【課題番号：3-1】

ソーシャルメディアを活用した自殺対策に関する研究研究代表者 島津 明人（慶應義塾大学 総合政策学部・教授）
研究分担者 濱田 庸子（慶應義塾大学 環境情報学部・教授）
研究分担者 森 さち子（慶應義塾大学 総合政策学部・教授）
研究分担者 伴 英美子（慶應義塾大学 政策・メディア研究科・特任講師（非常勤））
研究分担者 宮中 大介（慶應義塾大学 政策・メディア研究科・特任助教（非常勤））
研究分担者 竹内 一器（慶應義塾大学 総合政策学部・臨時職員（研究員））
研究分担者 時田 征人（慶應義塾大学 SFC 研究所・上席所員）
研究協力者 河田 美智子（慶應義塾大学 政策・メディア研究科・大学院生）
研究協力者 鐘ケ江 周（慶應義塾大学 環境情報学部・学部生）

1

【課題番号：3-1】

要旨
本研究の目的は，大学生および労働者のソーシャルメディア使用の実態を把握し，ソーシャルメディアがメンタルヘル
スに及ぼす影響と，そのメカニズムおよび個人差を明らかにすることであった。本年度は文献調査,グループインタビュ
ー,および 3 回の web 調査を実施した。
文献調査：ソーシャルメディアの使用とメンタルヘルスに関して近年実施された国内外の研究について文献調査を行い，関連要因を整理した。その結果,ソーシャルメディアはタバコやアルコールよりも依存性が高く，不安や抑うつ，睡眠不足，ボディイメージへの不満，サイバーいじめ，見逃しの恐怖などの好ましくない影響を有していた。他方ソーシャ
ルメディアは健康情報へのアクセス，情緒支援とコミュニティづくり，自己表現とアイデンティティ，人間関係の構築と維持,孤独感の減少,自尊心と生活満足度の向上に対する好ましい影響も有していた。ソーシャルメディア上での相互作用の質（ポジティブ,ネガティブ）や,社会的支援,社会的つながりの程度，使用者の思考の傾向（比較,反芻）が抑うつや不安のレベルの高低に関連していた。
グループインタビュー：Web 調査に先立ち，大学生 13 名，労働者 8 名を対象に，グループインタビューを実施した。
ソーシャルメディアによるポジティブな影響，ネガティブな影響のほか，ストレスフルな状況に対するコーピングとしてソーシャルメディアを利用していること，ソーシャルメディア利用の心身への悪影響を回避するための「マイルール」を設定していることが明らかになった。
予備調査：ソーシャルメディアの利用実態についての探索的な Web 調査を,大学生 382 名（男性 182 名,女性 200 名）および労働者 1200 名（男性 600 名,女性 600 名），合計 1582 名（男性 782 名，女性 800 名）を対象として実施した（2021
年 1 月 6-13 日）。その結果，（1）ソーシャルメディアの使用時間，時間帯，種類は，学生と労働者とで異なること，（2）特に大学 1 年生の休日のソーシャルメディア利用が長時間にわたること，（3）目的によりアプリの種類を使い分けていること，（4）学生の使用時間と自殺念慮とは非線形の関係を有しており，「2 時間以上 3 時間未満」より短い場合には負の関係を，「2 時間以上 3 時間未満」を超えると正の関係を有していること，などが示された。
本調査：ソーシャルメディア使用とメンタルヘルスおよび希死念慮との関連における具体的なメカニズムを明らかにするため,Web 本調査（大学生）（男性 800 名/女性 800 名；2021 年 2 月 5-12 日）と Web 本調査（労働者）（1600 名, 男性
800 名/女性 800 名；2021 年 2 月 5-9 日）を実施した。両調査に共通する結果として,(1)ソーシャルメディア使用とメン
タルヘルスとの関係はメディアの種類により異なること，(2)ソーシャルメディアを全く使用していないこと,毎日使用す
ることは一部のメンタルヘルス指標を悪化させること，（3）ソーシャルメディアでの交流後のネガティブな感情は一部のメンタルヘルス指標を悪化させること，(4)ソーシャルメディアの利用において留意する点が多いほど大学生では希死
念慮が,労働者では自殺念慮が有意に低く,両者でウェルビーイングが良好であること,などが示された。

2

【課題番号：3-1】

1. 研究目的
1.1. 背景ソーシャルメディアは「ブログ，ソーシャルネットワーキングサービス（SNS），動画共有サイトなど，利用者が情報を発信し，形成していくメディア」と定義され（総務省, 2013），「利用者同士のつながりを促進する様々な仕掛けが用意されており，互いの関係を視覚的に把握できる」点に特徴がある。
ソーシャルメディアは，個人間のつながりを創出・強化し，興味・関心のある情報の収集を可能にすることで，メンタルヘルスを促進することが期待される。ソーシャルメディアは健康情報へのアクセス，情緒支援とコミュニティづくり，自己表現とアイデンティティ，人間関係の構築と維持などのポジティブな影響を有している（Royal Society for Public Health, 2017）。自殺予防対策の視点からみると，ソーシャルメディアの利用によるソーシャル・サポートの増加や維持，ヘルスリテラシーの向上は，生きることの促進要因（自殺に対する保護要因）を増やすことになり，自殺予防につながることが期待される。
しかしながら，ソーシャルメディアの利用には，複数のデメリットも指摘されている。たとえば，
コミュニケーションのすれ違い，他者からの誹謗中傷，悪意を持つユーザーとの意図せぬつながり，
生活習慣の悪化（睡眠時間の減少，身体活動量の低下），依存性の亢進などは，メンタルヘルスを阻害すると考えられる（たとえば Riehm et al., 2019; Viner et al., 2019）。また，イギリス王立公衆衛生協会（Royal Society for Public Health, 2017）のレポートによると，ソーシャルメディアはタバコやアルコールよりも依存性が高いほか，不安や抑うつ，睡眠不足，ボディイメージへの不満，サイバーいじめ，見逃しの恐怖などの好ましくない影響を有している。これらのデメリットは，生きることの阻害要因となり，自殺のリスク要因となりうる。
系統的レビュー（Seabrook et al., 2016）によると，ソーシャルメディア上でのポジティブな相互作用，社会的支援，社会的つながりは，一貫して抑うつや不安のレベルの低さと関連していたが，ソーシャルメデ
ィア上でのネガティブな相互作用や社会的比較は，抑うつや不安のレベルの高さと関連していた。ソーシャルメディアの利用は孤独感の減少，自尊心と生活満足度の向上と関連していた。
生きることの促進要因

ソ
ー
シ
ャ
ル
・
メ
デ
ィ
ア
の
利
用

つながりの
創出・強化

ソーシャル・
サポート
増加・維持

情報収集
の促進

ヘルス・
リテラシー
向上

生きることの疎外要因
生活習慣
の悪化

依存性の亢進

メンタル
ヘルスの
阻害

自殺予防

両価性
がある

自殺リスク

図 1-1 ソーシャルメディアと自殺予防・自殺リスクの関連

3

【課題番号：3-1】
このように「誰もが情報の発信者であり受信者である」性質を有しているソーシャルメディアは，
生きることの促進要因にも阻害要因にもなりうる両価性を有している。そのため，ソーシャルメディ
アを適切に利用するための個人のリテラシーを高めるとともに，より安全な利用環境を社会が整える
ことは，メンタルヘルス対策，さらには自殺予防対策にとって重要な課題と言える。

1.2. 目的
本研究では，大学生および労働者のソーシャルメディア使用の実態を把握し，ソーシャルメディア
がメンタルヘルスに及ぼす影響と，そのメカニズムを明らかにすることを目的とした。
ソーシャルメディアがメンタルヘルスに及ぼす影響は，メディアの種類，利用頻度/時間，利用目
的/内容，利用者の特徴，利用環境などにより異なる可能性がある。
C 環境要因A ソーシャル
メディア

B メンタルヘルス

自殺

D 個人要因図 1-2 構成概念図

本研究では，これらの要因を，環境要因と個人要因とに整理し，メンタルヘルスに対してどのように影響するのか（促進/阻害）を，実証的に明らかにする。ソーシャルメディアがメンタルヘルスに及ぼす影響のメカニズムを明らかにすることを通して，生きることの阻害要因（自殺のリスク要因）を低減し，促進要因（自殺に対する保護要因）を増やすための方策を，個人と社会に向けて提案する。また，ソーシャルメディアがメンタルヘルスに及ぼす影響の個人差を明らかにすることで，メディアによる悪影響を受けやすい個人の早期発見，個人の特徴に応じたメディアの適切な利用方法を提案する。本報告書では A ソーシャルメディア→B メンタルヘルスの関係の検証を中心に報告する。

1.3. プロジェクトの全体像
本年度は文献調査，グループインタビュー，および 3 回の web 調査を実施した。
【調査準備】

2020年10-11月③
専
門② 大学生/労働者 グループインタビュー
家に【予備調査】
2020年12-2021年1月 よ④ Web調査 大学生/労働者対象
る
講
【本調査】
2021年2-3月 義⑤ Web調査 大学生対象⑥ Web調査 労働者対象
①

文献調査

概念
整理
実態
把握
モデル
検証

図 1-3 プロジェクトの全体像

4

【課題番号：3-1】

2. グループインタビュー
2.1. 目的
ソーシャルメディアの使用実態に関する web 調査を実施するに先立ち，予備調査としてグループイ
ンタビューを実施した。

2.2. 方法
調査方法は半構造化インタビュー調査である。インタビュー方式は，グループインタビュー（2 時間）または個別インタビュー（1 時間）とし，いずれの場合も質問内容は同一とした。大学生はグループインタビューを基本とし，本人の希望がある場合に個別インタビューを実施した。労働者は個別
インタビューとした。所要時間はグループインタビューでは 2 時間，個別インタビューでは 1 時間であった。
調査項目は，ソーシャルメディアの利用によるポジティブな体験・ネガティブな体験・救われた体験，ソーシャルメディアの利用がもたらす心身の健康・生活・周囲への影響，ソーシャルメディアの負の影響の防止策についてであった。
対象者の選定にあたっては，年代・所属組織・家族構成・活動等の複数の調査対象選考基準を設定し，多様な属性を有する候補者に対して調査を依頼した。その結果，大学生 13 名，労働者 8 名から協力が得られた。調査実施時期は 2020 年 9～10 月である。

2.3. 倫理的配慮
倫理的配慮として，インタビューの実施前に研究説明書および同意書をメールで送付した。研究説
明書において，研究協力の任意性と撤回の自由，調査に協力することによる利益と不利益（拘束時間以外の不利益は発生しないこと），知的財産権，研究参加者（事業場）の費用負担（費用負担はない
こと）ならびに，研究資金源について説明された。同意書の提出をもって，研究協力への同意意思を確認した。

2.4. 結果
インタビューには，大学生 13 名（男性 7 名・女性 6 名，20 代 13 名），労働者 8 名 （男性 4 名・
女性 4 名，30 代 3 名・40 代 3 名・50 代 2 名）が参加した。
ソーシャルメディアで使用するアプリケーションをたずねたところ，LINE（95.2%），YouTube（85.7%），Instagram(76.2%)，Twitter（61.9%）が使用されていた。ソーシャルメディアの使用目
的では，連絡(28.6%)や情報収集(28.6%)，気分転換・娯楽 (28.6%)，家族・友達とのコミュニケーシ
ョン（23.8%）が多く，「ほぼ利用していない」のは 1 名（4.8%）のみであった。

5

【課題番号：3-1】
表 2-1 は，インタビュー結果の概要である。ソーシャルメディア使用による経験の具体的な内容か
ら，利用者が予想外の情報やタイムリーな情報を得たり，新旧の知人と交流するなどのポジティブな経験をしていることが分かった。また辛い時や寂しい時に励ましや癒しを得たり，救われる経験をしていることも分かった。一方で，他者と自分を比較して嫌な思いをしたり，ネット依存の状態に陥ったり，トラブルに遭遇するなどの，ネガティブな経験もしていた。グループインタビューに応じた殆どの対象者が，ポジティブ，ネガティブ両方の経験をしていた。
また，使用前後の状況から，ソーシャルメディアがメンタルヘルスに影響するという因果関係（ソーシャルメディア使用→メンタルヘルス）だけでなく，メンタルヘルスがソーシャルメディアの使用状況に影響したり（メンタルヘルス→ソーシャルメディア使用），ソーシャルメディアがコーピングやソーシャル・サポートとして利用されるなど，複数のメカニズムの可能性が示唆された。
ソーシャルメディアの使用者はソーシャルメディアのネガティブな影響の防止策として様々なマイルールを設定し，ソーシャルメディアの心身へのネガティブな影響を回避していることが明らかになった。
表 2-1 ソーシャルメディア使用による様々な経験と負の影響の防止策（マイルール）
ポジティブな経験

ネガティブな経験

インスタグラムが便利。自分がピンポイントで探している情報ではないけれどあったら嬉しい情報が入ってくる。
（予想外の情報，学生）Twitter は情報が早く，これでニュースを見る。
（情報収集，学生）

直接会う時間がなくても，つながりを維持できる。
（知人との交流，労働者）



誰かの輝かしさにうんざりしてしまうことがある。(比較，学生）

高校生の頃に Twitter にハマりすぎてやるべきことに向き合えなかった。
（依存，学生）

Twitter で陰口のトラブルに巻き込まれた。
（悪口の可視化，学生）

怒りをぶつけているつぶやきや煽情的なつぶきを見た時。
（ネガティブコメント，学生）（会社の）担当者が実名でソーシャルメディアにさらされることがある。
（トラブル，労働者）

「辛い」ってつぶやいたのを見た人が「どうしたの？」と言ってくれて落ち込んだ気持ちが励まされた。という経験がたくさんある。
（リアルでの励まし，学生）

救われた



一人暮らしが始まった直後の寂しさを埋めてくれた（癒し，学生）経験



コロナ下で家族との距離が縮まったということ。 （家族との交流，労働者）



コロナの時に，全然会えないけれど皆はこうしているという投稿を見て，新しい発見があった。自分も新しいことにチャレンジするきっかけをもらえた。
（共同感覚，労働者）

負の防止策（マイルール）SNS の声が 100%でない。と思うことが自分の逃げ道。
（情報の捉え方，学生）

自分の場合は生理前に気持ちが落ち込む。批判的な動画を見ない。
（コンテンツ選択，学生）

Facebook だと皆が楽しそうなので精神的につらいときは見ない。
（アプリの選択，学生）

自分ではネガティブな内容は投稿しない。
（投稿内容，学生）

次の日が仕事が早いなどあれば，ある程度自制はできている。
（時間管理，労働者）



睡眠時間を一定確保すると決めている。それを超えるようなことはしないと線を引けている。翌日
気持ちよく過ごせるようにしたい。朝を大切にしている。
（ルーティン，労働者）

6

【課題番号：3-1】

3. 予備調査
3.1. 目的予備調査では，いつ，誰が（どのような個人属性の者が），どんなメディアを，どのように（使用目的）使っているかについて，その実態を明らかにすることを目的とした。

3.2. 方法
3.2.1. 調査方法
インターネットリサーチ会社を通じ，Web 調査を実施した。大学生では学年による 4 区分について
男女各 50 名，労働者では年代 5 区分（20・30・40・50・60 代以上）について男女各 60 名の人数設定を行い，インターネットリサーチ会社の登録モニターより参加者を募集した。区分ごとに所定人数に達した段階で，募集を打ち切った。調査期間は 2021 年 1 月 6-13 日であった。

3.2.2.

調査内容(1) 個人属性
性別，年齢をたずねた。大学生には在学年，課外活動，週当たりのアルバイトとインターンを合わせた勤務時間，労働者には，婚姻状況，勤務先の業種，職種，週労働時間，週残業時間，勤続年数をたずねた。

(2) ソーシャルメディア使用
通信機器の使用時間帯（平日・休日），通信機器の使用時間数（仕事/学業・それ以外），ソーシ
ャルメディアの種類（使用・毎日欠かさず使用），ソーシャルメディア使用時間へのコロナの影響，
種類別ソーシャルメディア使用目的，ソーシャルメディア使用によるポジティブな経験，ソーシャル
メディア使用によるネガティブな経験，交流の質（ポジティブ・ネガティブ），交流後のポジティブ
感情の頻度，交流後のネガティブ感情の頻度(3) 個人要因
ソーシャルメディアの利用で留意していること：「使用時間を決めている」「使用するアプリを限定している」など 9 項目について 5 件法（1.当てはまらない～5.当てはまる）でたずねた。全項目の合計を尺度の得点とした。
ソーシャルメディア依存：成人用インターネット依存自己評価スケール（K-スケール）（Young,1998）を用いた。本尺度はインターネット依存のスクリーニングを目的とした尺度である。
本研究では教示文内の「インターネット」という言葉を「ソーシャルメディア」に置き換えて使用した。15 項目から構成され，4 件法（1.全く当てはまらない～4.非常に当てはまる）で回答を求めた。
総合得点の算出に際しては，逆転項目（10 番，13 番）を反転したうえで，合計得点を求めた。

7

【課題番号：3-1】(4) メンタルヘルス
心理的ストレス反応 (K6）：Kessler-6（Kessler et al.,2002；Furukawa et al., 2008）を使用した。 6 項目から構成され，5 件法（全くない～いつも）で回答を求めた。各選択肢に対して 0～4 点を付与し，6 項目の合計得点を求めた。5 点以上を心理的ストレス反応「あり」とした。
希死念慮：「消えてしまいたい」1 項目を独自に作成し，4 件法（ないかたまに～ほとんどいつも）でたずねた。各選択肢に対して 1～4 点を付与し項目得点とした。
自殺念慮（SDS）：SDS 自己評価式抑うつ性尺度（福田・小林,1973; 福田・小林;1983）のうち自殺念慮に関する 1 項目を使用。「自分が死んだほうがほかの者は楽に暮らせると思う」について 4 件法
（ないかたまに～ほとんどいつも）で回答を求めた。各選択肢に対して 1～4 点を付与し項目得点とした。

3.2.3.

分析方法

データを大学生(400 名)と労働者（1200 名），それぞれについて記述統計を算出した。
追加分析として，ソーシャルメディアの使用時間と自殺念慮との関連を，回帰分析により検討した。分析には IBM SPSS Statistcs27 を使用した。

3.3. 倫理的配慮
本研究は，慶應義塾大学 SFC 研究倫理委員会の承認を受けて実施した（受付番号：309，研究課題
名：「ソーシャルメディアを活用した自殺対策に関する研究」申請者：島津明人，承認日：2020 年
12 月 14 日）。

3.4. 結果
3.4.1. 対象者
大学生 382 名（男性 182 名，女 200 名，平均年齢 20.8 歳 [SD=1.8]）および労働者 1,200 名（男性600 名，女性 600 名，平均年齢 44.8 歳[SD=13.7]），合計 1582 名（男性 782 名，女性 800 名）より回答を得た。
大学生の在学年は 1 年生 82 名（大学生の 21.5%）、2 年生～4 年生まで各学年 100 名（26.2%）であった。課外活動についてたずねたところ，全体ではアルバイト 261 名(68.3%)が最も多く，ついでサークル活動（文化系）66 名(17.3%)，いずれも行っていない 57 名(14.9%)，サークル活動（運動系）
46 名(12.0%)，部活動（運動系）40 名(10.5%)，ボランティア・社会活動・地域活動 29 名(7.6%)，イ
ンターン 29 名(7.6%)，部活動（文化系）23 名(6.0%)，習い事 22 名(5.8%)，起業・スモールビジネス
11 名(2.9%)，ダブルスクール 6 名(1.6%)，その他 7 名(1.8%)であった。「いずれも行っていない」者の各学年での割合は 1 年生で最も高く 25.6%，2 年生 10%，3 年生 10%，4 年生 16.0%であった。アルバ
イト・インターンを行っている者の，週当たりのアルバイトとインターンを合わせた勤務時間は 13.9
時間(SD=8.3)であった。
労働者の年代は 20 代/30 代/40 代/50 代/60 代以上のカテゴリーでいずれも 240 名（労働者の20.0%）であった。労働者の婚姻状況は,既婚（現在結婚している）666 名(55.5%), 未婚（婚姻歴な8【課題番号：3-1】
し）404 名(33.7%),離婚（現在は結婚していない）99 名(8.3%), 死別（現在は結婚していない）18 名(1.5%), 婚姻以外の内縁（現在結婚はしていないが、同棲・内縁関係にある）13 名(1.1%)であった。
労働者の勤務先の業種は, 医療、福祉 178 名(14.8%), 製造業 177 名(14.8%), サービス業（他に分類されないもの）131 名(10.9%), 教育、学習支援業 106 名(8.8%), 卸売業、小売業 103 名(8.6%),
公務（他に分類されるものを除く）71 名(5.9%), 運輸業、郵便業 60 名(5%), 情報通信業 57 名
(4.8%), 宿泊業、飲食サービス業 55 名(4.6%), 分類不能の産業 52 名(4.3%), 建設業 50 名(4.2%)
で，上記以外のカテゴリーは 3%未満であった。職種は, 専門／技術職 332 名(27.7%), 事務職 285 名(23.8%),サービス職 176 名(14.7%), 管理職 95 名(7.9%), 分類不能 94 名(7.8%), 販売職 93 名
(7.8%), 生産工程職 50 名(4.2%)，上記以外のカテゴリーは 3%未満であった。週労働時間は 35.4 時間(SD=18.3) ，週の残業時間は 8.0 時間(SD=14.0) ， 勤続年数は 10.6 年(SD=10.7) であった。

3.4.2.

通信機器使用状況(1) 通信機器の使用時間帯
学生では，平日と休日との間で使用時間帯に差異は認められなかった。午前 4～6 時が最も使用率が低く，その後，深夜まで使用率が上昇した。午後 8 時～深夜 0 時にかけては約 70%（午後 8～
10 時：平日 69.9%，休日 73.8%；午後 8～10 時：休日 70.3%，休日 73.6%）の回答者が使用していた。
労働者では平日と休日の利用時間帯に差異があった。平日では，日中は 30～40%の時間帯が多く，昼食の時間帯である正午 12～午後 2 時に 47.1%，退勤の時間帯である午後 6～8 時に 48.8%へと使用率が上昇した。また夕食後の午後 8 時～午後 10 時がピークで 64%の回答者が通信機器を利用していた。休日では午前 4～6 時の 5.3%が最も使用率が低く，午後 8 時～午後 10 時の 66%まで緩やかに上昇していた。
深夜の時間帯における通信機器の使用率は，大学生（点線）が労働者（実線）よりも高かった。
学生，労働者，いずれにおいても，平日より休日で利用率が高い時間帯が多かった。

9【課題番号：3-1】

時間帯別_情報通信機器使用率
情
報
通
信
機
器
使
用
率

(%)

80
70
60
50
40
30
20
10
0

労_ 平日

労_ 休日

学_ 平日

労働者1200名
学生382名学_ 休日

図 3-1 時間帯別にみた情報通信機器の使用率 （回答者に占める使用者の割合：%）(2) 通信機器の使用時間数
1 日あたりの通信機器の使用時間数は，学生は平日 8.2 時間，休日 7.9 時間，労働者は平日 6.1 時
間，休日 4.8 時間であった。学生が労働者よりも，平日で 2.1 時間，休日で 3.1 時間，多く使用していた。
労働者では使用目的別の使用時間について平日と休日の差があり，平日は仕事目的の使用時間が多く，休日は仕事目的以外の使用時間が長かった。

10

【課題番号：3-1】

通信機器_１日あたりの使用時間数

（時間）

10

8.2

7.9

8
6

6.1
4.7

4
2

3.6

0
平日

5.6

2.6

2.3

3.5

休日

平日

学生
学業または仕事

4.8
3.9
0.9
休日
労働者

それ以外

下線：合計使用時間

図 3-2 目的別通信機器の使用時間数 （単位：時間）

11

【課題番号：3-1】

3.4.3.

ソーシャルメディア使用状況(1) ソーシャルメディアの種類別の利用率
LINE は全世代で幅広く利用されていた。大学生と 20 代は，Facebook を除くソーシャルメディアサービスの利用率が他の年代よりも高く，Twitter，Instagram は，20 代と 30 代の間で利用率の差が大
きかった。

（％）

100
90
80
70
60
50
40
30
20
10
0

ソーシャルメディア利用率
95.0
95.4
89.2
87.5
77.5
74.2

79.3
74.6

82.5
79.2

76.7
69.6

66.7
60.4
55.0

48.3

46.3
39.2

40.0

29.2
22.9

LINE

Twitter
大学生（参考）26.3
17.1

Instagram
20代

30代

40代

43.8

34.6
33.3
33.3 30.8
18.6

21.7

Facebook
50代

YouTube60代以上

図 3-3 ソーシャルメディア種類別の利用率 （回答者に占める利用者の割合：%）12【課題番号：3-1】(2) ソーシャルメディア使用時間数別の使用者割合
大学生では 1 日 2 時間以上使用している回答者の割合が，休日で 61.3%，平日で 53.1%と半数を超
え，休日では回答者の 26.9%が 5 時間以上使用していた。
労働者では，休日・平日とも，ソーシャルメディア使用時間が 30 分未満の回答者の割合が最も多かった。

ソーシャルメディア使用時間数（1日）別の使用者割合
1時間以上2時間未満

2時間以上3時間未満

3時間以上5時間未満

5時間以上

労働者

30分以上1時間未満

休日

大学生

30分未満

休日

6.1

平日

6.9

25.4

平日

16.9

31.5
13.1

18.5

16.9

24.0
19.5

16.8

22.0

13.9

20.5

23.2

17.6

13.3

9.0

13.8

6.4 2.3

26.9
18.4

17.1
(％)

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

図 3-4 ソーシャルメディア使用時間数別の使用者割合（回答者に占める割合：%）13【課題番号：3-1】(3) ソーシャルメディアの使用時間数と自殺念慮の関係
平日のソーシャルメディアの使用時間数と自殺念慮との関連を回帰分析により検討した。その結果，両者の関連は大学生と労働者とでは，異なる関連が認められた。
大学生では，平日のソーシャルメディアの使用時間と自殺念慮との間に非線形の関連が認められた。「2 時間以上 3 時間未満」までは負の関連（自殺念慮が低下）が認められたが，「2 時間以上 3
時間未満」を超えると正の関連（自殺念慮が上昇）が認められた。

注：自殺念慮：「自分が死んだほうがほかの者は楽に暮らせると思う」について 4 件法（1.ないかたまに～4.ほとんどいつも）図 3-5 大学生の平日のソーシャルメディア使用時間数と自殺念慮

表 3-1 大学生の平日のソーシャルメディア使用時間数と自殺念慮

B
平日のソーシャルメディアの使用時間(線形)
平日のソーシャルメディアの使用時間(2次)

標準誤差

β

t値

p 値

-.343

.088

-.828

-3.906< .001

.041

.010

.881

4.155

< .00114

【課題番号：3-1】

他方，労働者においては平日の使用時間数と自殺念慮との間に，有意な関連は認められなかった。

注：自殺念慮：「自分が死んだほうがほかの者は楽に暮らせると思う」について 4 件法（1.ないかたまに～4.ほとんどいつも）図 3-6 労働者の平日のソーシャルメディア使用時間と自殺念慮

表 3-2 労働者の平日のソーシャルメディア使用時間数と自殺念慮

B
平日のソーシャルメディアの使用時間(線形)
平日のソーシャルメディアの使用時間(2次)

標準誤差

β

t値

p 値

-.046

.044

-.106

-1.050

.294

.011

.007

.165

1.637

.102

15

【課題番号：3-1】(4) コロナによるソーシャルメディア使用時間への影響
コロナによるソーシャルメディアの使用時間への影響に関して，労働者では「変化しなかった」と回答した者の割合が 53.5%と最も多く，使用時間が増加した回答者は全体の 39.2%であった。
他方，大学生全体では 74.9 %の回答者で増加しており，低学年ほど「かなり増えた」の割合が多かった。

図 3-7 コロナによるソーシャルメディア使用への影響 （回答者に占める割合：%）16【課題番号：3-1】(5) ソーシャルメディアの種類による使用目的の相違
LINE は「家族や友達と交流する」「手短に連絡する」と回答した者の割合が高く，主に連絡手段として使われる傾向にあった。
Twitter は，「暇つぶしや息抜きの手段として使う」「趣味や身近な地域の話題など，自分が興味のある情報を得る」「社会や経済等に関する最新のニュースや情報を調べる」と回答した者の割合が多く，暇つぶしか情報収集の手段として使われる傾向にあった。
Instagram は，Twitter と類似した傾向にあったが，特に学生において「家族や友達と交流する」という項目が LINE に次いで高かった。
Facebook は，労働者では「家族や友達と交流する」「暇つぶしや息抜きの手段として使う」への回
答割合が上位となり，学生では「家族や友達と交流する」「ネットワークを広げる」が同率で 1 位であった。
YouTube は，労働者・学生ともに，「エンターテイメントを楽しむ」「暇つぶしや息抜きの手段として使う」への回答が，いずれも 50%を超えていた。
表 3-3 ソーシャルメディアの種類による使用目的の相違 （回答者に占める割合：%）
1.LINE

2.Twitter 3.Instagram4.Facebook 5.YouTube

労働者 学生 労働者 学生 労働者 学生 労働者 学生 労働者 学生

人数

1,017

363

509

303

483

293

369

71

732

315

家族や友達と交流する

64.1

64.2

10.6

11.9

16.8

29.4

27.4

21.1

1.8

5.4

手短に連絡する

48.3

48.2

2.6

5.9

2.7

8.2

3.8

11.3

1.5

1.3

仕事に関する情報発信や連絡手段として使う

18.3

22.9

4.9

4.3

3.5

2.4

8.1

5.6

2.9

2.5

しばらく連絡していない人に連絡する

11.4

16.3

2.6

4.0

4.3

7.8

11.1

7.0

1.1

1.6

社会や経済等に関する最新のニュースや情報を調べる

7.4

9.6

30.1

35.3

9.1

7.5

11.9

2.8

13.7

12.4

事故や交通、災害などに関する緊急の情報を得る

4.5

7.4

23.6

23.4

3.9

4.1

3.0

0.0

4.8

6.3

趣味や身近な地域の話題など、自分が興味のある情報を得る

5.3

4.7

35.0

42.2

32.7

31.7

19.8

9.9

32.8

33.7

思いがけない有益な情報を得る

3.8

5.0

23.0

31.0

19.3

23.9

12.2

4.2

19.7

21.9

新しい人と知り合う

4.7

9.4

13.8

19.8

12.6

17.7

9.2

9.9

3.4

5.4

人に自分を知ってもらう

2.9

8.3

9.6

15.8

12.2

23.2

10.3

11.3

2.0

6.3

ネットワークを広げる

4.5

9.6

17.7

25.4

14.1

21.8

15.7

21.1

4.9

9.8

悩みごとを相談する

5.9

15.4

3.1

6.6

2.7

3.8

3.0

4.2

1.2

4.1

励ましや慰めを求める

4.9

11.0

2.9

5.0

2.1

6.1

1.9

7.0

2.7

6.7

ソーシャルネットワークのコミュニティの人々と交流する

3.3

7.2

12.6

16.8

11.2

10.6

13.0

12.7

2.0

3.5

暇つぶしや息抜きの手段として使う

10.3

11.8

36.0

44.6

41.0

41.0

27.6

16.9

50.7

55.2

エンターテイメントを楽しむ

4.3

6.1

21.8

29.4

26.5

34.5

10.3

9.9

59.7

61.3

その他

0.4

0.0

1.4

0.3

1.0

0.3

1.9

1.4

0.8

0.0

17

【課題番号：3-1】(6) ソーシャルメディア使用によるポジティブな経験
全体的に，大学生が労働者に比べて，ソーシャルメディア使用によるポジティブな経験をした回
答者の割合が高かった。大学生と労働者とで回答率の差が大きかった項目は，「心のより所（29.2%）」「思いがけない有益な情報（26.4%）」「しばらく連絡を取っていなかった人と再び連絡（24.6%）」であった。逆に，大学生と労働者で差が小さかった項目は，「家族や友達との結びつきが深まった（15.1%）」「暇つぶしができた（16.8%）」「相談相手ができた（18.7%）」であった。

ソーシャルメディア使用によるポジティブな経験
大学生（375名）
10

労働者（1116名）
20

30

40

50

60

70

80

暇つぶしができた

90

73.9

100

90.7

趣味や身近な地域の話題など、興味のある情報

62.8

85.6

エンターテイメント

63.4

84.5

思いがけない有益な情報

57.6

事故や交通、災害などに関する緊急の情報

55.0

社会や経済等に関する最新のニュースや情報

84.0
78.9

58.6

気軽に連絡ややり取り

78.4

54.8

76.8

心のより所

42.3

71.5

しばらく連絡を取っていなかった人と再び連絡

43.9

68.5

辛い時に励ましや慰めを得た

38.7

家族や友達との結びつきが深まった
新しい友人ができた
相談相手ができた

61.6

46.2
27.0
20.0

61.3

49.3
38.7

0.5
1.5
2.5
3.5
4.5
5.5
6.5
7.5
8.5
9.5
10.5
11.5
12.5
13.5

図 3-8 ソーシャルメディア使用によるポジティブな経験（回答者に占める割合：%）18

【課題番号：3-1】(7) ソーシャルメディア使用によるネガティブな経験
大学生が労働者に比べて，ソーシャルメディア使用によるネガティブな経験をした回答者の割合が高かった。大学生と労働者とで回答率の差が大きかった項目は，「他人と比較して嫌な気持ちになった（20.9%）」「発言が異なる意味で受け取られた（16.6%）」「ソーシャルメディア上で他人と言い争いになった（13.9%）」であった。大学生と労働者とで差が小さかった項目は，「アカウントが乗っ取られた（9.4%）」「書き込みに対して複数の人から批判された（11.8%）」「他人が自分になりすまして書き込みをした（12.1%）」であった。

ソーシャルメディア使用によるネガティブな経験
大学生（375名）
0

労働者（1116名）
10

20

30

40

50

60
0.5

他人と比較して嫌な気持ちになった

16.4

発言が異なる意味で受け取られた

17.0

何らかのトラブルにあった

37.3
33.6

14.2

27.2

自分の情報が他人に公開された

11.2

24.8

SM上で他人と言い争いになった

10.6

24.5

書き込んだことで他人を傷つけてしまった

10.3

22.7

書き込みに対して複数の人から批判された

10.3

22.1

匿名の投稿を実名で公開された

9.1

21.3

他人が自分になりすまして書き込みをした

9.0

21.1

アカウントが乗っ取られた

8.7

18.1

1.5
2.5
3.5
4.5
5.5
6.5
7.5
8.5
9.5
10.5

図 3-9 ソーシャルメディア使用によるネガティブな経験（回答者に占める割合：%）19【課題番号：3-1】(8) 交流の質（ポジティブ）
大学生では，約 60%前後の回答者が「たびたびあった」「時々あった」と回答していた。
学年間の回答割合に大きな相違は認められなかった。
ポジティブな交流（共感的な言動、相手を力づけるようなやり取り）

全くなかった0.0

10.0

1年生(n=81）

16.0

2年生(n=98）

18.4

たまにあった

20.0

30.0

40.0

時々あった

たびたびあった

50.0

70.0

60.0

43.2

13.3

46.9

4年生(n=98）

12.2

50.0

90.0

23.5

43.9

3年生(n=98）

80.0

100.0

17.3
28.6

9.2

22.4

17.3

24.5

13.3

注：「ソーシャルメディアの使用による最近半年間の経験についてお答えください。あなたがよく使用するソーシャルメディア内では、人々のポジティブな交流（共感的な言動、相手を力づけるようなやり取り）はどのくらいありましたか。」

図 3-10 ポジティブな交流の頻度（大学生）（回答者に占める割合：%）

労働者では，年代が上がるにつれて「たびたびあった」「時々あった」の回答割合が減少し，「全くなかった」「たまにあった」の回答割合が増加した。
ポジティブな交流（共感的な言動、相手を力づけるようなやり取り）

全くなかった0.0
20代(n=234)
30代(n=231)
40代(n=228)

10.0

たまにあった

20.0

30.0

27.8

40.0

時々あった

50.0

たびたびあった

60.0

70.0

37.6
39.4

90.0

26.1
31.2

50.4

80.0

8.5

21.2
29.8

100.0

8.2
13.6

6.1
6.4

50代(n=218)

55.0

28.9

9.6

60代以上(n=205)

56.6

28.3

11.2 3.9

注：「ソーシャルメディアの使用による最近半年間の経験についてお答えください。あなたがよく使用するソーシャルメディア内では、人々のポジティブな交流（共感的な言動、相手を力づけるようなやり取り）はどのくらいありましたか。」

図 3-11 ポジティブな交流の頻度（労働者）（回答者に占める割合：%）20

【課題番号：3-1】(9) 交流の質（ネガティブ）
大学生では，4 年生と 3 年生以下とで回答傾向が異なり，4 年生では「全くなかった」の回答割合
が 50%と最も高かった。一方，「たびたびあった」の回答割合は 3 年生が 13.3%で最も高かった。
ネガティブな交流（攻撃的な言動、相手を傷つけるようなやりとり）

全くなかった0.0

10.0

たまにあった20.0

1年生(n=81）

37.0

2年生(n=98）

37.8

3年生(n=98）

34.7

4年生(n=98）

30.0

時々あった

たびたびあった

50.0

70.0

40.0

60.0

80.0

33.3

6.2

14.3

9.2

17.3

50.0

100.0

23.5

38.8
34.7

90.0

29.6

13.3
12.2

8.2

注：「ソーシャルメディアの使用による最近半年間の経験についてお答えください。あなたがよく使用するソーシャルメディア内では、人々のネガティブな交流（攻撃的な言動、相手を傷つけるようなやりとり）はどのくらいありましたか。」

図 3-12 ネガティブな交流の頻度（大学生）（回答者に占める割合：%）

労働者では，「たびたびあった」「時々あった」の回答割合が年代が高くなるほど低下したのに対して，「全くなかった」「たまにあった」の回答割合は年代が高くなるほど上昇した。
ネガティブな交流（攻撃的な言動、相手を傷つけるようなやりとり）

全くなかった0.0
20代(n=234)
30代(n=231)
40代(n=228)
50代(n=218)
60代以上(n=205)

10.0

たまにあった

20.0

30.0

時々あった

40.0

52.6

50.0

たびたびあった

60.0

70.0

80.0

25.6

63.2

90.0
16.7

22.5

70.2

5.1

7.8 6.5
20.2

74.8

100.0

16.1

83.4

6.6 3.1
7.3 1.8
14.6

2.0
0.0

注：「ソーシャルメディアの使用による最近半年間の経験についてお答えください。あなたがよく使用するソーシャルメディア内では、人々のネガティブな交流（攻撃的な言動、相手を傷つけるようなやりとり）はどのくらいありましたか。」

図 3-13 ネガティブな交流の頻度（労働者）（回答者に占める割合：%）21【課題番号：3-1】(10) ソーシャルメディアでの交流後のポジティブ感情の頻度
大学生では，全学年で概ね同様の回答傾向にあった。ただし，2 年生では，「全くなかった」「たまにあった」の回答割合が他の学年に比べて高かった。
ソーシャルメディアでの交流後に気持ちが明るくなったり元気がでること全くなかった0.0

10.0

たまにあった20.0

1年生(n=81）

19.8

2年生(n=98）

22.4

30.0

40.0

時々あった

たびたびあった

50.0

70.0

60.0

33.3

12.2

36.7

4年生(n=98）

14.3

36.7

90.0

32.1
41.8

3年生(n=98）

80.0

100.0

14.8
24.5

11.2

35.7

15.3

37.8

11.2

注：「ソーシャルメディアの使用による最近半年間の経験についてお答えください。ソーシャルメディアで他者と交流した後に、気持ちが明るくなったり、元気がでることはどのくらいありましたか。」

図 3-14 交流後のポジティブ感情の頻度（大学生）（回答者に占める割合：%）

労働者では， 20 代で「全くなかった」「たまにあった」の回答割合が最も低かった。他方，「全くなかった」「たまにあった」の回答割合は，40 代が最も低かった。
ソーシャルメディアでの交流後に気持ちが明るくなったり元気がでること全くなかった0.0
20代(n=234)
30代(n=231)

たまにあった

10.0

20.0

30.0

24.4

時々あった

40.0

50.0

たびたびあった

60.0

70.0

36.3

34.6

40.3
36.8

50代(n=218)

48.6

33.5
40.0

100.0
9.0

17.3

48.7

42.9

90.0

30.3

40代(n=228)

60代以上(n=205)

80.0

7.8
11.8 2.6

12.4

5.5

10.2

6.8

注：「ソーシャルメディアの使用による最近半年間の経験についてお答えください。ソーシャルメディアで他者と交流した後に、気持ちが明るくなったり、元気がでることはどのくらいありましたか。」

図 3-15 交流後のポジティブ感情の頻度（労働者）（回答者に占める割合：%）22【課題番号：3-1】(11) 交流後のネガティブ感情の頻度
大学生では，全学年で概ね同様の傾向にあり，約 70%の回答者が「全くなかった」「たまにあった」と回答していた。
ソーシャルメディアでの交流後に気分が沈んだり落ち込むこと全くなかった0.0

10.0

たまにあった

20.0

30.0

1年生(n=81）

40.0

時々あった

たびたびあった

50.0

70.0

60.0

55.6

80.0

90.0

100.0

9.9

7.4

11.2

6.1

27.2

2年生(n=98）

50.0

32.7

3年生(n=98）

54.1

24.5

4年生(n=98）

58.2

14.3

7.1

8.2

8.2

25.5

注：「ソーシャルメディアの使用による最近半年間の経験についてお答えください。ソーシャルメディアで他者と交流した後に、気分が沈んだり落ち込むことはどのくらいありましたか。」

図 3-16 交流後のネガティブ感情の頻度（大学生）（回答者に占める割合：%）

労働者では，「全くなかった」の回答割合は年代が高くなるほど上昇したのに対して，「たまにあった」「時々あった」「たびたびあった」の回答割合は年代が高くなるほど低下した。
ソーシャルメディアでの交流後に気分が沈んだり落ち込むこと全くなかった0.0
20代(n=234)
30代(n=231)
40代(n=228)

10.0

たまにあった

20.0

30.0

時々あった

40.0

55.1

50.0

60.0

たびたびあった

70.0

80.0

25.2
68.4

90.0

100.0

15.8

3.8

23.8

76.3

50代(n=218)81.7

60代以上(n=205)

84.9

5.62.2

16.7

5.31.814.7

3.7

13.2 2.0
0.0

注：「ソーシャルメディアの使用による最近半年間の経験についてお答えください。ソーシャルメディアで他者と交流した後に、気分が沈んだり落ち込むことはどのくらいありましたか。」

図 3-17 交流後のネガティブ感情の頻度（労働者）（回答者に占める割合：%）23【課題番号：3-1】(12) ソーシャルメディアの利用で留意していること
大学生，労働者ともに，「他者の気分を害したり，利益を損なうことのないように気をつけている」，「書かれていることを鵜呑みにしないようにしている」，「節度のある使い方をするように気をつけている」への回答割合が高かった。ほとんどの項目で，大学生の回答割合が労働者よりも高かったが，「使用するアプリを限定している」に関してのみ，労働者の回答割合が大学生よりも高かった。
グラフ タイトル
大学生(n=375)
0.0

労働者(n=1116)
10.0

20.0

30.0

40.0

50.0

60.0

他者の気分を害したり、

56.0
51.8

利益を損なうことのないよう気を付けている

55.5

書かれていることを鵜呑みにしないようにしている

51.4
55.2

節度のある使い方をするように気を付けている

48.1
44.8

自分のイメージが保たれるよう気を付けている

32.6
43.2

匿名性を保つようにしている

38.7
38.1

自分の精神状態に合わせて使用の仕方を変えている

31.0

物理的な環境（場所、デバイス、音量や明るさの設定）

37.6
34.8

に配慮している
27.2

使用するアプリを限定している
使用時間を決めている
その他

37.1
12.0
9.9
16.1
11.5

図 3-18 ソーシャルメディアの利用で留意していること（回答者に占める割合：%）24【課題番号：3-1】(13) ソーシャルメディアへの依存度
年代が上がるほど「潜在的リスク使用者」の割合が減少する傾向にあった。「高リスク使用者」については，60 代以上が 0.5%に対し，大学生が 10.7%で 5 倍以上の差があった。
ソーシャルメディア依存度

一般使用者

0.0
大学生(n=375）
20代(n=234)

10.0

20.0

潜在的リスク使用者

30.0

40.0

50.0

高リスク使用者

60.0

70.0

64.8

80.0
24.5

74.4

90.0

100.0

10.7
17.5

8.1

30代(n=231)

83.5

13.0

40代(n=228)

86.4

11.4 2.2

50代(n=218)

89.9

7.3 2.8

60代以上(n=205)

93.2

6.30.5

3.5

注.ソーシャルメディアへの依存度の測定には「K スケール（成人用インターネット依存自己評価スケール）」を使用した。
本尺度はインターネット依存のスクリーニングを目的とした尺度である。今回は教示文内および質問項目の「インターネッ
ト」という言葉を「ソーシャルメディア」に置き換えて使用した。

図 3-19 ソーシャルメディア依存度（回答者に占める割合：%）

表 3-4 ソーシャルメディア依存度の判定方法
K スケールは「1.全くあてはまらない-2.あてはまらない-3.あてはまる-4.非常にあてはまる」の 4 件法，15 項目の尺度である。総合得点は反転項目（10 番，13 番）を反転したうえで，合算して算出した。
① 1～15 番 合計 点
② A 要因（1，5，6，10，13 番） 合計点③ B 要因（3，8，11，14 番） 合計点④ C 要因（4，9，12，15 番） 合計点
1. 高リスク使用者
判定: 総得点が以下に該当するか，または，3 つの要因別得点のすべてが以下に該当する場合
総得点 → 42 点以上
要因別得点 → A 要因 14 点以上，B 要因 12 点以上，C 要因 13 点以上
2. 潜在的リスク使用者
判定: 総得点または A 要因得点のどちらか，または両方が以下に該当
総得点 → 39 点～41 点
要因別得点 → A 要因 13 点以上
3. 一般使用者
判定: 総得点および要因別得点のすべてが以下に該当するか，または，高リスクや潜在的リスク者ではない場合
総得点 → 38 点以下
要因別得点 → A 要因 12 点以下，B 要因 11 点以下，C 要因 12 点以下
注. 依存レベルの判定は，久里浜医療センターのホームページ記載の方法を参考とした。
https://kurihama.hosp.go.jp/hospital/screening/kscale_a.html

25

【課題番号：3-1】

3.5. 考察(1) 学生と労働者におけるソーシャルメディアの使用状況
ソーシャルメディアの使用時間数や時間帯は，学生と労働者とで異なることが明らかになった。
1 日当たりの使用時間数では，休日に 5 時間以上ソーシャルメディアを利用している大学生は全体の 26.9%であり，その割合は労働者の約 3 倍（9.0%）であった。特に大学 1 年生ではソーシャルメデ
ィア使用が長時間に及んでおり，日常生活や心身の健康への影響が懸念された。
コロナによるソーシャルメディア使用時間への影響に関しては，労働者では「変化しない」と回答
した者の割合が高かったのに対し，大学生では 74.9%が増加したと回答し，低学年ほど影響が深刻であった。
2020 年度はコロナ禍のため，学生生活の多くがオンライン中心となった。そのため，大学 1 年生
は，入学しても新しく人間関係を構築したり，課外活動に参加するなどの機会が乏しく，現実場面での対人交流の機会が少なさが，ソーシャルメディアの使用時間の増大に影響している可能性がある。
ソーシャルメディアの長時間の使用はメンタルヘルス（特に自殺念慮）に悪影響を及ぼす可能性が認められたことから，大学は，1 年生が交流したり相談できる場を提供したり，メディアリテラシーについて情報提供するなど，ソーシャルメディアの利用が過度に偏らないよう支援する必要があると思われる。

(2) ソーシャルメディアの種類によるメンタルヘルスへの影響
ソーシャルメディアは，目的に応じて使用されていることが明らかになった。例えば LINE は知人との連絡，Twitter は興味のある情報や最新の情報収集や暇つぶし，Instagram は興味のある情報収集や暇つぶし，Facebook はネットワーキング，YouTube はエンターテイメントのように，使用目的に違いがあった。ソーシャルメディアは，交流の相手が特定の者なのか不特定多数なのか，交流は実名か匿名か，情報の形態はショートテキスト・テキスト・動画かといった相違があり，利用者は使用目的に合わせて適切な媒体を選んでいると推測される。
また LINE は全世代で幅広く利用されているのに対し，Twitter や Instagram は 20 代での利用割合が高いなど，利用されるソーシャルメディアは年代により異なることも明らかになった。
今後，ソーシャルメディアがメンタルヘルスや自殺企図に及ぼす影響を明らかにする際には，ソーシャルメディアの種類や使用者の年代を区別し，各メディアの特徴を考慮しながら検証する必要性が示された。

(3) ソーシャルメディア使用とポジティブ経験・ネガティブ経験
ポジティブな経験，ネガティブな経験のいずれの項目に関しても，大学生が労働者よりも 10～20
ポイント多く経験していた。この結果は，大学生のソーシャルメディア使用時間の長さを反映した結果と考えられる。つまり，ソーシャルメディアの使用時間が長くなるほど，ポジティブ，ネガティブの両方の体験をする可能性が高まることを示唆している。
26

【課題番号：3-1】
ソーシャルメディア内での，ポジティブな交流（共感的な言動，相手を力づけるようなやり取り），ネガティブな交流（攻撃的な言動，相手を傷つけるようなやりとり）も低い年代である程，多く経験されていた。この結果には，ソーシャルメディアの利用時間だけでなく，ソーシャルメディア
内での感情を伴う表現やコミュニケーションの量，各年代が属するソーシャルネットワークの構成員の精神的成熟度なども関連すると考えられる。
注目すべき点は，交流後のポジティブ感情，ネガティブ感情の頻度である。ポジティブ感情の頻度
は年代間の差異が小さかったのに対し，ネガティブ感情の頻度は若い年代がより多く経験していた。
年齢の高い利用者は，ソーシャルメディアの利用時間が少ないだけでなく，情報の取捨選択や感情のコントロールを適切に行っていた可能性がある。ソーシャルメディアの使用時間や使用量だけでなく，ソーシャルメディアとの関わり方が，メディア使用に伴う感情やメンタルヘルスに影響を及ぼしていたことが示唆される。

(4) ソーシャルメディア利用のマイルール
ソーシャルメディア利用のマイルールでは，「他者の気分を害したり，利益を損なうことのないよ
う気を付けている」「書かれていることを鵜呑みにしないようにしている」「節度のある使い方をするように気を付けている」「自分のイメージが保たれるように気を付けている」「匿名性を保つようにしている」など，ソーシャルメディア内の「他者」を意識した項目の回答割合が高かった。
他方，「自分の精神状態に合わせて使用の仕方を変えている」「物理的な環境に配慮している」「使用するアプリを限定している」「使用時間を決めている」などソーシャルメディアを使用する「自分」に関連する項目は，回答割合が低かった。特に使用時間を決めている割合は 1 割程度と低く，ソーシャルメディアの利用が長時間に及ぶ一因になっていると推測される。
ソーシャルメディア利用による心身への影響を自覚できるよう，適切な情報や教育を提供する必要があると考えられる。

(5) ソーシャルメディアへの依存度
年代が低いほど高リスク使用者・潜在的リスク使用者が多く，大学生においては 2 つのカテゴリーの合計が 35.2%に及んだ。本調査から依存の原因を特定することは困難であるが，メディアリテラシーを高めるための教育を導入することや，ソーシャルメディアの利用時間や発信の頻度などから，依存傾向にある者を同定し，利用の制限を含めた支援策を検討することも必要と考えられる。

27

【課題番号：3-1】

4. 本調査（大学生）4.1. 本調査の目的
本調査では，大学生におけるソーシャルメディア使用とメンタルヘルスとの関係を明らかにすることを目的とした。

4.1.1.

調査方法

インターネットリサーチ会社を通じ，Web 調査を実施した。1～4 年の学年ごとに男女各 200 名の人
数設定を行い，インターネットリサーチ会社の登録モニターより参加者を募集した。区分ごとに所定の人数に達した段階で，募集を打ち切った。調査期間は 2021 年 2 月 5-12 日であった。

4.1.2.

調査内容

調査項目は，個人属性，ソーシャルメディア使用，個人要因，メンタルヘルスであった。
(1) 個人属性：
性別，年齢，在学年，課外活動，週当たりのアルバイトとインターンを合わせた勤務時間をたずねた。
(2) ソーシャルメディア使用
使用しているソーシャルメディアの種類：「あなたはソーシャルメディアを使用していますか。使用しているもの全てにチェックしてください」の教示文と，選択肢としてソーシャルメディアの名称を提示した。選択肢には「ソーシャルメディアを全く使用していない」も含めた。
毎日欠かさず使用しているソーシャルメディアの種類：「あなたがほぼ毎日欠かさず使用している
ソーシャルメディアはどれですか。当てはまるもの全てにチェックしてください」の教示文と，選択肢としてソーシャルメディアの名称を提示した。選択肢には「欠かさず使用しているものはない」も含めた。
交流後のポジティブ感情の頻度：「ソーシャルメディアの使用による最近半年間の経験についてお答えください。ソーシャルメディアで他者と交流した後に，気持ちが明るくなったり，元気がでることはどのくらいありましたか。」の 1 項目について 4 件法（1.全くなかった～4.たびたびあった）で回答を求めた。
交流後のネガティブ感情の頻度：「ソーシャルメディアの使用による最近半年間の経験についてお答えください。ソーシャルメディアで他者と交流した後に，気分が沈んだり落ち込むことはどのくらいありましたか。」の 1 項目について 4 件法（1.全くなかった～4.たびたびあった）で回答を求めた。

28

【課題番号：3-1】(3) 個人要因
ソーシャルメディアの利用で留意していること：「使用時間を決めている」「使用するアプリを限定している」など 9 項目について 5 件法（1.当てはまらない～5.当てはまる）で回答を求めた。9 項目の合計得点を尺度得点とした。
(4) メンタルヘルス
心理的ストレス反応 (K6）：Kessler-6（Kessler et al.,2002；Furukawa et al., 2008）を使用した。 6 項目から構成され，5 件法（全くない～いつも）で回答を求めた。各選択肢に対して 0～4 点を付与し，6 項目の合計得点を求めた。5 点以上を心理的ストレス反応「あり」とした。
ウェルビーイング（WHO-5）：WHO-5 精神的健康状態表（1998 年版）（Awata et al., 2007；StaehrJohansen, 1998）を使用した。5 項目から構成され，6 件法（全くない～いつも）で回答を求めた。各
選択肢に対して 0～5 点を付与し，5 項目の合計得点を求めた。尺度得点の範囲は 0～25 点で，0 点
は QOL が最も不良であることを，25 点は QOL が最も良好であることを示している。
希死念慮：「消えてしまいたい」1 項目を独自に作成し，4 件法（ないかたまに～ほとんどいつも）でたずねた。各選択肢に対して 1～4 点を付与し項目得点とした。
自殺念慮（SDS）：SDS 自己評価式抑うつ性尺度（福田・小林,1973; 福田・小林;1983）のうち自殺念慮に関する 1 項目を使用。「自分が死んだほうがほかの者は楽に暮らせると思う」について 4 件法
（ないかたまに～ほとんどいつも）で回答を求めた。各選択肢に対して 1～4 点を付与し項目得点とした。
孤独感（UCLA）：UCLA 孤独感尺度 3 項目版（Hughes et al., 2004; Igarashi, T., 2019）を用いた。3 項目で構成され，3 件法（まったく感じない，時々感じる，しばしば感じる）で回答を求めた。各選択肢に対して 1～3 点を付与し，3 項目の合計得点を尺度得点とした。

4.1.3.

分析方法

ソーシャルメディア使用，個人要因に関する項目を説明変数，メンタルヘルスに関する項目を従属変数とした回帰分析を行った。
具体的には，心理的ストレス反応の測定尺度である K6 のカットオフ値を 5 点とした 2 値を従属変数としたロジスティック回帰分析，ならびに希死念慮，自殺念慮，孤独感およびウェルビーイングをそれぞれ従属変数とした階層的重回帰分析を実施した。
調整変数は，性別（男性/女性）および学年（4 学年）とした。分析には IBM SPSS Statistics 27
for Mac を使用した。

4.1.4.

倫理的配慮

本研究は，慶應義塾大学 SFC 研究倫理委員会の承認を受けて実施した（受付番号：309，研究課題
名：「ソーシャルメディアを活用した自殺対策に関する研究」申請者：島津明人，承認日：2020 年
12 月 14 日）。

29

【課題番号：3-1】

4.2. 結果
4.2.1. 対象者
大学生 1600 名（男性 800 名，女性 800 名，平均年齢 20.6 歳（SD=1.30））より回答を得た。
大学生の在学年は 1 年生～4 年生まで各学年 400 名（25.0%）であった。課外活動について複数回答でたずねたところ，最も多かったのはアルバイト 1,103 名（68.9%），部活動（運動系）257 名（16.1%），サークル活動（文化系）250 名（15.6%），サークル活動（運動系）248 名（15.5%），いずれも行っていない 189 名（11.1%），インターン 161 名（10.1%），ボランティア・社会活動・地域
活動 139 名（8.7%），部活動（文化系）92 名（5.6%），習い事 72 名（4.5%）で，その他のカテゴリ
ーは 2%未満であった。アルバイト・インターンを行っている者 1,127 人の，週当たりのアルバイトとインターンを合わせた勤務時間は 15.9 時間(SD=13.9)であった。

4.2.2.

解析結果(1) 使用しているソーシャルメディアの種類とメンタルヘルス
代表的なソーシャルメディアである，LINE，Twitter，Instagram，Facebook ごとにメンタルへスとの関連を検討したところ， LINE の利用は，心理的ストレス反応，希死念慮，自殺念慮を有意に低下させ，ウェルビーイングを有意に高めた。Instagram の利用は，希死念慮，自殺念慮，孤独感を有意に低下させ，ウェルビーイングを有意に向上させた。ソーシャルメディアを全く利用していない者
は，希死念慮および自殺念慮を高め，ウェルビーイングを低下させていた。
LINE の利用がメンタルヘルスと良好な関連を有していたことは，LINE が既知の相手との連絡手段として使用するというメディアの特徴によるところが大きい可能性がある。
Instagram がメンタルヘルスと良好な関連を有していたのは，主にポジティブな投稿内容を閲覧す
ることが寄与している可能性がある。一方で，ポジティブな投稿内容に過度に曝露されることで，ウェルビーイングが低下する可能性も考えられる。
なお，ソーシャルメディアを全く利用しない者のメンタルヘルスが悪い傾向にあった点は，興味深い。ソーシャルメディアを使用していたものの，ネガティブな体験などでメンタルヘルスに悪影響があり利用しなくなった可能性や，ソーシャルメディアの利用が必要ないほど対人関係のネットワーク
が小さく，その結果として，ソーシャル・サポートの授受が乏しく，メンタルヘルスに悪影響を与えた可能性などが考えられる。

30

【課題番号：3-1】
表 4-1 使用しているソーシャルメディアの種類とメンタルヘルス
心理的ストレス反応(K6が5点以上であり）切片LINE（参照：LINEの利用無し）

自殺念慮
（SDS）

希死念慮

オッズ比

95％信頼区間p

β95％信頼区間p

β95％信頼区間

p

3.46
0.27

(0.13, 0.6)

0.001

-0.16

(-1.42, -0.76)< .001-0.16(-1.39, -0.74)< .001

自由度調整済み決定係数
Cox-Snell決定係数

0.03
0.02

切片

0.94

Twitter（参照：Twitterの利用無し）
自由度調整済み決定係数

1.05

Cox-Snell決定係数

0.01

切片

0.99

Instagram（参照：Instagramの利用無し）
自由度調整済み決定係数
Cox-Snell決定係数

0.99
0.01

切片
Facebook（参照：Facebookの利用無し）

0.97
1.15

自由度調整済み決定係数
Cox-Snell決定係数

0.02(0.81, 1.37)

0.705

-0.01
0.00

(-0.16, 0.11)

0.732

-0.03
0.00

(-0.22, 0.04)

0.181(0.75, 1.29)

0.915

-0.09
0.01

(-0.36, -0.1)< .001-0.11
0.01(-0.41, -0.15)< .001(0.88, 1.49)

0.309

0.01

(-0.1, 0.16)

0.616

0.02

(-0.08, 0.19)

0.402(0.17, 1.66)

0.016

0.00

0.00

0.01

切片
ソーシャルメディアを全く利用していない（参照：使用しているソーシャルメディアがある）

0.98
1.39

自由度調整済み決定係数
Cox-Snell決定係数
性別，学年で調整済．β ：標準化偏回帰係数

0.01(0.33, 5.88)

0.655

0.10

(0.7, 2.17)< .001

0.01

0.06
0.00

表 4-2 使用しているソーシャルメディアの種類と孤独感・ウェルビーイング
孤独感（UCLA孤独感尺度）

ウェルビーイング(WHO-5)β

95％信頼区間p

β95％信頼区間p

LINE（参照：LINEの利用無し）-0.04(-0.57, 0.06)

0.108

0.07

(0.14, 0.77)

0.005

自由度調整済み決定係数0.00(-0.17, 0.1)

0.611

切片
0.00

Cox-Snell決定係数
切片
Twitter（参照：Twitterの利用無し）

0.00

自由度調整済み決定係数
Cox-Snell決定係数

0.00(-0.13, 0.14)

0.938

-0.01
0.00

切片
Instagram（参照：Instagramの利用無し）
自由度調整済み決定係数

-0.13
0.02

(-0.47, -0.2)< .0010.07
0.00(0.05, 0.31)< .001

切片
Facebook（参照：Facebookの利用無し）-0.03(-0.21, 0.04)

0.200

0.02

(-0.08, 0.18)

0.412

自由度調整済み決定係数

0.00(-1.39, 0)

0.050

Cox-Snell決定係数

0.00

Cox-Snell決定係数
切片ソーシャルメディアを全く利用していない

0.01(-0.52, 0.87)

0.618

-0.05

（参照：使用しているソーシャルメディアがある）
自由度調整済み決定係数

0.00

0.00

Cox-Snell決定係数
性別，学年で調整済．β ：標準化偏回帰係数31【課題番号：3-1】(2) 毎日欠かさず使用するソーシャルメディアの種類とメンタルヘルス
毎日欠かさず使用するソーシャルメディアとメンタルヘルスとの関連を検討したところ，LINE は，
心理的ストレス反応，希死念慮，自殺念慮を有意に低下させ，ウェルビーイングを有意に高めていた。Twitter は，孤独感のみ有意な関連を有し，Twitter を每日欠かさず使用する者は孤独感を有意に高めていた。Instagram は，希死念慮，自殺念慮，孤独感を有意に低下させ，ウェルビーイングを有意に高めていた。Facebook は，ウェルビーイングを有意に高めていた。一方で，欠かさず利用しているソーシャルメディアがない者は，心理的ストレス反応をやや高め（有意傾向），希死念慮および自殺念慮を有意に高めていた。
LINE および Instagram が，メンタルヘルスに好影響を与えていたのは，LINE は主に連絡手段として使用されていたこと，Instagram はポジティブな投稿を閲覧していたことが関係している可能性がある。他方，Twitter および Facebook はメンタルヘルスに悪影響を与えていたのは，使用者の望まない情報や書き込みを閲覧していたことが関係している可能性がある。また，有意傾向ではあったが，欠かさず使用しているメディアがない者の心理的ストレス反応のオッズが 2.55 だったことも特徴的であった。前項で述べたように，ソーシャルメディアを使用していたものの，ネガティブな体験など
でメンタルヘルスに悪影響があり利用しなくなった可能性や，ソーシャルメディアの利用が必要ない
ほど対人関係のネットワークが小さく，その結果として，ソーシャル・サポートの授受が乏しく，メ
ンタルヘルスに悪影響を与えた可能性などが考えられる。
表 4-3 毎日欠かさず使用するソーシャルメディアの種類とメンタルヘルス
心理的ストレス反応(K6が5点以上であり）切片LINE（毎日）（参照:LINEの毎日使用はなし）
自由度調整済み決定係数
Cox-Snell決定係数

オッズ比
1.49
0.62

95％信頼区間p

β95％信頼区間p

β95％信頼区間p(0.45, 0.86)

0.004

-0.15
0.03

(-0.63, -0.32)< .001-0.13
0.02(-0.57, -0.26)< .001(0.93, 1.42)

0.189

0.03
0.01

(-0.04, 0.17)

0.239

-0.01
0.00

(-0.12, 0.09)

0.820(0.67, 1.05)

0.121

-0.16

(-0.47, -0.25)< .001-0.12(-0.38, -0.15)< .001

0.02

切片
Twitter（毎日）（参照:Twitterの毎日使用はなし）
自由度調整済み決定係数
Cox-Snell決定係数

0.90
1.15

切片
Instagram（毎日）（参照:Instagramの毎日使用はなし）

1.10
0.84

自由度調整済み決定係数
Cox-Snell決定係数

自殺念慮
（SDS）

希死念慮

0.01

0.03

0.01

0.01

切片
Facebook（毎日）（参照:Facebookの毎日使用はなし）
自由度調整済み決定係数
Cox-Snell決定係数

0.98
1.14

切片
欠かさず使用しているソーシャルメディアはない

0.97
2.55

(0.66, 2)

0.637

0.01
0.00

(-0.19, 0.35)

0.564

0.03
0.00

(-0.1, 0.45)

0.214(0.91, 7.14)

0.076

0.09

(0.37, 1.29)< .0010.07(0.16, 1.08)

0.009

0.01

（毎日）（参照:欠かさず使用しているソーシャルメディアがある）

自由度調整済み決定係数
Cox-Snell決定係数
性別，学年で調整済．β ：標準化偏回帰係数

0.01

0.00

0.01

32

【課題番号：3-1】

表 4-4 毎日欠かさず使用するソーシャルメディアの種類と孤独感・ウェルビーイング
孤独感（UCLA孤独感尺度）

ウェルビーイング(WHO-5)β

95％信頼区間p

切片
LINE（毎日）（参照:LINEの毎日使用はなし）-0.14(-0.59, -0.28)< .001

自由度調整済み決定係数

0.02

β

95％信頼区間p

0.09(0.14, 0.45)< .001

0.00
0.00(-0.1, 0.11)

0.966

0.09

(0.09, 0.31)< .001

0.01

Cox-Snell決定係数
切片
Twitter（毎日）（参照:Twitterの毎日使用はなし）
自由度調整済み決定係数

0.05
0.01

(0, 0.21)

0.042

-0.15

(-0.44, -0.22)< .001

Cox-Snell決定係数
切片
Instagram（毎日）（参照:Instagramの毎日使用はなし）
自由度調整済み決定係数
Cox-Snell決定係数

0.02

0.01

切片
Facebook（毎日）（参照:Facebookの毎日使用はなし）
自由度調整済み決定係数

0.00
0.00

(-0.26, 0.29)

0.910

0.05
0.00

(0.02, 0.57)

0.035

0.02

(-0.26, 0.65)

0.398

-0.03

(-0.68, 0.22)

0.316

Cox-Snell決定係数
切片
欠かさず使用しているソーシャルメディアはない（毎日）（参照:欠かさず使用しているソーシャルメディアがある）

自由度調整済み決定係数

0.00

0.00

Cox-Snell決定係数
性別，学年で調整済．β ：標準化偏回帰係数33

【課題番号：3-1】(3) ソーシャルメディア上での交流後の感情とメンタルヘルス
ソーシャルメディアで他者と交流した後の感情とメンタルヘルスとの関連については，他者との交
流後に気持ちが明るくなったり，元気がでたりする経験などのポジティブな感情経験は，孤独感をやや低下させ，ウェルビーイングを有意に高めていた。他方，ソーシャルメディアでの他者との交流後に気分が沈んだり落ち込んだりするなどのネガティブな感情経験は，心理的ストレス反応，希死念
慮，自殺念慮および孤独感の高さと有意に関連していた。ポジティブな感情経験／ネガティブな感情
経験とアウトカムとの関連を検討したところ，ネガティブな感情経験に比べてポジティブな感情経験が多いほど，ウェルビーイングをやや高めていた（有意傾向）。
ソーシャルメディアの交流によって、どのような感情が引き起こされるかが、メンタルヘルスに影響する可能性が示唆された。ネガティブな感情をもたらす経験を減少させ、ポジティブな感情をもたらす経験を増加させるような工夫が求められる。
表 4-5 ソーシャルメディアでの交流後の感情とメンタルヘルス
心理的ストレス反応(K6が5点以上であり）
切片
ソーシャルメディアで気持ちが明るくなったり、元気がでる経験
自由度調整済み決定係数
Cox-Snell決定係数
切片ソーシャルメディアで気分が沈んだり落ち込む経験
自由度調整済み決定係数
Cox-Snell決定係数
切片ソーシャルメディアで気持ちが明るくなったり、元気がでる経験/ソーシャルメディアで気分が沈んだり落ち込む経験比
自由度調整済み決定係数
Cox-Snell決定係数
性別，学年で調整済．β ：標準化偏回帰係数

自殺念慮
（SDS）

希死念慮

オッズ比
1.00

95％信頼区間p

β95％信頼区間p

β95％信頼区間p

1.08(0.98, 1.2)

0.120

-0.02

(-0.07, 0.03)

0.470

-0.02

(-0.07, 0.03)

0.488(0.2, 0.29)< .001(-0.02, 0.02)

0.638

0.01

0.00

0.02
1.01
2.13

(1.89, 2.4)

< .0010.29(0.24, 0.33)< .001

0.09

0.24
0.06

0.16
0.99
1.00

(0.96, 1.04)

0.983

-0.01

(-0.02, 0.02)

0.00

0.828

0.01
0.00

0.01

表 4-6 ソーシャルメディアでの交流後の感情と孤独感・ウェルビーイング
孤独感（UCLA孤独感尺度）
切片
ソーシャルメディアで気持ちが明るくなったり、元気がでる経験
自由度調整済み決定係数
Cox-Snell決定係数

ウェルビーイング(WHO-5)β

95％信頼区間p

β95％信頼区間p-0.05(-0.1, 0)

0.062

0.19

(0.14, 0.24)< .001(-0.18, -0.09)< .001(-0.002, 0.037)

0.073

0.01

0.03

切片
ソーシャルメディアで気分が沈んだり落ち込む経験

0.26

自由度調整済み決定係数
Cox-Snell決定係数

0.07

切片
ソーシャルメディアで気持ちが明るくなったり、元気がでる経験/ソーシャルメディアで気分が沈んだり落ち込む経験比
自由度調整済み決定係数
Cox-Snell決定係数
性別，学年で調整済．β ：標準化偏回帰係数

-0.02
0.00

(0.21, 0.31)< .001-0.13
0.02(-0.03, 0.01)

0.330

0.05
0.00

34

【課題番号：3-1】35

【課題番号：3-1】(4) ソーシャルメディア利用における留意点の多さとメンタルヘルス
ソーシャルメディアの利用において留意している事項の多さとアウトカムとの関連を検討した。
ソーシャルメディアの利用で留意している事項は ，大学生，労働者に対するインタビュー調査で得られた意見を参考に設定した。「使用時間を決めている使用するアプリを限定している」，「物理的な環境（場所，デバイス，音量や明るさの設定）に配慮している」，「自分のイメージが保たれるよ
う気を付けている」などの合計 9 項目対して，「当てはまらない」～「当てはまる」の 5 件法の合計得点を用いて評価した。
分析の結果，ソーシャルメディアを利用する上で留意している点が多いほど，希死念慮をやや低下させ（有意傾向），ウェルビーイングを有意に高めていた。 ソーシャルメディアの自律的な使用とメンタルヘルスには関連がある可能性が示唆された。

表 4-7 ソーシャルメディア利用における留意点の多さとメンタルヘルス
心理的ストレス反応(K6が5点以上であり）
切片
ソーシャルメディアの利用で留意していることの数
自由度調整済み決定係数
Cox-Snell決定係数
性別，学年で調整済．β ：標準化偏回帰係数

自殺念慮
（SDS）

希死念慮

オッズ比
1.47

95％信頼区間p

β95％信頼区間p

β95％信頼区間p

1.01(0.84, 1.21)

0.926

-0.08

(-0.17, 0.01)

0.086

-0.07

(-0.16, 0.02)

0.124

0.01

0.01

0.00

表 4-8 ソーシャルメディア利用における留意点の多さと孤独感・ウェルビーイング
孤独感（UCLA孤独感尺度）

ウェルビーイング(WHO-5)β

95％信頼区間p

β95％信頼区間p

ソーシャルメディアの利用で留意していることの数-0.05(-0.14, 0.05)

0.320

0.17

(0.08, 0.26)< .001

自由度調整済み決定係数
Cox-Snell決定係数
性別，学年で調整済．β ：標準化偏回帰係数

0.00

切片

0.03

36

【課題番号：3-1】

5. 本調査（労働者）
5.1. 本調査の目的
本調査では，労働者におけるソーシャルメディア使用とメンタルヘルスとの関係を明らかにすることを目的とした。

5.2. 方法
5.2.1. 調査方法
インターネットリサーチ会社を通じ，Web 調査を実施した。年代 5 区分（20・30・40・50・60 代以上）について男女各 160 名の人数設定を行い，インターネットリサーチ会社の登録モニターより参加者を募集した。区分ごとに所定人数に達した段階で，募集を打ち切った。調査期間は 2021 年 2 月 5-9日であった。
調査項目は，個人属性，ソーシャルメディア使用，個人要因，メンタルヘルスであった。労働者用
調査では，ワーク・エンゲイジメント（UWES-J）を学生用調査項目に追加した。
ワーク・エンゲイジメント（UWES-J）：UWES-J（Shimazu et al., 2008）を用いた。9 項目から構成
され，7 件法（全くない～いつも感じる）で回答を求めた。各選択肢に対して 0～6 点を付与し，9 項目の合計得点を項目数で除した値を尺度得点とした。

5.2.2.

分析方法

ソーシャルメディア使用，個人要因に関する項目を説明変数，メンタルヘルスに関する項目を従属変数とした回帰解析を行った。従属変数が連続尺度か順序尺度の場合は重回帰分析，名義尺度の場合
はロジスティック回帰分析を実施した。なお，調整変数として性別（男性/女性），年代（20 代/30
代/40 代/50 代/60 代以上），婚姻状況（配偶者またはパートナー有/無），勤務先の業種（第 1 次・
第 2 次産業/第 3 次産業/分類不能），職種（ホワイトカラー/ブルーカラー/分類不能）を投入した。
分析には R4.02 を使用した。

5.2.3.

倫理的配慮

本研究は，慶應義塾大学 SFC 研究倫理委員会の承認を受けて実施した（受付番号：309，研究課題
名：「ソーシャルメディアを活用した自殺対策に関する研究」申請者：島津明人，承認日：2020 年
12 月 14 日）。

5.3. 結果
5.3.1. 対象者
労働者 1600 名（男性 800 名，女性 800 名，平均年齢 44.6 歳（SD=13.3））より回答を得た。

37

【課題番号：3-1】
婚姻状況は，既婚（現在結婚している）882 名(55.1%)，未婚（婚姻歴なし）518 名(32.4%)，離婚（現在は結婚していない）160 名 (10%)，死別（現在は結婚していない）21 名 (1.3%)，婚姻以外の内縁（現在結婚はしていないが，同棲・内縁関係にある）19 名 (1.2%)であった。
勤務先の業種は，製造業 368 名 (23%)，医療，福祉 234 名 (14.6%)，卸売業，小売業 157 名(9.8%)，サービス業（他に分類されないもの）145 名 (9.1%)，建設業 124 名 (7.8%)，金融業，保険業 114 名 (7.1%)，情報通信業 89 名 (5.6%)，運輸業，郵便業 81 名 (5.1%)でその他のカテゴリーは
いずれも 5%未満であった。
職種は，事務職 496 名(31%)，専門／技術職 378 名 (23.6%)，管理職 245 名 (15.3%)，販売職 140
名 (8.8%)，サービス職 134 名 (8.4%)，生産工程職 89 名 (5.6%)で，その他のカテゴリーはいずれも5%未満であった。

5.3.2.

解析結果(1) 使用しているソーシャルメディアの種類とメンタルヘルス
代表的なソーシャルメディアである，LINE，Twitter，Instagram，Facebook について，それぞれの利用の有無とアウトカムとの関連を検討した。
LINE の利用は，心理的ストレス反応，希死念慮，自殺念慮，孤独感，ウェルビーイング，ワーク・
エンゲイジメントのいずれのアウトカムとも，有意な関連が認められなかった。Twitter の利用は，心理的ストレス反応を有意に高めていた。Instagram の利用は，心理的ストレス反応を有意に高めていたが，ウェルビーイングとワーク・エンゲイジメントも有意に高めており，相反する効果を有していた。Facebook の利用は，心理的ストレス反応とは有意な関連が認められなかったが，ウェルビーイ
ング，ワーク・エンゲイジメントを有意に高めていた。
なお，いずれのソーシャルメディアも全く利用していないことは，心理的ストレス反応，希死念
慮，自殺念慮，孤独感を有意に高め，ウェルビーイングおよびワーク・エンゲイジメントを有意に低めていた。
Twitter と Instagram の利用が心理的ストレス反応の高さと関連していたことについて，両メディ
アに共通する何らかの特徴が心理的ストレス反応に及ぼしたこと，あるいは心理的ストレス反応が高い労働者が両メディアを利用していることの可能性が考えられた。
また，ソーシャルメディアを全く利用していないと回答した労働者において全てのアウトカムが不良であったことは特徴的である。その理由として，ソーシャルメディアを使用していたものの，ネガ
ティブな体験などでメンタルヘルスやウェルビーイングに悪影響があり，利用しなくなったことが考えられる。また，ソーシャルメディアの利用が必要ないほど対人関係のネットワークが小さく，その結果として，ソーシャル・サポートの授受が乏しく，心理的ストレス反応の高さやウェルビーイング
およびワーク・エンゲイジメントの低さにつながった可能性もある。

38

【課題番号：3-1】

表 5-1 使用しているソーシャルメディアの種類とメンタルヘルス
心理的ストレス反応(K6が5点以上であり）
説明変数

オッズ比

95％CI

心理的ストレス反応
(K6）

p

切片

1.86 (0.68 , 4.97)

0.220

LINE（参照：LINEの利用無し）

0.81 (0.54 , 1.2)

0.290

β

95％CI

-0.04 (-0.09 , 0.01)

自殺念慮
（SDS）

希死念慮

p

β

0.110

0.00 (-0.05 , 0.05)

95％CI

p

β

0.966

0.00 (-0.05 , 0.05)

95％CI

p
0.998

自由度調整済み決定係数
Cox-Snell決定係数

0.062

0.057

0.024

0.068
切片

1.15 (0.44 , 2.92)

0.776

Twitter（参照：Twitterの利用無し）

1.54 (1.23 , 1.93)<.001

0.08 (0.03 , 0.13)

自由度調整済み決定係数

0.002

0.04 (-0.01 , 0.09)

0.066

Cox-Snell決定係数

0.148

0.02 (-0.03 , 0.08)

0.058

0.415
0.024

0.076

切片

1.27 (0.49 , 3.25)

0.618

Instagram（参照：Instagramの利用無し）

1.31 (1.04 , 1.65)

0.024

0.03 (-0.02 , 0.09)

自由度調整済み決定係数0.226-0.02 (-0.07 , 0.04)

0.061

Cox-Snell決定係数

0.502-0.02 (-0.07 , 0.04)

0.057

0.564
0.024

0.070

切片

1.45 (0.56 , 3.66)

0.436

Facebook（参照：Facebookの利用無し）

1.18 (0.95 , 1.48)

0.136

0.00 (-0.05 , 0.05)

自由度調整済み決定係数

0.921-0.02 (-0.07 , 0.03)

0.060

Cox-Snell決定係数

0.356-0.02 (-0.07 , 0.03)

0.057

0.406
0.024

0.068

切片

1.38 (0.56 , 3.3)

0.478

ソーシャルメディアを全く利用していない

1.55 (0.98 , 2.44)

0.057

0.07 (0.02 , 0.12)

0.005

0.10 (0.06 , 0.15)<.001

0.12 (0.07 , 0.17)<.001（参照：何らかのソーシャルメディアを使用している）
自由度調整済み決定係数
Cox-Snell決定係数

0.062

0.061

0.034

0.068

性別（男性/女性）,年代（20代/30代/40代/50代/60代以上）,婚姻状況（配偶者またはパートナー有/無）,
勤務先の業種（1次・2次産業/3次産業/分類不能）,職種（ホワイトカラー /ブルーカラー /分類不能）で調整済み．β ：標準化偏回帰係数39

【課題番号：3-1】

表 5-2 使用しているソーシャルメディアの種類と孤独感・ウェルビーイング・ワーク・エンゲイジメント
孤独感（UCLA孤独感尺度）
説明変数

β

95％CI

ウェルビーイング(WHO-5)
p

β

0.061

-0.02 (-0.07 , 0.03) 0.407

0.035

0.041

95％CI

p

ワークエンゲイジメント(UWES-J)
p
β
95％CI

切片
LINE（参照：LINEの利用無し）-0.05 (-0.1 , 0)0.00 (-0.05 , 0.04)

0.849

自由度調整済み決定係数
Cox-Snell決定係数

0.065

切片
Twitter（参照：Twitterの利用無し）

0.02 (-0.03 , 0.07)

自由度調整済み決定係数

0.458

0.05 (-0.01 , 0.1)

0.077

0.033

0.042

0.754

0.12 (0.07 , 0.18) <.001

0.033

0.052

0.03 (-0.02 , 0.08)

0.304
0.065

Cox-Snell決定係数
切片
Instagram（参照：Instagramの利用無し）

0.01 (-0.05 , 0.06)

自由度調整済み決定係数

0.09 (0.03 , 0.14)

0.001
0.071

Cox-Snell決定係数
切片
Facebook（参照：Facebookの利用無し）-0.03 (-0.08 , 0.02)

自由度調整済み決定係数

0.224

0.06 (0.01 , 0.11)

0.014

0.10 (0.05 , 0.15)

<.001

0.034

0.044

0.074

<.001

-0.06 (-0.1 , -0.01) 0.025-0.07 (-0.11 , -0.02) 0.006

0.044

0.045

0.066

Cox-Snell決定係数
切片ソーシャルメディアを全く利用していない

0.11 (0.06 , 0.16)（参照：何らかのソーシャルメディアを使用している）
自由度調整済み決定係数
Cox-Snell決定係数

性別（男性/女性）,年代（20代/30代/40代/50代/60代以上）,婚姻状況（配偶者またはパートナー有/無）,
勤務先の業種（1次・2次産業/3次産業/分類不能）,職種（ホワイトカラー /ブルーカラー /分類不能）で調整済み．β ：標準化偏回帰係数40

【課題番号：3-1】(2) 毎日欠かさず使用するソーシャルメディアの種類とメンタルヘルス
毎日欠かさず使用するソーシャルメディアとアウトカムとの関連を検討したところ，ソーシャルメ
ディアの単なる利用とは異なる結果が認められた。
LINE は，孤独感を有意に低め，ウェルビーイングとワーク・エンゲイジメントを有意に高めていた。Twitter は，心理的ストレス反応，希死念慮，孤独感を有意に高めていた。Instagram は，ウェ
ルビーイングを有意に高めていたのに対して，Facebook は，心理的ストレス反応を有意に高めていた。
なお，毎日欠かさず使用しているソーシャルメディアがない場合，心理的ストレス反応を低める一方で，ウェルビーイングやワーク・エンゲイジメントも低めていた。
表 5-3 毎日欠かさず使用するソーシャルメディアの種類とメンタルヘルス
心理的ストレス反応(K6が5点以上であり）
説明変数

オッズ比

95％CI

心理的ストレス反応
(K6）

p

切片

1.36 (0.52 , 3.51)

0.52

LINE（毎日）（参照：LINEの毎日使用はなし）

1.16 (0.9 , 1.48)

0.25

β

95％CI

p

β

95％CI

p

β

p

95％CI

-0.01 (-0.06 , 0.04) 0.71

-0.04 (-0.09 , 0.01) 0.11

-0.04 (-0.09 , 0.01) 0.13

0.06

0.06

0.03

0.04

0.05 (-0.01 , 0.11) 0.11

0.07

0.06

0.03

0.02 (-0.04 , 0.08) 0.46

-0.02 (-0.08 , 0.04) 0.56

-0.02 (-0.08 , 0.04) 0.46

0.06

0.05

0.02

0.05

0.00 (-0.05 , 0.05) 0.99

0.01 (-0.05 , 0.06) 0.83

0.07

0.05

0.02

-0.04 (-0.09 , 0.01) 0.08

0.00 (-0.06 , 0.05) 0.85

-0.02 (-0.07 , 0.03) 0.53

0.06

0.06

0.02

自由度調整済み決定係数
Cox-Snell決定係数

自殺念慮
（SDS）

希死念慮

0.07

切片

1.42 (0.52 , 3.81)

0.49

Twitter（毎日）（参照：Twitterの毎日使用はなし）

1.51 (1.17 , 1.95)

0.00

0.10 (0.04 , 0.16)

自由度調整済み決定係数
Cox-Snell決定係数

0.00

0.06 (0 , 0.12)

0.08

切片

1.68 (0.62 , 4.52)

0.30

Instagram（毎日）（参照：Instagramの毎日使用はなし）

1.15 (0.88 , 1.51)

0.29

自由度調整済み決定係数
Cox-Snell決定係数

0.07

切片

1.71 (0.63 , 4.55)

0.28

Facebook（毎日）（参照：Facebookの毎日使用はなし）

1.40 (1.02 , 1.92)

0.04

自由度調整済み決定係数
Cox-Snell決定係数

0.05 (0 , 0.11)

0.07

切片

1.55 (0.6 , 3.9)

0.35

毎日使用しているソーシャルメディアはない

0.56 (0.4 , 0.77)

0.00（参照：何らかのソーシャルメディアを毎日使用している）
自由度調整済み決定係数
Cox-Snell決定係数0.07

性別（男性/女性）,年代（20代/30代/40代/50代/60代以上）,婚姻状況（配偶者またはパートナー有/無）,
勤務先の業種（1次・2次産業/3次産業/分類不能）,職種（ホワイトカラー /ブルーカラー /分類不能）で調整済み．β ：標準化偏回帰係数41

【課題番号：3-1】

表 5-4

毎日欠かさず使用するソーシャルメディアの種類と孤独感・ウェルビーイング・ワーク・エンゲイジメント
孤独感（UCLA孤独感尺度）
説明変数

β

95％CI

ウェルビーイング(WHO-5)

p

β

95％CI

ワークエンゲイジメント(UWES-J)

p

β

95％CI

p

切片
LINE（毎日）（参照：LINEの毎日使用はなし）-0.08 (-0.13 , -0.03)

自由度調整済み決定係数

0.002

0.06 (0 , 0.11)

0.033

0.07 (0.02 , 0.12)

0.006

0.039

0.043

0.069

0.012

0.00 (-0.06 , 0.05) 0.907-0.02 (-0.08 , 0.04) 0.531

0.037

0.037

0.062

0.415

0.11 (0.05 , 0.17) <.001

0.03 (-0.03 , 0.09) 0.271

0.032

0.047

0.062

0.271

-0.01 (-0.07 , 0.04) 0.602

0.033

0.038

0.063

0.040

-0.07 (-0.12 , -0.02) 0.010

0.043

0.069

Cox-Snell決定係数
切片
Twitter（毎日）（参照：Twitterの毎日使用はなし）

0.07 (0.02 , 0.13)

自由度調整済み決定係数
Cox-Snell決定係数
切片
Instagram（毎日）（参照：Instagramの毎日使用はなし）

0.02 (-0.03 , 0.08)

自由度調整済み決定係数
Cox-Snell決定係数
切片
Facebook（毎日）（参照：Facebookの毎日使用はなし）

0.03 (-0.02 , 0.09)

自由度調整済み決定係数

0.04 (-0.01 , 0.1)

0.102

Cox-Snell決定係数
切片毎日使用しているソーシャルメディアはない-0.02 (-0.07 , 0.04)

0.546-0.05 (-0.1 , 0)

（参照：何らかのソーシャルメディアを毎日使用している）
自由度調整済み決定係数

0.033

Cox-Snell決定係数

性別（男性/女性）,年代（20代/30代/40代/50代/60代以上）,婚姻状況（配偶者またはパートナー有/無）,
勤務先の業種（1次・2次産業/3次産業/分類不能）,職種（ホワイトカラー/ブルーカラー /分類不能）で調整済み．β ：標準化偏回帰係数42【課題番号：3-1】(3)ソーシャルメディアでの交流後の感情とメンタルヘルス

ソーシャルメディア上での人々の交流の質（ソーシャルメディアで他者と交流した後の状態）とメ
ンタルヘルスとの関連については，他者との交流後に気持ちが明るくなったり，元気がでたりする経
験などのポジティブな感情経験は，心理的ストレス反応と孤独感を有意に高める一方で，ウェルビー
イングとワーク・エンゲイジメントを有意に高めていた。他方，ソーシャルメディアでの他者との交流後に気分が沈んだり落ち込んだりするなどのネガティブな感情経験は，心理的ストレス反応，自殺
念慮，希死念慮，孤独感を有意に高めていた。
ポジティブな感情経験／ネガティブな感情経験とアウトカムとの関連を検討したところ，ネガティ
ブな感情経験に比べてポジティブな感情経験が多いほど，心理的ストレス反応，希死念慮，自殺念
慮，孤独感を有意に低め，ウェルビーイング，ワーク・エンゲイジメントを有意に高めていた。
表 5-5 ソーシャルメディアでの交流後の感情とメンタルヘルス
心理的ストレス反応(K6が5点以上であり）
説明変数

オッズ比

切片
ソーシャルメディアで気持ちが明るくなったり、元気がでる経験

心理的ストレス反応
(K6）
p

95％CI

0.92 (0.34 , 2.4)

0.862

1.32 (1.16 , 1.5)

<.001

β

p

β

0.003

0.02 (-0.03 , 0.07)

95％CI

0.08 (0.03 , 0.13)

自殺念慮
（SDS）

希死念慮
95％CI

p

β

0.519

0.00 (-0.05 , 0.06)

95％CI

p
0.930

自由度調整済み決定係数
Cox-Snell決定係数

0.078

切片

0.33 (0.12 , 0.9)

0.032

ソーシャルメディアで気分が沈んだり落ち込む経験

2.71 (2.22 , 3.34)

<.001

0.066

0.26 (0.21 , 0.31)

自由度調整済み決定係数
Cox-Snell決定係数

<.001

0.057

0.20 (0.15 , 0.25)

<.001

0.123

0.095

0.024

0.21 (0.16 , 0.26)

<.001
0.065

0.133

切片

2.29 (0.87 , 5.91)

0.088

ソーシャルメディアで気持ちが明るくなったり、元気がでる経験／ソーシャルメディアで気分が沈んだり落ち込む経験

0.72 (0.61 , 0.85)<.001-0.11 (-0.16 , -0.06) <.001-0.14 (-0.19 , -0.09) <.001

0.077

0.072

0.076

-0.15 (-0.2 , -0.1)<.001

自由度調整済み決定係数
Cox-Snell決定係数0.045

性別（男性/女性）,年代（20代/30代/40代/50代/60代以上）,婚姻状況（配偶者またはパートナー有/無）,
勤務先の業種（1次・2次産業/3次産業/分類不能）,職種（ホワイトカラー /ブルーカラー/分類不能）で調整済み．β ：標準化偏回帰係数

表 5-6 ソーシャルメディアでの交流後の感情と孤独感・ウェルビーイング・ワークエンゲイジメント
孤独感（UCLA孤独感尺度）
説明変数
切片
ソーシャルメディアで気持ちが明るくなったり、元気がでる経験ウェルビーイング(WHO-5)

p

β

0.039

0.18 (0.13 , 0.23) <.001

0.036

0.069

<.001

-0.03 (-0.08 , 0.02) 0.285

0.076

0.041

-0.10 (-0.15 , -0.05) <.001

0.19 (0.14 , 0.24) <.001

0.043

0.075

β

95％CI

0.05 (0 , 0.11)

95％CI

p

ワークエンゲイジメント(UWES-J)βp
95％CI
0.18 (0.13 , 0.23)<.001

自由度調整済み決定係数
Cox-Snell決定係数

0.095

切片
ソーシャルメディアで気分が沈んだり落ち込む経験
自由度調整済み決定係数0.21 (0.16 , 0.26)

0.03 (-0.02 , 0.08)

0.185
0.066

Cox-Snell決定係数
切片ソーシャルメディアで気持ちが明るくなったり、元気がでる経験／ソーシャルメディアで気分が沈んだり落ち込む経験

0.17 (0.12 , 0.22)<.001

自由度調整済み決定係数
Cox-Snell決定係数0.093

性別（男性/女性）,年代（20代/30代/40代/50代/60代以上）,婚姻状況（配偶者またはパートナー有/無）,
勤務先の業種（1次・2次産業/3次産業/分類不能）,職種（ホワイトカラー /ブルーカラー /分類不能）で調整済み．β ：標準化偏回帰係数43

【課題番号：3-1】(4) ソーシャルメディア利用における留意点の多さとメンタルヘルス
ソーシャルメディアの利用に対する留意事項，自分なりのルールが多いほど，自殺念慮を有意に低め，ウェルビーイングとワーク・エンゲイジメントを有意に高めていた。その理由として，ソーシャ
ルメディアの自律的で節度のある利用が，ポジティブな経験を促進し，ネガティブな経験を抑制した可能性が考えられる。一方で，自殺念慮の低さや，ウェルビーイングとワーク・エンゲイジメントの良好さがソーシャルメディアの自律的で節度のある利用につながっていた可能性も考えられる。
両者の因果関係の検証は，今後の研究を待つ必要がある。しかし，本研究で抽出された留意事項をソーシャルメディアの利用ルールとして啓発したり，メンタルヘルスが良好でない場合に，ソーシャ
ルメディアの利用を抑制することを啓発する必要があると考えられる。
表 5-7 ソーシャルメディア利用における留意点の多さとメンタルヘルス
心理的ストレス反応(K6が5点以上であり）心理的ストレス反応
(K6）

p

β

p

β

切片

1.27 (0.47 , 3.35)

0.631

0.00 (-0.05 , 0.05)

1.000

0.00 (-0.05 , 0.05)

1.000

0.00 (-0.05 , 0.05)

ソーシャルメディアの利用で留意していることの数

1.01 (1 , 1.02)

0.199

0.02 (-0.03 , 0.07)

0.367-0.04 (-0.09 , 0.01)

0.118-0.07 (-0.12 , -0.02) 0.011

0.058

0.028

説明変数

オッズ比

p

自殺念慮
（SDS）

希死念慮

95％CI

β

95％CI

自由度調整済み決定係数

95％CI

0.060

Cox-Snell決定係数

95％CI

p
1.000

0.068

性別（男性/女性）,年代（20代/30代/40代/50代/60代以上）,婚姻状況（配偶者またはパートナー有/無）,
勤務先の業種（1次・2次産業/3次産業/分類不能）,職種（ホワイトカラー /ブルーカラー /分類不能）で調整済み．β ：標準化偏回帰係数

表 5-8 ソーシャルメディアの利用で留意していることの数と孤独感・ウェルビーイング・ワークエンゲイジメント
孤独感（UCLA孤独感尺度）

ウェルビーイング(WHO-5)pβ

切片0.00 (-0.05 , 0.05)

1.000

0.00 (-0.05 , 0.05) 1.000

0.00 (-0.05 , 0.05)

1.000

ソーシャルメディアの利用で留意していることの数-0.02 (-0.07 , 0.03)

0.518

0.16 (0.11 , 0.21) <.001

0.23 (0.18 , 0.28)

<.001

0.033

0.066

説明変数

自由度調整済み決定係数

β

95％CI

95％CI

p

ワークエンゲイジメント(UWES-J)
p
β
95％CI

0.116

Cox-Snell決定係数

性別（男性/女性）,年代（20代/30代/40代/50代/60代以上）,婚姻状況（配偶者またはパートナー有/無）,
勤務先の業種（1次・2次産業/3次産業/分類不能）,職種（ホワイトカラー /ブルーカラー /分類不能）で調整済み．β ：標準化偏回帰係数44

【課題番号：3-1】

6. 本研究結果の要約
本研究の目的は，大学生および労働者のソーシャルメディア使用の実態を把握し，ソーシャルメデ
ィアがメンタルヘルスに及ぼす影響と，そのメカニズムおよび個人差を明らかにすることであった。
以下に，文献レビュー，グループインタビュー，予備調査，本調査（学生），本調査（労働者）を通じて得られた主要な結果を，以下の 7 点に要約する。

6.1. 大学生におけるソーシャルメディアの使用時間の増大
予備調査では大学生が多くの時間をソーシャルメディア使用に費やしていることが明らかになった。大学生では 26.9%が休日に 5 時間以上もソーシャルメディアを使用していた。コロナ禍によってソーシャルメディア使用時間が増えた者の割合は，大学生では 75.0%と大きく，特に 1 年生ではソーシャルメディアの使用時間が「かなり増えた」者が 30.9%にのぼった。ソーシャルメディアを使用している者は，ポジティブ・ネガティブ両方の経験をしており，その頻度はいずれも労働者よりも大学生で多かった。

6.2. 使用目的によるソーシャルメディアの使い分け
ソーシャルメディアは，各自の目的に応じて使用されていた。例えば，LINE は知人との連絡，
Twitter は興味のある情報や最新の情報収集や暇つぶし，Instagram は興味のある情報収集や暇つぶし，Facebook はネットワーキング，YouTube はエンターテイメントのように，使用目的に違いがあった。また LINE は全世代にわたって利用されているのに対し，Twitter や Instagram は 20 代での利用割合が高く年代別の差が大きいなど，年代ごとに利用されるソーシャルメディアの種類が異なっていた。

6.3. ソーシャルメディアの使用時間とメンタルヘルス
予備調査では，大学生において，平日・休日にかかわらず，ソーシャルメディアの使用時間とメン
タルヘルスとの間に U 字型の曲線関係が認められた（註：本報告書では自殺念慮に関する平日の結果のみ提示した）。1 日の「2 時間以上 3 時間未満」までは負の関連（自殺念慮が低くなる）が認められたのに対して，「2 時間以上 3 時間未満」を超えると正の関連（自殺念慮が高くなる）が認められた。労働者では使用時間とメンタルヘルスとの間に有意な関係は認められず，労働者のメンタルヘル
スには，ソーシャルメディアの使用時間は影響していないことが明らかになった。

6.4. ソーシャルメディア使用の有無，頻度とメンタルヘルス
大学生および労働者の両グループにおいてソーシャルメディアを全く使用していないことは，希死念慮，自殺念慮の高さ，およびウェルビーイングの低さに関連していた。労働者では上記に加えて，
ソーシャルメディアを全く使用していないことが，心理的ストレス反応，孤独感の高さ，ワーク・エ
ンゲイジメントの低さに関連していた。

45

【課題番号：3-1】
これらの結果の理由として，ソーシャルメディアを使用していたものの，ネガティブな体験などでメンタルヘルスに悪影響があり利用しなくなった可能性や，ソーシャルメディアの利用が必要ないほど対人関係のネットワークが小さく，その結果として，ソーシャル・サポートの授受が乏しく，メンタルヘルスに悪影響を与えた可能性などが考えられる。

6.5. ソーシャルメディアの種類とメンタルヘルス
使用しているソーシャルメディアの種類とメンタルヘルスとの関係は，大学生と労働者とで異なっていた。しかし，「毎日欠かさず」使用しているソーシャルメディアの種類とメンタルヘルスとの関係では，2 つの共通点があった。
第 1 に，LINE や Instagram を毎日使用していることは，ウェルビーイングの高さと関連していた。
LINE は，各世代での普及率が高く，知人との連絡が主な使用目的であった。Twitter，Instagram，Facebook とは異なり心理的ストレス反応との関連が認められなかったことを考慮すると，LINE の使
用は，現実の対人関係における社会的支援を補強したり，代替したりする機能を有している可能性を示唆している。
しかしながら，今回の調査では，LINE が有するどの機能を使用していたかは明らかにされていな
い。LINE の使い方によっては心理的ストレス反応を高める可能性にも留意する必要がある。
第 2 に，Twitter を毎日使用していることは，孤独感の高さと関連していた。Twitter を毎日欠かさず利用している大学生は孤独感が，労働者は心理的ストレス反応，希死念慮，孤独感が高かったことから，自殺対策の点からは注意が必要なソーシャルメディアであると考えられる。
Twitter は公開のアカウントに対しては承認なしでフォローでき，発言に対するコメントや発信の転用（いわゆるリツイート）も可能であるなど，拡散性の高いネットワークが特徴である。また，実名使用が原則でないため匿名での利用も多く，匿名のユーザー同士がダイレクトメッセージのやり取りや相互にコメントを行うことも一般的である。
Twitter の利用者は，現実の人間関係とは性質が全く異なるソーシャルメディアであるという意識が希薄なままに利用することで，ネガティブな経験につながっている可能性がある一方で，孤独感や希死念慮が高い者が Twitter を援助希求の最終手段として使用している可能性もある。Twitter の利用開始時には，本メディアの特徴と想定しうる悪影響についても，利用者に周知する工夫が望まれる。

6.6. ソーシャルメディアでの交流後の感情とメンタルヘルス
ソーシャルメディアを利用した後に，気分が沈んだり落ち込むなどのネガティブな感情経験が多いほどメンタルヘルスやウェルビーイングが悪く，気持ちが明るくなったり元気がでる経験などのポジ
ティブな感情経験が多いほど，メンタルヘルスやウェルビーイングが良好であることが明らかになった。
実際の社会生活では，ソーシャルメディアの使用は一般的になりつつあり，ソーシャルメディアの使用自体を抑制することは現実的ではないかもしれない。そのため，ソーシャルメディアの使用によるポジティブな経験を増やすことが生きることの促進要因を強化することにつながり，ネガティブな経験を減少させることが，生きることの阻害要因を低減することにつながると考えられる。
46

【課題番号：3-1】

6.7. ソーシャルメディアの利用で留意していることの数とメンタルヘルス
ソーシャルメディアの利用に対する留意事項，自分なりのルールが多いほど，ウェルビーイングが良好であった。自律的で節度のある利用が，ポジティブな体験を促進し，ネガティブな体験を抑制していた可能性がある。一方で，希死念慮や自殺念慮の低さや，ウェルビーイングの良好さがソーシャ
ルメディアの自律的で節度のある利用につながっていた可能性もある。

7. 政策提案・提言
7.1. 本研究結果にもとづく政策への提案・提言(1) 大学生（新入生）へのソーシャルメディア使用についての啓発
大学生のソーシャルメディアの使用時間が長時間に及ぶこと，特に大学 1 年生においてコロナ禍の影響を大きく受けていることが明らかになった。
大学生においては，平日・休日のソーシャルメディアの使用時間が 2-3 時間以上になるとメンタルヘルスに悪影響を与える可能性がある。大学生に対して，ソーシャルメディアのメンタルヘルスへの影響を伝えると同時に，使用時間・使用日などの目安を提示することが有効であると考える。
また大学生活において，ソーシャルメディアを過度に使用しないよう，オフラインで交流できる場を設定したり，学生同士でソーシャルメディア使用のルールを決める機会を設定するなどの対応が大学や教育関係者に求められる。特に新入生に対しては，様々な活動への機会を確保し孤立させない工夫が必要である。
(2) ソーシャルメディア不使用者への配慮
ソーシャルメディアを全く使用していないことは，大学生，労働者のいずれにおいても希死念慮，
自殺念慮の高さ，およびウェルビーイングの低さに関連していた。現実での人間関係に乏しいためにソーシャルメディア上でも対人関係のネットワークを形成できていない可能性もある。この場合，ソーシャルメディアを用いた自殺対策からは漏れてしまうことが想定されることから，ソーシャルメデ
ィア以外の手段を用いて，支援を届ける対策を継続する必要がある。
(3) ソーシャルメディア使用とメンタルヘルスとの関連についての情報提供
大学生では，平日のソーシャルメディアの使用時間数と自殺念慮との間に U 字型の関係が認められ，3 時間を超えると自殺念慮が上昇することが明らかになった。また，Twitter を毎日使用することは大学生の孤独感の高さ，労働者の心理的ストレス反応，希死念慮，孤独感の高さと関連することも明らかになった。これらの結果より，ソーシャルメディアの使用時間や利用頻度を適切に維持する
ような啓発が，メンタルヘルスやウェルビーイングを維持するうえで必要と考えられる。
たとえば，長時間の使用や，毎日欠かさす使用するといった使い方にならないようなソーシャルメ
ディアの使い方をソーシャルメディアの運営者などが利用者に啓発することが考えられる。

47

【課題番号：3-1】
またソーシャルメディアの利用に対する留意事項，自分なりのルールが多い者ほど，大学生では希死念慮が，労働者では自殺念慮が有意に低く，両者でウェルビーイングが良好であった。ソーシャル
メディア使用とメンタルヘルスとの因果関係の検証は今度の研究を待つ必要があるが，今回用いた留意事項をソーシャルメディアの利用ルールとして啓発したり，自身のメンタルヘルスやウェルビーイ
ング，ワーク・エンゲイジメントがよくないと感じている時のソーシャルメディアの利用を抑制する
ような啓発が必要であると考えられる。

(4) ソーシャルメディア運営会社における対応
利用しているソーシャルメディアの種類によって心理的ストレス反応，希死念慮，自殺念慮との関連が異なることから，ソーシャルメディアの種類，特徴に応じた利用者教育やハイリスク者への介入が必要であると考えられる。
(5) ソーシャルメディア内でのネガティブ経験の低減
ソーシャルメディアによる交流後に，ポジティブな感情がネガティブな感情を上回る場合には，メンタルヘルスやウェルビーイングが良好であることが明らかになった。このことは，ソーシャルメデ
ィアの利用形態（メディアの種類，利用時間，利用頻度）だけでなく，ソーシャルメディア上での経験の質を考慮することが，自殺予防対策では重要であることを示唆している。
ソーシャルメディア上での経験が自殺やメンタルヘルスの悪化につながることを避けるには，ソーシャルメディアの運営者による利用者の発信内容への介入も，一定程度は必要かもしれない。たとえば，悪意のある情報発信に警告を出す，問題のある利用者の利用を停止するといった取り組みを実施することにより，ソーシャルメディア上での利用者のネガティブな経験を低減していくことが考えられる。同時に，ソーシャルメディアの利用者自身も，ポジティブな経験を最大化し，ネガティブな経験を最小化するようなメディア使用のリテラシーを有することも必要と考えられる。

7.2. 本研究の限界
本研究は一時点における横断的な研究であり，ソーシャルメディア使用と，メンタルヘルスおよび
希死念慮・自殺念慮の因果関係を示すものではない。ソーシャルメディアの使用状況は，メンタルヘ
ルスに影響を及ぼす説明要因でもあり，メンタルヘルスの状態に影響を受ける結果要因でもある。今後は，縦断的な研究によって因果関係を明らかにすることが求められる。
また本研究では一つ一つのソーシャルメディアの使用状況とメンタルヘルスの関連を検討したが，使用状況の組み合わせによる影響を検証するには至らなかった。今後さらなる検証を進めたい。
ソーシャルメディア以外の環境要因が及ぼす緩衝効果，ソーシャルメディアを使用する個人要因の影響なども今後，検証する必要がある。

48

【課題番号：3-1】

8. 成果・外部への発表（1）学会誌・雑誌等における論文一覧（国際誌 0 件，国内誌 0 件）
なし
（2）学会・シンポジウム等における口頭・ポスター発表（国際学会等 0 件，国内学会等 1 件）


島津明人「ソーシャルメディアを活用した自殺対策に関する研究」. 第 1 回日本自殺総合対策学会,
特別講演, ZOOM, 2021 年 3 月 2 日.

（3）その他の外部発表等なし

9. 引用文献・参考文献
Awata S, Bech P, Koizumi Y, Seki T, Kuriyama S, Hozawa A, et al. Validity and utility of the Japanese versionof the WHO-Five Well-Being Index in the context of detecting suicidal ideation in elderly community
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福田一彦・小林重雄 自己評価式抑うつ性尺度の研究 精神神経学雑誌，1973; 75:673–679.
福田一彦・小林重雄日本版 SDS （Self-rating Depression Scale）自己評価式抑うつ性尺度使用手引 三
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Furukawa TA, Kawakami N, Saitoh M, Ono Y, Nakane Y, Nakamura Y, et al. The performance of the Japaneseversion of the K6 and K10 in the World Mental Health Survey Japan. Int J Methods Psychiatr. Res., 2008;
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Hughes ME, Waite LJ, Hawkley LC, Cacioppo JT. A short scale for measuring loneliness in large surveys: resultsfrom two population-based studies. Res Aging. 2004; 26:655–672.
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Kessler RC, Andrews G, Colpe LJ, Hiripi E, Mroczek DK, Normand SL, et al. Short screening scales to monitor
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Riehm KE, Feder KA, Tormohlen KN, Crum RM, Young AS, Green KM, et al. Associations Between Time
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閲覧）
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49

【課題番号：3-1】
総務省 平成 25 年版情報通信版白書(PDF 版)，用語解説,2013.
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Young, K. Caught in the Net: How to Recognize the Signs of Internet Addiction- and a Winning Strategy for
Recovery. John Wiley & Sons, Inc. 1998（小田嶋由美子・訳『インターネット中毒－まじめな警告です』 毎日新聞社 1998）https://kurihama.hosp.go.jp/hospital/screening/kscale_a.html （2021 年 2 月 8
日閲覧）.

10. 特記事項（1）健康被害情報なし（2）知的財産権の出願・登録の状況なし

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