大学入試研究ジャーナル第 32 号，297-304，2022【ノート】

オンラインにおける入試関連情報の探索と伝達に関する一考察――Google Trends および Twitter に着目した検討――
寺嶌 裕登，永野 拓矢，橘 春菜，石井 秀宗（名古屋大学）
本稿では，オンラインでの入試関連情報の探索行動や Twitter 上の大学に関する情報について調査を行った。また，Twitter の大学アカウントによる情報伝達の有効性について検討した。その結果，大学や受験に関して，Twitter 上で情報伝達されていることが明らかとなった。一方，内容面では雑談が中心で，受験への影響は大きくないと考えられることが示唆された。また，入試広報での Twitter の利用は低コストだが，利用していない大学が多いことが明らかとなった。高校生，受験生が Twitter 等を利用していることを踏まえ，ウェブに蓄積されたデータの入試広報や研究への応用可能性を論じた。
キーワード：入試広報，社会的影響，ビッグデータ

1 研究背景および目的
1.1 入試関連情報の伝達経路としてのインターネット
現在，多くの高校生，受験生，保護者が大学に関する情報を，インターネット経由で得ている。大学は入試情報を大学のウェブサイト上で公開しているし，インターネット上では様々な人が大学や入試に関する情報を発信している。気になる情報がある場合には，検索エンジンで調べることができる。また，日本国内で広く普及しているインターネットを利用したサーヴィスである Twitter 等を利用すれば，意図的に検索をしなくても大学や入試に関連する情報が流れてくることがある。近年，スマートフォン等の端末が普及し，多くの人がインターネット上で様々な情報を頻繁に発信・受信するようになっている。このような社会的背景を考えれば，高校生，受験生，保護者は，従来であれば影響源とはなりえなかった様々な立場の人からの影響を受けるようになっていると考えられる。また，大学も Zoom 等を利用したオンラインの進学相談を実施したり，入試関連情報の告知の手段の 1 つとして Twitter 等を利用したりしている場合もあり，入試
広報におけるインターネットの重要性はますます増している。
本学（名古屋大学）でも，2020 年度は入試課およびアドミッション部門によるオンライン進学相談会の実施，高校教員向けの入試説明会の映像を YouTubeで配信する，全学を挙げてのオンラインオープンキャ
ンパスの開催等，インターネットを利用した入試広報が中心となった。こういった試みは，新しい感染症の流行に対処するために緊急で講じられたものではある
が，利点も数多く存在し，部分的には，感染症の問題がなくなった後でも，継続されることであろう。
それだけに，高校生，受験生，保護者のインターネ
ットの利用実態を調べ，個人の志願にいたるまでの意
思決定プロセスにおけるインターネットを媒介とした社会的影響について検討することで，より効果的な入試広報の実践へと結びつけることも不可能でないであろう。ただし，インターネット上において，大学が発信している情報以外に，大学や入試に関して，どのような情報が存在しているかは，明らかではない。また，
それらの情報に高校生，受験生，保護者がアクセスしているのかどうかについても，検討することが必要と考えられる。以上の目的のため，本稿ではインターネ
ット上のウェブサーヴィス（Google Trends およびTwitter）から得られる本学を含む国公立大学や入試に関連したデータを分析し，インターネット上における高校生，受験生，保護者の入試に関する情報収集や情報接触について考察する。より具体的には，Google Trends から得られる検索エンジンにおける特定の単語の検索頻度データから，インターネット上で記録されているデータが，高校生，受験生，保護者による入試に関連する情報の探索を反映するものである
可能性について論じる。また，Twitter に存在する大学に関連する情報を探索的に収集し，大まかな傾向として，高校生，受験生，保護者が Twitter 上で，どのような種類の情報に接触しているのか，また，どのようなテーマについてコミュニケーションしているのかについて，調べる。また，大学の入試広報場面における Twitter の利用について考察する。さらに，これらの考察を通して，インターネットから得られるデータの入試研究への利用可能性について論じる。

- 297 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号

立つ」のがある意味当然である。しかし，公式ウェブ
1.2 受験における様々な情報源とその影響力
サイトが必ずしも「知るきっかけ」になっているとは
1.2.1 受験における他者の重要性限らない。一方で，Twitter や YouTube 等のウェブ
受験における情報提供者，助言者，相談相手は多岐サーヴィスで発信されている大学に関する情報は，必にわたる。特に，高校教員は受験生の立場からは身近
ずしも信頼性が高いものではないかもしれないが，高な入試の専門家であり，受験における重要な助言者として認識されることが多い (e.g., 永野・門馬, 2011)。 校生，受験生，保護者にとって，十分に意識していなかった潜在的な出願先に気付く機会を提供しているか
また，その地域における各大学の知名度，地域ごと，もしれない。こういった意味で，これらのウェブサー
社会階層ごとの受験文化，メディアのイメージ等を通
ヴィスは出版物等のオールドメディアにおけるコマー
して，明確に意識はされなくとも，様々な立場の他者
シャルと似た機能を持つ。ただし，ステルスマーケテ
が受験生に影響を及ぼしていると考えられる。既述のィング等が存在していることからもわかるように，情ようにオンライン環境での情報の伝達やコミュニケー
報を発信している人が企業や大学に関係しているとはションが一般化しているので，入試や受験に関する情限らないため，大学でのウェブ上での評判が，「一般報等に接触する主要な経路の 1 つとして，インター的な評価」として錯覚される可能性がある。こういっネットも重要な役割を果たしていると考えられる。具た性質を鑑みれば，インターネット上に存在する大学
体的には週刊誌や新聞，電車内の広告等で，大学や大や大学入試に関する様々な情報源を検討する価値は十学入試に関する情報が提供されるのと同様に，現在は分に存在するであろう。
オンライン上の様々なニュースサイトに掲載される情報や，Twitter や匿名の掲示板での他者とのコミュニ
2 入試に関するネットの利用と情報伝達の調査
ケーションから，個人は影響を受けるようになっていると考えられる。ただし，高校教員がインターネット
2.1 Google Trends による検索頻度の分析
上の入試に関する情報をある程度は適切に判断し得る大学のウェブサイトにアクセスする以外にも，インのに対して，受験生や保護者は，そういった能力を持
ターネットは入試に関する主体的な情報探索や非公式っているのかどうかは自明ではない。そういう意味で， な情報への接触などにも利用されていると考えられる。
大学について一般にどのような情報が拡散しているのそこで，まず本稿では，インターネットから得られかを把握しておく必要があろう。
るデータが，現実の高校生，受験生，保護者の受験に1.2.2 大学ウェブサイトの利用関する実際の行動を反映しているのかどうかを確かめ
藤井 (2017) は，東京農工大学の入学者アンケート
るために，Google Trends を利用して検索エンジンにの分析から，20%前後の志願者がインターネットを介おける入試関連用語の検索頻度のデータを取得し，そして志望大学を認知していることを明らかにしている。 のデータが実際の行動を反映しているものかどうかを
このことから，現在では，インターネットから得られ考察する。
る情報は志望大学の選定において重要なファクターとGoogle Trends は，Google が蓄積しているインタ
なっていることがわかる。無論，このような高い数値
ーネットの検索エンジンのデータを提供するウェブサの背景には，大学や入試に関する最新の情報が掲載さーヴィスである。Google Trends では，指定した期間れている大学のウェブサイトの存在があるであろう。
を細かい期間に分けて，それぞれの期間における特定
実際，藤井 (2017) は，7 割近くの回答者が「東京農の単語の検索頻度をスコアとして出力する。スコアを工大学を知るために役立ったもの」として「ホームペ算出する際には，検索頻度が高い期間のスコアを 100ージ」を選択していたこと，他のウェブサーヴィスのとなるようにしている。
影響は小さかったことを報告している。この点から，
本稿では，Google Trends により入試関連用語としインターネットで情報を得ているといっても，最も重て「進学相談」という単語の検索頻度の時間的な推移
要なのは公式ウェブサイトの情報であることがわかる。 を調べた。具体的には，「進学相談」の 2016 年度か
ただし，公式ウェブサイトとそれ以外のウェブサーヴ
ら 2019 年度までの検索頻度を Google Trends により
ィスには期待される役割が大きく違う。公式ウェブサ取得した。本稿の利用したデータでは，2016 年 4 月
イトの情報は大学側が精査した上で公開しているもの
1 日から 2020 年 3 月 31 日までの期間を，1 週間単であり，高校生や受験生，保護者のみならず，教員に位で区切り，1 週間単位の検索スコアが出力されていとっても信頼できる情報源となる。出願の過程で確認る。なお，本稿が使用したデータにおいては，2017が必要となることも多く，多くの志願者にとって「役年 7 月 16 日からの一週間の検索頻度スコアが 100 と- 298 -

オンラインにおける入試関連情報の探索と伝達に関する一考察されている 1)。
この検索頻度のデータを利用して，1 週間ごとのス
コアを月ごとに平均して，各年度の月ごとの平均スコアとした。ただし，月の区切りと週の区切りが一致しないことがあるので，この月ごとに算出した平均スコ
アには，当該月の次の月の第 1 週の検索頻度も反映されているという問題点があるものの，大まかな目安としては利用できると考えられる。図 1 は，月ごとのスコアを，年度ごとに平均して，各月の検索頻度の4 年間の平均を算出し，グラフにまとめたものである。
この「進学相談」という単語には，大学以外の進学相談も含まれる。しかし，高校生，受験生，保護者がどのような時期に進学相談について情報収集をしているか，また申し込みの手続き等を行っているのかが反映されていると考えられる。スコアが最も大きいのは5 月，次いで 9 月である。業者主催の相談会は 4 月から 11 月に至るまで行われているが，特に集中している期間が 6 月や 9 月であることを考えれば，検索頻度は現実の入試相談会への参加を反映していると解釈しても問題ないであろう。
100
90

検索頻度

80
70
60
50
40
30
20
10
0

4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月11月12月 1月 2月 3月

図 1 「進学相談」の検索頻度
以上のデータは，高校生，受験生，保護者が自らの必要や興味に応じて，インターネットの検索エンジンを利用していることを示している。同様の傾向は，検索エンジン以外のウェブサーヴィスにおいてもいえるであろう。個人はインターネット上で提供される様々なサーヴィス上で，必要や興味に応じて，情報を収集したり，逆に発信したりする。そして，インターネッ
ト上に記録されたデータは，現実の高校生，受験生，
保護者の考えや行動を記録するものであり，ネット上のデータの経時的変化は，それらの人々の考えや行動の経時的変化をも反映すると考えられる。したがって，
以上のように，インターネットから得られるデータは，
現実の入試に関する行動を反映する可能性が高いと考えられる。
2.2 Twitter データの分析
2.2.1 Twitter の概要
Twitter とは，140 文字以内の文章を「ツイート（呟き）」として投稿することを主眼としたオンライ
ンのコミュニケーションツールである。ユーザーはツイートを投稿すること以外にも，既に存在するツイー
トの「リツイート（情報を拡散するために行う引用に類似した行為）」や，特定のツイートへの「リプライ（返信）」が可能である。そのため，情報を拡散した
り，議論したりすることを目的に使用されることも多い。また，利用者は個人から企業，政府機関に至るまで様々であり，個人が複数のアカウントを所持していることもある。設定されたツイートを定期的に行う「bot」と呼ばれるアカウントも多数存在する。
Twitter では別のユーザーのアカウントのフォロワーとなることが可能である。この場合，フォロワーとなったユーザーの Twitter の画面にフォローしているユーザーのツイートが表示されることになる。なお，
ユーザーは自らのアカウントの投稿が，誰にでも見ることができるように設定することもできるし，閲覧を許可しているユーザーにしか見えないように設定することもできる。このような特性ゆえに，Twitter のユーザー間には明確な社会的ネットワークが存在する。
総務省 (2018) の調査では，調査回答者の 40.3%が何らかの形で Twitter を利用している。ただし，これは日本の成人を対象とした調査の結果である。他の年齢層と比べ，若年層の方がコミュニケーションツール
として，ネットを活用する頻度が高い。2020 年度のデータでは 10 代の Twitter 利用率は 67.6%である(総務省, 2021)。したがって，高校生の Twitter 利用
率は高いものと考えられる。
Twitter において，誰にでも見ることができるようになっているアカウントのデータについては，収集することが可能となっている。そのため，ツイートの内容を分析したり，ユーザー間の社会的ネットワークを分析したりすることが可能となっている 2)。
2.2.2 本学志願者における Twitter の利用
本学志願者における Twitter の利用実態，Twitter
での情報発信や情報接触について調べるため，本稿ではまず， 2021 年 3 月 4 日から 2021 年 3 月 12 日までの期間における「名古屋大学」という単語を含むツ
イートを収集し，分析した。この期間は，国公立大学の一般選抜前期日程の合格発表の期間を含むため，個- 299 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号

別の大学に対する興味が高まっており，大学名を含むツイートが比較的行われやすい時期と考えられる。
収集したツイート数は 1477 であり，リツイートは含まない。なお，「名古屋大学」という単語で収集したため，「名大」という略称を含むツイートについて
は分析に含まれていない。
分析にあたって，収集したツイートに含まれる単語の中から名詞のみを抽出した 3)。指示語（「これ」など）や記号といった単体では意味を成さない語彙と収集に使用した大学名（すべてのツイートに含まれる「名古屋大学」という単語）を削除したうえで，出現頻度が高い単語について表 1 にまとめた。以下では，これらの単語の一部について，どのような目的，文脈で投稿されているのかを見ていく。
まず，「合格」は合格報告とサークル等による合格者宛の勧誘等が多いため出現頻度が高くなっている。
「質問」や「お願い」は，質問等を募集する側からの投稿が多い。これも，「合格」と同じく，サークル等
による新入生への勧誘の一環として行われているケースも見受けられる。なお，「サークル」という単語が頻出していることからもわかるとおり，合格者をターゲットとしたサークルの勧誘等も目立つ。Twitter にはハッシュタグをつけることで，自分の投稿が何に関するものなのかを明示化する機能が備わっている。収集したツイートには「#春から名大」といったハッシ
ュタグが付与されていることも多く，このような機能が大学のサークルを含む様々な集団によるネット上の勧誘を喚起する結果に繋がっているのであろう。
東京大学，大阪大学は旧帝国大学という枠組みでの比較するツイートが多いため，頻出している。ただし，これらに関しては，bot によって繰り返し投稿される
ツイートによって，出現回数が増えているという部分がある。
以上，頻出の単語からは窺えないが，実際には，浪人の報告，親類の受験についての投稿，受験生であることを宣言する投稿なども見られる。
以上のように，Twitter では，本学の合格者が合格報告を行っていること，また，高校生，受験生，保護者を名乗る投稿者がいることがわかる。これらの投稿の中には嘘の報告等も含まれているかもしれないが，高校生，受験生，保護者が Twitter を利用しており，量や質はともかくとして，受験や大学に関する情報の伝達自体は行われていると考えられる。
なお，Twitter では，リツイートにより，ツイートが拡散される。そのため，ツイートのみに着目した本
稿は，Twitter における情報拡散の一側面を分析しているに過ぎず，この点については注意が必要である。
表 1 名古屋大学に関するツイートにおける頻出単語
順位

単語

出現回数

順位

単語

出現回数

1

合格

944

16

最寄駅

148

2

名古屋

326

17

興味

146

3

質問

324

18

東京大学

142

4

お願い

282

19

学科

138

5

研究

278

20

サークル

132

6

皆さん

266

21

愛知

130

7

情報

258

22

発表

128

8

医学部

238

23

匿名

126

9

学部

238

24

明治大学

126

10

工学部

232

25

活動

122

11

教授

204

26

大阪大学

120

12

募集

200

27

受験

118

13

徒歩

186

28

勉強

118

14

新入生

156

29

医学

116

15

科学

148

30

工学科

110

2.2.3 様々な国公立大学に関する投稿の分析
次に，より広汎な大学および大学入試に関する情報の発信やオンラインのコミュニケーションについて把握するため，複数の国公立大学に関するツイートを収集した。幅広くデータを収集するという目的から，以下の分析では，大学の正式名称のみでなく，略称も使用して収集した。
このデータ収集のため，本稿では北海道大学（北大），横浜国立大学（横国），静岡大学（静大），岐阜大学（岐大），名古屋大学（名大），名古屋工業大学（名工大），名古屋市立大学（名市大），京都大学（京大），大阪大学（阪大），大阪府立大学（府大），神戸
大学（神大）という 11 の大学の名称および略称を含むツイートを収集した 4)。収集期間は，2021 年 3 月
13 日から 21 日までである。この期間は，前期の合格発表期間から近く，また，一部の大学の後期の合格発表日を含んでいるため，大学への関心が高まっていると考えられる。1 つの単語あたりの収集するツイート
数を 5000 としていたため，各単語について，期間内のすべてのツイートを収集したわけではない 5)。
収集したツイート数は 24137 である。投稿の日時，
投稿者，内容が完全に重複しているツイートに関しては 1 つのみを残し，22443 ツイートを分析対象とした。これらのツイートに含まれる単語の中から名詞のみを抽出し，指示語，記号，大学に関係ない固有名詞，
収集に使用した大学名と略称を削除したうえで，出現- 300 -

オンラインにおける入試関連情報の探索と伝達に関する一考察

頻度が高い単語を表 2 にまとめた。以下，単語のい
くつかについて見ていく。
まず，
「質問」
，
「合格」
，
「募集」
，
「バイト」
，
「サー
クル」
，
「講師」
，
「みんな」などの単語は，基本的に勧誘に関連している。勧誘を目的としたツイートは，定型的な表現を多く含むため，こういった単語の出現回数が多くなる。ただし，合格に関しては，一般選抜後
期日程の合格発表日とデータの収集期間の一部に重複が存在するため，合格報告や，合否に関する不安，後期日程に合格した場合の進路についてのツイートなどが見られる。
「教授」は，大学生等による教員に関するツイートも含まれるが，主にニュース等で研究者について紹介する際の肩書きとして用いられることが多いため，結果として出現回数が多くなっている。
表 2 調査対象とした国公立 11 大学に関するツイー
トにおける頻出単語
順位

単語

出現回数

順位

単語

出現回数

1

質問

3032

16

お願い

784

2

合格

2186

17

後期

763

3

東大

1597

18

参加

737

4

募集

1400

19

情報

709

5

匿名

1176

20

数学

683

6

紹介

1173

21

バイト

679

7

研究

1069

22

大阪

677

8

サークル

1004

23

先生

675

9

フォロー

961

24

医学部

669

10

興味

944

25

問題

659

11

勉強

874

26

おすすめ

658

12

生活

861

27

高校

650

13

みんな

813

28

学生

644

14

学部

787

29

受験

643

15

教授

787

30

講師

639

頻出する単語の中には，定型的な表現に使用されるが故に出現回数が多くなっている単語が多いが，そうでないものとして，
「東大」
，
「数学」
，
「高校」がある。
「東大」は大学を序列化するツイートをする際にまず基準として用いられるため，出現回数が高くなっている。大学間の序列に関する投稿，学歴主義的な投稿，
入試難易度に関する投稿，大学のブランドに関する投稿は多く存在し，その際に「東大」が引き合いに出されることになる。また，「正しい大学の序列」を伝えるツイート（このツイートが呈示する序列が正しいという意味ではなく，自らの呈示する序列が正しいと称しているツイート）を定期的に投稿する bot も存在する。ただし，「大学の序列」に関するツイートの中には，投稿者が各地域で序列や知名度，人気が異なるということを理解した上でツイートしているものも含まれている。
「自らの住んでいる地域でのこの大学の扱
いはこのようなものである」という投稿も存在していることから，必ずしも学校歴で他者を見下すこと，他者を煽ることを目的としているわけではない。
また，「高校」については，自らの出身校の合格実績等についてのツイートが多く見られる。
「数学」は各大学の入学試験の数学試験についてのツイートであり，受験勉強のやる気を維持するための行為とも解釈できる部分もあるし，受験テクニックに関する情報共有として解釈できる部分もある。
以上のように，頻出単語に関連したツイートに含まれる情報としては，どちらかといえば，各個人が抱いている大学の序列に関するイメージが中心となっていることが多く，志願者の進路選択にポジティヴな影響を及ぼすようなものではない。ただし，ここでは探索的な目的から，とりあえず頻出する単語に着目した簡便な検討を行っただけであるので，より詳細に検討していけば，より多彩なコミュニケーションを把握することが可能であろう。
なお，Twitter のアカウントの中には受験勉強のためのアカウントであると宣言しているものもある。時期にもよるかもしれないが，これらは基本的には受験
勉強のやる気を維持するために使われているものであろう。ただし，「数学」に関連したツイートが部分的にそうであるように，このようなアカウント間で入試や大学に関する情報や感想を共有することもあるであろう。
なお，表 1 と表 2 を比較した場合，同じ単語が出てきていることがわかる。2 つのデータは，ともに 3
月の投稿を収集したものであるため，一般選抜の前期，後期の違いはあっても，一貫して「合格」が多いこと
から，全体として，この時期には合格発表に関連した投稿が多いことがわかる。また，
「受験」
，
「勉強」も
共通して多い。これもデータの収集時期を反映しているであろう。ただし，データ収集の対象とした大学は，
国公立大学である。そのため，どの大学も比較的難易度が高く，こういったテーマが中心となりやすくなっているという可能性もある。しかし，以上のような一貫した結果は，Twitter において，大学や入試に関連して投稿されやすい情報，コミュニケーションに繋がりやすい話題が存在することを示唆している。

- 301 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号

2.2.4 大学による Twitter の利用とその効果
最後に，大学による Twitter 利用について論じる。
現在，多くの国公立大学が Twitter アカウントを用いて情報を発信している。以下では，Twitter 上の入試
関連情報の告知とその効果について見ていく。
2020 年度は，多くの大学の入試課およびアドミッ
ション組織が，オンラインで進学相談に対応していた。
ただし，これは新しい感染症の流行により，対面型の相談会への参加が難しくなったために，多くの大学が，緊急避難的な措置として採用したという面もあった。
そのため，開催の告知そのものが，相談を希望する高校生，受験生，保護者に十分に伝わっていたのか，という疑問が存在している。本稿では，告知の経路の一つとして，Twitter の大学アカウントに着目し，Twitter の告知への利用とその効果について検討する。
具体的には，2020 年度オンラインの進学相談会（以下，オンライン相談会）を実施した国立の 44 大学を対象に，当該大学の Twitter アカウントにおける告知の有無を調べた上で，相談会への参加者の総数との関連を調べる。調査対象の選定にあたっては，名古屋大学教育基盤連携本部アドミッション部門が国立大学の入試課およびアドミッション組織を対象に行った「自校企画によるオンライン相談会に関するアンケート」の結果に基づく 6)。なお，全ての国立大学から回答を得たわけではないので，本稿で取り扱う大学は，
オンライン進学相談会を実施した国立大学の一部に過ぎないと考えられる。また，参加者数の推定は，アンケートの参加者総数を尋ねる質問項目への回答に基づく。この質問項目は，回答する数値は大まかな数でよいことを明記した上で，「0 人～10 人」，「11 人～20人」というように，参加者数を 10 人単位で区切った選択枝から 1 つ選ぶものであった。なお，参加者数が最も多い選択枝は「201 人以上」であり，その他，「不明」という選択枝も用意してあった。したがって，
参加者総数は厳密なものではない。この質問において，不明と回答した大学（5 大学）を除いた 39 大学の回答の中で，20 番目に参加者数の多い大学の参加者数
は「111 人～120 人」である。本稿では，この参加者数を基準にして，各大学を，参加者数の多い大学（参加者数 111 人以上）と少ない大学（110 人以下）の 2つに分類した。
以上のように，アンケートでオンライン相談会を実施したと判断され，参加者の大まかな数がわかっている 39 大学について，各大学のウェブサイトにリンクが掲載されている Twitter アカウントにアクセスした。
各アカウントにおいて「相談」という単語を検索に使用し，2020 年度内に，そのアカウントにおいて，オンライン相談会やそれに準じるイヴェントの告知を行っていたかどうかを調査した。表 3 は参加者数の多寡と告知の有無について，度数（大学の数）をまとめたものである。度数の偏りは特に見出されないため，
現時点のデータからは，Twitter による告知が有効であると判断はできない 7)。ただし，大学ごとに募集の規模に大きなばらつきが存在し，大学ごとに進学相談の需要も大きく異なると考えられる。したがって，アンケートからわかる参加者数に着目した検討には限界がある。この経路での情報伝達の有効性については，さらなる検討が必要であろう。
なお，Twitter の告知について，調査対象とした 44
大学のうち，告知していることが確認できた大学は，
20 であり，残りの 24 大学は告知を確認することができなかった。このことは過半数の大学が入試広報にTwitter を利用しなかったということを示している。
この背景には，入試課・アドミッション組織と大学全体の広報を担当している組織（Twitter 等の更新を担当する組織）が連携できておらず，アカウントがあっても，入試情報の告知経路として認識されていないという可能性が考えられる。また， Twitter を含む
様々なウェブサーヴィスは，不適切な投稿による炎上
や外部の人間による成りすましが発生するリスクが存在する。大学の中にはソーシャルメディアポリシーを設定することで，ウェブサーヴィスの不適切な利用の抑制を試みているところも存在する。このようにTwitter のリスクが明確に意識される反面，そのベネフィットが明白ではないため，入試広報上の優先順位も低く見積もられる傾向があるのかもしれない。
表 3 Twitter 上での告知とオンライン相談会の参加者数との関連

参加者数：多参加者数：少

告知あり

9

8

告知なし

11

11

3 総合考察
3.1 入試研究・広報における Twitter の利用可能性
以上見てきたように，現在の ICT 技術においては，
インターネットの検索エンジンのデータや Twitter の
データを取得することが可能である。また，その中から得られる入試に関連するデータはある程度，高校生，
受験生，保護者の実際の行動や考え方を反映している- 302 -

オンラインにおける入試関連情報の探索と伝達に関する一考察

とも考えられる。一方で，本稿で収集した Twitter の
データに関しては，頻出の単語を中心に概要を述べたにとどまり，膨大な量のツイートデータの大まかな特徴を論じたに過ぎない。本稿のデータは，受験や入試に対して関心が高い時期（合格発表の時期）に収集したものであることに注意しなければならないが，収集したツイートには受験や入試に関連した単語が数多く含まれていた。Google Trends のデータと併せて考えれば，このような Twitter のデータは，インターネッ
トを経由した情報伝達や情報探索が行われていることを示すものである。また，Twitter 上では受験勉強のやる気を維持するためのアカウントが存在することや，試験問題と関連した情報発信が行われていることから，
Twitter のようなウェブサーヴィスの中で，大学や入試に関して，積極的なコミュニケーションが存在する
可能性を示唆している。ただし，頻出単語の内容に着目した検討の結果は，大学間の序列に関する雑談的な内容が多いことも示唆している。こういったコミュニ
ケーションを目にしたところで，受験生にとって役立
つような，各大学の情報が得られるとは考えづらい。
現在の受験生において，Twitter を介した他者からの社会的影響は，それほど大きなものではないかもしれない。ただし，これは Twitter におけるコミュニケー
ションが受験生にとって有益なものとなる可能性を否定するものではない。頻出単語等ではなく，個々のコ
ミュニケーションに着目した検討を行えば，どのような場面で Twitter が役に立っているのか，明らかにすることができるかもしれない。
また，現時点では，入試広報における Twitter の役
割も大きなものとなっていない。これは，Twitter が普及しているからといって，わざわざ大学のアカウン
トをフォローする高校生，受験生，保護者が多くない
ことにも起因するであろう。基本的に，Twitter による告知は，短い文章と詳細な内容を記載したページのURL を掲載するだけなので，コスト自体は非常に小さく，決して非効率的なものではない。また，大学ア
カウントから最新の情報が流れてくるということが一般化すれば，長期的には，そこから情報を得ようという志願者や保護者も増えるかもしれない。その場合には，進学相談会の申し込みの締め切り等のリマインドも行うことが可能となるため，相談会等の参加者の増大につながるかもしれない。また，入試や大学の説明に関する映像の配信開始等を Twitter で告知するのもよいかもしれない。
現段階で得られているデータから推測しうる範囲では，Twitter における受験や入試に関するやり取りは雑談が中心となっている。そのため，Twitter の入試
広報への利用方法は，情報の簡易な告知以外には存在しないのかもしれない。ただし，近年は大学教員が専門家としての知識を披露したり，あるいは，時事問題に関する議論を行い，インターネット上で注目を集めたりすることもあるので，結果として大学教員経由で大学の広報が行われているという側面も存在する。また，本稿で扱ったデータは，限られた期間のツイートのみである。たとえば，図 1 の「進学相談」の検索
頻度のピークに当たる時期のような，比較的進路に関心が高い時期には異なる種類のコミュニケーションが行われている可能性もある。時期と同時に，検索に使用する単語についても改善の必要があるであろう。本稿では，探索的な検討から開始したため，検索するために使用した単語も大学名とその略称のみである。本稿において収集したデータに含まれるツイートの内容
やユーザー間の社会的ネットワーク構造を踏まえれば，
今後はデータの収集方法も改善することができるだろう。その上で，より長期にわたるデータの収集・分析を行えば，受験生側の懸念や不安，あるいは思い込み，偏見などを正確に理解し，有益な広報戦略を立てることも可能かもしれない。また，オープンキャンパスのような大規模なイヴェントの後のツイートなどを収集することで，運営側からは把握しづらい問題点について，示唆を得られる可能性もある。
なお，本学の公式 Twitter アカウントでは，2020年度のオンライン相談会の告知を行っていなかった 8)。
しかし，もし告知をする場合には，当該ツイートの閲覧回数や相談会のウェブサイトへのリンクのアクセス
回数について，Twitter Analytics 等のウェブサーヴ
ィスを使うことで，正確に把握できると考えられる。
告知の効果が非常に軽微であれ，今後こういった経路の告知が一般化する可能性もあるので，長期的に見れば，十分に有益なデータとなるであろう。
3.2 ビッグデータの特性と研究への利用可能性
Twitter データを含む，インターネットから得られる膨大な量のデータ（ビッグデータ）は，ある時点において社会的に関心が高まっている話題についてのコ
ミュニケーションを分析することに利用されることが多い。したがって，過去に遡って，入試改革等に関するツイート等を収集することで，入試改革に関する世論の変容について分析することも可能である。同様に，今後の入試改革についてもリアルタイムでツイート等を収集することが可能である。したがって，この方法を使用すれば，制度論とは異なる観点から，すなわち，- 303 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号

果に含まれている可能性がある。ただし，収集したツイート
受験生や保護者に近い目線から，入試の歴史を研究すにおいて，名古屋大学（名大），京都大学（京大），大阪大学
ることも可能と考えられる。
（阪大）に関するツイートの割合が高く，これらの略称に関
本稿では，簡便なテキストマイニングを実施したにして，他大学のツイートが収集されていた可能性は低いと考過ぎないため，現時点では，大学入試を研究する上で，えられるため，結果的に，略称が共通する大学について収集
ビッグデータ分析がどのような意義を持ちうるのか，されたデータの影響は小さいものと考えられる。
判断することはできない。ただし，以上に述べたよう
6）この調査の詳細について，永野ら (2021) で報告しているたないくつかのアプローチについては，試みる価値が十め，本稿では必要最低限の言及に留める。なお，このアンケ分に存在するであろう。
ートでは，オンライン相談会の告知の手段について尋ねているが，その選択枝として Twitter を用意はしていなかった。

注1）Google Trends のデータは，以下の URL から取得可能であ

7）大学のウェブサイト内に Twitter アカウントへのリンクがる（2021 年 3 月 24 日閲覧）。

確認されず，大学名を検索しても Twitter アカウントが見つ

https://trends.google.co.jp/trends/?geo=JP

けられなかった大学（44 大学のうちの 6 大学）については，

2）本稿の研究に関しては，筆頭著者が，学術目的で Twitter

本稿では「Twitter での告知なし」として扱っている。なお，

データを収集・分析することを Twitter 社に申請し，認可をTwitter では過去の投稿を消すこともできるので，告知自体得ている。なお，申請する際の利用目的（趣味か，学術研究は行われていたが，調査時点において見つけることができなか等）や契約内容（有料・無料）により，収集できるデータ

かった，というケースが存在した可能性がある。
8）2021 年度においては，本学の公式 Twitter アカウントから，の数等に違いが存在する。
3）本稿のテキストマイニングでは，日本語の形態素解析を行オンライン相談会について告知した。2021 年 6 月 30 日に告うフリーソフトである MeCab と，R から MeCab を使用す

知のツイートが投稿され，8 月 24 日までに 5 回リツイート

るためのパッケージである RMeCab を使用している。

されている。現時点で，情報伝達手段としての Twitter の重RMeCab により，各ツイートの中から，名詞に分類された単要性が高いとはいえないが，告知自体は無意味ではないこと

語を抽出し，分析対象としている。

が伺える。告知ツイートの効果については，オンライン相談

4）これらの大学は，本学の 2020 年度入試の志願者アンケート会の実施機関が終了した後，専用のウェブサーヴィスを使用において，志願先として本学と迷った国公立大学として名前して更に検討する必要があろう。アカウントには以下からアが挙げられることが多かった大学である。

クセスできる（2021 年 8 月 24 日閲覧）。

5）この制限に達した単語は「京大」のみである。京大に関す

https://twitter.com/nagoyauniv_info

るツイートの中には，現実の京都大学とは関係のない話題（京都大学が出てくる娯楽作品の話題等）が含まれていた。

参考文献

このようなツイートも大学の知名度やブランドを反映するも

藤井恒人 (2017). 「志望大学の認知，志望確定と情報収集時期，方法の関係」『大学入試研究ジャーナル』27, 103－108.

のではあるが，「京大」に関するツイートの多さには，
Twitter が，サブカルチャーに関するコミュニケーションに

永野拓矢・門馬甲兒 (2011). 「“変わる高校”に即した大学広よく利用されていることが影響している可能性がある。また，報について――地方国公立大学による高校訪問の現状と課題――」『大学入試研究ジャーナル』21, 207－212.

全般的に，大学の正式名称よりも略称を使用した方が，より多くのツイートが収集されたが，略称は短く，大学と関係の永野拓矢・橘春菜・寺嶌裕登・石井秀宗 (2021). 「オンラインないツイートに偶然，略称と一致する文字列が含まれていた，を用いた大学相談会に関する一考察――国立大学へのアンケというケースも散見された。たとえば，「岐大」を指定してート結果から――」『令和3年度全国大学入学者選抜研究連絡収集したツイートの中には「八岐大蛇」に関するツイートが協議会大会 (第16回) 研究発表予稿集（クローズドセッショ

含まれていた。ただし，出現頻度の高い単語は基本的に大学

ン用）』 80－87.

や受験と関連するものとなっており，以上のような傾向は本

総務省（2018）．
「ICTによるインクルージョンの実現に関する稿の分析に大きな影響を与えるものではない。また，略称を調査研究」(2021年3月24日).

検索語に加えたことで，同じ略称を持つ，別の大学に関するhttps://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/linkdata/h30_03_
houkoku.pdf

ツイートが収集された可能性がある。例えば，神大の場合には，神戸大学だけではなく，私立の神奈川大学に関するツイ

総務省（2021）．
「令和2年度 情報通信メディアの利用時間と情ートが収集されている可能性がある。そのため，分析対象と報行動に関する調査」(2021年12月2日).

している 11 大学以外に関する情報が，頻度表に示された結https://www.soumu.go.jp/main_content/000765135.pdf- 304 -