報告書＜概要版＞

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

目次
1. 調査概要・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・３
2. 本調査から得られる含意・・・・・・・・・・・・・・・・・・・６
3. 偽・誤情報、陰謀論、事実のニュースへの接触状況・・・・・・１２
4. 偽・誤情報、陰謀論、事実のニュースの真偽判断行動・・・・・１８
5. 偽・誤情報、陰謀論、事実のニュースの拡散行動・・・・・・・２４
6. ファクトチェックの認知に向けて・・・・・・・・・・・・・・２９
7. 陰謀論及び偽・誤情報から抜け出した人々のストーリー・・・・３２
8. 各国の関連政策動向・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・３４
9. 付録・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・３９
2

調査概要

1

3

本調査研究の目的
•

•

•

•

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。
日本でも、様々な分野の偽・誤情報が拡散している。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。また、新型コロナウイルスやコロナワクチン
関連の偽・誤情報も多く拡散された。
以上のような偽・誤情報問題について、総務省では様々な検討会等において多角的な議論を重ねている。Innovation Nipponでも、これまで3年間にわたり研究を重ねてきたが、未だに課題は山積されているのが現状である。
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エビデンスベースで導くため、アンケート
調査分析やインタビュー調査を行う。

本調査研究で明らかにすること
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.

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
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
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
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
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
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
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
調査研究手法

① 文献調査② スクリーニング調査13,000件、本調査5,000名を対象としたアンケート調査分析③ 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を対象としたインタ
ビュー調査

4

アンケート調査分析の概要••

インタビュー調査の概要

スクリーニング調査は2023年2月3日～2月9日で実施し、日本全国の性年代別の人口に応じて割付を行って13,000名の有効回答を取得した。
本調査は予備調査回答者の中から、提示した18件の偽・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。
図表1.1 スクリーニング調査
サンプルサイズ

図表1.2

年齢

年齢

男性 女性

合計

本調査サンプルサイズ
男性

女性

合計

•

•

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、9件の陰謀論について、見聞きしたことがあるかどうかを尋ねた。そして、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。

15～19歳

451

428

879

15～19歳

90

68

158

図表1.3

20～24歳

510

484

994

20～24歳

119

91

210

id 属性

25～29歳

522

495

1017

25～29歳

133

140

273

30～34歳

524

500

1024

30～34歳

195

140

335

35～39歳

581

562

1143

35～39歳

222

167

389

40～44歳

639

621

1260

40～44歳

277

234

511

45～49歳

760

741

1501

45～49歳

326

261

587

50～54歳

761

749

1510

50～54歳

399

306

705

55～59歳

645

647

1292

55～59歳

310

277

587

60～64歳

588

600

1188

60～64歳

284

293

577

65～69歳

580

612

1192

65～69歳

323

345

668

合計

6561 6439

13000

合計

2678

2322

5000

A

インタビュー調査対象者と関連する陰謀論
関連する陰謀論

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

5本調査から得られる含意

2

6

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、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（図表3.4）。
• 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（図表4.1、図表4.2）。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（図表4.1、図表4.3）。
• 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（図表4.7）。
⇨ 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。

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、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。
⇨ 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。
7

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（図表4.8）。
⇨ 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。

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（図表6.1）。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（図表6.2）。
• 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。
⇨ 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

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）。
⇨ 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。

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（図表3.3）。
• 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考えられる（図表4.8）。
⇨ 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。

9

7.

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（図表4.8）。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（図表5.6）。
• 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 Disinformation Act）が議会に提出されている（35ページ、36ページ）。
⇨ 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.

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（図表4.2、図表4.3、図表4.4）。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（図表4.8）。
⇨ 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。

9.

「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（図表4.8） 。
⇨ 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。

1010. 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（図表5.1）。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（図表5.2）。
• 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（図表5.4）。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（図表5.5）。
⇨ 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。

11. 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• 情報を拡散した人が拡散に用いた媒体として、全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、全情報分野で50%を超えている。また、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%とわずかながら高い（図表5.3）。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。
• また、SNSは中立な情報発信だと考えられたことを理由に、特に若い世代で信頼されていた。メッセージアプリも若い世代を中心に信頼されており、その信頼理由として「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人が特に根拠は無く信頼している結果となっている（図表3.1、図表3.2） 。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。
⇨ 特に若い人に対して、SNSには玉石混交で情報が入り混じっていることや、家族・友人・知人から来た情報でも誤りがあることを啓発することが求
められる。

11

偽・誤情報、陰謀論、
事実のニュースへの
接触状況

3

12

各媒体・サービスの信頼度•

各媒体の情報・ニュースを信頼している人の割合については、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。

•

マスメディアとネットニュースを信じる人の割合はU
字型で、中年が信頼しない傾向で、若い人と50代以上が信頼する傾向にある。

•

それ以外はほぼ単調減少であり、若い人ほど信頼している割合が高い。

図表3.1

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）
13

各媒体・サービスを信頼する理由•

各媒体・サービスを信頼する理由としては、「情報の発信者が誰かわかるから」「特に理由はない・なんとなく」「長年利用しているから」の3つがどの媒体・サービスでも多い傾向である。ただし、マスメディアは「よく調べられた情報が発信されているから」が突出して多く、「特に理由はない・なんとなく」が少ない。

•

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番目に多い。多様な意見があることが評価されているが、実際にはフィルターバブルやエコーチェンバー現象が起きることには注意が必要だろう。

•

メッセージアプリの信頼理由は「特に理由はない・なんとなく」が47.7%と圧倒的に多い。これは、交流のある人からの情報が多いからと考えられ、親しい人からの情報を特に理由なく信じるメカニズムが垣間見える。
図表3.2

各媒体・サービスを信頼する理由（媒体・サービス別）

信頼する理由

SNS

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

14

各媒体・サービスを信頼しない理由•

各媒体・サービスを信頼しない理由としては、「情報の発信者が不確かだから」「良く調べられていない情報が発信されているから」「情報の根拠が示されていないから」が多い。

•

ただしマスメディアやネットニュースといったニュース媒体では「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」が多い。これらのニュース媒体を信頼しない人は、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3.3

各媒体・サービスを信頼しない理由（年代別）

信頼する理由

SNS

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=429615

各情報を見聞きした人の割合•

2022年に実際に広く拡散された偽・誤情報、陰謀論、事実のニュースを、それぞれ6つ用意し、それらに対する
人々の行動を調査分析した。それぞれの情報・ニュースの内容は付録を参照。

•

偽・誤情報、陰謀論、事実のニュース、それぞれについて6つ中1つ以上見聞きしたことのある人の割合は、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。

•

インターネット利用時間の長い若い世代ほど偽・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見聞きしている傾向にあるものの、どの年代でも見聞きしている割合が極端に低いということはなく、偽・誤情
報も陰謀論も全年代に関わる問題といえる。

図表3.4
代別）

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16各情報を見てどのように感じたか•

偽・誤情報と事実のニュースでは、見聞きした後に疑うよりも、怒りや呆れといったマイナスの感情を抱くことが多い。この2つの分野に大きな傾向の違いはなく、見聞きした時に偽・誤情報、事実の区別なく、人は同じような反応になるといえる。

•

陰謀論については、「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」が多い。ただしこれらも32.6%と25.2%にとどまる。

図表3.5
たか*

偽・誤情報を見聞きしてどう感じ

図表3.6

陰謀論を見聞きしてどう感じたか

図表3.7
たか

事実のニュースを見聞きしてどう感じ* 各情報に対する回答について、分野ごとに情報を見聞きした人の数に応じた加重平均値を算出している。以下、このようなグラフ全てにおいて、適切な分母に応じた加重平均で算出している。
17

偽・誤情報、陰謀論、
事実のニュースの真偽判断行動418

各情報の真偽判断結果•

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6.9%～21.6%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。ただし、判断を保留している人も少なくない。

•

これらの傾向は、保守派に有利かリベラル派に有利かで大きく変わることはなかった。

図表4.1

各情報の真偽判断結果
19情報分野・年代別の真偽判断結果•

事実のニュースは74.4%が「正しい情報だと思う」と回答しており、特に年齢の高い人でその傾向が強い。

•

一方、偽・誤情報も大半が「正しい情報だと思う」と回答しており、「誤っていると思う」は13.0%にとどまる。

•

陰謀論は「正しい情報だと思う」が最も少ないものの、「誤っていると思う」は41.7%にとどまる。

•

年代別には、20代や30代といった若い世代ほどどの情報も信じにくい傾向が見られ、まずは「わからない」と捉えやすい傾向にある一方で、中高年以上はどの情報も信じる傾向にあった。ただし、10代は陰謀論を正しい情報だと思っている割合が最も高かった。

図表4.2

偽・誤情報の真偽判断結果（年代別）

図表4.3

陰謀論の真偽判断結果（年代別）

図表4.4

事実のニュースの真偽判断結果（年代別）
20

情報を誤っていると思う行動の情報分野間の関係性•

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について、誤りだと思った割合の関係性を見たものが図表4.5で、陰謀論について同様のことをしたのが図表4.6である。

•

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る。陰謀論も同様である。つまり、偽・誤情報も誤りだと気づく人は、事実のニュースも誤りだと思う傾向にあるといえる。

•

強い相関関係があるかは不明だが、少なくとも「偽・誤情報（陰謀論）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4.5

偽・誤情報と事実のニュースを誤りだと思う関係

図表4.6

陰謀論と事実のニュースを誤りだと思う関係
21

情報を正しいと思って人間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。

図表4.7 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）
22

情報の真偽判断行動とリテラシー・政治的態度・属性等の関係• 数学的モデルを使って情報の真偽判断と各種変数の関係を分析した。
• 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。判断を保留しやすくなると考えられる。
• 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、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。他には、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。

図表4.8＜回帰分析結果＞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

情報リテラシーが高いと誤っていると気づきにくい

事実のニュース

信じにくく、誤っていると気 誤っていると思いにくい
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
づきにくい

注目・賞賛欲求が高いと信じやすい

たり、判断を断定しやすい
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

ネット歴が長いと大卒以上だと

づきにくい
信じにくい

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。

* 詳細な分析方法と結果は付録を参照。
23

偽・誤情報、陰謀論、
事実のニュースの拡散行動

524

情報を拡散する人の割合•

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。

図表5.1

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5.2

情報を見聞きしてから拡散した人の割合
25

情報の拡散手段•

情報の拡散手段として最も多いのは「直接の会話で他の人に伝えた」であった。

•

偽・誤情報や陰謀論の問題は、インターネットだけの問題ではないといえる。

図表5.3

情報の拡散手段26

誤っていると気づいていながらそれを拡散時に伝えない行動•

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、エンターテインメント性を求める行動が垣間見える。

図表5.5
図表5.4

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

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）
27

拡散行動と真偽判断・リテラシー・政治的態度・属性等の関係• 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
図表5.6 ＜回帰分析結果＞情報の拡散行動の分析結果まとめ*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
偽・誤情報
陰謀論
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 変数分類 変化する変数＋＋
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 真偽判断 信じていると誤っていると思っていると＋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
リテラシー メディアリテラシーが高いと－－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。

心理変数

事実のニュース＋＋－

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。

* 詳細な分析方法と結果は付録を参照。
28

ファクトチェックの認知に向けて629

ファクトチェック認知率•

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。

•

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。

図表6.1

日本におけるファクトチェックの認知率（2019年と2023年）* 2020年のデータは「Innovation Nippon 2020

図表6.2

ファクトチェックを実際に読んだことがある人の割合（2023年のみ）

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
30

ファクトチェックを知っている人の特徴•

ファクトチェックを認知している人の特徴としては、年齢が低い、インターネット利用歴が長い、主体的な学びスコアが高い、動画視聴時間が長い、ネットニュース利用時間が長いといったものがある。

•

中でも主体的な学びスコアが大きな影響を与えていた。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。

•

逆にいうと学び意欲が低い人はファクトチェックを知る機会が顕著に少ないといえ、そのような人にも気軽にファクトチェックを知ってもらえるような環境を整えることが重要といえる。

図表6.3＜回帰分析結果＞ファクトチェックの認知に与える影響（標準化係数） *詳細な分析方法と結果は付録を参照。
31

陰謀論及び偽・誤情報から抜け出した人々の
ストーリー

7

32

陰謀論、偽・誤情報から抜け出すストーリー•

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。その他の陰謀論についても同様で、共通しているのが、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ということだった。

•

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。

•

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、自ら誤りに気付くよう促すことが重要である。
33

各国の関連政策動向

8

34

米国
•

•

•

偽・誤情報関連では、教育の重要性が強調されている。2021年、米国保健社会福祉省により、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が公開された。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、一般の方が使えるツールが提供され•ている。
2022年4月には、YouTubeに、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」が公開された。
•
2022 年 3 月 に は 、 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。偽・ •誤情報に対してアメリカ人を教育し保護するための法案である。

•

2021年のIOGAN法では、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。

•

2021年7月、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条の改正を検討していると報じられている。同法の改正は2023年4月現在、結論は出ていない。

偽・誤情報に対する教育法の要点
メディア情報リテラシーを支援し、偽・誤情報に対処するための委員会を設立する。委員
会の任務は以下の通り。
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。

https://beyer.house.gov/news/documentsingle.aspx?DocumentI
D=545535

欧州•

2022年6月16日、2022年版「偽情報に関する実践規範」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た。署名は、2018年の改定時に署名をした34名によって署名された。この中には、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）。

•

規範についての実施状況のモニタリングが規定された。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。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た。

•

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。
行動規範の例•https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/library/https://www.dsn.gob.es/sites/dsn/files/2022_Strengthened_Cod
e_of_Practice_Disinformation_TeAETn7bUPXR57PU2FsTqU8rMA_87585.pdf

•
•
•
•
•

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。

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。

36

アジア諸国•

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。

•

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。

•

シンガポール：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。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。ただし懸念点として、市民の自由に対する深刻な脅威になる可能性と、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挙げられている。

•

韓国：与党は「言論仲裁法」の改正案を出したが、野党からの反発にあい成立していない。法案では、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。

•

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。

•

台湾：2019年には、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。

https://www.philstar.com/headlines/2022/08/08/2201195/house-bill-seeks-penalties-creating-spreading-fake-news
https://www.bbc.com/japanese/48223555
https://www.nikkei.com/article/DGXZQOGM180S20Y1A810C2000000/

https://www.jetro.go.jp/biznews/2020/02/6f838a559f72041f.html
https://www.nna.jp/news/1899629

37トルコ、ロシア•

トルコ：2022年10月、エルドアン大統領の与党が提案した「情報への権利の保護に関する法律」が施行されている。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内容。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。

•

ロシア：2022年3月、政府はフェイクニュース法を改正する形で強化。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内容となっている。

https://www.reuters.com/world/middle-east/turkeys-strict-new-press-social-media-disinformation-law-2022-10-14/
https://www.democratic-erosion.com/2023/01/05/turkeys-new-media-disinformation-law-is-a-threat-to-democracy/
https://www.politico.eu/article/russia-expand-laws-criminalize-fake-news/
https://cpj.org/wp-content/uploads/2022/07/Guide-to-Understanding-the-Laws-Relating-to-Fake-News-in-Russia.pdf

38

付録

9

39

偽・誤情報と陰謀論の定義•

本調査研究での「偽・誤情報」は、図の「誤情報」と「偽情報」両方を合わせたものとする。「悪意ある情報」は対象に含めない。

•

陰謀論は、様々な先行研究を総合的にまとめて「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。

図表A.1 情報障害（information disorder）の分け方

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。

40

アンケート調査分析に使った情報・ニュース
偽・誤情報

事実のニュース

陰謀論• 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• 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• 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• 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• 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• 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• 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

41

図表4.8の分析モデル
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

𝑙𝑙𝑙𝑙

𝑃𝑃𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏= 𝛼𝛼𝑏𝑏 + 𝛽𝛽𝑏𝑏1 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝑖𝑖 + 𝛽𝛽𝑏𝑏2 𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖 + 𝛽𝛽𝑏𝑏3 𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝑖𝑖 + 𝛽𝛽𝑏𝑏4 𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑖𝑖 + 𝛾𝛾𝑏𝑏1 𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝑗𝑗𝑗𝑗
𝑃𝑃𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎
𝑃𝑃𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐= 𝛼𝛼𝑐𝑐 + 𝛽𝛽𝑐𝑐1 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝑖𝑖 + 𝛽𝛽𝑐𝑐2 𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑖𝑖 + 𝛽𝛽𝑐𝑐3 𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝑖𝑖 + 𝛽𝛽𝑐𝑐4 𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑖𝑖 + 𝛾𝛾𝑐𝑐1 𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝑗𝑗𝑗𝑗
𝑃𝑃𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎

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。
• 𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖 ：心理変数のベクトル。政治関心度、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。この内、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。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。
• 𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝑖𝑖 ：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。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。 政治への関心度

42図表4.8の詳細な推定結果①
図表A.2 偽・誤情報の真偽判断行動に関する分析結果

図表A.3 陰謀論の真偽判断行動に関する分析結果

<1>

<2>

<3>

<4>

正しいと思う

誤っていると思う

正しいと思う

誤っていると思う

標準化

標準化

標準化

係数

係数

p値

係数

係数

p値

変数分類

-0.162-0.2270.050 *

0.091

0.127

0.616

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）-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 **

-0.317-0.591

注目・賞賛欲求（1～5）

0.141

0.273

0.003 **0.019

性別（女性）-0.351-0.1760.000 **

年齢

0.013

0.193

ネット歴（年）-0.002

学歴（大卒以上）
メディア利 利用時間（SNS・時間/日）

変数分類

係数

p値

係数

係数

p値

0.204

0.286

0.251

0.204

0.285

0.007 **

情報リテラシー（0～5）-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

0.025 *

政治的極端度（0～3）

0.348

0.188

0.001 **

0.334

0.180

0.006 **

0.038

0.718

注目・賞賛欲求（1～5）

0.191

0.371

0.015 *

0.073

0.141

0.032 *

-0.485-0.2420.000 **

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

0.000 **

-0.020-0.3010.000 **

年齢

0.013

0.198

0.000 **

-0.012-0.1780.000 **

-0.010

0.687

0.016

0.089

0.199

ネット歴（年）-0.029-0.1660.000 **

0.009

0.053

0.365

-0.109-0.0540.025 *

0.437

0.218

0.000 **

学歴（大卒以上）-0.136-0.068

0.083

0.379

0.189

0.019 *

0.000

0.000

0.996

-0.011-0.0130.846

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

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

用時間

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）

0.022

0.033

0.419

0.064

0.096

0.074

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）

0.016

0.009

0.858

0.008

0.004

0.930

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）

0.131

0.072

0.029 *

0.201

0.110

0.200

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 *

保守派に有利な偽・誤情報1-1.237-1.2370.003 **

0.905

0.905

0.074

陰謀論1

-0.433-0.4330.000 **

0.564

0.564

0.000 **

保守派に有利な偽・誤情報2-0.872-0.8720.027 *

0.474

0.474

0.319

陰謀論2

-0.660-0.6600.000 **

0.307

0.307

0.000 **

保守派に有利な偽・誤情報3-1.441-1.4410.001 **

1.102

1.102

0.029 *

陰謀論3

0.122

0.122

0.000 **

-0.744-0.7440.000 **

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 **

陰謀論4

-0.147-0.1470.007 **

0.321

0.321

0.000 **

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 **

陰謀論5

0.222

0.222

0.000 **

-0.494-0.4940.000 **

リベラル派に有利な偽・誤情報3

偽・誤情報ダミーの基準

**

陰謀論6

リテラシー メディアリテラシー（1～4）
心理変数

属性

用時間

情報

標準化

係数

変数名

定数項

-1.0730.000

0.000 **

-0.716n3438

Pseudo R2

0.070

0.447

心理変数

属性

情報

変数名

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。

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。

0.447

43

図表4.8の詳細な推定結果②
図表A.4 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

情報

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）
用時間

標準化

係数

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

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

0.868

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。

44

図表5.6の分析モデル
𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙 𝑃𝑃 𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖 = 1= 𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙

𝑃𝑃 𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖

1 − 𝑃𝑃 𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖= 𝛼𝛼 + 𝛽𝛽1 𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝑡𝑡𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖 + 𝛽𝛽2 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝑖𝑖 + 𝛽𝛽3 𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖 + 𝛽𝛽4 𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝑖𝑖 + 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。
• 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。「正しいと思う」「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。
• 𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖 ：心理変数のベクトル。政治関心度、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。この内、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。
• 𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝑖𝑖 ：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。

45

図表5.6の詳細な推定結果
図表A.5 偽・誤情報の拡散行動に関する分析結果

図表A.6 陰謀論の拡散行動に関する分析結果

標準化
変数分類

変数名

真偽判断

正しいと思う図表A.7 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

変数分類

変数名

0.143

0.229

0.000 **

真偽判断

正しいと思う

標準化

限界効果

係数

p値

変数分類

変数名

0.186

0.291

0.000 **

真偽判断

正しいと思う

限界効果

係数

p値

0.070

0.155

0.000 **

わからない

真偽判断ダミーの基準

わからない

真偽判断ダミーの基準

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 **

誤っていると思う

0.009

0.007

0.792

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）-0.081-0.9460.000 **

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

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）-0.039-0.6350.000 **

情報リテラシー（0～5）-0.034-0.5520.000 **

政治的関心度（1～7）

0.036

0.490

0.000 **

政治的関心度（1～7）

0.037

0.496

0.000 **

保守・リベラル度（1～7）-0.004-0.0580.476

政治的極端度（0～3）-0.012-0.051

注目・賞賛欲求（1～5）-0.026-0.4150.000 **

注目・賞賛欲求（1～5）-0.032

性別（女性）-0.044-0.1830.002 **

性別（女性）

年齢-0.001-0.1620.000 **

ネット歴（年）

0.000-0.018

学歴（大卒以上）-0.022

メディア利 利用時間（SNS・時間/日）

心理変数

属性

用時間

情報

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 **

0.109

保守・リベラル度（1～7）-0.001-0.0230.839-0.5110.001 **

注目・賞賛欲求（1～5）-0.023-0.5190.000 **

-0.023-0.0960.028 *

性別（女性）

0.003

0.017

0.648

年齢

-0.003-0.3190.000 **

年齢

-0.001-0.1400.009 **

0.491

ネット歴（年）

0.001

0.066

0.130

ネット歴（年）-0.001-0.0920.001 **

-0.0900.032 *

学歴（大卒以上）

0.001

0.004

0.929

学歴（大卒以上）-0.007-0.043

0.566

0.011

0.102

0.004 **

メディア利 利用時間（SNS・時間/日）

0.006

0.060

0.088

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）

0.008

0.097

0.130

用時間

利用時間（動画共有サービス・時間/日）

0.006

0.067

0.065

用時間

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）-0.013-0.1570.001 **

利用時間（マスメディア・時間/日）-0.008-0.1050.154

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）

0.002

0.008

0.802

利用時間（ネットニュース・時間/日）

0.010

0.043

0.318

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）

0.060

0.277

0.000 **

利用時間（メッセージアプリ・時間/日）

0.042

0.188

0.000 **

利用時間（メッセージアプリ・時間/日）

0.027

0.170

0.000 **

保守派に有利な偽・誤情報1-0.016-0.136

0.439

陰謀論1

0.040

0.329

0.000 **

陰謀論1

-0.041-0.4760.040 *

保守派に有利な偽・誤情報2-0.028-0.234

0.145

陰謀論2

0.029

0.234

0.000 **

陰謀論2

-0.022-0.2560.338

保守派に有利な偽・誤情報3-0.013-0.105

0.525

陰謀論3

-0.005-0.042

0.157

陰謀論3

-0.018-0.2070.375

リベラル派に有利な偽・誤情報1-0.041-0.3430.000 **

陰謀論4

0.029

0.237

0.000 **

陰謀論4

-0.010-0.1180.089

リベラル派に有利な偽・誤情報2-0.037-0.3130.000 **

陰謀論5

0.021

0.176

0.000 **

陰謀論5

0.025

0.284

0.000 **

リベラル派に有利な偽・誤情報3

偽・誤情報ダミーの基準

陰謀論6

偽・誤情報ダミーの基準

陰謀論6

偽・誤情報ダミーの基準

心理変数

属性

情報

心理変数

属性

情報

n

3438

n

2652

n

8718

Pseudo R2

0.177

Pseudo R2

0.202

Pseudo R2

0.134

注1: **p<0.01、*p<0.05。

注1: **p<0.01、*p<0.05。

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。

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。

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。

46

図表6.3の分析モデルと詳細な推定結果
図表A.8 ファクトチェック認知率に関する分析結果
𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙 𝑃𝑃 𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝑖𝑖 = 1

𝑃𝑃 𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝑖𝑖= log
1 − 𝑃𝑃 𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝑖𝑖= 𝛼𝛼 + 𝛽𝛽1 𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑖𝑖 + 𝛽𝛽2 𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝑖𝑖 + 𝛽𝛽3 𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑖𝑖 + 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のメディア利用時間に関するベクトル。SNS利用、動画視聴、マスメディア視聴、ネットニュース利用時間、メッセージアプリ利用時間

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。

47

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‒ 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