情報処理学会 インタラクション 2019
IPSJ Interaction 2019

INT19017
2019/3/6

ソ−シャルメディアにおける意図の相違の調査
大石 悠介1,a)

冨永 登夢1

土方 嘉徳2

山下 直美3

概要：ソーシャルメディアにおいて投稿者が発信した情報に対して，投稿者と受け手の間で意図の相違が生じることがある．そこで，我々はこのような意図の相違の要因を探る．特に，投稿者が情報を他者に伝達する際に，自身の目的を達成することを重視した利己主義と他者にとって有益であろうとする利他主義のどちらの意図をどの程度強く持っていたかに注目する．投稿者の投稿における利他主義と利己主義の強さと，受け手から見た投稿者の利他主義と利己主義の強さから，投稿者の共有行動に対する両者の評価の差異を確認した．また，投稿者の心理学的特徴や一般的な利己主義及び利他主義に関する態度，ソーシャ
ルメディア上の行動を取得し，上記で確認された差異との関係を明らかにした．

1. はじめに相違の調査は重要であると我々は考えている．従って我々は，ソーシャルメディア上のユーザの利己的・利他的な意

ソーシャルネットワークサイト（SNS）において，ユー図とその要因について追及する．ここで，利己は自分のこ

ザは利己的・利他的な態度を以て情報共有を行うことがあとを中心に考える態度・行動，利他は他人の役に立とうとる．例えば，自己宣伝や印象形成のように自分をよく見せする態度・行動と定義する．これらは独立な概念とする．

ようとして利己的な投稿をする [12] こともあれば，周囲のユーザ間で利己的・利他的な意図の相違は，各投稿にお人の興味にあうコンテンツの共有や災害時の情報発信のよける目的 [5], [13] や，各ユーザの情報共有行為の要因であうな利他的な投稿を行う [3] こともある．しかし，SNS でる SNS の利用目的とパーソナリティ [7], [10], [15] に関連

は投稿者が自身の発信した情報を見たユーザを把握するこしている可能性がある．例えば，面白いものや興味深いもとが困難なほど多く多様である [6] ため，投稿者と受け手ののを他の人に見せるための投稿の場合，投稿者が過度に利間で，投稿した際の利己的・利他的な意図がうまく伝わっ

他的な意図を強く持っているかもしれない．神経症傾向のていない可能性がある．

高い人は，まわりの評価を気にしすぎてしまうので [7]，自これまで多くの研究者が，ソーシャルメディアにおける分の利他的な意図を受け手より過小評価するかもしれな

ユーザの意図の相違について調査している．例えば印象形

い．また，友人や同僚との関係を保持するという目的の人成という観点においては，投稿による自身の印象について

は，受け手とのやり取りを頻繁に行うため [13]，意図の相の影響を，投稿者の方が受け手よりも大きいと考えている違が生まれにくい可能性がある．我々は意図の相違とユーことが確認されている [12]．他にも，ブログ炎上に関する

ザの利用目的とパーソナリティの関係に注目して調査を進調査において，「送信者は社会的規則の侵害を意図していな

める．

いが，受容者（場合によっては第三者も含む）が社会的規則

本研究は，ユーザの情報共有における利己的・利他的なの侵害を認識しているような状況」であるミス・コミュニ

意図の相違の存在とその要因を明らかにすることを目的とケーションによる炎上が存在することが示されている [14]．

する．この目的を達成するため，以下の研究課題に取り組

しかしながら，利己的な意図，利他的な意図に関する相む．以降では，情報共有における利己的・利他的な意図の違についてはまだ明らかになっていない．投稿者が受け手相違を単に，意図の相違と呼ぶ．

のために利益になると想定した投稿における意図の相違は，

RQ1 意図の相違は存在するのか？

投稿者の印象が良くならない上に，フォロワのための貴重

RQ2 投稿の目的によって意図の相違の大きさに違いはな情報が活用されず，双方において不利益となるため，このあるのか？

RQ3 パーソナリティや SNS の利用目的などのユーザの
1
2
3
a)

大阪大学大学院 基礎工学研究科
関西学院大学 商学部
NTT コミュニケーション科学基礎研究所
oishi@hlab.sys.es.osaka-u.ac.jp© 2019 Information Processing Society of Japan

特徴によって意図の相違の大きさに違いはあるのか？
この研究課題を解くことによって，意図の相違の要因とな

151情報処理学会 インタラクション 2019
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る投稿の性質やユーザの特徴を明らかにすることを目指す．

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2.1 利他的・利他的態度

これは，ユーザ間のコミュニケーションにおける意図の伝

従来の心理学の分野において，人の利己的・利他的な態

達に関する洞察をもたらす．つまり，意図の相違の要因は

度は広く調査されており [10], [15]，利己とは自己の利益を何なのか，どのようにすると正確に意図を伝えることがで優先する考え方，利他とは他者の利益を優先する考え方，

きるのかという疑問に対する知見を得ることができる．まであると解釈されている．それらを測定するための質問紙

た，この知見はソーシャルメディアにおけるユーザ間の意

調査がいくつか作成されている．木内は自身が特定の他者

図の相違を発生させず，有益な情報を活用でき，また，皆や社会から独立しているという独立的自己理解と，自身ががストレスなくソーシャルメディアを利用することに貢献

特定の他者や社会と連結していると理解しているという相する．具体的には，ユーザのパーソナリティに意図の相違

互依存的自己理解をアンケートにより調査した [15]．このの要因が見つかった場合，そういったパーソナリティを持アンケート結果と，他者と異なるアイデンティティを持ちつユーザには注意喚起を行う．また，投稿のトピックや投たいという独自性欲求尺度と強い相関が見られたことか

稿目的に意図の相違の要因が見つかった場合，そういったら，アンケートによって独立的・相互依存的自己理解が観投稿をシステムにより検出し，投稿者に対して意図の相違

測できることを示した．また，Rushton らは，過去の利他の起こりやすいトピックについての注意喚起や，意図の相的な行動の経験を問うことで，自己申告により利他的度合

違が起こらないような書き方のフィードバックを行う．

を観測できることを示した [10]．我々は，これらの研究を

これらの研究課題を解決するため，Twitter を対象に，投基に，質問紙調査によってユーザの利己的・利他的な動機

稿に対する利己的な意図と利他的な意図を，投稿者とそのを取得した．具体的な質問内容と測定方法については次章

フォロワの双方に対してアンケート調査を行った．ここでにて説明する．

は，被験者にパーソナリティ，利用目的，投稿内容について尋ねた．合計 63 人の大学生による 66 件の投稿に対して106 人のフォロワの評価が収集された．収集データを分析した結果，投稿者とフォロワの評価値に差があったことか

2.2 SNS における利己と利他
近年の SNS の興隆を受けて，利己的・利他的な態度や動機と SNS 上のユーザ行動の関係が調査されている．

ら，利己的および利他的な意図の相違が存在することが確

これまでの調査によると，SNS は，ポジティブな内容や認された．特に，情報拡散を目的とした投稿において，そボランティアについての投稿を行い，自分によい印象をつの差は顕著であった．この目的の投稿は，全体として投稿けるための印象形成 [12] や，不満や愚痴を投稿するストレ者が自身の投稿の利他性を高く評価していることが確認さ

ス解消 [13] などの利己的な目的で使用されている．

れた．さらに，意図の相違と投稿者の性格特性と Twitter

Bati らは，電話，メッセージ，位置情報の履歴からユーの利用目的も関係があることが分かった．神経症傾向の高

ザの利他の度合を予測し，人口統計データよりも優れた結い人は，自身の投稿に対して，利己の値を高くつけた．

果をもたらした [2]．WONG らは，オンラインにおける賛

本稿の構成は以下に従う．最初に関連研究について紹介

辞や励ましといった社会的支援には，利他の度合の強さする．次に，調査方法について述べたのちに，調査結果・が大きく関係していることを示した [11]．Moghavvemi ら考察について言及し，最後に結論を述べる．

は，学生がお互いの利益を考慮して Facebook において知2. 関連研究

識共有を行っているのか調べた研究において，利他の度合が強い学生はお互いの利益を度外視して知識共有を行うこSNS での情報共有における意図の相違が調査されてきとを示した [8]．Birkbak らは，災害時に形成された 2 つている [12], [14]．例えば印象形成という観点においては，Facebook のコミュニティを調査した研究で，インタラク

Facebook の投稿に対して，投稿者と外部評価者が自己表現

ションの内容分析とコミュニティのメンバーへのインタ（Self-enhauncement）について評価を行った．その結果，

ビュー調査を行った．どちらも災害を知らせるという利他

外部評価者より投稿者の方が平均的に高い評価値をつける的な動機で形成されたが，一つは政治的な側面を持ち，もことが分かった [12]．つまり，投稿者は自分の投稿が他人

う一つは好奇心めいたものであった [3]．しかしこれらのに与える（肯定的な）印象を過大評価している．また，ブ研究は，ユーザ間の利己的・利他的な態度の相違について

ログ炎上に関する調査において，「送信者は社会的規則のは明らかにしていない．我々は，この意図の相違に関する侵害を意図していないが，受容者（場合によっては第三者

理解をさらに深めるために，情報の発信者と送り手の間にも含む）が社会的規則の侵害を認識しているような状況」

おける利己・利他の意図の相違について調査を行った．

であるミス・コミュニケーションによる炎上が存在することが示されている [14]．我々は情報共有における利己的・利他的な動機や行動に注目している．

2.3 利己的・利他的な意図の相違の要因
情報共有における利己的・利他的な意図の相違は，印象形成や自己宣伝に関する情報共有と同様に [12]，SNS の利© 2019 Information Processing Society of Japan152

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対象のツイート共に提示した．我々は被験者にそのツイートを投稿した際に想定していた重要なフォロワを選択させた．重要なフォロワがその 20 名に含まれていなかった場合，次の 20 名を表示した．これを繰り返し最低でも 1 人選択させた．

( 2 ) 投稿者は，自身の投稿に対して利己的および利他的な意図をどの程度持っていたか，また，どのような目的でその投稿を行ったかを評価する（図 1 の左側を参照）．
図 1 投稿者とフォロワによる利己的及び利他的な意図に関する評
価の概念図

ここで，投稿者は以下の質問に対して 5 段階のリッカート尺度で回答する．これらの質問の回答を，投稿者の投稿に対する利己的及び利他的な意図の強さと用目的やユーザの性格に依存する可能性がある．例えば，する．

面白いものや興味深いものを他の人に見せるための投稿の利己 このツイートを投稿する時，自分のためになる

場合，投稿者が過度に利他的な意図を強く持っているかもと思っていましたか？（1: そう思っていなかった –しれない．神経症傾向の高い人は，まわりの評価を気にし

5: 非常にそう思っていた）

すぎてしまうので [7]，自分の利他的な意図を受け手より

この質問の回答値を P I（Poster Individualism）と定過小評価するかもしれない．また，友人や同僚との関係を義する．

保持するという目的の人は，受け手とのやり取りを頻繁に

利他 このツイートを投稿する時，(1) で想定したフォ行うため [13]，意図の相違が生まれにくい可能性がある．

ロワのためになると思っていましたか？（1: そう思っ

我々は SNS における利己的．利他的な意図の相違についていなかった〜5: 非常にそう思っていた）て，SNS の利用目的とユーザの性格という 2 つの観点で調この質問の回答値を P A（Poster Altruism）と定義査を進めた．

3. データ収集

する．
また，投稿目的については以下の 7 つについて，その目的を有していたかを回答する．(a)〜(e) は [13]，(f)本章では，ユーザの投稿とその利己的・利他的な意図には [9]，(g) は [1] の報告を参考にしている． こちらは関するデータと，利用目的や性格特性などのユーザ自身の1 つの投稿に対して，複数の目的を有することが考え特徴に関するデータの取得方法について説明する．

られるため，複数回答可としている．

( a ) 友人や同僚との関係を維持するため（関係維持）
3.1 投稿者と受け手の意図の相違
投稿者とフォロワの間に存在する各ツイートに対する意図の相違についてアンケート調査を実施した．具体的に( b ) 有益な情報を獲得するため（情報獲得）( c ) 面白いものや興味深いものを他の人に見せるため（情報拡散）

は，投稿者が自身の投稿に対してどの程度利己的および利( d ) 助けや意見を求めるため（意見要求）

他的な意図を持っていたか，フォロワがどの程度その意図( e ) ストレスの解消のため（ストレス解消）を理解していたかを調査し，それらの間にどの程度の相違( f ) 自身の成し遂げたことや業績を報告するため（業が存在するかを確認する．投稿者とフォロワによる，投稿者のツイートに対する評価値の概念図を図 1 に示す．この調査は，以下の手順によって行う．

( 1 ) 投稿者は，自身の投稿に対して，想定していた重要な績報告）( g ) 新しい友人を作るため（交友関係拡大）( 3 ) (1) で挙げられた重要なフォロワは，投稿者の投稿に対して，投稿者が利己的および利他的な意図をどの程フォロワが誰であったかを回答する．重要なフォロワ度持っていたかを評価する（図 1 の右側を参照）．

がいない場合，その投稿は対象から外す．

我々は，重要なフォロワに対して以下の質問に 5 段階

ここで，重要なフォロワとは，投稿者がツイートを見のリッカート尺度で回答するように依頼した（1:そうて欲しい，ツイートの意図をわかって欲しいと思うは思わない〜5: 非常にそう思う）．社会的願望のバイフォロワである．重要なフォロワをすべてのフォロワ

アス（アンケートの回答者が自分を良く見せ掛けるよの中から被験者自身に選択させることは負荷が大きい

うに回答する）[4] を排除するため，選択された重要なため，被験者は以下の手順に従って重要なフォロワをフォロワには，彼らの回答が投稿者に確認されないこ選出した．まず，我々が事前に被験者の相互フォロワとを明示した．

ユーザを取得した．我々はこの相互フォロワユーザの利己 このツイートの投稿者は，当ツイートが投稿者中からランダムに 20 名選択し，被験者に対して評価

自身のためになると思って投稿していたと思います© 2019 Information Processing Society of Japan153

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か？

ためになると思っていない

この質問の回答値を F I（Follower Individualism）とP A − F AO この値が大きいほど，投稿者はフォロワ定義する．

のためになると思っているが，フォロワは自身以外

利他（フォロワ自身） このツイートの投稿者は，当のフォロワのためになると思っていない

ツイートがあなたのためになると思って投稿してい上記の (1)〜(5) を，投稿者のリプライを除く最新 20 件のたと思いますか？

ツイートに対して実施する．

この質問の回答値を F AM （Follower Altruism Me）

3.2 利他的・利己的態度，性格特性及び利用目的と定義する．
利他（他人） このツイートの投稿者は，当ツイート

投稿者とフォロワの間に存在する意図の相違の要因を考があなた以外の誰かのためになると思って投稿して察するため，各投稿に付与された目的だけでなく，ユーザいたと思いますか？

にも注目し投稿者の心理学的特徴と Twitter の利用目的とこ の 質 問 の 回 答 値 を

F AO（Fol-lower Altruism Others）と定義する．
( 4 ) (1) で挙げられた重要なフォロワは，投稿者に関する意図の相違の関係を調べる．これらをユーザ特徴と呼ぶ．
利己と利他におけるそれぞれの相違は，投稿者が本来的に利己的であったり利他的であったりする程度に依存する

以下の質問に回答する．

可能性がある．また，2 章でも述べたように過去の研究結

関係性 投稿者との関係性を教えてください（家族，果 [7], [13] から，ユーザの心理学的特徴や Twitter の利用

恋人，親友，友人，顔見知り，同僚・仕事関係，オン

目的は Twitter 上での行動と強く結びついていることが分ラインのみで知っている人，その他）．

かっているので，これらも意図の相違と強く結びついてい

繋がり方 実世界でつながりはありますか，それともることが考えられる．

オンライン上のみですか？（1：実世界でつながりがここでは，（1）投稿者が本来的に利己的であるか利他的ある，2：オンライン上のつながりである）

であるか，（2）どのような心理学的特徴を持つのか，（3）

会う頻度 投稿者とはどのくらいの頻度で会います

Twitter 上でどのような目的を有するかを要因として注目か？（1：ほぼ会わない，2：数年に 1 回，3：1 年に 1する．

回，4：数か月に 1 回，5：1 か月に 1 回，6：数週間

これらに関するデータを我々はアンケート調査により取に 1 回，7：1 週間に 1 回，8：数日に 1 回，9：毎日）

得した．取得したデータについての説明を以下に示す．

知り合いの期間 投稿者と知り合ってからどれくらい( 1 ) 利己的・利他的度合

経ちますか？（１：1 週間，2：1 か月，3：数か月，• 利己 [15]：ユーザが本来利己的であるかを観測するた

4：1 年，5：数年，6：5 年，7：10 年，8：10 年以上）めに，我々は木内が作成した独立・相互依存自己理解

利己的印象 あなたは投稿者のことをどれだけ利己的尺度 [15] を用いる．これは，自身が特定の他者や社な人間だと思っていますか？（1:全く利己的ではな

会から独立している，もしくは連結していると理解い〜5: 非常に利己的だ）

しているという尺度であり，独立していると理解し利他的印象 あなたは投稿者のことをどれだけ利他的ていればいるほど利己的な態度を有すると解釈できな人間だと思っていますか？（1:全く利他的ではな

る．4 段階尺度の回答による 16 の設問によって構成

い〜5: 非常に利他的だ）

されており，全ての回答の合計値を IN D（16〜64）( 5 ) 意図の相違：我々は，投稿者とフォロワがその投稿者のツイートを利他主義及び利己主義の観点からの評価しと定義する．IN D が高い場合，利己的な人であると判断される．

た値の差，これを意図の相違として分析を行う．利己• 利他 [10]：利他的な態度については，Rushton らが的尺度の差（P I − F I ），利他的尺度の差（P A − F AM ，作成した Self-report Altruism Scale[10] を利用する．

P A − F AO）の 3 つの値を用いる．F AM ，F AO に

これは，一般的な利他的な行動（募金や人助け）を関しては，複数のフォロワからの回答が得られるため，行ってきた頻度を問うものである．5 段階尺度の回答

それぞれのフォロワからの回答を 1 単位として分析にによる 17 の設問から構成されており，全ての回答の用いる．また，上記の 3 つの尺度の意味は以下のよう合計値を ALT （0〜68）と定義する．ALT がより高に解釈される．

い人は，より利他的であると解釈される．

PI − FI

この値が大きいほど，投稿者は自身のため( 2 ) 性格特性：我々は心理学的特徴として性格特性に注になると思っているが，フォロワは投稿者のために目し，McCrae と Costa によって作成された Big-five

なると思っていない

personality[7] を採用する．これは，人間の性格特性を

P A − F AM

この値が大きいほど，投稿者はフォロ

5 つの性格因子によって定義する指標である．質問紙

ワのためになると思っているが，フォロワは自身のによって取得された回答から，それぞれスコアが算出© 2019 Information Processing Society of Japan154

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される．以下に，それらの簡易な説明を示す．

• 神経症傾向：心理的ストレスに対する敏感さを示しており，高ければ高いほど自分の怒りをコントロー
ルできず，ストレスへの対処が下手である．このス
コアを N （Neuroticism）と定義する．

• 外向性：社交性，活発さ，饒舌さを示しており，高け
れば高いほど興奮することや刺激的なことが好きでINT19017
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この質問の回答値 Ex（Expanding friendship）と定義する．
上記のデータ以外に，フォロウィまたはフォロワのうち，どの程度実世界でつながりを持っているかを調べるた
めに，ユーザに対して以下の質問を実施している．（割合を回答させる）ある．このスコアを E （Extraversion）と定義する．

• フォロウィ内の実世界でつながりのある人の割合：フォ• 開放性：知的好奇心，積極的な想像性を示しており，

ロウィのうち実世界でつながりがある（実際に会った

高ければ高いほど内的，外的世界のどちらもに好奇ことがある）人はどのくらいいると思いますか？（0

心を持っており，経験豊かである．このスコアを O

割〜10 割の 11 段階で回答）（Openness）と定義する．

この質問の回答値 OCf ollows と定義する．

• 調和性：高ければ高いほど他者に同情し，他者への• フォロワ内の実世界でつながりのある人の割合：フォ

援助に熱心である．このスコアを A（Agreeableness）

ロワのうち実世界でつながりがある（実際に会ったこと定義する．

とがある）人はどのくらいいると思いますか？（0 割〜• 誠実性：達成への意思を示しており，高ければ高いほど目的を持ち，意志が強いと言える．このスコア

10 割の 11 段階で回答）
この質問の回答値 OCf ollowers と定義する．

を C （Conscientiousness）と定義する．

( 3 ) Twitter の利用目的：我々は，ユーザの Twitter の利

3.3 対象となる被験者

用目的を取得するため，以下の 7 つの設問を用意し，本研究において，可能な限り頻繁に Twitter を利用してそれぞれ 5 段階尺度で回答させた（1: そうでない〜5:いるユーザを被験者にするため，2 か月以内に Twitter でそうである）．

20 以上の投稿をしているという条件の下，大阪大学内の( a ) 私は普段，友人や同僚との関係を維持するために大学生を中心に被験者を収集した．まずこの条件の下で，Twitter を使っている．

15 名の被験者を収集し，アンケート調査を行った．この調

この質問の回答値 Ke（Keeping in touch with

査により，設計していたアンケート内容に不備がないこと

friends and colleagues）と定義する．

が確認したので，前述の調査と同じ条件の下で更に被験者( b ) 私は普段，有益な情報を獲得するために Twitterを収集し，追加調査を行った．最終的に，61 名の被験者とを使っている．

被験者によって選ばれた 106 名の重要なフォロワの回答を

この質問の回答値 Ga（Gathering useful informa-

得た．得られたデータの概要を表 1 に示す．今回分析の対tion）と定義する．

象となっている投稿は，見てもらいたい，意図を理解して( c ) 私は普段，面白いものや興味深いものを他の人に見せるために Twitter を使っている．

もらいたいフォロワを具体的に想定した投稿であり，尚且
つ，フォロワからの評価があったものに限っているため，

この質問の回答値 Ra（Raising visibility of in-

分析対象は 135 件となっている．女性より男性の方が多teresting things to one’s social networks）と定義

く（男性：41 名，女性：20 名），平均年齢は 20.7 歳となっする．

た（min=18，max=30）．職業に関しては，57 名の被験者( d ) 私は普段，助けや意見を求めるために Twitter をが学生で，残りはフリーター，主婦と会社員であった．N使っている．

（神経症傾向）のスコアの標準偏差は他の人格特性のスコ

この質問の回答値 Se（Seeking for helps and opin-

アの標準偏差より大きかった．106 名の重要なフォロワにions）と定義する．

ついては，61 名の被験者と同様に，女性より男性の方が多( e ) 私は普段，ストレスの解消のために Twitter をく（男性：69 名，女性：37 名），平均年齢が 21.4 歳となっ使っている．

た（min=16，max=42）．このうち，88 名の被験者が学生

この質問の回答値 Re（Releasing emotional stress）

であり，残りはフリーター，主婦と会社員であった．

と定義する．

( f ) 私は普段，自身の成し遂げたことや業績を報告するために Twitter を使っている．
この質問の回答値 Ad（Advertising what they havedone）と定義する．
( g ) 私は普段，新しい友人を作るために Twitter を© 2019 Information Processing Society of Japan

4. 結果・考察
4.1 意図の相違
本節では，RQ1 を解決するために，投稿者とフォロワがその投稿者のツイートを利他主義及び利己主義の観点からの評価した値の差について分析を行う．ここで，利己的尺度の155情報処理学会 インタラクション 2019
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表 1

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被験者とユーザ特性に関するデータ

基本情報
性別

男性：41 名職業

学生：57 名 会社員：2 名 フリーター：1 名

女性：20 名

主婦：1 名年齢

平均：20.7 歳（標準偏差：2.41 歳，

Max：30 歳，Min：17 歳）
平均

標準偏差

最大値

最小値

IN D

40.869

7.779

56

16

ALT

28.180

8.758

48

5

N

28.721

9.626

45

4

いるとは言えないことから，意図の相違が存在しないとE

26.049

7.489

42

8

主張するのは困難である．また，負の評価値における度数O28.590

7.067

42

11

A

27.262

7.263

41

10

と正の評価値における度数を比較すると，P I − F I は負，C

24.361

6.859

42

9

Ke

2.902

1.479

5

1

の投稿は自分のためではなく，フォロワのために行ったも

Ga

3.984

1.123

5

1

のであると評価していることが分かる．これは，投稿者は

Ra

3.426

1.336

5

1

自分の投稿が他人に与える（肯定的な）イメージを過大評

利己的・利他的特性
図 2 評価値の差 (投稿者-フォロワ)

図の相違がない状態，つまり評価値の差が 0 に集中してパーソナリティ

利用目的

P A − F AM と P A − F AO は正に偏っている．このことと，表 2 に記した P I ，P A の平均値から，投稿者は，自分

Se

2.803

1.435

5

1

価しているという先行研究 [12] の結果とも一致する．この

Re

2.918

1.561

5

1

先行研究では，投稿者の投稿に対する評価を，フォロワで

Ad

3.049

1.408

5

1

はなく外部評価者（ソーシャルメディア上で繋がっていな

Ex

2.393

1.382

3

1

OC f ollows

5.967

2.834

10

0

OC f ollowers

6.246

3.001

10

0

稿者が投稿の受け手として重要と判断したフォロワとの間

利己印象

2.985

0.922

5

1

でも同様に意図の相違が見られた．P A − F AO（橙色）と

利他印象

3.246

0.796

5

1

比較すると，P A − F AM（灰色）の正の値の度数が高いこ繋がりい人）が行っている．本研究では，投稿者にとってより近い存在であると思われるフォロワの評価値を用いたが，投とが分かる．つまり，フォロワは利他的な投稿であると評
表 2

投稿に関するデータ

価としても，それが自身に向けた投稿であると認識しにく

基本情報
件数
投稿目的

いと言える．SNS 上ではユーザは多くのユーザと繋がって

135 件
関係維持：16

情報獲得：11

意見要求：41

ストレス解消：12

12

情報拡散：87
業績報告：いるため，フォロワから見ると，ある一人のユーザから投稿されたツイートが，特に自身に向けた投稿であると認識しづらい可能性がある．また，P A − F AO，P A − F AM

交友関係拡大：2の値が負である投稿も一定数存在することから，投稿者
平均

標準偏差

最大値

最小値

PI

1.815

1.224

5

1

FI

2.963

1.452

5

1

PA

2.422

1.158

5

1

F AM

1.637

1.079

5

1

RQ2 を解決するために，投稿者とフォロワがその投稿者

F AO

2.22

1.320

5

1

のツイートを利他主義及び利己主義の観点から評価した値

利己的意図

自身が利他的な投稿をしたわけではないと思っていても，フォロワからは誰かのために書いていると受け取れられる可能性があると言える．

利他的意図

4.2 意図の相違と要因（投稿目的）の差と，各投稿に付けられた情報共有の目的の関係につい差（P I − F I ），利他的尺度の差（P A − F AM ，P A − F AO）て分析を行った．結果を表 1 に示す．最も多かった情報共の 3 つの値を用いる．評価値に差について，ヒストグラム

有の目的は情報拡散（87 件）であり，次いで意見要求の目を図 2 に示す．青色が P I − F I ，灰色が P A − F AM ，橙的の投稿件数が多かった（41 件）．最少件数は交友関係拡

色が P A − F AO を示している．

大の目的の 2 件となった．今回分析の対象となっている投

図 2 に示されているように，全ての評価値において，意© 2019 Information Processing Society of Japan

稿は，見てもらいたい，意図を理解してもらいたいフォロ

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図 4

表 3

意見要求目的

意図の相違と性格特性の相関係数(**...p ＜ 0.01，*...p ＜ 0.05)

図 3 情報拡散目的とそうでないものの比較（左上：P I − F I ，右上：P A − F AM ，下：P A − F AO ）ワを具体的に想定した投稿であり，尚且つ，フォロワからPI − FIP A − F AM

P A − F AO

N

0.426**

0.173

0.098*

E

0.121

0.091

0.001

O

0.034

0.082

-0.061A

0.155-0.009-0.053C-0.256**

0.097

0.063

4.3 意図の相違と要因（ユーザ特徴）の評価があったものに限っているため，フォロワに情報をRQ3 を解決するために，投稿者とフォロワがその投稿者拡散するための投稿や，フォロワからの助けや意見を求めのツイートを利他主義及び利己主義の観点から評価した値

るための投稿件数が多く確認されたと考えられる．以降での差と，性格特性，利用目的，及び利己的・利他的印象のは，投稿件数の多かった情報拡散の目的と意見要求の目的

ユーザ特徴の関係について分析を行った．それぞれ，評価の結果に関して言及する．

値の差とユーザ特性の値の相関分析を行った．その結果を我々は，情報拡散と意見要求の目的が情報共有における意図の相違に与える影響を分析するため，各目的の投稿とそうでない投稿に対して，P I − F I ，P A − F AM ，

P A − F AO の分布の比較を行った．

以下に述べる．

4.3.1 意図の相違と性格特性
表 3 に意図の相違と性格特性の相関係数を示す．神経症傾向と P I −F I との間に有意な正の相関があった（r = 0.426，

情報拡散目的がつけられた投稿とそうでない投稿を，3

p < 0.01）．また，神経症傾向と P I の間に有意な正の相関

つの意図の相違（P I − F I ，P A − F AM ，P A − F AO）にがあった（r = 0.519，p < 0.01）ことから，フォロワの評

おいて比較したヒストグラムを図 3 に示す．情報拡散の価より投稿者自身の評価が大きく影響していたことが考え目的が付けられた投稿は，P I − F I は負，P A − F AM とられる．これらの結果は，神経症傾向の高い人は利己の値

P A − F AO は正に大きく偏っていた．また，P A − F AO

を高くつける傾向にあることを意味しており，自己を悲観と比べると P A − F AM の方が大きく正に偏っていること的に捉えがちで，周りからの評価に敏感であるため [7] だから，他の目的の投稿と比べると，投稿者は自分のためでと考えられる．また，誠実性と P I − F I との間に有意ななく，フォロワのためであると考えていたが，フォロワか

弱い負の相関があった（r = −0.256，p < 0.01）．また，誠らは投稿者自身が興味のあるコンテンツを広めようとし

実性と P I の間に有意な負の相関があった（r = −0.449，ており，そのコンテンツに興味のある人はいるかもしれな

p < 0.01）ことから，フォロワの評価より投稿者自身の評

いが自分には関係ないと捉えられていると可能性がある．

価が大きく影響していたことが考えられる．誠実性の高いゲームや政治など人の興味が偏りそうなコンテンツが多く

人は，時間やルールを守るといったきちんとした人である

見られた．

ため [7]，自己中心的な投稿はしないと自身を評価している

図 4 に意見要求目的がつけられた投稿の評価値の差のヒストグラムを示す．意見要求目的が付けられた投稿は，と考えられる．

4.3.2 意図の相違と利用目的

P I − F I はマイナス側，P A − F AM はプラス側に偏って表 4 に意図の相違と利用目的の相関係数を示す．

いた．P A − F AO に関しては大きな偏りは見られなかっ有 益 な 情 報 を 獲 得 す る 目 的 で Twitter を 利 用 す る 度

た．このことから，投稿者はあまり誰かのためになるとい合（Ga）は P I − F I と の 間 に 有 意 な 負 の 相 関 が あ る

うものではなく出来事を共有したいと考えていたが，フォ（r = −0.460，p < 0.01）．このことから，この目的をロワは投稿者が投稿をすることで満足しており，自分には持たない人は周囲の人のことを考えずツイートをしがちで関係がないが誰かのためにはなるのだろうと捉えている可あることが考えられる．

能性がある．ゲームや体調不良，遊びの誘いの内容のもの

4.3.3 意図の相違と利己的・利他的態度があった．

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最後に，ユーザ特徴として投稿者の利己的・利他的態度，

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表 4 意図の相違と利用目的の相関係数 (**...p ＜ 0.01，*...p ＜

[2]

0.05)
PI − FIP A − F AM

P A − F AO

Ke

-0.0040.179*

0.101

Ga-0.460**

0.076

0.010

Ra

0.262**

0.134

0.081

[3]

Se

0.329**

0.135

0.021

Re

-0.0130.281**

0.284**

Ad-0.0100.189*

0.094

Ex

0.310**

0.250**

0.084

[4]

意図の相違と利己的・利他的態度，

[5]

表 5

利己的利他的印象の相関関係

PI − FIP A − F AM

P A − F AO

IN D

-0.028-0.031-0.004ALT-0.090-0.062-0.097

利己的印象-0.176-0.062-0.157

利他的印象

0.091

-0.048-0.060[6][7]

フォロワからの利己的・利他的印象について分析を行う．
相関分析の結果を表 5 に示す．

[8]

利己の度合（IN D），利他の度合（ALT ），利己的・利他的印象ともに意図の相違は無相関であった．つまり，ユー
ザの本来的な利己的・利他的性質や，フォロワから見たユーザの利己的・利他的態度は意図の相違とは無関係であ[9]ると言える．

5. 結論

[10]

本研究では，投稿に対する投稿者とフォロワの意図の相違について調査し，投稿目的，投稿者の性格特性と利用目
的，ユーザとの関係性との関係の分析を行うことでその要[11]

因について検討を行った．結果として，意図の相違がある
ことが確認された．その要因として，投稿目的，投稿者の性格特性と利用目的の一部が意図の相違に関係しているこ[12]とが分かった．
投稿者は自分の投稿が他人に与える（肯定的な）イメー
ジを過大評価しているという，先行研究 [12] の結果と一致する結果が得られた．

[13]

本研究の最終目標は，投稿者とフォロワの間の意図の相違を解消することであるが，現時点では意図の相違の存在の確認とユーザ特徴の分析に留まっている．今後は，カテゴリや極性といった投稿内容の分析を行い，ユーザの発信している情報をより詳細に確認することで，意図の相違の要因をさらに調べる予定である．その上で，意図の相違を

[14]
[15]

dia (ICWSM ’12), pp. 6–13, 2012.
Ghassan F. Bati and Vivek K. Singh. Altrumetrics: Inferring Altruism Propensity Based on Mobile Phone Use
Patterns. IEEE Transactions on Big Data, Vol. PP,
No. c, pp. 1–1, 2018.
Andreas Birkbak. Crystallizations in the Blizzard : Contrasting Informal Emergency Collaboration In Facebook
Groups. In Proceedings of the Nordic Conference on
Human-Computer Interaction (NordiCHI), pp. 428–
437, 2012.
Robert J Fisher. Social desirability bias and the validityof indirect questioning. Journal of Consumer Research,
Vol. 20, No. September 1993, pp. 303–315, 1993.
Adam N. Joinson. Looking at, looking up or keeping up
with people? Motives and use of Facebook. In Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in
Computing Systems (CHI ’08), pp. 1027–1036, 2008.
Eden Litt and Eszter Hargittai. The Imagined Audience on Social Network Sites. Social Media and Society,Vol. 2, No. 1, 2016.
Robert R. McCrae and Paul T. Costa. Validation of the
five-factor model of personality across instruments andobservers. Journal of personality and social psychology,
Vol. 52, No. 1, pp. 81–90, 1987.
Sedigheh Moghavvemi, Manal Sharabati, Jane E Klobas,
and Ainin Sulaiman. Eﬀect of Trust and Perceived Reciprocal Benefit on Students ’ Knowledge Sharing via Facebook and Academic Performance. The Electronic Journal of Knowledge Management, Vol. 16, No. 2009, pp.
23–35, 2018.
Ruth Page. The linguistics of self branding and microcelebrity in Twitter: The role of hashtags. SAGE Publications Discourse and Communication, No. 0, pp. 181–
201, 2012.
J Philippe Rushton, Ronald D Chrisjohn, and Fekken G
Cynthia. THE ALTRUISTIC PERSONALITY AND
THE SELF-REPORT ALTRUISM SCALE. Personality
and individual diﬀerences, Vol. 2, pp. 293–302, 1981.
Eiswein Tsz, Kin Wong, Will W K Ma, Wendy Wing,
and Lam Chan. Exploring the relationships of online social ties, altruism, and online social support. Journal ofCommunication and Education, Vol. 4, No. 1, 2017.
Yi-chia Wang, Hayley Hinsberger, and Robert E Kraut.
Does Saying This Make Me Look Good? How Posters
and Outsiders Evaluate Facebook Updates. In Proceedings of the 2016 CHI Conference on Human Factors in
Computing Systems (CHI ’16), pp. 125–129, 2016.
Dejin Zhao and Mary Beth Rosson. How and Why People Twitter: The Role that Micro-blogging Plays in Informal Communication at Work. In The ACM 2009 International Conference on Supporting Group Work, pp.
243–252, 2009.
平井智尚. インターネットにおける 「ブログ炎上」 に関する一考察. 慶應義塾大学大学院社会学研究科紀要, 2007.
木内亜紀. 独立・相互依存的自己理解尺度の作成および信頼性・妥当性の検討. The Japanese Journal of Psychology,
Vol. 66, pp. 100–106, 1995.

解消するためのアプローチを提案することを考える．
参考文献
[1]

Marco Toledo Bastos, Rodrigo Travitzki, and Cornelius
Puschmann. What sticks with whom? Twitter followerfollowee networks and news classification. In Proceedingsof the 6th AAAI Conference on Weblogs and Social Me-© 2019 Information Processing Society of Japan

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