2）。

図表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

図表4.2 誹謗中傷経験率の比較（年代別）
19

メッセージアプリやネット以外での誹謗中傷経験率•

性別別には、いずれも男性の方が経験率が高い。これは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（図表4.3）。

•

ただし、ネット以外では、「セクハラ」は男性とほとんど経験率が変わらない（図表4.4）。今回のセクハラの例示として「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」を挙げており、これらを現実社会で面と向かってやる人は少ないためと考えられる。

図表4.3 メッセージアプリでの誹謗中傷経験率（性別別）

図表4.4 ネット以外での誹謗中傷経験率（性別別）
20

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•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。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。「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（図表4.5）。

•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は全体で11.4%であり、特に60代で多い（図表4.6）。

図表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

図表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
21

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、「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。

図表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

22

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を見ると、「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。

図表4.8 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
23

透明性に関する調査524

透明性へのニーズ•

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した。選択肢については、総務省の「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」を参照している。

•

調査結果を見ると、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」が最も高く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。

図表5.1 透明性への評価
25

付録

626

誹謗中傷経験モデル•

個人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、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 + 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。
• 𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑗𝑗 ：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。
• 𝛼𝛼、𝛽𝛽1 、𝛽𝛽2 、𝛽𝛽3 、𝛽𝛽4 、𝛽𝛽5 、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）

投稿内容

属性

サービス

属性

サービス

0.019

0.307

p値
0.001 **

投稿回数（対数）

0.008

0.055

フォロワー数（対数）

0.005

0.222

自撮り

0.029

0.064

恋人やパートナーとの仲良しな様子

0.010

0.019

仕事

-0.005-0.012

政治の話題

0.017

0.042

ニュースのシェアやコメント

0.002

0.008

他人の投稿のシェア

0.006

0.019

0.191

0.008

0.046

プロフィールに本名記載-0.009-0.0440.000 **

プロフィールに生年月日記載-0.008-0.027

プロフィールに居住地記載

0.000

0.000

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

性別（男性）

0.011

0.244

0.000 **

年齢（歳）

0.000

-0.149

学歴（大卒以上）

0.005

0.120

ネット歴（年）-0.001-0.200

外国籍

0.039

0.099

Twitter

0.016

0.260

Facebook

0.013

0.212

TikTok

0.007

0.120

プライバシー 非公開設定

交流相手

限界効果 標準化係数

Instagram

基準

n8258

0.000 **

0.000 **
0.000 **
0.000 **
0.286

0.000 **
0.398

0.007 **
0.030 *
0.968

0.071

0.000 **
0.000 **
0.027 *

0.000 **
0.000 **
0.000 **
0.000 **

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‒ 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
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‒ 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