健康支援
第20巻2号

217‑221，2018

TwitterTM を活用した減量後の体重再増加防止支援の効果
若葉 京良１）、辻本 健彦２）、王

震男３）、田中喜代次１）

Effect of the intervention using TwitterTM to preventing
weight regain after weight loss
Kyohsuke WAKABA １），Takehiko TSUJIMOTO ２），
Zhennan Wang ３），Kiyoji TANAKA ３）

Abstract
The aim of this study was to examine the effect of an intervention using TwitterTM for preventing weight regain
after weight loss on the maintenance of body weight and social support. A total of 51 women（mean ± standard
deviation（SD）: 51 ± 7 years）completed our 12-week weight-loss intervention using the SMART diet program（dietary and exercise intervention）and achieved weight loss of 5% or more. The participants were randomly
divided into 2 groups（TwitterTM group: n = 26 ; E-mail group : n = 25）after the weight-loss intervention, the 1 year
intervention for preventing weight regain after weight loss. Body weight, social support were measured before andafter the 1 year intervention. Weight increased slightly during the intervention but the group × time interaction was
not statistically significant（mean ± SD）: SNS group : 60.2 ± 9.9 to 62.8 ± 9.8 kg, and E-mail group: 59.9 ± 5.1 to60.9 ± 5.8 kg; = 0.133）. Social support from instructor decreased significantly（median［interquartile range（IQR）］:
SNS group: 15.0［11.8‑15.0］to 6.0［4.8‑12.5］; < 0.01, and E-mail group: 13.0［12.0‑15.0］to 11.0［6.0‑13.0］; = 0.029）
in both groups. The intervention using TwitterTM may not be effective for preventing weight regain after weight loss.
Keywords：social support, social networking service, maintenance of body weight after weight loss

１）筑波大学体育系 〒305‑8577 茨城県つくば市天王台1‑1‑1 筑波大学総合研究棟DFaculty of Health and Sport Sciences, University of Tsukuba
代表著者の通信先：田中喜代次、筑波大学体育系 〒305‑8577 茨城県つくば市天王台1‑1‑1 筑波大学総合研究棟D605〒305‑8577 Building D605, 1‑1‑1 Tennodai, Tsukuba, Ibaraki
Phone：029‑853‑2655 Fax：なし E-mail：tanaka.kiyoji.ft@u.tsukuba.ac.jp
２）島根大学人間科学部 〒690‑8504 島根県松江市西川津町1060
Faculty of Human Sciences, Shimane University
３）筑波大学大学院３年制博士課程人間総合科学研究科 〒305‑8577 茨城県つくば市天王台1‑1‑1 筑波大学総合研究棟DGraduate School of Comprehensive Human Sciences, University of Tsukuba
受付日：H29.8.7，採択日：H30.5.11

217

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Ⅰ

217‑221，2018

緒言て健康情報を提供する情報提供群：25 名）に割り付けた。

減量後の体重再増加は、減量によって得られた健康利

すべての対象者には減量教室への参加に先立ち、本活益を消失させるうるため、減量後の体重再増加を防止す

動の目的と教室、支援の内容について説明し、書面にてる支援策の構築が必要である 1）。これまで、体重再増加

参加の同意を得た。なお本研究は、筑波大学体育系研究防止支援策については、効率よく情報の提供・交換がお倫理委員会の承認を得ておこなった（承認日：平成 28 年

こなえる web を活用した支援策についての報告がなさ

１月５日 課題番号：体 27 ‑ 82）。

2）

れてきている 。
近年、多数の利用者が同時に交流できる方法として

２．体重再増加防止支援の内容
減量教室の前後で５% 以上の減量を達成した者を対象

web 上の social networking service（SNS）が注目されて3）いる 。SNS は利用者同士の交流を促進し、ソーシャル・とし、１年間の体重再増加防止支援（以下、「支援」とする）

サポートを強化する可能性が示唆されている 4）。ソーをおこなった。両群に１年間にわたり体重再増加防止を

シャル・サポートを高めることは、減量後の体重再増目的とした食事の工夫や運動実践に関する情報を隔週で5）加防止効果にも好影響を及ぼすと期待されている 。

提供した。情報はすべて文章のみで提供し、「食事だけSepah et al. 6）は、SNS を活用した減量および体重再増

でなく、運動も大事です。愛犬の散歩でも何でも結構な加防止支援プログラムを提供することで、体重再増加防のでできることからコツコツやってみましょう。
」といっ止に貢献したと報告している。この理由として、SNS のた内容とした。提供する健康情報の内容は、両群で同一活用により、参加者のソーシャル・サポートに好影響をとし、著者らの現場での指導経験を基に設定した。なお、

6）

及ぼした可能性を指摘している。しかし先行研究 は、提供する情報量（文字数）は一回につき 140 字以内としSNS を活用する群のみの単群試験であるため、SNS の効た。
TwitterTM 活 用 群 に は 情 報 提 供 に 加 え、TwitterTM

果を詳細に検証するためには web を活用した他の支援（https://twitter.com）を活用してもらった。TwitterTM

法と比較する必要がある。
TM

そこで本研究では、SNS（Twitter ）と web を活用しでは 140 字を上限として各対象者が発言することがでた他の支援法（電子メイル）を活用した体重再増加防止

き、対象者同士がそれらの発言を閲覧可能であることか支援の効果を比較・検証することで、より効果的な減量

ら、TwitterTM を介して多様な情報の発信や共有が可能

後の体重再増加防止支援策を構築するための知見を得るであり、対象者同士の活発な交流が期待できる。また、こととした。

対象者は、他者の発言をお気に入り（「いいね」）登録することもできる。支援期間中は、TwitterTM を通じて自Ⅱ

方法

由に交流してもらい、体重再増加防止に取り組むよう促した。支援者は、TwitterTM を通じて対象者に対し対

１．対象者および群分け
対象者は、関東地方の大学において 12 週間（平成 28

象者自身が取り組んだ運動や食事面での工夫について、

年２月〜４月）にわたり開催された減量教室を完遂（教積極的に TwitterTM を通じて発言し、交流するよう求め

室前後の測定に参加）した 54 名から選定した。減量教

た。健康情報は、支援者が TwitterTM 上で提供した。対室の参加者は、体格指数（body mass index: BMI）が 23

象者が健康情報を確認しているか否かを把握するため

2

kg/m 以上であり、自身の意思によって減量を希望したに、対象者には、確認した健康情報（支援者の発言）を「い

35 〜 64 歳の女性であった。減量教室は通所・講義型といね」登録するよう指示した。なお、支援開始以前からし、対象者は、１回 90 分の教室に最大で 12 回参加した。

TwitterTM を利用したことのある者はいなかった。

教授内容はこれまでに３ヵ月間で７〜８% 以上の減量を達成しているプログラム 7）を活用した。本研究では、食３．測定・評価項目
１）身体的特徴

生活の改善に加えて、ストレッチや筋力トレーニング等

身長は身長計（YG 200、ヤガミ社製）を用い、0 . 1 cmの運動も紹介した。
先行研究 8）にしたがって、減量達成者の定義を初期体単位で測定した。体重、体脂肪率は体組成計（InBody

重の５% 以上を減量した者とし、減量教室完遂者のう

770、InBody 社製）
を用い、それぞれ 0 . 01 kg 単位、0 . 1 %ち 51 名（51 ± ７歳）の減量達成者を体重再増加防止支単位で測定した。腹囲（へそ位）は非伸縮性のメジャー

援の対象者とした。対象者は教室終了後に無作為に２群を用い、0 . 1 cm 単位で測定した。これらは支援の前後

TM（対象者に Twitter

TMを活用してもらう Twitter

活用に測定した。BMI は体重（kg）を身長（m）の二乗で除す

群：26 名、研究担当者から対象者に対し電子メイルにことで算出した。
218

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なお、本研究では、参加者個人の理由により介入を辞量教室開始前の測定値を投入した 11）。すべての統計処理

退した者を途中離脱者、支援終了時点での測定を欠席しには統計ソフト IBM SPSS Statistics Version 22 を用い、た者を測定欠席者とした。体重再増加者について、先行

統計学的有意水準は５% 未満（< 0 . 05）に設定した。

9）

研究 や筆者らの経験をもとに、支援終了後の測定時点で、減量介入後における体重減少量の 70 % 以上を再増Ⅳ加させた者を体重再増加者とした。

１）年齢、身体的特徴の変化と体重再増加者の人数（割合）結果

支援前後における身体的特徴の変化、体重再増加者、

２）ソーシャル・サポート
ソーシャル・サポートは、健康行動とソーシャル・サ

参加状況は表に示した。なお、両群の支援前の年齢とポートの関連を検討した先行研究 10）に加え、著者らの現

身長は TwitterTM 活用群で 53 . 3 ± 7 . 7 歳、156 . 8 ± 6 . 1

場での指導経験を基に質問紙を作成し、評価した。これ

cm、情報提供群で 50 . 0 ± 6 . 7 歳、159 . 1 ± 5 . 3 cm で、らは支援前後に評価した。本研究では、先行研究 10）の要

有意な群間差は認められなかった（= 0 . 113 〜 0 . 622）。

素（家族、友人）に加え、支援者の要素も設け、計３者

支援後には、両群ともすべての評価項目が有意に増加の要素についてそれぞれ評価した。なお、支援期間中はし（ < 0 . 05）、有意な交互作用は認められなかった。体対象者同士の交流が体重再増加防止効果に影響を及ぼす

重再増加者や途中離脱者（両群とも０名）の割合、支援ことが予想されるため、友人の項目には、本研究の対象

後測定欠席者（TwitterTM 活用群：10 名、38 . 5 %；情報者を含めるよう指示した。先行研究 10）では、健康行動を

提供群：８名、32 . 0 %；援助してくれる者の有無を尋ねていたが、本研究では、化率に有意な群間差は認められなかった。

減量行動に対する援助度合いを詳細に調査するため、３２）ソーシャル・サポート得点の変化

10）= 0 . 771）
、支援前後の体重変について、「全くそうは思わない」から「と支援前から支援後にかけてのソーシャル・サポート得てもそう思う」までの６件法（０〜５点）で尋ね、これら点の変化は表に示した。支援前から支援後にかけて、両の合計得点（０~ 15 点）を３者別に算出した。本研究で群とも、家族と友人からの得点に有意な変化は認められは、ソーシャル・サポート質問紙のクロンバックの α 係

なかったが、支援者からの得点が有意に減少した。ソー数は 0 . 776 であった。

シャル・サポートの各得点に有意な群間差は認められな

項目の質問

TM

３）Twitter

かった。

の利用状況

３）TwitterTM の利用状況

TwitterTM 上に記録された発言を月ごと（１ヵ月目、２ヵ月目、…12 ヵ月目）に、支援者からの情報提供に対TwitterTM 上に記録された発言数は、支援開始１ヵ月する「いいね」登録者数を情報提供ごと（１回目、２回目、目は 55 回、２ヵ月目は 24 回、３ヵ月目は６回と徐々に…24 回目）に算出した。

減少傾向がみられ、12 ヵ月目は発言が一度もなかった。
支援者の各情報提供に対する「いいね」登録者数につい

Ⅲ

統計解析

て、情報提供１回目は 22 人、２回目は 18 人、３回目は

年齢や身体的特徴は平均値 ± 標準偏差、ソーシャル・

15 人と徐々に減少し、24 回目は 10 名であった。

サポートの各得点は中央値［四分位範囲］で示した。対Ⅴ

象者の身体的特徴の変化を支援前後で比較するために対考察応のある 検定を施した。二群の変化の違いを検討する

本研究では、５% 以上の減量達成者を対象に TwitterTM

ために、時間（支援の前後）および群を要因とした二元または電子メイルを活用した体重再増加防止支援をおこ

配置分散分析を施した。TwitterTM 活用群と情報提供群

ない、その効果を比較した。その結果、支援後に、両群の身体的特徴における各項目の比較には対応のない 検

とも身体的特徴の全項目が有意に増加し、有意な交互作定を施した。ソーシャル・サポート得点について、支援用は認められなかった。体重再増加者の人数（割合）に有前後の同一群内の比較には Wilcoxon の符号順位検定を、

意な群間差は認められなかった。ソーシャル・サポート

二群の変化の違いの検討には、減量教室開始時点での年

得点について、両群とも、支援後に支援者からの得点の齢、支援前の BMI を共変量とした共分散分析を用いた。

み有意に減少した。各得点に有意な群間差は認められな両群における体重再増加者の割合および途中離脱者、

かった。

2

Sepah et al. 6）は、対象者（220 名）を約 15 名一組のグ測定欠席者の割合はχ 検定により検討した。
本研究では、支援期間中の途中離脱者や支援終了後ループに分け、独自開発の SNS を用いた減量支援（16 週の測定を欠席した者のデータは除外せず、intention to間）と体重再増加防止支援（36 週間）をおこない、グルーtreat 解析の原則に基づき、欠損値があった項目には減プ内で体重や身体活動の目標達成状況について自由に情
219

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217‑221，2018表

体重再増加防止支援前後の身体的特徴の変化、体重再増加者、ソーシャル・サポート得点
TwitterTMά⏝⩌
㸦26ྡ㸧

᝟ሗᥦ౪⩌
㸦25ྡ㸧

P

*

஺஫స⏝
2
䠄⩌×᫬㛫䠅 χ ᳨ᐃ

F್

㌟యⓗ≉ᚩ
య㔜, kg2

BMI, kg/m

య⬡⫫⋡, %
⭡ᅖ㸦࡬ࡑ఩㸧, cm

ᨭ᥼๓

60.2 ± 9.9

59.9 ± 5.1

0.919

ᨭ᥼ᚋ

62.8 ± 9.8

60.9 ± 5.8

0.411

ᨭ᥼๓

24.4 ± 3.1

23.7 ± 2.2

0.379

ᨭ᥼ᚋ

25.4 ± 3.2

24.1 ± 2.4

0.091

ᨭ᥼๓

33.0 ± 5.8

33.3 ± 5.1

0.875

ᨭ᥼ᚋ

35.3 ± 5.5

33.0 ± 5.6

0.432

ᨭ᥼๓

85.3 ± 9.2

84.5 ± 7.4

0.733

ᨭ᥼ᚋ

88.4 ± 9.5

86.0 ± 7.8

0.321

5.0 ± 6.0

4.8 ± 4.9

0.893

ᨭ᥼๓ᚋ䛾య㔜ኚ໬⋡, %

0.133

0.116

0.133

0.207
-

-

3.149

-

2.764

-

1.308

-

1.205

-

0.247

-

0.059

-

0.422

-

0.378

-

1.367

య㔜෌ቑຍ⪅
య㔜෌ቑຍ⪅, ே䠄%䠅11

䠄42.3䠅

8

䠄32.0䠅

-

-

0.565

-

ᨭ᥼᏶㐙⪅䛾䛖䛱䛾య㔜෌ቑຍ⪅, ே䠄%䠅

1

䠄6.2䠅

0

䠄0.0䠅

-

-

0.485

-

᭱ᑠ್ ᭱኱್

ࢯ࣮ࢩ࣭ࣕࣝࢧ࣏࣮ࢺᚓⅬᐙ᪘, ᚓⅬ཭ே, ᚓⅬᨭ᥼⪅, ᚓⅬ᭱ᑠ್ ᭱኱್

ᨭ᥼๓

8.0[5.0 - 12.3]

2

15

9.0

[5.5 - 12.0]

1

15

0.798

-

-

0.067

ᨭ᥼ᚋ

8.0

[4.8 - 10.3]

1

15

8.0

[3.0 - 12.0]

0

15

0.591

-

-

0.292

ᨭ᥼๓

9.0

[1.0 - 12.0]

0

15

9.0

[6.0 - 12.0]

1

15

0.394

-

-

0.739

ᨭ᥼ᚋ

6.0

[3.0 - 9.5]

0

15

8.0

[4.5 - 10.0]

1

15

0.050

-

-

4.061

ᨭ᥼๓

15.0

[11.8 - 15.0]

6

15

13.0

[12.0 - 15.0]

6

15

0.728

-

-

0.123

ᨭ᥼ᚋ

6.0

[4.8 - 12.5]

b

0

15

11.0

[6.0 - 13.0]

b

2

15

0.814

-

-

0.056

㌟యⓗ≉ᚩࠊయ㔜ኚ໬⋡ࡣᖹᆒ್ ± ᶆ‽೫ᕪ࡛ࠊࢯ࣮ࢩ࣭ࣕࣝࢧ࣏࣮ࢺᚓⅬࡣ୰ኸ್ʨᅄศ఩⠊ᅖʩ࡛♧ࡋࡓTMa, ῶ㔞ᩍᐊ㛤ጞ᫬Ⅼ࡛ࡢᖺ㱋࡜య㔜෌ቑຍ㜵Ṇᨭ᥼๓ࡢBMIࢆඹኚ㔞࡜ࡋࡓTwitter ά⏝⩌࡜᝟ሗᥦ౪⩌࡟࠾ࡅࡿྛ㡯┠ࡢẚ㍑㸦ඹศᩓศᯒ㸧b, ᨭ᥼๓࡜ẚ࡭࡚᭷ព࡞ᕪ㸦Wilcoxonࡢ➢ྕ㡰఩᳨ᐃ, P < 0.05㸧
TM*, Twitter ά⏝⩌࡜᝟ሗᥦ౪⩌࡟࠾ࡅࡿྛ㡯┠ࡢẚ㍑㸦㌟యⓗ≉ᚩࡢྛ㡯┠㸸ᑐᛂࡢ࡞࠸t᳨ᐃࠊࢯ࣮ࢩ࣭ࣕࣝࢧ࣏࣮ࢺᚓⅬ㸸Wilcoxonࡢ➢ྕ㡰఩᳨ᐃ, P < 0.05㸧

報交換するよう促した結果、減量や体重維持に貢献したに、TwitterTM 活用群において TwitterTM の閲覧頻度がと報告している。さらに、支援完遂者の体重変化は、減本研究の結果に影響を及ぼした可能性があるが、閲覧頻量支援前後で ‑ 5 . 2 %、体重再増加防止支援前後で +１〜度まで調査できていない。第二に、本研究では３ヵ月間

6）２% 程度であったと示されている 。本研究の体重再増の減量教室終了後に対象者を無作為に群分けしたため加防止支援前後の体重変化率は、両群とも +５% 程度で、に、TwitterTM 外での対象者同士の交流が生じていた可

有意な交互作用は認められなかった。本研究のような能性は否定できない。第三に、本研究では 51 名を対象

TM

Twitter者としたが、先行研究 6）と比較してもサンプルサイズはを用いた支援では体重再増加防止に影響をも6）

たらさないことが示唆された。本研究と先行研究 では小さい。今後は対象者数を増やして再検討することも重研究デザインが異なるため推察に留めるものの、本研究要であろう。

の TwitterTM 活用群では TwitterTM の活用頻度が低かっⅥたことから、電子メイルを超える体重再増加防止効果が結論得られなかったのかもしれない。今後は、SNS の利用を

体重再増加防止支援の前後で、両群とも体重が増加促進させる仕組みを取り入れるなど、さらなる工夫が求し、体重の変化に群×時間の有意な交互作用は認めらめられると言えよう。

れなかった。TwitterTM 活用群と情報提供群の体重再増

友人からのソーシャル・サポート得点についても、上加者の割合に有意な群間差は認められなかった。以上よ記 と 同 様、TwitterTM の 活 用 頻 度 が 低 か っ た た め に、り、本研究のような TwitterTM 支援では体重再増加防止

TwitterTM 活用群内の関係性が変化せず、友人からの得やソーシャル・サポートに影響をもたらさないことが示

点の変化に有意性が認められなかった可能性は十分に高唆された。

い。家族からの得点について、本研究の対象者は、３ヵ謝辞

月間の減量教室を完遂し、食習慣の改善に関する知識を修得していたこと等から、対象者自身が家族から自立

本研究を遂行するにあたり、研究への寛大なご理解と（自律）して日々取り組んだことが影響を及ぼしたのか

多大なるご協力をいただいた研究参加者をはじめ、筑波もしれない。支援者からの得点について、対面式・集団

大学田中研究室の教員・学生の皆様に感謝の意を表しま型の健康づくり教室終了後は対象者と指導者の交流が相

す。

12）

対的に減少するため 、減少した可能性が考えられる。
本研究の結果の解釈には以下の注意を要する。第一
220

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