ソーシャル・メディアを中心としたメディア利用と寛容性の関連に関する研究（延長）
代表研究者
共同研究者

河辻

井大
大介介

東京大学大学院情報学環
大阪大学人間科学研究科特任助教
准教授

1 はじめにインターネットの普及期には、多様な他者とのコミュニケーションの可能性が議論されてきた（小林・池田, 2005 など）。インターネットは、これまで出会うこともなかったような人と出会う機会を提供し、自分自身の意見と全く異なる意見を持っている人とコミュニケーションをとることができるようになる。また、それまで手に入れるには非常に大きなコストを必要とした海外のニュースやそれに付随する意見の入手も容易になった。このようにインターネットは多様な他者とのコミュニケーションの“可能性”を大きく広げたといえよう。このような多様な他者とのコミュニケーションについて、政治的・社会的な意見が異なる多様な他者への寛容性は民主主義を健全にするといわれている（Putnam, 1993）。これは異なる意見に対する寛容性として、インターネットの利用（Robinson et al.,2004）やＰＣメール（小林・池田, 2005）と正の関係が示されている。
一方で、ソーシャル・メディアの普及で人々の情報環境は大きく変容している。インターネットでこれらの「多様な他者」の意見を知るには能動的な行動がその都度必要であり、またその多様な他者の意見が信頼に値するか吟味するといったことが必要であった。しかしソーシャル・メディアによって、ある程度信頼できる他者を通じて、インターネット上の様々な他者の意見に接することができるようになった。
ソーシャル・メディアでは多様な意見に触れる機会を奪う可能性も議論されている（Pariser, 2011 等）。
また、辻・北村（2018）によると、排外主義的態度の極性化傾向という不寛容な態度とＰＣでのネットニュースへの接触頻度との間に正の関連があることが示されている。
これらは政治的・社会的寛容性もしくは異なる意見に対する寛容性として議論されることが多いが、一方で、より身近な他者の行為に対する寛容性はどうであろうか。他者の行為に対する寛容性とは、ここでは例
えば一般的に許容されるであろう店員の態度に対する言いがかりや、公共施設でのベビーカーの利用に対し、どの程度寛容であるかを想定している。こういった他者の行為に対する寛容性の低さは、過剰なサービスの要求や人々の行動を委縮させる可能性がある。
これにたいして、電気通信普及財団による 2019 年度の助成による調査研究では、以下のことを明らかにした。まず、異なる意見に対する寛容性や他者の行為に対する寛容性は、情報行動と一定程度の関連がみられた。新聞をよく読む人ほど、異なる意見に対する寛容性が高く、他者の行為に対する寛容性が低い。前者は新聞で様々な論説等を見たりするが、後者はそれらが問題であるといった報道による可能性がある。また、
PC ネットを長時間使う人ほど、電車内での乳幼児の声などに対して不寛容である。また、Facebook をよく見る人ほど、異なる意見に対しては寛容であるが、乳幼児の声などに対しては不寛容である。また、LINE でメッセージをよく送信する人ほど異なる意見に対する寛容性や乳幼児の声などに対して寛容である。
2019 年度の助成による調査研究では、1 時点のデータを分析したため、情報行動の結果として寛容性に影響を与えたのか、またその逆にそのような寛容性の高い人ほどそれらの情報行動をとりがちなのか、明確にはなっていない。もしくは、これらの寛容性が一貫したものであるのであれば、社会的に問題ではない。つまり、こういった寛容性が一定期間で低下する、もしくは何らかの事象、特に情報行動によって低下する人がいるのであれば、社会的な問題であろう。つまり、異なる意見に対する寛容性や他者の行為に対する寛容性と情報行動との因果関係を明らかにすることを本研究の目的とする。

2 方法
2-1 データ
本調査研究では、2019 年 12 月（以下、T1）および 2020 年 12 月（以下、T2）に、同一サンプルに対するインターネットを用いた質問紙調査を行った。T1 では、対象は調査会社のモニターで、18 歳から 66 歳まで
1
公益財団法人電気通信普及財団
研究調査助成報告書 第36号 2021年度

の男女で、それを 18～19 歳、20～24 歳、25～29 歳、30～34 歳、35～39 歳、40～44 歳、45～49 歳、50～54歳、55～59 歳、60～66 歳に分け、男女が均等となるように合計 20 セルを設け、18～19 歳は男女 60 人ずつ、それ以外は男女 160 人ずつを目標とし、合計 3,000 サンプルを目標にクォータサンプリングを行った。実査は 2019 年 12 月 3 日～16 日にかけて行った。最終的に目標数を超える 3,693 サンプルを回収したが、選択式のほとんどの質問項目で 1 つ目の選択肢を選択しているといった信頼性の低い回答者のデータを除外し、3,558 サンプルを T1 の有効回答者とした。T2 では、T1 への回答者に対して調査協力を依頼し、実査は 2020
年 12 月９日～14 日にかけて行った。最終的に 2,208 サンプルを回収したが、選択式のほとんどの質問項目で 1 つ目の選択肢を選択しているといった信頼性の低い回答者のデータを除外し、2,205 サンプルを本報告の有効回答者とした。性・年齢層の分布は表 2.1.1 のとおりである。
表 2.1.1 サンプルの性・年齢層の分布
NN

18-19 歳 20-24 歳 25-29 歳 30-34 歳 35-39 歳 40-44 歳 45-49 歳 50-54 歳 55-59 歳 60-66 歳
31123187

196242261280

302

284

299

女性 1067

1.2%

5.5%

7.3%

9.3%

12.3%

12.8%

12.0%

13.6%

12.1%

13.9%

男性 1138

1.6%

5.6%

9.6%

8.5%

9.8%

10.9%

13.4%

13.8%

13.6%

13.3%

全体 2205

1.4%

5.6%

8.5%

8.9%

11.0%

11.8%

12.7%

13.7%

12.9%

13.6%

2-2 2019 年調査と 2020 年調査での変化
2020 年初頭からの新型コロナウイルスの流行にともない、2020 年 4 月には日本国内においても緊急事態宣言が発出された。同時に、感染の中心である人と人との接触を避けるため、企業は在宅勤務を推奨し、学校も休校や遠隔授業を余儀なくされた。そのため、在宅時間が長くなりメディア利用をはじめとする情報行動に影響している可能性がある。また、例えば「自粛警察」といわれるような極端に外出を自粛するように供与する一部の風潮も、いわば他者の行為に対する不寛容といえよう。そういった意味で、新型コロナウイル
スの流行は、寛容性へも影響する可能性がある。本調査研究での T1（2019 年 12 月）は新型コロナウイルスの流行以前であるが、T2（2020 年 12 月初旬）は一旦、流行が落ち着いたかに見えた後、再度流行が始まったころである。実際に 2021 年 1 月初めには再度緊急事態宣言が発令されている。そこで、2019 年調査と 2020年調査で、情報行動や寛容性にどのような変化があったのか、まず確認する。
（１）情報行動の変化
まず、情報行動して、テレビ、新聞、PC ネット、モバイルネット（以下、MB ネット）について、T1 と T2を確認する。テレビは視聴時間とし、選択肢を「まったく見ない」「１日に３０分未満」「１日に３０分～１時間未満」「１日に１～２時間未満」「１日に２～３時間未満」「１日に３～４時間未満」「１日に４～５時間未満」「１日に５時間以上」とし、「まったく見ない」から順に１～８の数値を分析に用いた。新聞は閲読頻度とし、選択肢を「ほぼ毎日（１日に平均 20 分以上）」「ほぼ毎日（１日に平均 10～19 分）」「ほぼ毎日（１日に平均 5～9 分）」「ほぼ毎日（１日に平均 5 分未満）」「週に数回」「」「週に１回くらい」「週に１回未満」「まったく読まない」とし、「まったく読まない」から順に１～８の数値を分析に用いた。PC ネットと MB ネットは、それぞれ利用時間とし、平日と休日に分け、それぞれ「まったく利用しない」を 0 分「30 分未満」
を 15 分「30 分～1 時間未満」を 45 分「1 時間～1 時間 30 分未満」を 75 分「1 時間 30 分～2 時間未満」を105 分「2 時間～3 時間未満」を 150 分「3 時間～4 時間未満」を 210 分「4 時間～5 時間未満」を 270 分「5時間～8 時間未満」を 390 分「8 時間以上」を 600 分とし、｛平日×５＋休日×２｝÷７として、1 日当たりの利用時間を用いる。
それぞれ、T1 と T2 の平均値、標準偏差、対応のあるサンプルのｔ検定の結果および相関分析の結果を示したものが表 2.2.1 である。テレビ視聴時間は T1 で 4.29、T2 で 4.26 であったが、統計的に有意差は見られなかった（t=1.08、p=0.2808）。新聞閲読頻度は T1 で 5.06、T2 で 5.13 であり、若干増加している（t=-2.14、p=0.0328）。PC ネット時間は、T1 で 158.29 分、T2 で 157.68 分であったが、統計的に有意差は見られなかった（t=0.34、p=0.7354）。MB ネット時間は T1 で 69.56 分、T2 で 72.41 分であり、若干増加している（t=-1.97、p=0.0492）。MB ネット時間の増加については、例えば総務省情報通信政策研究所の新型コロナウイルスの流行以前の調査でも、2018 年度の 72.9 分から 2019 年度では 85.4 分と増加しており、新型コロナウイルス流2
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行の影響とは言えない。また、いずれも T1 と T2 で有意な強い相関がみられた点からも、T1 と T2 でメディア利用時間は安定していると捉えてよいであろう。
表 2.2.1 メディア利用時間の変化

平均
テレビ視聴時間
新聞閲読頻度PC ネット時間
MB ネット時間

標準偏差最小値

最大値

T1

4.29

1.985

18T2

4.26

2.018

18

T1

5.06

2.845

18

T2

5.13

2.853

18T1158.29

144.0850600

T2157.68

145.8110600

T169.56

94.9900600

T272.4198.501

0600

ｔ値

p

相関係数

p1.080.2808

0.84815<.0001-2.14

0.03280.82888<.00010.34

0.73540.83112<.0001-1.97

0.04920.75328<.0001※ テレビ視聴時間と新聞閲読時間は Spearman の相関分析、PC ネット時間と MB ネット時間は Pearson の相関分析の結果。
次におもなソーシャル・メディアの利用頻度について確認する。おもなソーシャル・メディアとしてTwitter と Facebook は閲覧と投稿に分け、利用頻度を確認し、加えて LINE のメッセージ送信頻度について確認した。それぞれの頻度を、選択肢「１日に１０回以上」「１日に６～９回」「１日に２～５回」「１日に１回くらい」「週に２～５回」「週に１回以下」「まったくしない」に対し、「１日に１０回以上」を７「まったくしない」を１とした。
それぞれ、T1 と T2 の平均値、標準偏差、対応のあるサンプルのｔ検定の結果および相関分析の結果を示したものが表 2.2.2 である。Twitter 閲覧の頻度は T1 から T2 にかけて有意に増加している（t=-3.84、p=0.0001）が、極端に増加しているわけではない。それ以外の項目では、いずれも T1 と T2 に有意差は見られず、T1 と T2 で有意な強い相関がみられた点からも、T1 と T2 でのおもなソーシャル・メディアの利用頻度は安定していると捉えてよいであろう。
表 2.2.2

おもなソーシャル・メディアの利用頻度の変化

平均

標準偏差

Twitter
閲覧T12.71

2.021

T22.792.034

Twitter
投稿

T11.63

1.294

T21.62

1.287

Facebook
閲覧T11.77

1.371

T21.751.329

Facebook
投稿

T1

1.33

0.898

T21.300.870

T1LINE でメッセージ T22.80

1.907

2.85

1.877

ｔ値p相関係数p-3.840.0001

0.87603<.00010.38

0.70280.81331<.00011.410.1579

0.81582<.0001

1.59

0.11230.72777<.0001-1.70

0.09020.78174<.0001※ いずれも Spearman の相関分析の結果。

次により広い定義ではソーシャル・メディアに含まれる電子掲示板等の利用頻度について確認する。対象

3
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は、代表的な大規模電子掲示板である「５ちゃんねる」とその「まとめ」、また Twitter の「まとめ」とした。
それぞれ選択肢「ほぼ毎日」「週に数回」「月に数回」「それ以下」「まったくない」に対し、「ほぼ毎日」を５「まったくない」を１とした。
それぞれ、T1 と T2 の平均値、標準偏差、対応のあるサンプルのｔ検定の結果および相関分析の結果を示したものが表 2.2.3 である。いずれの閲覧頻度は有意に減少している。５ちゃんねるやまとめ関連は、それらのウェブサイトの利用者自体が減少傾向にある可能性があるが、いずれも強い、もしくは中程度の有意な相関がみられ、これらの利用頻度も T1 と T2 で安定しているといえよう。
表 2.2.3

電子掲示板等の利用頻度の変化

平均

標準偏差

５ちゃんねる
閲覧

T1

1.67

1.212

T2

1.64

1.191

５ちゃんねる
まとめ閲覧

T1

1.54

1.070

T2

1.49

1.027

Twitter
まとめ閲覧

T1

1.61

1.082

T2

1.48

1.003

ｔ値

p

相関係数

p2.03

0.0426

0.76623<.00013.50

0.00050.70292<.00016.20<.00010.57595<.0001

このように見てみると、本分析のデータにおいては、T1 から T2 にかけての情報行動で新型コロナウイル
ス流行の影響を受けていると思われるものは特にみられない。
（２）寛容性の変化
寛容性として、具体的な事象に対しての迷惑度合いと異なる意見への寛容性の２つについて確認した。
まず、具体的な事象に対しての迷惑度合いとして、「電車内で赤ちゃんが泣く」「電車内にベビーカーを折りたたまずに乗りこんでくる」「電車内で子どもが大声を出す」「電車内で化粧をする」「電車内で近くにいる人のイヤホンから音が漏れて聞こえる」「歩きながらスマートフォンを操作している（歩きスマホ）」の６項目について、選択肢「たいへん迷惑だ」「やや迷惑だ」「あまり迷惑でない」「まったく迷惑でない」に対して「たいへん迷惑だ」を４「まったく迷惑でない」を１とした。
表 2.2.4

具体的な寛容性に関する行為に対して迷惑に感じる度合い

平均

標準偏差

①電車内で赤ちゃんが T1
泣くT2②電車内にベビーカー T1を折りたたまずに乗T2
りこんでくる③電車内で子どもが大 T1
声を出す
T2

2.09

0.868

2.070.871

2.420.878

2.38

0.892

2.72

0.885

2.710.901

T12.520.901

T22.510.903⑤電車内で近くにいる T1
人のイヤホンから音が漏れて聞こえる T2⑥歩きながらスマート T1
フォンを操作している（歩きスマホ） T2

2.880.818

2.850.829

3.170.793

3.120.793④電車内で化粧をする

ｔ値p

相関係数

p

1.89

0.05900.68804<.00012.440.0146

0.59882<.00010.54

0.58720.57609<.00010.74

0.45710.65477<.00011.840.0662

0.59788<.00012.580.0098

0.52939<.0001

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研究調査助成報告書 第36号 2021年度

それぞれ、T1 と T2 の平均値、標準偏差、対応のあるサンプルのｔ検定の結果および相関分析の結果を示したものが表 2.2.4 である。T1 から T2 にかけて５％水準で有意差があったものは、「電車内にベビーカーを折りたたまずに乗りこんでくる」と「歩きながらスマートフォンを操作している（歩きスマホ）」であるが、いずれも T1 よりも T2 で迷惑に感じる度合いが低くなっている。これは新型コロナウイルス流行の影響で乳幼児をつれた外出が減少したことにより提示したような行為への接触が減少し、また電車の混雑具合自体の減少により提示したような行為自体が迷惑に感じなくなった可能性がある。
さらに、これらを逆転（「たいへん迷惑だ」を１「まったく迷惑でない」を４）し、T1、T2 別に主成分分析（Varimax 回転）した結果、２つの主成分に分解でき、第 1 主成分には①②③の、第 2 主成分には④⑤⑥の因子負荷量が大きかった。そのため、第 1 主成分を乳幼児寛容性、第 2 主成分をマナー寛容性とする。
一方、異なる意見に対する寛容性は、「自分と意見や価値観が違う人とも気にせずつきあう」「自分と考えの違う人の意見はあまり聞きたくない」「まわりの人たちの中に、自分と意見や考えの違う人がいてもかまわない」（逆転項目）「いろいろな意見や価値観を持った人がいるのは健全なことだと思う」の 4 項目について、それぞれ選択肢「あてはまる」「ややあてはまる」「どちらともいえない」「あまりあてはまらない」「あてはまらない」に対し、「あてはまる」を５「あてはまらない」を１とした。
それぞれ、T1 と T2 の平均値、標準偏差、対応のあるサンプルのｔ検定の結果および相関分析の結果を示したものが表 2.2.5 である。いずれの項目でも T1 と T2 の間に５％水準で有意差は見られなかった。また主成分分析でも 1 因子構造が確認され、クロンバックのαも T1 で 0.7039、T2 で 0.6795 と十分であったため、リッカート加算して、異意見寛容性とする。
表 2.2.5

異なる意見に対する寛容性

平均

標準偏差

自分と意見や価値観が違う人とも気にせずつきあう

T13.260.999T23.240.992

自分と考えの違う人の意見はあまり聞きたくない

T1

2.82

0.945

T2

2.81

0.933

まわりの人たちの中に、自分と意見や考えの違う人がいてもかまわない
(-)

T1

3.56

0.864

T23.560.873

いろいろな意見や価値観を持った人がいるのは健全なことだと思う

T1

3.80

0.850

T2

3.80

0.847

ｔ値

p

相関係数

p0.91

0.36330.53434<.00010.90

0.36800.46470<.0001-0.37

0.71280.51697<.0001-0.10

0.91860.54413<.0001

3 分析
本章ではパネルデータの特性を活かし、メディア利用・情報行動が寛容性にどのような影響を与えるのか、因果関係を検討する。具体的には、T2 の各寛容性を目的変数とし、統制変数に年齢、男性ダミー、T1 の目的変数を指定し、T1 でのメディア利用・情報行動の説明力を、重回帰分析を用いて検討する。この方法により、少なくとも、メディア利用や情報行動が寛容性に影響を与えるのか明らかにすることができる。ここで、T1でのメディア利用・情報行動としては、テレビ視聴時間、新聞閲読頻度、PC ネット利用時間（対数）、MB ネット利用時間（対数）のメディアレベルでの分析（Model 1）と、ネットのうちソーシャル・メディアに注目し、PC ネット利用時間と MB ネット利用時間の代わりに Twitter 閲覧頻度、Facebook 閲覧頻度、５ちゃんねる閲覧頻度としたソーシャル・メディアについての分析（Model 2）を行う。
3-1 乳幼児寛容性に対するメディア利用の効果
まず乳幼児寛容性について確認する（表 3.1.1）。メディアレベルの分析（Model 1）では、PC ネット時間、MB ネット時間で有意な負の係数が得られ、ソーシャル・メディアについての分析（Model 2）では「５ちゃ5公益財団法人電気通信普及財団研究調査助成報告書 第36号 2021年度んねる」で有意な負の係数が得られた。これらの結果から、「５ちゃんねる」のような電子掲示板を中心に、それらの利用が乳幼児寛容性を低める効果が確認できた。
表 3.1.1T2.乳幼児寛容性にたいする T1.情報行動の効果

Model 1Model 2

年齢-0.0068-0.0179

男性ダミー

0.0014-0.0007

T1.目的変数

0.7133 ***0.7104 ***T1.テレビ視聴時間-0.0225-0.0247

T1.新聞閲読頻度-0.0015

0.0025

T1.PC ネット利用時間(対数)-0.0437 **T1.MB ネット利用時間(対数)-0.0246

T1.Twitter 閲覧頻度

-0.0020

T1.Facebook 閲覧頻度

-0.0005

T1.５ちゃんねる閲覧頻度-0.0450 **F 値

336.73 ***294.47 ***調整済み R2 乗

0.51600.5158VIFs< 1.30< 1.46※数値は標準化偏回帰係数。表 3.2.1、表 3.3.1 も同じ。
※***：p<0.001、**：p<0.01、*：p<0.05、†：p<0.10 で有意。
3-2 マナー寛容性に対するメディア利用の効果
では、マナー寛容性はどうであろうか（表 3.2.1）。メディアレベルの分析（Model 1）、ソーシャル・メデ
ィアについての分析（Model 2）のいずれにおいても、メディア利用・情報行動は有意な係数が得られなかった。
表 3.2.1T2.マナー寛容性にたいする T1.情報行動の効果

Model 1Model 2

年齢-0.0292-0.0326 †男性ダミー

0.02720.0278 †T1.目的変数

0.6489 ***0.6489 ***T1.テレビ視聴時間

0.00150.0002

T1.新聞閲読頻度-0.0230-0.0252

T1.PC ネット利用時間(対数)-0.0014

T1.MB ネット利用時間(対数)-0.0000

T1.Twitter 閲覧頻度

0.0017

T1.Facebook 閲覧頻度

0.0261T1.５ちゃんねる閲覧頻度-0.0265

F 値

239.01 ***209.96 ***調整済み R2 乗

0.43050.4313

VIFs< 1.32< 1.46※***：p<0.001、**：p<0.01、*：p<0.05、†：p<0.10 で有意。

6
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3-3 異意見寛容性に対するメディア利用の効果
最後に異意見寛容性について確認する（表 3.3.1）。メディアレベルの分析（Model 1）では、新聞の閲覧頻度で有意な正の係数が得られ（10％水準で PC ネットが負の係数を示したが、参考値）、ソーシャル・メデ
ィアについての分析（Model 2）では新聞と Facebook 閲覧頻度で有意な正の係数が得られた。
表 3.3.1T2.異意見寛容性にたいする T1.情報行動の効果

Model 1Model 2

年齢0.0290

0.0157

男性ダミー-0.0305 †-0.0366 *T1.目的変数

0.6737 ***0.6721 ***T1.テレビ視聴時間-0.0138-0.0167

T1.新聞閲読頻度

0.0416 *0.0364 *T1.PC ネット利用時間(対数)-0.0306 †T1.MB ネット利用時間(対数)-0.0041

T1.Twitter 閲覧頻度

-0.0226

T1.Facebook 閲覧頻度

0.0422 *T1.５ちゃんねる閲覧頻度-0.0113F 値

278.64 ***244.51 ***調整済み R2 乗

0.4686

0.4692

VIFs< 1.31< 1.46※***：p<0.001、**：p<0.01、*：p<0.05、†：p<0.10 で有意。

4 まとめと今後の課題
一度限りの調査では因果関係は明確にはならない。今回、パネルデータを用いて、メディア利用・情報行動が寛容性に与える影響を検討した。その結果、まず乳幼児寛容性は、PC ネットの利用や「５ちゃんねる」の閲覧によって下げられる。
「５ちゃんねる」はネット右翼など比較的過激な言動がみられ、電車内での化粧などのマナーにくらべより直接的な乳幼児の鳴き声に迷惑を感じるのであろう。
異意見寛容性は新聞や Facebook の閲覧によって向上する。この点は、新聞の社説のように表明された意見などを読むことは、異なる意見に寛容になるのであろう。また、Facebook は Twitter とよりも比較的実世界での人間関係に根差している。例えば小学校の同級生などとのネットワークもしばしばみられる。こういったネットワークでは、自分の意見と異なる人も含まれやすくなる。そのため、Facebook の閲覧によって異意見寛容性が高まるのであろう。
マナー寛容性についてはいずれのメディア利用・情報行動とも有意な係数が得られなかった。これは直接的な被害が少ないためであろう。つまり「電車内で化粧をする」といった行為は、社会規範として問題はあるとしても、それ自体によって迷惑をこうむるわけではない。また「電車内で近くにいる人のイヤホンから音が漏れて聞こえる」についても、音漏れが聞こえてくることは「気になる」ことはあっても乳幼児の鳴き声に比べると小さい。
「歩きながらスマートフォンを操作している（歩きスマホ）」については迷惑ではあるが、やっている当人も危険である点や駅や電車内でのアナウンスや注意により減少している可能性もある（迷惑度合いは T1 から T2 にかけて減少している）。このように捉えると、こういったマナーついての寛容性は「気になる人は気になる問題」であって、メディア利用や情報行動の影響を受けにくいのではないだろうか。
以上のように、一方向ではあるが因果関係を検討した。今回のパネルデータは、新型コロナウイルスの流行を間に挟むデータであった。今回の分析ではその影響は認められなかったため本報告では省略しているが、7
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新型コロナウイルスの流行に関連した寛容・不寛容の問題、例えば「自粛警察」のような問題も検討が必要であろう。
今後の課題であるが、今回、異意見にたいする寛容性については、「ネット社会と民主主義——「分断」問題を調査データから検証する（仮）」でも分析しているが、一部のネット利用が異なる意見にたいして寛容にすることを示した。しかし具体的な行為についての寛容性については、十分な検討が行えたとは言えない。今回は乳幼児とマナーについて「迷惑度合い」を寛容性の指標とした。既に述べた新型コロナウイルスの流行に関連した寛容・不寛容の問題だけでなく、そういった実際の他者の行為に対する不寛容の全体像、もしくは構造についての研究が必要であろう。

【参考文献】
Robinson, J.P., Neustadtl, A., & Kestnbaum, M.(2004) Technology and tolerance : Public opinion
differences among Internet users and non users. (In) P.N. Howard, & S. Jones (Eds.) Society
online: The Internet in context. Thousand Oaks, CA: Sage, pp.237-254.
小林哲郎・池田謙一（2005）「もう一つのデジタルデバイド：「携帯デバイド」の存在とその帰結」（池田謙一編著『インターネット・コミュニティと日常世界』誠信書房）
Pariser, E.(2011) The Filter Bubble: What the Internet is Hiding from You, New York, NY:
Penguin(=井口耕二訳（2012）『閉じこもるインターネット：グーグル・パーソナライズ・民主主義』早川書房)
Kobayashi, T(2010)Bridging social capital in online communities: Heterogeneity and social
tolerance of online game players in Japan, Human Communication Research, Vol. 34, pp. 546-569.
小林哲郎（2010）『寛容な社会を支える情報通信技術』多賀出版（注書き）本調査研究の設計とデータの整理は共同研究者と代表研究者で行い、本報告書の分析は代表研究者が単独で行った。従って、本報告書の結果の責任は、全て代表研究者が負うものである。

〈発題名

ネット社会と民主主義——「分断」問題を調査データから検証する（仮）表資料〉

掲載誌・学会名等
有斐閣

発表年月
2021 年 11 月（予定）8
公益財団法人電気通信普及財団
研究調査助成報告書 第36号 2021年度