Ⅲ トピック

G インターネット依存傾向の実態と運動・スポーツ実施の可能性

インターネット依存傾向の実態とtopic

運動・スポーツ実施の可能性

日本体育大学 体育学部

G-1

教授

G

野井 真吾

はじめに

2018 年 6月、世界保健機関（WHO）は約 30 年ぶり

は、ネット依存傾向に関する各設問の回答や依存度の判定結果を基に、それらの性別、年代別実態、ならびに種々の生活状況等との関連について検討してみたい。に新たな国際疾病分類（ICD-11）を発表した。そこでは、「精 神 及 び 行 動 の 障 害」の 一 つとして Gamingdisorder（ゲーム障害） が正式に認定されるに至った。

G-2

本稿で用いるネット依存傾向調査

このような動向には、日本からの働きかけが大きかったとネット依存の指標として国際的に多用されているものもいう。実際、日本で「ネット依存の中高生、国内に51に、Young の DQ（Diagnostic Questionnaire）およ万人」と最初に報道されたのは2013 年のことであった。

びIAT（Internet Addiction Test）があり、前者は8 項

さらに、2018 年 9月には「ネット依存、中高生 93 万人に目、後者は20 項目で構成されている。本調査では、質疑い」と報道された。つまり、その後の 5 年間で40 万人

問項目数の制約からDQを使用することとした（Young、増加し、今では中高生の 7 人に1 人で「病的使用」が疑1998）。

われているのである。

この調査票では、得られた回答を基に、該当する項目このような状況も踏まえて、「青少年のスポーツライフ・が2項目以下の者は「適応的使用」、3・4項目の者は「不データ2015」では、1日あたりのスクリーンタイムに関す適応的使用」、5 項目以上の者は「病的使用」と判定さる設問項目を設け、10 代のスクリーンタイムの実態だけれる。なお、本稿では「病的使用」だけでなく、その割合でなく、運動・スポーツ実施との関連が検討された（武長、に「不適応的使用」を合算した「依存傾向」の割合も観2015）。また、その 2 年後に実施された「子ども・青少察した。

年のスポーツライフ・データ2017」では、もう一歩踏み込んでスマホ・ネット依存の表れとも予想できる「あなたは普段の生活の中で、身近にスマートフォンがないと不安

G-3

ネット依存傾向の性別、年代別実態を感じますか」の項目を加え、スマホがないことに対する最初に、ネット依存傾向に関する各設問の回答結果を不安（スマホ不安）の性別、年齢別の実態、スクリーンご覧いただきたい。表 G-1は、ネット依存傾向に関するタイムとの関連、さらにはスマホ不安と種々の生活状況と各設問項目に対して「はい」と回答した者の割合を示しの関連が検討された（野井、2017）。

たものである。この表が示すように、男女を問わず、18・他方、自動車や自転車乗車中のスマホ使用による事19 歳よりも20 歳代、20 歳代よりも30 歳代というように、故、スマホによる子育ての弊害等々が話題になっている。

年代進行に伴って該当者の割合が減少する様子が確認

また、電車に乗れば多くの人がスマホの画面を注視してされた。また、やはり男女を問わず、該当者が最も多かっいるばかりか、街中では行き来する多くの人がスマホにた項目は「e. 意図していたよりも、インターネットを長時夢中になっている。このような状況を勘案すると、ゲーム間利用していることがありますか」（全体：37.3％）であっ障害、スマホ中毒、ネット依存等々といった問題は、子どた。その後は、「a. インターネットに夢中になっているともに限定したこととはいえない。

感じますか」（全体：27.9％）が続き、「c. 使用時間を減

そこで今回は、スマホ不安からさらにもう一歩踏み込らしたり、やめようとしたが、うまくいかなかったことが度々んで、国内外で多用されているYoung（1998）によるありましたか」（全体：12.1％）、「h. 嫌な気持ちや不安、調査票を基にインターネット依存傾向（以下、「ネット依存落ち込みから逃げるためネットを使いますか」（全 体：傾向」と略す）に関する設問を設けることにした。ここで8.8％）も比較的高値を示した。



スポーツライフ・データ 2018次に、各設問に対するこのような回答に基づいて各対て減少していき、「適応的使用」は逆に増加していく様子

象者のネット依存度を判定した。図 G-1は、性別、年代が、性差なく観察された。しかしながら、ネット依存傾向別にみたインターネット依存度の判定結果を示したものでの割合が高い 18・19 歳、20 歳代では、「病的使用」のある。
「病的使用」「不適応的使用」は年代の進行に伴っ割合が女性に比して男性で多いものの、これに「不適応【表G-1】インターネット依存傾向に関する各設問の回答結果
18・19歳c）使用時間を減らしたり、やめようとしたが、うまくい かな
かったことが度々ありましたかd）ネットの使用をやめようとした時、落ち込みやイライラなどを感じますかe）意図していたよりも、インターネットを長時間利用していることがありますかf ）ネットのため、大切な人間関係、仕事、学校のことを危うくしたことがありましたかg）熱中しすぎていることを隠すため、家族や周りの人にうそをついたことがありましたかh）嫌な気持ちや不安、落ち込みから逃げるためネットを使いますか

40歳代

50歳代

60歳代

70歳以上

全体

男性

23（62.2） 115（59.6） 107（43.7） 101（33.3）

50（20.7）30（11.0）11（5.7）437（29.4）

女性

23（67.6） 114（61.3）

99（42.1）

75（26.0）59（24.8）22（7.7）4（1.7）

396（26.4）

男性

10（27.0）34（17.6）

42（17.1）

32（10.6）16（6.6）12（4.4）6（3.1）

152（10.2）

女性

8（23.5）33（17.6）19（8.1）16（5.5）11（4.6）5（1.8）

1（0.4）

93（6.2）

男性

12（32.4）

57（29.5）48（19.6）

36（11.9）19（7.9）11（4.0）7（3.7）

190（12.8）

女性

10（29.4）

44（23.5）

39（16.6）

39（13.4）23（9.7）14（4.9）3（1.3）

172（11.5）

男性

5（13.5）27（14.1）23（9.4）20（6.6）8（3.3）

1（0.4）

5（2.6）

89（6.0）女性

8（23.5）18（9.6）11（4.7）12（4.1）3（1.3）

2（0.7）

0（0.0）

54（3.6）

男性

26（70.3） 115（59.6） 133（54.3） 134（44.2）

71（29.3）

53（19.5）21（11.0）553（37.3）

女性

25（73.5） 128（68.4） 136（57.9） 135（46.4）

82（34.5）45（15.8）9（3.9）

560（37.3）

男性

6（16.2）15（7.8）16（6.5）9（3.0）

4（1.7）

2（0.7）

0（0.0）

52（3.5）

女性

6（17.6）8（4.3）

9（3.8）

5（1.7）

2（0.8）

2（0.7）

0（0.0）

32（2.1）

男性

8（21.6）19（9.8）20（8.2）9（3.0）

4（1.7）

3（1.1）

0（0.0）

63（4.2）

女性

6（17.6）7（3.7）

7（3.0）

7（2.4）

4（1.7）

0（0.0）

0（0.0）

31（2.1）

男性

12（32.4）

39（20.2）

26（10.7）30（9.9）8（3.3）

4（1.5）

1（0.5）

120（8.1）

女性

12（35.3）45（24.1）

42（17.9）26（8.9）11（4.6）5（1.8）

3（1.3）

144（9.6）833（27.9）245（8.2）

362（12.1）

143（4.8）

1,113（37.3）

84（2.8）94（3.1）

264（8.8）

注）表中の数値は各設問に「はい」と回答した者の人数（%）
を示す。割合算出の際は、無回答を除き、各セルの度数を回答数で除した。
資料：笹川スポーツ財団「スポーツライフに関する調査」2018a）
男性＊

適応的使用

不適応的使用

18・19歳（n=37）

56.8

21.6

20歳代
（n=192）

62.5−

30歳代
（n=244）−40歳代（n=303）20歳代（n=186）17.2+ 9.8+

30歳代
（n=234）

14.5

5.3

40歳代
（n=287）

84.3

1.2−

50歳代
（n=236）

89.0+

0.7−

60歳代
（n=282）96.80.5−

70歳以上（n=233）98.7+

90 100（%）

0

7.9−

96.0

70歳以上
（n=191）

97.9+

0

13.0+

21.6

90.9+

60歳代
（n=272）

10

20

30

40

3.3+

50

−

1.6−
6070

不適応的使用

18・19歳（n=34）

80.2

50歳代（n=242）

適応的使用

+

24.5+

73.0−b）
女性＊

病的使用

80

44.1

38.2

−

58.6−

17.6+
33.9+

74.4−

10

20

30

病的使用

+

40

7.5+

21.4+

4.3+

13.6
10.2
2.8+

50

−

1.3−
60

70

80

2.1
0.8
0.4−
0.0−

90 100（%）

【図G-1】性別×年代別にみたインターネット依存度の判定結果
注 ）統計処理にはχ2検定を用いた。*：p<0.05：有意に人数が多かったセル＋：有意に人数が少なかったセル−

資料：笹川スポーツ財団「スポーツライフに関する調査」2018

スポーツライフ・データ 2018

Ⅲ
Ｇ インターネット依 存 傾 向の実 態と運 動・スポーツ実 施の可 能 性b）満 足を得るために、ネットを使う時間を長くしていかなければならないと感じますか

30歳代

トピックａ）インターネットに夢中になっていると感じますか

20歳代

Ⅲ トピックG インターネット依存傾向の実態と運動・スポーツ実施の可能性的使用」を加えた「依存傾向」になると、女性で多くなる

これらの先行研究と本研究の結果とを勘案すると、「病という性差も観察された。

的使用」や「依存傾向」の割合は20 歳前後にピークを「子ども・青少年のスポーツライフ・データ2017」では、迎え、その後は次第に減少していくことを推測させる。

スマホ不安を「とても感じる」と回答した者が 12〜15 歳

加えて、青年期以降の「依存傾向」は女性で多いものの、で有意に少なく、19〜21 歳で有意に多い様子が報告さより依存度が強いと考えられる「病的使用」になると、それている（野井、2017）。また、世田谷区の公立小学校、の割合は男性で多くなることも推測させる。

中学校に在籍するすべての小学 5 年生から中学 3 年生を対象にネット依存傾向調査を実施した世田谷区教育委

G-4員会・日本体育大学野井研究室（2018）は、加齢に伴ってネット依存傾向の割合が増加していく様子に加えて、ネット依存傾向と生活状況等との関連

このように「病的使用」「依存傾向」は、性や年代と関「依存傾向」は女子で多い様子を報告している。

連していた。だが、それらが性や年代のみに左右されて【表G-2】インターネット依存度別にみた朝食摂取、喫煙習慣、睡眠時間差、体力認識、座位行動時間、eスポーツの認知、eスポーツに対する考え
適応的使用

不適応的使用

病的使用

検定

多重比較
（Bonferroniの方法）【朝食摂取 a 】あなたは、1週間（7日）のうち、何日くらい朝食を食べますか。n（%）
毎日食べる

1,977（79.7）+−240（64.5）−65（55.1）

それ以外−+132（35.5）

53（44.9）+504（20.3）*【喫煙習慣 b 】あなたはタバコを吸いますか。n（%）
毎日吸っている473（19.2）

57（15.4）

22（18.8）

それ以外

1,994（80.8）314（84.6）95（81.2）

N.S.

【睡眠時間差 c 】平日と休日の睡眠時間差（休日−平日）分（n）
32.0±62.1

51.8±82.3

59.6±75.9（2,450）

（369）

（116）

*

適応的＜不適応・病的【体力認識 d 】あなたは、ご自身の体力についてどのように感じていますか。n（%）
205（8.3）37（9.9）普通

1,349（54.3）+−
151（40.6）−44（37.3）

劣っている

−++

優れている

929（37.4）

14（11.9）184（49.5）*60（50.8）【座位行動時間】あなたは、平日に、どのくらいの時間、座ったり、寝転んだりして過ごしますか。分（n）
292.2±208.4

308.2±214.6

362.0±241.1（2,461）

（363）

（118）

*

適応的・不適応＜病的【eスポーツの認知 e 】あなたは、eスポーツをご存じでしたか。n（%）
知らなかった1,520（61.2）+−
205（55.1）

63（52.4）

それ以外

−

+

55（46.6）

963（38.8）167（44.9）*【eスポーツに対する考えf 】あなたは、eスポーツをスポーツだと思いますか。n（%）
思う−
170（6.8）

66（17.7）+22（18.6）+

思わない

1,181（47.6）

183（49.2）

58（49.2）

わからない+−−

1,132（45.6）＋：有意に人数が多かったセル −：有意に人数が少なかったセル123（33.1）*：p<0.05*

38（32.2）

NS：not signiﬁcant diﬀerencea「それ以外」
は「6日食べる／5日食べる／4日食べる／3日食べる／2日食べる／1日食べる／食べない」の回答を合算した。
b「それ以外」
は「時々吸う日がある／以前は吸っていたが1ヵ月以上吸っていない／吸わない」の回答を合算した。
c 平日（月〜金）と休日（土・日）の寝る時刻、起きる時刻を基に算出した。
d「優れている」
は「大変優れている／どちらかというと優れている」、「 劣っている」
は「どちらかというと劣っている／劣っている」の回答を合算した。
e「それ以外」
は「内容までよく知っていた／概要は知っていた／名称は聞いたことがあった」の回答を合算した。
f「思う」
は「思う／どちらかというと思う」、「 思わない」は「どちらかというと思わない／思わない」の回答を合算した。
資料：笹川スポーツ財団「スポーツライフに関する調査」2018

スポーツライフ・データ 2018

無論、本稿の検討だけでは、「病的使用」と座位行動

平日と休日の睡眠時間差、自己の体力認識、座位行動時間のどちらがニワトリで、どちらがタマゴかを判断する時間、eスポーツの認知とそれに対する考えとの関連にことはできない。したがって、この点に関する因果関係のついても検討した。その結果、喫煙習慣を除く項目で統解明が緊要な検討課題である。だが、座位行動時間は計的に有意な結果が検出された（表 G-2）。すなわち、運動・スポーツ実施だけでなく、運動・スポーツ以外でか「病的使用」や「依存傾向」の者は、朝食を毎日食べるらだを動かすこととの関連が「スポーツライフ・データ者が少なく、平日と休日の睡眠時間差が長く、自己の体2016」でも確認されてきた（鈴木、2016）。加えて、身力が劣っていると感じている者が多く、座位時間が長い

体 活 動 が アルコー ル 依 存 症 の 治 療 に 有 効 で ある様子が示された。また、eスポーツを知らなかった者は有（Damian AJ and Mendelson T、2017）のならば、意に少なく、eスポーツをスポーツであると考える者が有ゲーム障害、スマホ中毒、ネット依存等々を予防、軽減で意に多い様子も示された。

きる可能性も否定できない。さらに、ネット依存傾向がわが国における大きな健康問題になりつつあるのも事実で座位時間に注目して、目的変数にネット依存度（適応的ある。そのため、運動・スポーツ実施が「病的使用」を使用・不適応的使用＝0、病的使用＝1）、説明変数に性、予防できる可能性が示されたことは重要な知見であると

年齢、座位行動時間を投入した多変量による二項ロジス考える。

ティック回帰分析を実施した。結果は、表 G-3 の通りである。この表が示すように、いずれの説明変数においても有意な関連が検出され、「病的使用」に判定されるリス

G-5

まとめ

クは 女 性 が 男 性 の 0.481 倍、年 齢 が 1 歳 増 すごとに

本稿では、近年話題を集めているゲーム障害、スマホ0.932 倍、座位行動時間が 7 時間（420 分間）を超える中毒、ネット依存等々といった問題を解決するための資料

者は2 時間（120 分間）以下の者に比して1.908 倍になを得るべく、ネット依存傾向に関する各設問の回答や依る様子が確認された。このような結果は、性や年齢といっ存度の判定結果に注目して、それらの性別、年代別実態た生来要因だけでなく、座位行動といった生活要因が「病と種々の生活状況等との関連を検討した。その結果、「病的使用」と密接に関連していることを物語っている。

的使用」や「依存傾向」の割合は、年代の進行に伴って【表G-3】
インターネット依存度と性、年齢、座位行動時間との関連説明変数
性回帰係数
男性
女性

年齢
座位行動時間（分／日）

オッズ比

95%信頼区間−0.732*0.481

0.320−0.721−0.071*

0.932

0.918−0.945−

120分以下−121分以上240分以下

0.085

1.089

0.605−1.960

241分以上420分以下

0.430

1.537

0.861−2.746

421分以上0.646*

1.908

1.134−3.208

注1）統計処理にはインターネット依存度を目的変数（適応的使用・不適応的使用=0、病的使用=1）とした二項ロジスティック回帰分析を用いた。
* p<0.05注2）座位行動時間は、全対象者の値を基に算出した25％ile値（120分）、50%ile値（240分）、75％ile値（420分）で区分した。
資料：笹川スポーツ財団「スポーツライフに関する調査」2018

スポーツライフ・データ 2018

Ｇ インターネット依 存 傾 向の実 態と運 動・スポーツ実 施の可 能 性

そこで最後に、運動・スポーツ行動と負の関連を示す

Ⅲトピックいるとは考え難い。そこで次に、朝食摂取、喫煙習慣、Ⅲ トピック

G インターネット依存傾向の実態と運動・スポーツ実施の可能性次第に減少していく様子、「依存傾向」は女性で多いもしかしながら、質問紙調査票により得られた回答を基のの、より依存度が強いと考えられる「病的使用」になるにネット依存傾向を検討した本稿では、「障害」や「依存と、その割合は男性で多くなる様子が確認された。また、症」「中毒」といった疾病を直接的に検討したわけではな

それら「病的使用」「依存傾向」の者は、朝食を毎日食い。そのため、結果の解釈には留意が必要である。また、べる者が少なく、平日と休日の睡眠時間差が長く、自己本調査により示された「病的使用」と座位行動時間とのの体力が劣っていると感じている者が多く、座位時間が関連は、両者の因果関係が明確に示されたわけではな

長い様子も示された。さらに、「病的使用」は、性や年い。この点についても慎重な解釈が必要であるとともに、齢といった生来要因だけでなく、座位行動といった生活今後の検討課題であることを提起しておきたい。

要因とも密接に関連していた。ネット依存傾向がわが国における大きな健康問題になりつつあることを考えると、本調査で得られたこれらの諸点は重要な知見であると考える。

＜参考文献＞ Damian AJ and Mendelson T（2017）Association of Physical Activity with Alcohol Abuse andDependence in a Nationally-Representative U.S. Sample. Substance Use & Misuse, 52：1744-1750.
Young KS（1998）Caught in the Net: How to Recognize the Signs of Internet Addiction and a Winning
Strategy for Recovery. John Wiley & Sons.
野井真吾（2017）スマホ不安の実態と関連する生活状況．子ども・青少年のスポーツライフ・データ2017−4〜21 歳のスポーツライフに関する調査報告書−（笹川スポーツ財団），pp62-67．
世田谷区教育委員会・日本体育大学野井研究室（2018）「子どもの健康に関する調査」「子どものからだの調査」2016 年度報告書．
鈴木宏哉（2016）座りすぎの健康リスクを軽減させるスポーツライフ．スポーツライフ・データ2016−スポーツライフに関する調査報告書−（笹川スポーツ財団），pp54-59．
武長理栄（2015）青少年の運動・スポーツ実施とスクリーンタイムとの関連．青少年のスポーツライフ・データ2015−10 代のスポーツライフに関する調査報告書−（笹川スポーツ財団），pp32-36．



スポーツライフ・データ 2018