社会情報学

第８巻３号

2020

研究
日本の大学生のSNS利用と学業成績との関連性について
The Relationship Between the SNS Use and Academic Performance ofUniversity Students in Japan
キーワード：
SNS，利用時間，学業成績，代替性，補完性
keyword：SNS, academic performance, substitute, complement

東洋大学

長

広

Toyo University

東洋大学現代社会総合研究所

柳Hiromi CHO

瀬Institute of Social Sciences, Toyo University

美公Toru YANASE要約本研究は，先行研究から見えた調査上の課題点を踏まえ精度の高いSNS利用状況を把握すること，各SNS利用の代替・補完性について明らかにすること，そして，SNS利用が学業成績に及ぼす影響について体系的に解明することを目的とした。SNS利用時間の測定では，調査票調査や日記式調査にみられる
自己申告によるものでなく，調査対象者の大学生（N ＝153）が所持しているスマートフォンのバッテ
リー使用状況を用いて収集した。学業成績の測定についても，先行研究の多くが採用している自己申告
GPAではなく，専門科目の学期末試験の得点を用いた。
分析の結果，LINEとInstagram，TwitterとYouTubeとの間にそれぞれ補完的な利用関係があることが明らかになった。学業成績には，LINE，Twitter，YouTubeの利用が負の影響を与えていた。つまり，これらのSNSの利用時間が増えるほど学業成績が悪くなることが示唆された。本研究結果は，SNS利用
によって注意力が散漫になったり，SNSに費やす時間が学習の時間を減少させ，結果として学業成績の低下につながるという先行研究結果と整合性があるものであった。本研究では，SNS利用と学業成績と原稿受付：2019年９月19日
掲載決定：2020年３月20日

191日本の大学生のSNS利用と学業成績との関連性について


長

広美・柳瀬

公

の関連性の議論に実証的根拠を示すことができたとともに，当研究領域における現代社会のSNS利用行動の複雑さを解明する一つの可能性を見出した。
Abstract
The purpose of this study is to analyze time spent using SNS per week for university students, toclarify the substitute and complementary relationships among LINE/Twitter/Instagram/YouTube
use, and to elucidate the effects of SNS use on academic performance. Data on LINE/Twitter/
Instagram/YouTube use time was collected from students’ smartphone battery usage record（N ＝153）, not by a self-reported survey. This study defined academic performance as a final exam
score in a course, not a self-declared GPA adopted by many previous studies.
Results suggest that LINE and Instagram, and Twitter and YouTube have complementary
relationships. Time spent using LINE, Twitter, and YouTube had a negative impact on academic
performance, which means the more students use LINE / Twitter / YouTube, the worse academic
performance they showed. These results are consistent with previous findings that suggest SNS
use distracts attention, and reduces learning time, resulting in lower academic performance.

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１

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年の各種モバイル端末全体の世帯保有率ははじめに94.8％となった。今日では，日本国内のほぼ全世帯がモバイル端末で結ばれている。

近年，多種多様な携帯電話アプリケーションソ

スマートフォンの利用時間に関する調査結果はフトの普及に伴い人々の生活がますます便利にな(１)

る一方で，SNS の利用時間が増し，学業成績へ複数存在する。しかしながら，それらの内容にはの悪影響が懸念されている。2015年，東京都教

大きな隔たりがみられた。日記式調査法によって育委員会は，小中学生のSNSによるトラブルと学

収集・集計した平日１日あたりのSNSを含むイン

習への悪影響を防ぐ目的で「SNS東京ルール」を

ターネット総利用時間は，全年代で100.4分，10策定した。SNS利用の学業成績への悪影響を念頭

代の場合，128.8分であった（総務省情報通信政に５つの柱から構成され，その１つに「１日の利策研究所，2018：11）。休日のインターネット総用時間と終了時刻を決めて使おう」を定めた。愛

利用時間は，全年代で123.0分，10代で212.5分

知県刈谷市では，午後９時以降は親がスマートであった（総務省情報通信政策研究所，2018：

フォンを預かるという取り組みを2014年４月か

12）。若年層のSNSを含むインターネット利用がら始めている。大阪市旭区，宮城県仙台市などで突出していた。
他方，ニールセンデジタル（2018）が，調査も同様の動きがみられ，日本各地で子供たちの協力者のスマートフォンに搭載したメーターよりSNS使用を制限する動きが広がっている。
研究者たちは，このような社会の動きに対し，収集したデータを分析した結果によると，１日あ

科学的なデータに基づいて検証をしようとSNS利

たりのスマートフォン利用時間は３時間７分で用と学業成績との関連性についての調査研究を開あった。

始した。しかしながら，議論の前提となるはずの

主要SNS別利用率に関する調査によると，全年SNS利用に関する信頼性のあるデータ入手法が確

代で最も利用率が高かったのがLINE（75.8％）

立されておらず，SNS利用と学業成績との関連性

で あ り， 次 い でYouTube（72.2 ％），Facebookについての議論が深まらなかった。

（31.9％），Twitter（31.1％），Instagram（25.1％）

そこで，本研究では，先行研究から見えた調査の順であり，10代に限定してみれば，利用率の上の課題点を踏まえ精度の高いSNS利用状況を把高い順にYouTube（93.5％），LINE（86.3％），

握すること，各SNS利用の代替・補完性について

Twitter（67.6％），Instagram（37.4％）であっ明らかにすること，そして，SNS利用が学業成績た（総務省情報通信政策研究所，2018：67）。総に及ぼす影響について体系的に解明することを目

務省情報通信政策研究所の調査では，利用率の算指すこととする。

出方法が「調査日に情報行動を行ったと回答した
人÷全回答者数×100」で求めていたため，提示さ

２

先行研究

2.1

日本国内におけるSNS利用状況概観

れたデータからは各SNSの利用時間の長短を知ることができないが，年代によって利用するSNSに違いがあることが読み取れる。

総務省発表の平成29年通信利用動向調査結果

主要なSNSの特徴についてまとめた調査報告書によると，スマートフォンに関する調査を開始しによると，SNSユーザーは，魅せたい自分のイメー

た2010年，スマートフォン世帯保有率は9.7％でジに応じて使用するSNSを使い分け，それに合わあった（総務省，2018：３）。その後，僅か７年せてメッセージ内容を変える傾向があるというで世帯保有率は75.1％まで急速に普及し，2017（JTB総 合 研 究 所，2017）。 例 え ば，Instagram193

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広美・柳瀬

公

の 場 合，「自 分 ら し さ や 個 性 を 表 現 し た い

Alwagait et al.，2015；Karpinski et al.，（54.2％）」時に使用され，メッセージ内容は「食2013；Pasek et al.，2009；Thuseethan &事やグルメ（51.8％）」「ちょっとした贅沢や特Kuhanesan，2014）。一見，それらの研究からは別なおでかけ（36.1％）」といった自分を表現す

必ずしも整合性のある研究結果が得られているよる目的で選択されるという。Twitterの場合，「本うには見えないが，先行研究を丁寧に整理してみ音で語りたい（38.9％）」時に使用され，メッセー

ると，ある２つの潮流がみられた。

ジ 内 容 は「ち ょ っ と し た 思 い つ き や つ ぶ や き

１つ目の潮流は，ある特定のSNSアプリケー（68.4％）」や「趣味の活動など（50.5％）」といっションを調査対象とし，それを授業中に教育ツーた等身大の自分を表現する目的で選択されるといルとして使用することでの教育効果を調べたものう。また，リスキーブランド（2018）の調査結で あ る（e.g.，Junco et al.，2010；Mazer et果によると，LINEユーザーの大半が「連絡用途」

al., 2007；Mbodila et al.，2014；Tuncay &として活用し，Instagramユーザーは「情報発信Uzunboylu，2010；Wang et at.，2013）。例えば，用途」や「趣味情報用途」として活用しているとJunco et al.（2010）は，Twitterのオンゴーイン

いう。さらに，YouTubeに限定した調査では，グでの公開討論機能に着目した。70名の大学生「がっつりコンテンツ視聴」「お笑い・バラエティが履修し，Twitterを使用した授業を展開した初視聴」「自宅で夕食前後や就寝時での視聴」「ゲー

年次セミナー科目での学生の成績と，Twitterを

ム実況視聴」の５つのYouTube必要者の視聴パ使用しなかった初年次セミナー科目（55名履修）

ターンが明らかにされている（日経リサーチ，での学生の成績を比較した結果，前者の方が，学

2019）。これらの調査結果は，SNSユーザーが各生の初年次セミナー科目の成績が高くなっていた

SNSの特徴を理解し，目的に応じて使い分けていことが明らかになった。
Facebookを研究対象とした研究も存在する。

ることを示唆していた。

セカンダリースクールでの英語の授業において，SNSと学業成績との関連性：２つの潮流

補助教材としてのFacebook使用が生徒の成績にSNSの利用と学業成績に関する研究は，携帯電及 ぼ す 影 響 に 関 す る 研 究（Blattner & Fiori，

話端末の普及と安価な料金でのサービスを人々が2009）によると，Facebookを用いて授業を展開享受できるようになったことが契機となり行われした実験群の方が，統制群よりも英文学の到達度

るようになった研究領域であり，比較的新しい研テストの成績が高かった。Facebookの教育ツー究領域である。

ルとしての有効性が明らかになった。

2.2

当研究領域における先行研究を散見すると，Wang et al.（2013）は，大学での英語科目履

SNSの利用と学業成績との間に正の相関を見出し修者を対象に，教師と学生とのFacebook上でのて い る 研 究 結 果 も あ れ ば（e.g.，Al-rahmi et

つながりが学生の英語の成績にどのように影響を

al.，2014；Mbodila et al.，2014；Oye et al.，

及ぼしているかについて調べた。それによると，

2012；Wichadee，2013），負の相関を見出してFacebook上で学生―教師間，学生―学生間のつい る 研 究 結 果 も 存 在 す る（e.g.，Lee，2014；

ながりを築いた上で授業を行った実験群の方が，Pierce & Vaca，2008）。加えて，SNS利用が学つながりを持たなかった統制群よりも学生の成績

業成績にポジティブの影響，もしくはネガティブが高かった。Facebookの持つコミュニケーショの影響のどちらかを検出したものばかりでなく，ン機能が教室内での意思伝達を円滑にし，学生の相反する２つの結論を見出したものもある（e.g.，

成績も向上したことを示唆していた。

194

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るわけではなかった。

これらの先行研究結果が示すように，ある特定のSNSアプリケーションを調査対象とし，SNSア

その主な原因として幾つかのことが考えられ

プリケーションの教育現場での利用と学業成績とる。まず第１に，主に従属変数として用いられての関連性を調べた研究からは，概ねSNSアプリ

いる学業成績に関するデータの収集方法が挙げら

ケーションが学業成績にプラスの影響を及ぼすとれる。学業成績は，学生の個人情報であるがゆえいう結果が導かれていた。

に入手困難であることが多い。そのため，多くの２つ目の潮流は，スマートフォンの普及以前か研究で使用されている学業成績は，GPA（Gradeらみられた流れを汲む研究であり，テレビ（e.g.，

Point Average：成績平均値）とはいうものの，

Johnson et al.，2007；Pool et al.，2000；

実は調査対象者の自己申告によって得られた情報

Shin，2004；杉村・藤田，1981）やゲーム（e.g.，をもとにしている（e.g.，Doleck et al.，2017；

Anand，2007；黒石他，2010；文部科学省国立Junco，2015；Pasek et al.，2009；Pierce &教育政策研究所，2017；Posso，2016；Schmitt

Vaca，2008）。これらの自己申告GPAを使用し& Livingston，2015）などのメディア接触時間た研究からは，往々にして結果の整合性がない傾と学業成績との関連性に関する研究から派生し，

向がみられた。例えば，Kirschner & Karpinski

日常生活におけるSNS利用頻度と学業成績との因（2010）は，SNSの並行利用と学業成績との関果関係を分析するものである。テレビやビデオ係に力点を置いた調査を行った。Facebookの並ゲームを対象とした研究は，テレビ視聴によって行利用状況とGPAに関する自記式質問紙調査か注意力が散漫になり，ビデオゲームに費やす時間ら得られたデータを基に，勉強中にFacebookをが学習時間を減少させ，結果として学業成績に影並行利用していたグループとFacebookを使用し響を与えるというメカニズムを実証しようと試みていなかった非並行利用グループとの２群に分けた研究であった。

GPAを比較した。その結果，勉強中にFacebook

以上，「SNSと学業成績」に関する研究には，を操作していたと回答したグループのGPAは，２つの大きな潮流が存在し，ある特定のアプリ

Facebookを 操 作 せ ず に 勉 強 に 集 中 し て い た グ

ケーションを調査対象とし教育ツールとしてのループのGPAと比較して低かった。SNS利用のネ

SNSの教育効果を調べようとする研究の流れと，ガティブな面が明らかになった。
同じく，自己申告GPAを使用し，全く反対の結

日常生活におけるSNS利用が学業成績に負の影響を及ぼしていることを実証しようとする流れが存論を導いた研究として，Ainin et al.（2015）の研在していた。

究などがある。マレーシアの大学生を対象に実施したAinin et al.の研究結果によると，Facebook

2.3

を 多 く 利 用 す る ほ どCGPA（Cumulative Grade

先行研究からみえる３つの課題点

Point Average：累積的成績平均値）が高くなる

前述の２つ目の潮流，つまり調査対象をテレビ

ことが明らかになっていた。

やビデオゲームからSNSや携帯電話へと移行させ，学業成績との関連性を明らかにしようとした

自己申告GPAの欠点として，調査対象者が自分研究について，先行研究結果を更に詳しく精査しのGPAを正確に記憶していないことや，調査研究てみる。この領域における先行研究の多くは，のために自分の個人情報を正直かつ正確に開示すSNS利用が学業成績に及ぼす影響について，そのることを躊躇するケースが考えられる。調査対象

メカニズムを立証しようとする研究であるにも関者が大幅に誇張したGPA数値を申告することもわらず，先行研究から得られた結果に整合性があ考えられよう。調査で使用するために収集した195

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広美・柳瀬

公

データの信頼性が，調査結果の結論を左右してい法によって収集されたデータの信頼性は必ずしもたと推論できる。

高いとはいえない可能性がある。その主な理由と第２の要因は，主に独立変数として用いられる

して，人間行動の複雑さ／並行利用行動の多さと，SNS利用状況に関するデータ収集方法である。多調査票記入者の記憶の薄れが考えられる。スマー

くの先行研究で採用されているSNS利用状況に関トフォン１台で出来ることが膨大に拡張され，スするデータは，質問紙調査法によって収集された

マートフォン／SNSが私たちの生活と深く密接なものである。つまり，調査対象者が，数日から数関わり合いをもっている現代社会において，いつ，週間前の自らの行動を振り返り，想起した記憶をどのような状況でスマートフォン／SNSを利用し基に自己申告する手法に依存していた。

たか過去の行動について克明に記録するよう調査

例えば，2007年，イリノイ大学の学生1,060名

対象者に求めても，それが無謀な要求であることを対象に，質問紙法によって収集したFacebookは容易に推察ができる。このようにSNS利用状況

利用状況に関するデータを用いて調査を行った研に関するデータ収集の難しさが，一貫性のない先究によると，調査対象者の21.2％が「Facebook

行研究結果を生み出していると考えられる。

を使用したことがない」もしくは「過去に使用し2017年，これまでの先行研究が抱えていたデー

たことがあるが，最近は使用していない」と回答

タ収集の問題点を払拭するような画期的な調査方していた（Pasek et al.，2009）。そのように回法を採用した研究が発表された。Giunchiglia et

答 し た 学 生 をFacebook非 利 用 者 と 定 義 し，

al.（2017）は，調査対象者が使用するスマート

Facebook利用者群のGPAとFacebook非利用者群

フォンのアプリケーション・ログ履歴に着目するのGPAとを比較したところ，両群に統計的に有意という方法によりSNS利用に関するデータを収集

な差はみられなかった。

した。調査対象者の記憶に頼らないデータ収集法

近年では，調査対象者に数日から数週間前の行という意味で，信頼性のある手法だといえる。

動を想起させるという従来の手法を改良し，より

Giunchiglia et al.（2017）は，ログ履歴を基に信頼性のあるデータ収集を試みようとする研究がスマートフォン使用に関する３つの変数を算出

台頭している。Jacobsen & Forste（2011）は，

し，同時に，３つの異なる状況（「平常時」「勉強日記式調査法を採用した。連続する平日２日間お時」「授業中」）を設定した上で，スマートフォン

よび休日１日の行動について，活動履歴を１時間

利用と学業成績との関連性について分析を行っ単位で記入してもらう方法である。１時間毎の切た。複雑すぎるリサーチ設計をしてしまったが故

れ目のない行動を想起させ，記入させることで，に明快に説明がつく結果が得られたわけではな

調査対象者の記憶を鮮明に呼び起こす手助けとかったが，彼らが採用したSNS利用状況に関するなっていると思われる。

データ収集手法は，当研究領域に貴重な足跡を残した。

しかし，このような日記式調査法であっても更なる改善の余地が残っていた。日記式調査法は，SNS利用が学業成績に及ぼす影響に関する先行

人間の空間移動を伴わない同一空間内でのテレビ研究結果に整合性がみられなかった第３の要因

やゲームなどの視聴・利用行動に関するデータ収は，各研究が扱うSNSの数に起因すると考えられ集には適しているといえるかもしれない。他方，る。多くの研究がFacebookやTwitterなどある１

人の空間移動や並行利用行動が前提であるユビキ

つのSNSに研究対象を絞り，それ以外のSNSの影

タス社会において，スマートフォン／SNSの利用

響力を考慮することなく，SNSと学業成績との関状況に関するデータを収集する場合，日記式調査

連性を見出そうとしていた。

196

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自分の嗜好と目的に応じたSNSを選択することがいうまでもなく各SNSには，それぞれの特徴ができる。

ある。例えば，Instagramの場合，文字メッセー
ジ以外に写真や動画を投稿することができる。加では，SNSユーザーは，多種多様なSNSの中かえて，それらの写真や動画を加工することができ

らどのSNSを利用するのだろうか。利用の仕方は，る。YouTubeは，動画を投稿することができるが，１種類のSNSのみを利用するのだろうか。それとInstagramのような加工ができるわけではない。

も，複数のSNSを組み合わせて利用するのだろう

Twitterの場合，文字や動画を投稿することがでか。複数のSNSを選択する場合，いかなる組合わ

きるが，投稿できる文字メッセージは140字までせがあり，どのような傾向があるのだろうか。

に制限されている。リツイートにリツイートを重SNS間に代替性がある場合，ユーザーは，あるねることで，投稿内容が全く知らない人の目にも特定のSNSを利用することで嗜好や目的を十分に触れることがあり非常に拡散力がある。

達成することができるため，他のSNSを利用する

このように各SNSには独自性と共通性があり，必要性が低下する。学業成績との関係で述べると，ユーザーは，これらの特徴の中から自分の嗜好やSNS間に代替性があるならば，ある特定のSNS利

目的に応じたSNSを選択している。その際，複数用は学業成績に負の影響を及ぼすが，別の代替的のSNSを使い分けたり，組み合わせることで，よなSNSは学業成績に逆の影響を及ぼすという仮説

り高次の嗜好や目的を達成するユーザーもいれが成立するかもしれない。

ば，最も使い勝手が良いと考える１つのSNSのみ

他方，SNS間に補完性がある場合，１つのSNSを選択することで目的を達成するユーザーもいるを利用しただけでは，ユーザーは嗜好や目的を達と考えられる。

成することはできず，他のタイプのSNSを併用すしたがって，SNS利用と学業成績との関係性にることで，満たされなかった嗜好や目的を補完しついて調査分析をする場合，ある１つのSNSのみようとするであろう。ある特定のSNSの利用が，を調査対象としただけでは不十分であり，複数の

更なる別のSNSの利用を生み出すことにつながるSNS間での影響を考慮したリサーチ設計をする必と予測される。

要がある。当領域における先行研究では，このことが見落とされていたが故に研究結果に一貫性が３

見慣れなかった可能性がある。
以上，３つの課題点が浮き彫りになった。

本研究のリサーチデザインと仮説

本研究では，前章の先行研究分析で明らかになった課題点を踏まえて以下のリサーチクエス

2.4

各SNS間の利用関係について：代替性，補チョン（RQ）と仮説を設定した。

完性

尚，分析対象のSNSには，総務省情報通信政策

前述の第３の要因として指摘した，ユーザーに研究所（2018：67）の調査結果をもとに，調査よるSNS利用の仕方について代替性と補完性の観対 象 者 の10代 が よ く 利 用 し て い るLINE，点から考えてみたい。

Twitter，Instagram，YouTubeの上位４つを選定

SNSは，名前を登録し，アプリケーションソフ

した。動画共有サイトのYouTubeはSNSの定義にトをダウンロードさえすれば，誰でも使用するこ含まれないとの見解が一般的であるが，本研究でとができる。ダウンロードをするための初期費用

はその利用率の高さから，スマートフォン上でのや，使用料などは基本的に発生しない。つまり，

並行利用行動に強く影響を与えるものと判断し採ユーザーは，誰からも強制されることなく無料で用した。また，先行研究の多くが分析対象として

197

日本の大学生のSNS利用と学業成績との関連性について
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公

いるFacebookについては，10代の経年での利用漫になったり，SNSに費やす時間が学習の時間を

率はそれほど伸びておらず，代わりにTwitterや減少させ，結果として学業成績に悪影響を与える

Instagramの利用率の伸びが顕著にみられるためという先行研究結果の流れを汲むものである。

（総務省情報通信政策研究所，2018：69），分析
対象外とした。

４

調査方法

RQ１：大学生がSNS（LINE，Twitter，Instagram，

調査対象者は，東京都内の私立大学で開講されYouTube）に費やす時間はどれくらいかた2018年度「メディアコミュニケーション学基礎論」（以下「基礎論」と記す）を受講した学生

本研究では，Giunchiglia et al.（2017）が行っ153名（１年生86名，それ以外67名）であった。

たスマートフォンのログ履歴からのデータ収集法

調査は，授業終了後に集合調査法で実施した。
調査対象者には，各自が所持しているスマートを採用し，先行研究の結果と比較検証する。

フォンのバッテリー使用状況を確認するよう求め

RQ２：各 SNS （LINE，Twitter，Instagram，た。表示画面では，スマートフォンの機種やOS

YouTube）間の利用は代替的か，それと（iosまたはAndroidなど）での多少の違いはあ

も補完的か

るが，
「24時間以内」「７日以内」「10日以内」い
ずれかのアプリ別利用時間が表示される。対象者

SNSの利用状況を正確に捉えるには，ある１つに は， ス マ ー ト フ ォ ン を 見 な が ら，LINE，のSNSの利用時間を調べただけでは不十分である

Twitter，Instagram，YouTubeのそれぞれの利用ことが先行研究より明らかになった。
ユーザーは，

時間（分）と割合（％）を調査票に記すよう求め

複数のSNSアプリケーションの中から状況に応じた。分析で用いる際は，１週間あたりの利用時間て都合のよいものを選択して利用している可能性（分）に換算した。
本研究では，大学時の学業成績を表す一つの指がある。各SNS利用の代替性・補完性を明らかに標として，「基礎論」の学期末試験の得点を用いする。

た。ここで得られるデータは自己申告によるもの

H１: S N S （ L I N E ， T w i t t e r ， I n s t a g r a m ，ではなく，しかも当科目は，受講生が高校までのYouTube）の利用時間と学業成績との関連

教育では未学習の学術領域（メディアコミュニについて

ケーション学）であり，受講前の時点では，当領

H1a：LINEの利用時間が多い学生ほど，学業成域に関する調査対象者の知識が均一であると考え績が悪いられる。したがって，高校までの基礎学力をある

H1b：Twitterの利用時間が多い学生ほど，学業

程度フラットにした状態から学業成績を測定でき成績が悪いるという利点がある。設問は全問選択式であり，

H1c：Instagramの利用時間が多い学生ほど，学

記述式は含まれていなかった。設問数は74あり，業成績が悪い

１問１点，合計74点で採点をした。その後，100

H1d：YouTubeの利用時間が多い学生ほど，学点満点に換算した。

業成績が悪い学年を制御変数として用いた。年齢や学年の変化とともに利用するSNSも変化することは，各SNSの利用規約に記載されている制限年齢が異これらの仮説は，SNS利用によって注意力が散198

社会情報学

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なっていることからも明らかである。また，年齢

Twitter，Instagram，YouTubeを利用する合計時や学年によって利用するSNSに相違を生むという間は，平均1,210.22分（標準偏差715.42）であっ先行研究や各SNSのターゲット層に関する調査なた。１日あたりに換算すると172.88分（２時間

ど も 多 数 存 在 し（e.g.，Junco，2015；Liu et53分）であった。この調査結果は，ニールセン

al.，2017； 総 務 省 情 報 通 信 政 策 研 究 所，

デジタル（2018）が調査協力者のスマートフォ

2018），両者の関係性についてはほぼ解明されてンに搭載したメーターより収集したデータ分析結

いることから，本研究では，従属変数を学業成績，

果（１日あたり３時間７分）と極めて近い結果で独立変数をSNS利用時間として重回帰分析にかけあった。他方，日記式調査法を用いて得られた総る際，制御変数として学年を用いた。
学年はダミー

務省情報通信政策研究所（2018）の調査結果と変数とし，１年生を１，それ以外の学年を０としは大きな隔たりがみられた。日記式調査法では，た。

調査対象者がSNS利用時間を過少申告している可能性があることが示唆された。

得られたデータは，ヒストグラムを用いて外れ(２)値の検出を行った 。また，散布図と相関係数を１週間あたりの利用時間が最も長かったSNSは用いて線形性と多重共線性のチェックを行った。

LINEで378.67分 で あ っ た。 次 い で，YouTube

いずれも重回帰分析を行う上で問題はみられな（289.30 分），Instagram（263.02 分），Twitter

かった。

（258.32分）であった。LINEの利用の多さが顕著にみられるが，それ以外のSNSの利用時間は拮

５

結果

5.1

大学生のSNS利用時間抗していた。尚，１週間のYouTube利用時間について，調査対象者の29.9％は，全く視聴していなかった（0.00分）。中央値は100.80分（１日あたり約15分）であった。

「RQ １： 大 学 生 がSNS（LINE，Twitter，

利用時間について，データの分散が最も小さ

Instagram，YouTube）に費やす時間はどれくら

かったSNSは，Instagram（平均値263.02，標準

いか」について。
表－１は，調査対象者の各SNSの１週間あたり偏差222.66，最大値949.00）であった。大学生の利用時間と学業成績が整理されている。学業成のInstagram利用時間がほぼ均質的であった。一績について，全体の平均が69.95点，標準偏差が方で，利用時間について，データの分散が最も大12.30で あ っ た。 大 学 生 が １ 週 間 にLINE，

き か っ たSNSは，YouTube（平 均 値289.30， 標

表－１

SNS利用時間：基礎統計量

199

日本の大学生のSNS利用と学業成績との関連性について
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長

広美・柳瀬

公

準偏差404.54，中央値100.80）であった。週にはみられなかった。Twitterは，YouTubeとの間に1,400分（１日あたり３時間20分）以上YouTube

僅かながら正の相関がみられ（r ＝.17，p ＜.05），

を 利 用 し て い る 学 生 が 全 体 の ５ ％ を 占 め た。

Instagramとの間には統計的に有意な相関関係はYouTubeの利用の仕方が，学生によって大差がなかった。

あることが明らかになった。

表－２

本調査結果からは，ヘビーユーザーの存在も明各SNS間のピアソン相関係数

らかになった。１週間あたりのSNS総利用時間が3,703分（１日あたり８時間49分）という学生もみられた。１日あたりのSNS総利用時間が５時間（１週間あたり2,100分）以上の学生が 全 体の11.8％を占めていた。LINEのヘビーユーザーは2,050分（１日あたり４時間52分），
Twitterの場合，次に，SNSの利用時間の増減が，他のSNSの利

1,151分（１日あたり２時間44分），YouTubeの用時間にどのような変化を及ぼしているのかを把場合，1,604分（１日あたり３時間49分）利用し握するために重回帰分析を行った（表－３参照）。

ていた。

１週間あたりのLINE利用時間を従属変数とし，他のSNS利用時間を独立変数として重回帰分析を

5.2

各SNS利用の代替性・補完性についてした結果，１週間あたりのInstagramの利用時間「RQ２：各SNS間の利用は代替的か，それともの増減が，LINE利用時間の増減に正の影響を及補完的か」について。

ぼしていた（標準偏回帰係数β＝.26，偏回帰係

大学生のLINE，Twitter，Instagram，YouTube

数b ＝0.34，p ＝.01）。１週間あたりのInstagram間の利用関係を把握するためにピアソン相関分析の利用時間が１分増減すると，LINEの利用時間を行った（表－２参照）。１週間あたりの利用時間

も同様に0.34分増減していた。

に関して，LINEは，Instagramとの間に正の相関

さらに，１週間あたりのInstagramの利用時間がみられた（r ＝.26，p ＜.05）。LINEは，Twitter

を従属変数とし，LINEの利用時間を独立変数ととの間に統計的に有意な関係はみられなかった。

した重回帰分析結果をみてみると，１週間あたり

同様に，YouTubeとの間にも統計的に有意な関係のLINEの利用時間の増減がInstagramの利用時間

表－３

各SNS間の代替利用・補完利用関係についての重回帰分析結果

200

社会情報学

第８巻３号

2020

の増減に正の影響を及ぼしていた（標準偏回帰係

すると，LINE使用時間が１日に約18分増加する

数β＝.26，偏回帰係数b ＝0.20，p ＝.01）。

と，学業成績が１ポイント下がっていた。これら

これらの結果より，LINE／Instagramの利用時の結果は，先行研究の大半が指摘するものであり，間が増えると，Instagram／LINEの利用時間も増

H1a：LINEの利用時間が多い学生ほど，学業成えていた。これら２つのSNSは，互いに補完的な績が悪いを支持していた。

利用関係にあることが示唆された。他方，１週間「H1b：Twitterの利用時間が多い学生ほど，学

あ た り のLINE利 用 時 間 と の 関 係 に お い て，業成績が悪い」について。
Twitterの利用時間が学業成績に及ぼす影響にTwitterとYouTubeは，代替・補完関係のない，

ついてみてみると，標準偏回帰係数β＝－.18，

独立性の高い利用関係であったといえる。
次に，１週間あたりのTwitter利用時間を従属

偏回帰係数b ＝－0.008であった。H1b：Twitter

変数とし，他のSNS利用時間を独立変数として重の利用時間が多い学生ほど，学業成績が悪いを支

回帰分析を行った。その結果，１週間あたりの持していた。Twitterの利用によって注意力が散YouTubeの利用時間は，Twitterの利用時間に正漫になったり，Twitterに費やす時間が学業成績の影響を及ぼしていた（標準偏回帰係数β＝.17，に悪影響を及ぼしているという先行研究結果と一偏回帰係数b ＝0.12，p ＝.04）。YouTubeの利用

致するものであった。

時間が１分増えると，Twitterの利用時間は0.12
表－４分増加していた。

学業成績を従属変数とした重回帰分析結果

逆に，YouTubeの利用時間を従属変数とし，Twitterの利用時間を独立変数とした場合，標準偏回帰係数β＝.17，偏回帰係数b ＝0.24，p ＝.04であった。これらの結果より，Twitter／YouTubeを多く利用する人ほどYouTube／Twitterも利用しており，これらのSNSは補完的な利用関係にあることが示唆された。
Instagramの利用時間は，YouTubeの利用時間に統計学上有意な影響を及ぼしていなかった。
5.3 S
 NS利用が学業成績に与える影響について「H1a：LINEの利用時間が多い学生ほど，学業「H1c：Instagramの利用時間が多い学生ほど，成績が悪い」について。

学業成績が悪い」について。
Instagramの利用時間は，学業成績には統計的

表－４は，SNSの利用と学業成績との関係につに有意な影響を及ぼしていなかった（p ＝.73）。

いての重回帰分析結果である。
LINEの利用時間が学業成績に及ぼす影響につしたがって，H3c：Instagramの利用時間が多い

いてみてみると，両者の関係は統計的に有意な負学生ほど，学業成績が悪いは支持されなかった。

の関係にあり，標準偏回帰係数β＝－.20，偏回「H1d：YouTubeの利用時間が多い学生ほど，

帰係数b ＝－0.008であった。つまり，１週間あ

学業成績が悪い」について。

たりのLINE使用時間が125分増えると，学業成YouTubeの利用時間は学業成績に負の影響を績が１ポイント下降していた。１日あたりに換算

及ぼしていた。標準偏回帰係数β＝－.17，偏回

201

日本の大学生のSNS利用と学業成績との関連性について


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公

帰係数b ＝－0.005であった。YouTubeの利用時せであり，一方にない機能を他方が補っていると間が長くなると，学業成績が悪くなっていた。

いう利用のされ方であった。

YouTubeの利用時間が１週間に７時間（１日にコミュニケーション系アプリや映像共有系アプ

換算すると１時間）長くなると，学業成績が2.1

リが多数存在する中で，なぜこの組合わせなのか

ポイント下がっていた。これらの結果は，H1d：

考 察 す る 必 要 が あ る で あ ろ う。 恐 ら く，

YouTubeの利用時間が多い学生ほど，学業成績

Instagramが写真や動画の投稿・閲覧アプリであが悪いを支持していた。YouTubeの視聴時間にり，友達からの「いいね」や「コメント」がホー

よって学業に費やす時間が少なくなったり，注意

ム画面に流れてこないこと，そして，LINEが文

力が散漫になるという先行研究結果に合致するも字中心の非公開コミュニケーション系アプリであのであった。

ることが理由であると考えられる。Instagramで「発見」した気になる写真や映像について，友達

６と共有し，思う存分本音で語り尽くすためには，

考察

文字中心で非公開であるLINEは都合が良い。リ

本研究では，SNS利用が学業成績に及ぼす影響

スキーブランド（2018）の調査結果では，LINEについて解明することを目的とした。それにあたは「連絡用途」として，Instagramは「情報発信り，先行研究から見えた調査上の課題点を踏まえ用途」や「趣味情報用途」として活用されており，精度の高いSNS利用状況を把握すること，各SNS

利用用途の違いが指摘されていた。本研究では，利用の代替・補完性について明らかにすることをLINEとInstagramとの間に，このような利用用途目指した。これら３つのことについて，以下で，の長所を活かすための補完的なつながり方を垣間それぞれ考察を加えることとする。

見ることができた。
次に，TwitterとYouTubeが互いに補完的に利

6.1 S NS利用状況を正確に把握することについて用されていたことが明らかになった。コミュニ

本研究では，分析の基となるデータについて，ケーションアプリのTwitterと動画共有アプリの日記式調査法など先行研究にみられたデータ収集

YouTubeの 組 合 わ せ で あ る が， 前 述 のLINE ／上の課題点を改善した上で，データ収集を試みた。

Instagramの組合わせとは異なる理由があると考その結果，日記式調査法で収集されたデータは，えられる。

SNS利用状況に関する数値が本研究結果よりも総調査対象者の約３割がYouTubeを利用しておじて低い傾向がみられた。SNSの並行利用行動やらず，１日あたり約3.5時間以上YouTubeを視聴

人間行動の複雑さが調査対象者の記憶の薄れに繋している学生が５％を占めていた。このことから，がった可能性，もしくは調査票では複雑な質問を利 用 者 は， 自 分 で 制 作 し たYouTube動 画 を設定することが出来ないためであると考えられTwitterの拡散力を生かして不特定多数の人々にる。こうした要因がこれまでのデータ収集方法の広め，ユーザーのアクセス数を増やすことで広告成否に影響を及ぼしていたと推測される。

収入増を意図した「ユーチューバー的」利用の仕方ではなく，他人が制作したYouTube映像／映各SNS利用の代替性・補完性について画を鑑賞することを目的とした利用の仕方をしてLINEとInstagramは互いに補完的に利用されていると推察できる。総務省情報通信政策研究所いたことが明らかになった。コミュニケーション（2018：70）の調査結果においても，YouTube

主体のLINEと写真共有主体のInstagramの組合わの利用率は全体で72.2％であったのに対して，

6.2

202

社会情報学

第８巻３号

2020

「書き込む・投稿する」と回答した人は僅か3.1％れる。１つ目の軸は，SNSの種類軸（コミュニケー

しかいなかったことが報告されている。
現状では，ション系SNSか映像系SNSかという区別）であYouTube利用者が積極的に活用しているというる。コミュニケーション系SNSの場合，友人からより，主に鑑賞用などの受け身で視聴していると着信があるかもしれないという期待感や直ぐに返いえる。

信をしなければならないという義務感が常に利用以上の推察や調査結果を踏まえると，YouTube者の頭の中にあり，授業に集中できない原因ととTwitterとの間には，次のような補完パターン

なっている可能性がある。他方，映像系アプリのの一例が挙げられよう。Twitterに掲示されてい場合，SNSを利用するか否かはほぼ利用者に委ねるYouTube映 像 ／ 映 画 情 報 に 触 発 さ れ てられている。利用者がSNSから授業へ切り替える

YouTubeを鑑賞するパターン，もしくはYouTubeと決意さえすれば，その間，他者からの着信があ

映像／映画を鑑賞し，そのネタばらしや感想をるわけではない。授業への集中力を邪魔する要因

Twitterに書き込むパターンである。前者のパターは遮断できるというわけである。

ンの場合，気になるYouTube映像／映画の存在

２つ目の軸は，１単位時間（１回の利用に要すを知るきっかけを提供し，鑑賞行動へと後押しをる時間）である。利用者は，SNSを１単位利用すしてくれる役割を果たしているのが，公開上で不る毎にある程度の満足を得ることができており，

特定多数者同士の「いいね」やコメントが閲覧可

利用者が区切りをつけやすい間合いが訪れる。１

能なTwitterであると考えられる。後者のパター

単位時間が長くなれば，勉強に要する時間が削らンの場合，利用者は，YouTube映像／映画の内

れ る こ と に な る。YouTubeの 場 合，LINEや容について友人と深く討論をしたいわけでもなけ

Twitterなどと比べると，１単位時間が極端に長れば，友人に自慢をしたいわけでもないため，組

いと思われる。YouTube必要者の視聴パターン

合わせとしてLINEは不向きである。利用者は，の一つに，ドラマ，映画，歴史・ドキュメンタリー，

YouTube映像／映画についての感想を書き込んアニメなど比較的長いコンテンツを視聴する傾向

だりネタばらしをしたいだけであるため，拡散力がある（日経リサーチ，2019）。そのため，１単があり，「いいね」ツイート機能を備えたTwitter

位時間が長いSNSは学業成績に負の影響を及ぼしの方が満足感を得られると考えられる。

ていると思われる。

6.3

SNS利用が学業成績に与える影響について

７

LINE，Twitter，YouTubeの利用が学業成績にまとめ負の影響を与えていることが明らかになった。本

本研究では，データの信頼性の問題に焦点を置

調査結果は，SNS利用によって注意が散漫になり，き，大学生のSNS利用が学業成績に与える影響を

学習時間が奪われることが原因であるという先行実証的に明らかにしてきた。研究成果は次のとお研究結果と整合性があるものであった。

りである。

他方で，Instagramの利用による学業成績への

１）大学生のSNS利用状況について，先行研究の影響があったと結論づけることはできなかった。

課題点を修正し，正確な利用状況を把握するでは，なぜLINE，Twitter，YouTubeの利用はことができた。ログ記録に着目するという新学業成績に負の影響を及ぼし，Instagramの利用

たなデータ収集方法を切り開いた。

のみ学業成績に影響を及ぼしていなかったのだろ

２）大学生の複雑なSNS利用行動を代替性，補完うか。恐らく，考慮すべき２つの軸があると思わ性の観点から分析をするという枠組みを考案

203日本の大学生のSNS利用と学業成績との関連性について


長

広美・柳瀬

公

Computers in Human Behavior , vol. 51, pp.

した。
３）LINEとInstagramが互いに補完的な利用関係

1092-1097.

であること，TwitterとYouTubeも互いに補Anand, V.（2007）A Study of Time Management:

完的な利用関係にあることを明らかにした。

The Correlation Between Video Game Usage４）大 学生が日常的に利用するSNSの中でも，

a n d A c ade m i c Pe r f o r m a n c e M a r k e r s.

LINE，Twitter，YouTubeの利用が多いと学

Cyberpsychology & Behavior , vol. 10（4）,

業成績が悪くなる傾向を明らかにした。

pp.552-559.
Blattner, G., & Fiori, M.（2009）Facebook in

今後，
本研究で解明しきれなかった点について，

the Language Classroom: Promises and

特に，SNS利用行動のメカニズムの解明を視野に

Possibilities, International Journal ofする必要があると考える。

Instructional Technology and Distance
Learning , vol. 6, pp.17-28.

注

Doleck, T., Bazelais, P., & Lemay, D.（2017）（１）SNSの適用範囲や定義づけは，研究者によっSocial Networking and Academicて異なり統一されていない。本研究では，

Performance: A Generalized Structured

動画共有サイトを含めた代表的なアプリ

Component Approach, Journal of

ケーションソフト全般を便宜上SNSと呼ぶ。

Educational Computing Research , vol. 56（２）検出された外れ値は次の通りであり，±３（7）pp.1129-1148.

SDに置き換えを行った。LINE利用時間（１Giunchiglia, F., Zeni, M., Gobbi, E., Bignotti,

件），Twitter利用時間（４件），Instagram

E., & Bison, I.（2017）Mobile Social Media

利用時間（１件），YouTube利用時間（４and Academic Performance. In Ciampaglia,

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