Vol. 45

No. 3

Mar. 2004

情報処理学会論文誌

2 ちゃんねるが盛り上がるダイナミズム
松村真 宏†1,☆ 三 浦 麻 子†2
大 澤 幸 生†4 石 塚

柴

内 康
満†1

文†3

「 2 ちゃんねる」は日本最大のオンラインコミュニティサイトである．ところが，そこに書き込まれる情報はときとして「便所の落書き」と揶揄されるように，一見すると意味のない言葉や記号にしか見えないものも多い．これは非常に奇妙な現象である．というのも，便所の落書きを見るために毎日数十万人もの人が訪れるとはとても考えられないからである．ではなぜ 2 ちゃんねるはあれほど 盛り上がっているのだろうか．実は傍から見れば意味がないように思える言葉や記号のやりとりが 2 ちゃんねるのユーザには意味があり，これが 2 ちゃんねるが盛り上がる要因となっているのかもしれない．
このような動機から本稿では，2 ちゃんねるにおけるコミュニケーションの特徴に着目して，2 ちゃんねるが盛り上がるダ イナミズムを解き明かすことを目指す．特に，コミュニケーションの特徴として，メッセージのサイズや投稿数，返信率，投稿される早さなどの基本的な属性に加え，2 ちゃんねるに特徴的な名無しと，2 ちゃんねる語やアスキーアート（ AA ）などの定型的な表現技法に注目す
る．共分散構造分析により構築した「 2 ちゃんねるモデル」は，定型的表現傾向が議論発散傾向と議論深化傾向に及ぼす関係などを明らかにしている．

The Dynamism of 2 channel
Naohiro Matsumura,†1,☆ Asako Miura,†2 Yasufumi Shibanai,†3
Yukio Ohsawa†4 and Mitsuru Ishizuka†1‘2 channel’ is the most popular online-community site in Japan, where millions of participants are chitchatting or discussing various topics. However, this fact sometimes confuses
us because most of messages in 2 channel seem to be meaningless, often said as graﬃti. To
understand the mystery of 2 channel, we assume the existence of something at the back of
2 channel that governs the activity of participants. Looking at 2 channel from this point ofview, there could be many factors that aﬀect online communication. For example, terms thatseem to be meaningless for us might have some meanings for participants in 2 channel, andcommunication with the terms might activate interaction. In this paper, we aim at analyzing the dynamism of 2 channel by applying Structural Equation Modeling (SEM) to eightobservable characteristics of communication including basic properties (message size, posting
activity, reply rate, etc), anonymity, and speciﬁc expressions (jargons and ASCII arts peculiar
to 2 channel). The structural equation model of 2 channel clearly shows various causalities
among the characteristics, i.e. the use of speciﬁc expressions aﬀects positively to chitchat-typecommunication, and negatively to discussion-type communication.

1. は じ め に1999 年 5 月に誕生した 2 ちゃんねる☆ は，幅広い†1 東京大学大学院情報理工学系研究科
Graduate School of Information Science and Technology, The University of Tokyo†2 大阪大学大学院人間科学研究科
Graduate School of Human Sciences, Osaka University†3 同志社大学文学部社会学科
Department of Social Sciences, Doshisha University†4 筑波大学大学院ビジネス科学研究科
Graduate School of Business Sciences, University ofTsukuba☆
現在，大阪大学大学院経済学研究科
Presently with Graduate School of Economics, Osaka
University

ジャンルのカテゴリ別掲示板を 400 以上☆☆ 開設しているインターネット上のコミュニティサイトである．2
ちゃんねるは日本最大のコミュニティサイトだといわれ

☆
☆☆

1053

http://www.2ch.net/
2002 年 6 月 13 日に著者が行った調査によると，2 ちゃんねるには 35 のカテゴ リ，442 の掲示板（板）があった．また，板のトップページに現れる話題（ スレッド ）は全部で 6,017 であったが，古くなってトップページから消えているスレッド まで含め
れば，全部で 166,610 のスレッドがあった．

1054

情報処理学会論文誌

Mar. 2004ており，たとえば Japan Access Rating 社☆1が 2002

月以上かけてゆっくりと投稿が続くスレッド もある．

年 10 月 3 日に発表した調査データによると，日本におたとえばワールド カップのような話題性のあるスレッ

ける 2 ちゃんねるのド メインごとのアクセス量は全体

ド だとわずか 1 日で 1,000 件☆5 もの投稿がつくことで 4 位，コミュニティ掲示板系では 1 位である．また，も珍しくないが，一部の人たちだけが興味を持つよう

検索サイト Google☆2と Yahoo!JAPAN☆3が 2002 年なスレッドだと長期間にわたってゆっくりと投稿が続

12 月 11 日に発表した 2002 年の日本での検索キーワー
ド の第 1 位はど ちらも「 2 ちゃんねる」であり，非常いたりする．このように，スレッドによって盛り上がに多くの人が 2 ちゃんねるに興味を持っていることが

うか．

分かる．

り方は様々であるが，この違いは何に起因するのだろ人が 2 ちゃんねるに参加する目的は情報収集，問ところが，2 ちゃんねるに書き込まれる情報はとき

題解決，おしゃべりなど 様々であるが，議論が展開さ14)
として「便所の落書き」と揶揄されるように，一見れていく様子に着目すると，2 ちゃんねるにおけるコ

すると意味のない言葉や記号にしか見えないものが多ミュニケーションは大きく 2 種類に分類することがでい．これは非常に奇妙な現象である．というのも，便きる．1 つはある話題を中心として発散的に議論が展所の落書きのような情報を見るために毎日数十万人も開されていく場合であり，情報収集や気楽なコミュニの人が 2 ちゃんねるを訪れているとはとても考えられケーションが目的であることが多い．もう 1 つはあるないからである．ではなぜ 2 ちゃんねるはあれほど盛話題について議論が深まっていく場合であり，問題解

り上がっているだろうか．

決やじっくり語り合うコミュニケーションが目的であ実は傍から見れば意味がないように思える言葉や記ることが多い．このように考えると，2 ちゃんねるは

号のやりとりが 2 ちゃんねるのユーザには意味があり，気軽にコミュニケーションを楽しみたい人やじっくり

これが 2 ちゃんねるが盛り上がる要因となっているの腰をすえて議論したい人が共存している世界であるとかもしれない．このような動機から本稿では，2 ちゃん

とらえることができる．

ねるにおけるコミュニケーションの特徴に着目して，2

そこで本稿では，ある話題を中心として発散的に議ちゃんねるが盛り上がるメカニズムを解き明かしてい論を展開していくコミュニケーションを議論発散傾向，

く．ここでは特に，コミュニケーションの特徴として，ある話題について議論を深めていくコミュニケーショ

メッセージのサイズや投稿数，返信率，投稿される早ンを議論深化傾向と呼ぶことにし，これらの議論の傾さなどの基本的な属性に加え，2 ちゃんねるに特徴的

向が 2 ちゃんねるの盛り上がりにどのように関係してな名無しと，2 ちゃんねる語やアスキーアート（ AA ）いるのかを明らかにしていく．

などの定型的な表現技法に注目する．

2.2 仮名的な匿名性と無名的な匿名性
インターネットなどの電子メディアを媒体としたコ

2. 2 ちゃんねるにおけるコミュニケーションの特徴

ミュニケーション（ Computer Mediated Communi-

2.1 議論発散傾向と議論深化傾向

分の正体を明かさないで投稿できる匿名性にある．

cation，以下では CMC と略す）の最大の特徴は，自2 ちゃんねるには「 スポーツ」「趣味」「政治経済」

匿名性がコミュニケーションに及ぼす影響についてなどのカテゴ リごとに掲示板（板）が用意されており，は，すでに数多くの研究がなされている．たとえば ，各板はさらに多くの話題（スレッド ）に分かれている．

相手の性別，年齢，風貌，地位などの社会的手がかり

スレッドは新しく書き込みされた順に整列されるシスが得られない匿名性の高いコミュニケーションにおいテムになっており，そのときに盛り上がっているスレッては，しばしば意見の極化や誹謗中傷などのフレーミ

ドほど 人目につく仕組みになっている．

ングが起こることはよく指摘されている5) ．しかし ，各スレッド の内容は「ハッキングから今晩のおかず

そこで議論されている匿名性は，実名を明かさずに仮まで」のキャッチフレーズ☆4が表しているように，非の名前（ハンドルネーム）を名乗る仮名的な匿名性で常に多岐に富んでいる．その中にはたった 1 日で数百ある．

ものメッセージが投稿されるスレッドもあれば，数カ

一方，匿名性には，ハンドルネームさえも名乗らずに発言者の名前を空欄のままで発言などを行う無名的☆1

http://www.istinc.co.jp/jar/
http://www.google.co.jp☆3
http://www.yahoo.co.jp☆4
http://www.2ch.net/2ch.html☆2☆5

2 ちゃんねるでは 1 スレッドにつき 1,000 件までしか投稿できない仕組みになっている．投稿が 1,000 件に達すると新しいスレッドが作られ，そこで再び議論が続いていく．

Vol. 45

No. 3

2 ちゃんねるが盛り上がるダ イナミズム

な匿名性がある．多くのオンラインコミュニティではハンドルネームを使うことが標準的な慣習となってい1055

表 1 2 ちゃんねる語の分類8)
Table 1 Classiﬁcation of speciﬁc vocabularies used in
2 channel 8) .

るが，2 ちゃんねるでは無名の発言が標準的スタイルとして受け入れられている．このような無名的なコミュ
ニケーションにおいては，発言の内容に誤りを含んでいたり，感想や意見がひんしゅくを買ったりするようなものであっても，発言者に対して批判を向けること

カテゴ リ

例

誤字誤読系
当て字系
変換系
流行系
新語造語系

がいしゅつ，ほそろしい，脳無し
氏ね，消防，厨房，工房，串，鯖
マターリ，イパーイ，カコイイ
ドキュン，ヒッキー，かっけー
濡れ，雀，バサロ，オマエモナーができない．その結果，実社会のコミュニケーションで見られる規範的・抑制的なメカニズムが仮名的な匿
名性にもまして機能しない．
また，通常のコミュニケーションにおいては，まず挨拶などによって対人関係を構築する必要があるが，無名的な匿名性によるコミュニケーションにおいては個人を識別することができないので，対人関係の構築

図 1 AA のキャラクタの 1 つ．名前を「モナー」というFig. 1 An ASCII Art character called “Monnar”.

を不要にする．2 ちゃんねるは常連と新参者の区別や対人関係が基本的に存在しないのである．
以上のような特徴を持つ無名的な匿名性であるが，ウインクは ;-)，舌を出す動作は :-P で表されてきこれだけでは 2 ちゃんねるが盛り上がる理由は説明でた．プロジェクト H ☆ の研究によれば，ニュースグルー

きない．無名で投稿できても盛り上がらない掲示板や，

プに投稿された 3,000 件の投稿のうちの 13.4%にエモ

ハンドルネームや実名を使っていても盛り上がる掲示

ティコンが少なくとも 1 つは含まれていたことが報告

板も多いからである．したがって，無名的な匿名性がされている20) ．また，対面状況での対話では使われ2 ちゃんねるにおけるコミュニケーションにどのようない BTW（ By The Way ）や LOL（ Laughing Outに関わっているのかを明らかにする必要がある．なお，

Loud ）などの略語や，ur（ you are ）や thx（ thanks ）などの短縮形，ニックネームの短縮形もコミュニケー
ションを円滑に進めるための共通語として用いられて以降では，無名的な匿名性を 2 ちゃんねるでの呼び方にならって名無しと表現する．

2.3 定型的表現技法によるコミュニケーション
2 ちゃんねるには，「 がいしゅつ」や「氏ね」など 2ちゃんねる独自の用語がある．
「がいしゅつ」とは「既きた17) ．では，2 ちゃんねるにおける 2 ちゃんねる語
や AA などの定型的固有表現は，ど ういう文脈で用いられているのだろうか．

出」の読み間違いが語源であり，「氏ね」は「死ね」の変

2 ちゃんねるでは，しばしば故意に連続で無駄な書換ミスから生まれたといわれている．意図的な変換ミき込みをしたりする「荒らし 」と呼ばれる行為や，故スはパソコン通信の時代から行われていたが 4) ，それ

意に挑発的な発言をして他の参加者を怒らせる「煽り」

以外にもまったく新しい造語や，普通の辞書にも載っと呼ばれる行為が行われる．同じような現象はユーズている語であるが 2 ちゃんねる独自の意味で用いられ

ネットやメーリングリストでもしばしば観察されている語など様々なものがある．これらの語はまとめて 2

るが 7) ，これらの現象は議論を阻害するなどの否定的

ちゃんねる語と呼ばれ，2 ちゃんねる語の辞典とも言な文脈で語られてきた．しかしその一方で，荒らしや9)にまとめられている．2 ちゃんねる語
うべき「 2 典」

煽りは必ずしも議論を阻害する要因になるわけではなのいくつかは我々の日常にまで普及しており，マスメ

く，場合によってはより建設的な議論に火をつける側

ディアに取り上げられるほど 2 ちゃんねるを特徴づけ面も指摘されている11) ．また，議論が荒れている様子

1)

る文化となっている ．2 ちゃんねる語は全部で 1,000
8)以上あり，分類すると表 1 のようになる ．

は参加者に楽しまれていることも多い13) ．
したがって，荒らしや煽りが発生したときでも，そまた，2 ちゃんねる語のほかにも，アスキーアート

こで議論を終わらせることなく，発展的な議論へとス（ AA ）と呼ばれる，文字や記号だけで描いた図 1 のムーズにつなげていくようにコミュニケーションを持ような絵も 2 ちゃんねるではよく使われる．

続させることが重要である．定型的固有表現の多くは従来から，コミュニケーションを円滑に行うために，

ユーモアに富んでいるので，直接言うと角が立つよう文字の組合せで感情を表す表現（エモティコン）が使われてきた10) ．たとえば笑顔は :-)，しかめっ面は :-(，☆

http://www.it.murdoch.edu.au/∼sudweeks/projecth/

1056

情報処理学会論文誌

Mar. 2004

なことでも，ストレートな意味を隠してやわらかく意

名無し ☆3で投稿されている程度を測る指標であり，1図を伝えることができる．したがって，荒らしや煽りメッセージあたりの名無しで投稿されるメッセージ数が起こった場合でもうまく対処して，コミュニケーショとする．ABON は議論が荒れている程度を測る指標

ンを発展させることに定型的固有表現は何らかの影響であり，1 メッセージあたりの 2 ちゃんねるの管理人を及ぼしていると考えられる．

によって削除されたメッセージ数とする．

3. 2 ちゃんねるの計量

2 ちゃんねるの 30 の板のトップページに現れる 5,748
スレッド（ 1,738,418 メッセージ，約 453 MB ）に対しオンラインコミュニティの盛り上がりを測定する指て，これらの 8 指標をカテゴ リ単位で集計し，各指標

標はこれまでにもいろいろ考案されているが，基本的ごとの平均を 0，分散を 1 に標準化した結果を表 2 にには，参加者間で共有された目的，興味，ニーズ，活示す☆4 ．各指標の値は 0 に近ければ 2 ちゃんねる全気，参加者間の互恵主義，コミュニケーションを規定

体の平均値と近く，0 より大きくなるほど傾向が強い，する暗黙の仮定，形式，ルールの有無などに基づいて

0 より小さくなるほど 傾向が弱いことを表している．

いる12),19)．これらの指標は参加者の態度や意識，コ

表 2 を見ると，カテゴ リごとにその特徴が指標によっ

ミュニティの性質に関する定性的なものなので，訓練て明らかになっており，たとえば「政治経済カテゴ リ

された専門家が個々のメッセージに目を通して主観的は A と V が低いので 1 スレッド あたりに投稿されるに判断するしかない．しかし，このように人手で解析

メッセージの数は少なく，2 ちゃんねる語もあまり使していたのでは，対象となるメッセージが多い場合にわれていない」ことなどが分かる．そこで以下では，は現実的ではない．本稿では，2 ちゃんねる全体のダ

表 2 のデータを用いて，さらに深く 2 ちゃんねるが盛

イナミズムをとらえるために 2 ちゃんねるの膨大なス

り上がるメカニズムを解明していく．

レッドを解析することを視野に入れているので，計算

なお，「 おすすめ」「案内」「実況 ch 」など 突出して機により自動的に測定できる指標でなければならない．

特徴的な振舞いを示しているカテゴ リもあるが，本稿そこで，2 ちゃんねるが 盛り上がるメカニズムをでは 2 ちゃんねる全体の振舞いを解明することを目的解明するための手がかりとし て，2 ちゃんねるを特としているので，あえてカテゴ リの選別は行わなかっ

徴づけ る 8 指標 C（ Contents ），A（ Activity ），I

た．そのような特徴的なカテゴ リの盛り上がりに関す（ Interaction ），S（ Speed ），V（ Vocabulary ），AAる個別の検討は今後の課題である．

（ ASCII Art ），N（ Nameless ），ABON ☆1を提案す
る．C はメッセージごとに交わされる議論の量を測る

4. 2 ちゃんねるが盛り上がるメカニズム

た 1 メッセージあたりのサイズ（バイト数）とする．

4.1 因子と変数の設定
2 章での議論から，2 ちゃんねるが盛り上がるダ イ

A はスレッドの盛り上がりを投稿数によって測る指標

ナミズムを解明するためには，議論発散傾向，議論深指標であり，2 ちゃんねる語，アスキーアートを除いであり，1 スレッドあたりのメッセージ数とする．I は化傾向，定型的固有表現の振舞いを理解することが鍵

参加者同士がインタラクションしている程度を測る指となる．そこでまず，8 指標のうちの 6 指標を次の 3標であり，1 メッセージあたりの平均返信数とする．S

つの意味的まとまり（ここでは因子と呼ぶ）に分けた．

はスレッド の盛り上がる早さを測る指標であり，1 日

因子 1（ A, S ） 投稿数が多くて投稿のペースも速い

あたりに投稿されるメッセージ数とする．V はスレッ

議論発散傾向ドの 2 ちゃんねるらしさを測る指標であり，スレッド

因子 2（ C, I ） 量のあるメッセージが交わされ，参のサイズに占める 2 ちゃんねる語のサイズとする．AA

加者間のインタラクションも活発な議論深化傾向

はスレッドにアスキーアートがどれくらい使われてい因子 3（ V, AA ） 2 ちゃんねる語やアスキーアート

るかを測る指標であり，スレッド のサイズに占めるア
スキーアートのサイズとする☆2 ．N は メッセージが☆1

ABON（あぼーん ）は荒らしや禁止されている投稿を削除した
跡に残される 2 ちゃんねる独自の用語である．
☆2
1,554 種類のアスキーアートによく用いられる記号，特殊文字を77 種類リストアップし，それらを計測することでアスキーアー
トのバイト数を近似的に算出した．なお，2 ちゃんねる語やアス
キーアートには小さいものから大きなものまで様々な種類があるが，大きいほど 目につきやすく影響力も大きいと考え，そのを使う定型的固有表現
また，残りの 2 指標（ N と ABON ）については，以大きさを考慮するために出現回数ではなくバイト数で集計した．
名無しには「名無しさん＠お腹いっぱい」「ナナシマさん」など
様々なバリエーションがあるが，2 ちゃんねるに用いられている
名無しの一覧は http://logo.s3.xrea.com/ にあるので，Nは正確に求めることができる．
☆4「馴れ合い」カテゴリ中の「自己紹介」板などの名無しで投稿できないように規制がかかっている板は，解析から外している．
☆3

Vol. 45

No. 3

2 ちゃんねるが盛り上がるダ イナミズム

1057

表 2 2 ちゃんねるのカテゴ リ別 8 指標
Table 2 8 indices for 8 categories in 2 channel.
カテゴ リ
ギャンブル
ネタ雑談
政治経済
家電製品
馴れ合い
文化
受験・学校
食文化
おすすめ
ゲーム
学問・理系
雑談系 2
テレビ等
裏社会
生活
学問・文系
音楽
ネット関係
漫画・小説等
社会
ニュース
旅行・外出
趣味
大人の時間
案内
心と身体
スポーツ
実況 ch
会社・職業
カテゴ リ雑談C−0.428−1.027−0.564
0.962
1.730
0.477
0.282
−0.538−0.1890.087−0.805−0.602−0.8981.998
0.775−0.209−1.661
0.968
0.508
0.702
−0.611
1.131
1.092−1.5550.610
0.007−0.420−2.0761.085−0.831A
0.384−0.278−1.7071.016
0.172−0.150−0.626−0.3712.831
1.003−1.251−0.906
0.104
0.994
0.473
−1.008−1.1120.539
0.210−0.339−0.9670.292
0.655−1.0930.058−0.5000.166
2.353−0.387−0.558I−0.7980.054−0.3510.921−0.624−0.316−0.243−0.337−1.355−0.4702.738−0.640−0.808
1.354
0.157
0.105
−0.6891.085−0.2202.023
0.234−0.0600.651−0.6521.044
0.560−0.672−2.375−0.186−0.130S−0.274−0.234−0.414−0.2790.138−0.379−0.385−0.4934.490
0.017−0.5140.052−0.188−0.458−0.315−0.361−0.413−0.281−0.406−0.4280.149−0.563−0.425−0.2680.481−0.027−0.0762.332−0.540
0.060

V
0.182
0.353
−0.970−0.370−0.5750.126−0.8150.117−0.4960.064−0.531−0.2240.233−0.214−0.234−0.770
0.514
0.030
0.086
−0.599−0.612−0.854
0.160
0.916
4.515
−0.269−0.1681.102−1.0080.311

AA−0.107−0.1390.127−0.8663.392−0.564−0.258−0.725−0.116−0.028−0.4172.330−0.098−0.667−0.706−0.328−0.551−0.246−0.317−0.3590.009−0.809−0.6220.010
0.756−0.636−0.3192.465−0.4920.280

N−1.8290.546−0.1301.232−1.380
0.897
0.700
1.213
−1.0470.716
0.212−2.161−0.544−1.8831.241−0.451
0.545
0.455
0.910
0.133
−0.9470.066−0.0230.309−1.461
0.623
0.283
1.464
0.387
−0.080ABON−0.529−0.8140.120−0.5751.200−0.025−0.0950.257−0.898−0.747−0.564−0.643−0.364−0.795−0.2800.418−0.640−0.1600.187
1.486−0.869
0.038
0.495
3.978
0.553
−0.353−0.592−0.8481.401−0.340

下の理由から因子に組み込むのではなく，それぞれ単ルは自由に構築することができるので，様々な仮説を独の変数として扱うことにした．

検討したり，すでに得られている知見を因果モデルに

変数 1（ N ） 議論の流れによらず発言の識別性に関組み込むこともできる．

与し，発言の質や量に影響を及ぼす変数

因果モデルの妥当性は，そのモデルが実際の観測

変数 2（ ABON ） 参加者の行動ではなく削除人の行

データをどの程度説明できるかを表す適合度指標を用動であることから，議論が深化・発散することといて検証することができる．よく用いられている適合は独立した変数
4.2 因果モデルの構築

3 因子と残りの 2 変数（ N，ABON ）は明らかになっ度指標を以下に示す．
カイ 2 乗検定 「モデルが正しい」ことを帰無仮説としてカイ 2 乗検定を行い，採択されればモデルがたが，2 ちゃんねるが盛り上がるダ イナミズムを明ら

正しい可能性があると判断される．標本数 N にかにするためには，それらがどのように影響を及ぼし強い影響を受けやすく，標本数が多いとモデルが合っているかが分からなければならない．そこで本稿棄却されやすくなることが知られている．
GFI GFI（ Goodness of Fit Index ）は 0 から 1 ま

では，共分散構造分析（ Structural Equation Model3)
ing，以下では SEM と略す）
を用いて，3 因子と 2
変数（ ABON，N ）からなる因果モデルの構築を試み
る．SEM は，ある事象に関する仮説モデルを設定し，その妥当性を検討するための仮説検証型の統計手法ででの値をとり，1 に近いほどモデルの適合度は高いと見なされている．一般に GFI が 0.9 以上であるとモデルは有効とされる．観測変数 N に影響を受けにくい．

ある．観測された変数間の因果関係だけでなく，直接

CFI CFI（ Comparative Fit Index ）は，0 から 1

観測できない潜在変数（因子）まで因果関係に含めてまでの値をとり，1 に近いほどモデルの適合度は分析できることが最大の特徴である．また，因果モデ高いと見なされる．一般に CFI が 0.9 以上であ

1058

Mar. 2004

情報処理学会論文誌

図 2 2 ちゃんねるモデル
Fig. 2 Structural equation model of 2 channel.

るとモデルは有効とされている．

RMSEA RMSEA（ Root Mean Square Error of
Approximation ）は 0 に近いほどモデルの適合度は高いと見なされる．経験的には 0.05 以下であればモデルのあてはまりは良いとされている．
SEM により構築した因果モデル（以下では 2 ちゃんねるモデルと呼ぶことにする）を図 2 に示す．カイ 2 乗，p 値=0.486，GFI=0.910，
値（自由度）=13.522（ 14 ）CFI=1.000，RMSEA=0.000 であり，構築されたモデルの適合度は十分に高い．
なお，図 2 中の四角ノードは観測変数，楕円ノード
は潜在変数，e1〜e6 の丸ノードは観測変数の誤差項，

表 3 各パス係数の有意確率
Table 3 Signiﬁcance probability of path coeﬃcient.
係

数

←
←
←
←
←
←
←
←
←
←
←
←

議論深化傾向議論発散傾向
V
I
C
AA
A
S
C
A
A
S

定型的表現傾向
定型的表現傾向
定型的表現傾向
議論深化傾向
議論深化傾向定型的表現傾向
議論発散傾向議論発散傾向
N
N
ABON
ABON

有意確率

0.084
0.067
0.129
0.072
—
0.014
—
0.020
0.235
0.214
0.009
0.121

d1〜d2 の丸ノード は潜在変数の撹乱変数，単方向矢
印は変数間の因果関係，双方向矢印は変数間の共変動る．しかし ，SEM では全体のモデルの適合度が個々を表す．図 2 では標準解（観測変数の分散をすべて 1のパス係数の有意性に優先すること 16) ，サンプル数に標準化したときの推定値）が出力されているので，（ここではカテゴ リ数=30 ）が少ない場合に重要だと

単方向矢印の数値はパス係数（標準化された偏回帰係されるカイ 2 乗値が採択域にあること3) ，他の適合度数），双方向矢印の数値は相関係数を表している．まもかなり高い値を示していること，またパス係数の絶た，ノード の右肩の数字は決定係数であり，1 に近い対値が比較的大きいことから，以降では図 2 の 2 ちゃほど誤差による影響を除いたときの予測が正確である

んねるモデルに基づいて考察を行う．

ことを示している．
各パス係数の推定値の有意確率を表 3 に示す．有意

5. 考

察

確率が —（測定不能）になっているところは SEM の構築された図 2 のモデルを見ると，2 ちゃんねるが制約上パラメータを推定するときに非標準化係数を 1

盛り上がるダ イナミズムが見えてくる．まず，大きなに固定したためである．ここで，有意確率が 0.05 以下

流れとして，V と AA からなる定型的表現傾向が I となら「有意」，0.05〜0.1 なら「有意な傾向」だとする

C からなる議論深化傾向には負の影響，A と S からなる議論発散傾向には正の影響を及ぼしていることが分と，有意（な傾向）でないパスもいくつか含まれていVol. 45

No. 3

2 ちゃんねるが盛り上がるダ イナミズム

1059

かる．これはつまり，2 ちゃんねる語とアスキーアー

以上のことから，2 ちゃんねるの参加者は定型的固トを使う定型的表現傾向の強さによって参加者の繰り

有表現と名無しをうまく使いわけることで 2 ちゃんね

広げる議論の傾向が変わることを意味している．また，るというコミュニティを維持し，多様なコミュニケー

小さな流れとして，N は C に負の影響，A に正の影

ションを楽しんでいることが明らかになった．定型的響を与え，ABON は A と S に負の影響を与えている

固有表現という 2 ちゃんねる独自の文化を共有していことが分かる．これは，2 ちゃんねるが盛り上がるバない人が 2 ちゃんねるのスレッドを見ても，ただの便

ランスが N と ABON によっても保たれていることを所の落書きにしか見えないかもしれない．しかし，定型的固有表現を共有している 2 ちゃんねるのユーザに示唆している．
参加者は，集団の一員（内集団）であることを意識とっては，2 ちゃんねるはその文化の中で繰り広げらすると，他の集団（外集団）と異なることを際立たせれるコミュニケーションとして成立しているのである．

るために極端な意見に収束する集団極化現象が生じや

MacIver は「血縁・地縁によって結び付いた人々が共すいことが知られている15) ．2 ちゃんねるには 2 ちゃ同生活を営む社会集団」をコミュニティとし 6) ，Hillery

んねる語やアスキーアートによる定型的固有表現があは「一定の地域において，共通の目標などの絆が存在るが，これを使うことによって 2 ちゃんねるの参加者

し，構成員に相互の交流がある」ことをコミュニティ

は 2 ちゃんねるに参加していることを潜在的にせよ強の最低限の共通項であるとした2) ．では，2 ちゃんねる

く意識する．したがって，定型的表現傾向はより集団においてはど うであろうか．オンラインコミュニティ極化現象が起こりやすい傾向を表していると考えられにおいては，時間や場所といった物理的な制約はもはる．2 ちゃんねるで特定の人や企業への誹謗中傷がしや意味をなさない．実際，2 ちゃんねるのサーバはア

ばしば起こって社会問題となっているのは，まさに集メリカにあり，日本全国のみならずアメリカからの参団極化現象の一例であろう．

加者もいる．また，2 ちゃんねるにおいては互いの素極端な意見に収束する傾向が強いと，ネタ（話題づ

性を知らないもの同士が集まることも特徴的である．

くりやウケを狙った話のタネ）を中心とした浅いコミュ

さらに，2 ちゃんねるではスレッドごとに議論すべき

ニケーションを楽しもうという傾向が強くなる．しかテーマが与えられているので，参加者が共有する関心

し，それも度を過ぎて誹謗中傷にまでエスカレートすは非常に多岐にわたる．以上のことから，2 ちゃんねる

るとだれも相手をしなくなるので，コミュニケーショ

は従来のコミュニティの定義にあてはまらない，インンが成り立たなくなる．したがって，定型的表現傾向

ターネットの発展がもたらしたまったく新しいコミュが強いだけではコミュニティが盛り上がるとは考えに

ニティの形態をなしていることは明らかである．しかくい．図 2 において ABON が A と S に負の影響をし，その背後には定型的固有表現や名無しなどによっ与えていることからも分かるように，削除される投稿て生まれる 2 ちゃんねる独自の文化が根づいているのが出るほど 荒れていては，2 ちゃんねるにおいても議である．

論は発展しないのである．

これまでの CMC 研究においては，実験室環境，つまた，定型的表現傾向が弱ければ建設的な議論が行まり短期間形成された一時的な集団による参加者の振われるとも限らない．名無しのように社会的な手がか舞いを分析したものがほとんどであった18) ．しかし ，りがない状態だと，発言は平等化され，極端な意見に実際のオンラインコミュニティの参加者は流動的であ5)

対する抑制力も弱まる ．図 2 において名無しを表す

り，そもそも参加者は自分が興味を持ったオンライン

N が C には負の影響，A には正の影響を与えているのは，気軽なコミュニケーションを行うには名無しの方

コミュニティにしか貢献しないので，実験室環境では
参加者の本当の振舞いを知るには不十分であった．一がよく，しっかりした議論を行うためには名無しでは方，本研究では 2 ちゃんねるの膨大なスレッドを分析

よくないことを示唆している．これまでも名無しは 2したため，そのようなバイアスはない．また，指標のちゃんねるの参加者数，投稿数が増える要因として語測定も計算機により客観的な基準に基づいて行われてられることが多かったが，それを説明する根拠を具体いる．したがって，本研究で得られた知見は 2 ちゃん

的なデータを用いて示した例はなかった．まして，名ねるの参加者たちが繰り広げる振舞いを正確に表して無しが具体的にコミュニケーションのどの要因に影響いるといえるだろう．

を及ぼしているのかはまったく不明であった．本稿で6. ま と め示された名無しがコミュニケーションに及ぼす影響は，
匿名性についての今後の議論の布石になるであろう．

2 ちゃんねるのような何の法則性もなくデタラメに1060

情報処理学会論文誌

盛り上がっているようにしか見えないオンラインコ
ミュニティにおいては，個々のメッセージをミクロな視点で分析してもノイズに埋もれてしまって本質的な傾向は見い出しにくい．このような場合は，コミュニティ全体の傾向をマクロ的に見ることにより参加者たちが織り成すダイナミクスに着目するアプローチが効
果的である．そのような視点から本稿では，オンラインコミュニティを特徴づける指標としてメッセージのサイズや投稿数，返信率，投稿される早さなどの基本的な属性に加え，2 ちゃんねるに特徴的な名無しと，2ちゃんねるに特有の定型的な表現技法からなる 8 指標に注目した．そして 2 ちゃんねるの 5748 スレッドから 8 指標を算出し，SEM により 2 ちゃんねるの因果モデルを構築した結果，定型的表現傾向が議論発散傾向と議論深化傾向に及ぼす関係や，名無しがコミュニ
ケーションに及ぼす影響などが明らかになった．
オンラインコミュニティにはそれぞれにローカルルー
ルや独自の用語（ジャーゴン ）などの文化がある．それらの文化によってオンラインコミュニティの参加者に集団への帰属意識が生まれているとすれば，今回得られた様々な知見は 2 ちゃんねるに限らず，オンラインコミュニティ一般に適用できるであろう．また，今回は考慮しなかったが，オンラインコミュニティの盛り上がりを特徴づける重要な要因として，時間とともに変化する盛り上がりのダイナミクスをあげることができる．今後はこれらの検討を通して，オンラインコ
ミュニティにおいて人々が織り成すグループダ イナミ
クスを解明していきたい．
謝辞 共分散構造分析を使うアイデアは，第 3 回人工知能学会若手の会（ MYCOM2002 ）において朝日
大学経営学部経営学科の畦地真太郎助教授からいただきました．記して深く感謝いたします．

参

考 文

献

1) 朝日新聞（東京本社版）2001 年 9 月 24 日付（朝刊）ニッポンのことば 26 面 (2001).
2) Hillery, G.A.: Deﬁnitions of Community: Areas of Agreement, Rural Sociology, Vol.20,
No.2, p.118 (1955).
3) 狩野 裕，三浦麻子：グラフィカル多変量解析（ 増補版），現代数学社 (2002).
4) 川上善郎，川浦康至，池田謙一，古川良治：電子ネットワーキングの社会心理，誠信書房 (1993).
5) Kiesler, S., Siegel, J. and Mcguire, T.W.:
Social Psychological Aspects of ComputerMediated Communication, American Psychologist, Vol.39, pp.1123–1134 (1984).
6) MacIver, R.M.: Community, 4th edition, Cass

Mar. 2004(1917).
7) McLaughlin, M.L. and Osborne, K.K. andSmith, C.B.: Standards of Conduct on Usenet,
Cybersociety: Computer-Mediated Communication and Community, Jones, S.G. (Ed.), pp.90–
111, Sage Publications (1995).
8) 2 ちゃんねるガ イド
http://www.2ch.net/guide/9) 2 典プロジェクト，2 典—2 ちゃんねる辞典，バーチャルクラスター (2002). （ 本書は http://
freezone.kakiko.com/jiten/の内容をまとめたものである）
10) 野島久雄：ネットワークにおける感情伝達の手，情報処理学会コン段としての:-)（ smily face ）ピュータネットワークのヒューマンウェアシンポ
ジウム報告集，pp.41–48 (1989).
11) 大澤幸生，松村真宏，中村 洋：フレーミングは議論を阻害するか —2 ちゃんねるは何故面白い？，
第 11 回 ITRC 研究会 (2002).
12) Preece, J.: Online Communities: Designing
Usability, Supporting Sociability, Chichester,
UK, John Wiley & Sons (2000).
13) 柴内康文：言い争う—「フレーミング 」論争の検証，現代のエスプリ，川浦康至（編），Vol.370,
至文堂 (1998).
14) 鈴木淳史：美しい日本の掲示板，洋泉社 (2003).
15) Spears, R. and Lea, M.: Social Inﬂuence and the Inﬂuence of the ‘Social’ in
Computer-Mediated Communication, Contextsof Computer-Mediated Communication, Lea,
M. (Ed.), New York, Harvester Wheatsheaf(1992).
16) 豊田秀樹：構造方程式モデリング「疑問編」—
構造方程式モデリング，朝倉書店 (in press).
17) Wallace, P.: The Psychology of the Internet,
Cambridge University Press (1999).
18) Walther, J.B.: Anticipated Ongoing Interaction Versus Channel Eﬀects on Relational
Communication in Computer Mediated Interaction, Human Communication Research,
Vol.20, pp.473–501 (1994).
19) Whittaker, S., Isaacs, E. and O’Day, V.:
Widening the Net: Workshop Report on the
Theory and Practice of Physical and Network
Communities, SIGCHI Bulletin, Vol.29, No.3,
ACM Press (1997).
20) Witmer, D.F and Katzman, S.L.: On-line
Smiles: Does Gender make a Diﬀerence in the
Use of Graphic Accents?, Journal of ComputerMediated Communication, Vol.2, No.4 (1997).
(平成 15 年 3 月 13 日受付)
(平成 16 年 1 月 6 日採録)

Vol. 45

No. 3

2 ちゃんねるが盛り上がるダ イナミズム

松村 真宏（ 正会員）

1061

柴内 康文

1975 年生．1998 年大阪大学基礎1994 年東京大学文学部社会心理

工学部システム工学科卒業．2000 年

学専修課程卒業．1996 年東京大学

大阪大学大学院基礎工学研究科シス

大学院人文社会系研究科社会文化研

テム人間系修士課程修了．2003 年

究専攻（社会心理学専門分野）修士

東京大学大学院工学系研究科電子工課程修了，1999 年同博士課程単位修学専攻博士課程修了．博士（工学）．2003 年 4 月から

得．1999 年同志社大学文学部社会学科（新聞学専攻）

2004 年 2 月まで東京大学大学院情報理工学系研究科専任講師，2002 年同助教授．専門は社会心理学，世学術研究支援員．2004 年 3 月より大阪大学大学院経論調査，メディア・コミュニケーション論．日本社会済学研究科専任講師，現在に至る．チャンス発見，会

心理学会，日本グループ・ダ イナミックス学会，日本

話情報学，コミュニティマイニング，データマイニン

心理学会，日本マス・コミュニケーション学会各会員．

グ，テキストマイニング等の研究に従事．人工知能学会，日本グループ・ダ イナミックス学会各会員．

大澤 幸生

1990 年東京大学工学部電子工学科
三浦 麻子

卒業．1995 年東京大学大学院博士課

1992 年大阪大学人間科学部卒業．
1994 年大阪大学大学院人間科学研究

程修了．博士（工学）．大阪大学基礎科博士前期課程修了．1995 年同博士
人間科学部助手（ 2000 年より同大学

大学社会工学系助教授，現在に至る．
ATR 知能ロボティクス研究所，イリノイ大学客員研究員．チャンス発見研究に従事．AAAI，IEEE 等の院人間科学研究科助手に配置換），現在に至る．博士

会員．著書に『チャンス発見の情報技術』（東京電機大

後期課程中途退学．1996 年大阪大学

工学部助手を経て 1999 年より筑波（人間科学）．社会心理学，特にインターネットにおけ学出版局），『 Chance Discovery 』（ Springer Verlag ），る集団の創造的活動や様々なメディア・コミュニケー『知識マネジメント』（オーム社），『ビジネスチャンスションに関する研究に従事している．翻訳書（ 共訳）

発見の技術』（ 岩波アクティブ新書）等がある．

に『 インターネットにおける行動と心理』（ジョイン
ソン著，北大路書房刊）がある．日本心理学会，日本
社会心理学会，日本グループ・ダ イナミックス学会，
人工知能学会ほか各会員．

石塚満（ 正会員）1971 年東京大学工学部電子工学科卒業．1976 年東京大学大学院博士課程修了．工学博士．同年 NTT
入社，横須賀研究所勤務，1978 年東京大学生産技術研究所助教授．1980
年から 81 年にかけて Purdue 大学客員準教授．1992
年東京大学工学部教授．2001 年東京大学大学院情報理工学系研究科教授，現在に至る．研究分野は人工知能，
マルチモーダルエージェント，インターネット /WWW
インテリジェンス．IEEE，AAAI，人工知能学会（副会長），電子情報通信学会，映像情報メディア学会，画像電子学会等の会員．