ネットは日本社会に排外主義を広げるか ── 計量調査による実証分析
代表研究者
共同研究者

辻
齋

藤

大
僚

介
介

大阪大学大学院人間科学研究科
大阪大学大学院人間科学研究科

准教授
博士前期課程1 研究の目的と背景
近年、「在日特権を許さない市民の会」（通称「在特会」）に代表されるような、インターネット発の排外主義運動が大きな社会問題となり、2016 年には国会で通称「ヘイトスピーチ解消法」が制定されるまでに至っている。ただし、これは罰則規定等をともなわない理念法であるため（2018 年 6 月現在）、在日コリアンをはじめとする被害者や関連団体からは規制強化を求める動きもみられる。その一方、法規制（強化）については憲法の保障する表現の自由とのかねあいから慎重論・反対論も根強い。
現在の日本において、ネット上での排外主義――いわゆる「ネット右翼」現象――は、どの程度の広がりをもち、その担い手はどのような人たちなのだろうか？ その実態を把握することは、法規制の強化のみならず、法によらない社会的な対応策を講じるうえでも重要な基礎資料となるはずだが、実証研究は未だに乏しい。とりわけ計量的調査研究は、2013 年の大学生調査と 15 年・16 年のウェブ調査から「２ちゃんねる」とその「まとめサイト」の利用頻度がレイシズムの強さと関連することを明らかにした高(2015, 2017)、そして本研究代表者が 2007 年と 14 年に実施したウェブ調査（辻 2008, 2009, 2017）を数えるのみである。
本研究は、こうした先行研究の手薄さを補うことを目的として、初回調査から 10 年を経た 2017 年 11 月に、3 度目となるウェブ質問紙調査を実施した。ここでは、大きく次の 3 点に関する分析結果を報告することにしたい。
[1] 排外主義的なネットユーザ＝「ネット右翼」はどのくらい存在し、その支持層・シンパ層はどの程度の広がりをもっているのか[2]「ネット右翼」はどのような人たちか（社会属性やネット利用行動・意識、そしてナショナリズム意識の面での特徴は何か）[3] ネット利用はユーザに対して排外主義的な意識を高めるような作用をおよぼすのか
以下では、まず 2 節で今回の調査方法について記述した後、3 節では上記の問い[1]に対応する分析結果を紹介する。4 節では問い[2]に、5 節では問い[3]に対応する分析結果を報告するが、[3]についての詳細な分析は別途公刊した論文ですでに行なっているので（辻 2018）、ここではそのポイントを要約して記載する。最後に 6 節で、現時点での分析結果を概括し、今後の課題について述べる。

2 調査方法調査の実施は、NTT コム オンライン・マーケティング・ソリューション株式会社のリサーチパネル「NTTコム リサーチ」に委託し、同調査事業者とその提携事業者の登録モニター会員のうち 16～64 歳を対象として、2017 年 11 月 15 日～18 日にウェブ質問紙調査システムによって実施した。
計画標本数は、年齢層 5 歳区分（16～19 歳のみ 4 歳区間）を男女に分割した計 20 セルにそれぞれ 200 ケ
ースを割り当てた総計 4000 ケースである。最終的な回収票は 4168 ケースであり、そのうち回答の信頼性が低いと判断される 161 ケースを無効票として除外した（具体的には、複数の小設問からなる表組みの大設問のうち、回答値がすべて同じであることが想定しにくい 6 つの大設問について、表組み内の小設問の回答値がすべて同じであるケースを無効票とした）。最終的な有効回答数は 4007 ケースであり、以下ではこの有効回答を用いた分析を行なう。有効回答ケースの男女×年齢層別の内訳は表 1 のとおりであり、無効票の除外によって計画標本の割当から大きな懸隔が生じたとは認められない。
なお、今回の調査の母集団は、日本在住者のインターネットユーザを想定しているが、無作為抽出による確率標本ではないため、分析結果に付した検定結果は基本的には参考値にとどまる。公募モニターを対象としたオンライン調査では、変数の平均値や値の分布・比率などについては、同母集団を設定した無作為抽出
調査に比べると、少なからず差が認められる場合が多いことが知られているが、一方、変数間の相関や共分散などについては、類似性の高い結果が得られることも報告されている（轟・歸山 2014）。この点で、今回

1

の調査データの場合も、相関・共分散の情報を用いた分析結果は、一定程度の妥当性を有するものと思われる。また、次節で行なう「ネット右翼」層の比率推計にあたっては、既存の無作為抽出調査データを参考に、若干の簡便的な補正を加えることにしたい。
表 1 男女別×年齢層別の最終的な有効回答数
男性
女性
合計

16~19 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 60~64 歳
177
184
183
178
195
211
221
205
205
217
182
195
188
204
193
202
210
228
223
206
359
379
371
382
388
413
431
433
428
423

合計
1976
2031
4007

3 「ネット右翼」はどのくらいいるか
もともと「ネット右翼」（あるいは「ネトウヨ）という語は匿名掲示板「２ちゃんねる」（現在は「５ちゃんねる」に改称）のジャーゴンであった。現在では一般に広く知られるようになったが、言うまでもなく、その明確な定義があるわけではない。そのため、実証研究の俎上に載せるにはまず、一般によく指摘される特徴を最大公約数的に採って、操作的に定義しておく必要がある。そこで、2007 年・14 年に実施した調査研究を踏襲して（辻 2017）、今回も次の 3 つの条件すべてを満たすケースを「ネット右翼」とする。
まず、条件(a)は〈中国・韓国への否定的態度〉――いわゆる「嫌韓嫌中」感情――である。設問としては、「中国（中華人民共和国）」と「韓国（大韓民国）」いずれに対しても、親しみを「あまり感じない」「まったく感じない」と回答したケースがこれに該当する（選択肢は「かなり感じる」「まあ感じる」「どちらともいえない」を加えた 5 件法）。この条件を満たすケースは、今回 2017 年調査では全標本の 62.0%であった。
次に、条件(b)は〈保守的政治志向〉である。これについては、「憲法９条１項（戦争放棄）の改正」「憲法
９条２項（軍隊・戦力の不保持）の改正」「首相や大臣の靖国神社への公式参拝」「小中学校の式典での国旗掲揚・国歌斉唱」「小中学校での愛国心教育」という 5 項目すべてに「賛成」「やや賛成」と回答したケースが該当する（選択肢は「反対」「やや反対」「どちらでもない」および「わからない」「答えたくない」を加えた 7 件法）。この条件を満たすケースは、全標本のうち 10.3%であった。
最後に、条件(c)は〈ネットでの意見発信・議論〉であり、政治や社会問題について、この 1 年ぐらいの間に下記 7 項目のいずれかをしたことが「ある」と回答したケースが該当する（その他の選択肢は「ない」「答えたくない」）。なお、iii, v, vi はネットの状況変化に応じて 2014 年調査から追加した項目、vii は今回の 2017 年調査で追加した項目である。この条件を満たすケースは、全標本の 21.9%であった。
i. 自分のブログやホームページに、意見や考えを書きこんだ
ii. 他の人のブログに、自分の意見や考えをコメントした
iii. Twitter などのソーシャルメディアで、自分の意見や考えを発信したり、議論に参加したりした
iv. 電子掲示板やメーリングリスト等で、自分の意見や考えを発信したり、議論に参加したりした
v. 自分の意見や考えを、動画でアップしたり配信したりした
vi. 動画サイトに自分の意見や考えをコメントしたvii. ニュースサイトに自分の意見や考えをコメントした以上の条件(a)(b)(c)すべてを満たす者が、本研究で操作的に定義した「ネット右翼」にあたる。これを単純集計すると、今回の調査における「ネット右翼」層は、全標本 4007 ケース中の 85 ケース、2.1%であった。
また、条件(c)に該当せず、条件(a)(b)のみを満たす者は、ネット上で意見発信・議論等のアクティブな活動
は行なわないが、ネット右翼に賛同的な「シンパ」層とみなしうるだろう。この「シンパ」層にあたるのは
246 ケースで、全標本の 6.1%にのぼる。「ネット右翼」層を 1 に対して、それを支持する潜在的な「シンパ」
層――いわば「ネット右翼」の裾野の広がり――は、およそ 3 の割合である。
ただし、ウェブ調査では概して標本にネットのヘビーユーザが多く含まれるため、ネットのアクティブユーザである「ネット右翼」の比率は高めに出ている可能性が高い（実際、4-1 節でみるように、今回の調査
でも「ネット右翼」層はネットのヘビーユーザに偏る傾向にある）。また、前節で述べたように、年齢層で等分に割り当てて標本を抽出したため、年齢分布にも偏りがある。
そこで、日本新聞協会(2016：39)が 2015 年に実施した全国無作為抽出調査における「インターネット利用
時間（余暇の場合）」の結果と、2017 年 11 月の日本人人口の推計値（総務省統計局 2018）をもとに、年齢層×ネット利用時間の層化表を作成し、これを用いた事後層化による簡易補正を行なった。この補正による

2

推計結果は、「ネット右翼」層の比率が 1.1%、「シンパ」層が 5.3%であった。非確率標本に対する簡易補正であるため、あくまで参考値にすぎないが、現在の日本のネットユーザにおける「ネット右翼」層の割合は100 人に 1 人、「シンパ」層はその 5 倍（20 人に 1 人）といったあたりが、ひとつの目安になりそうだ。

4 「ネット右翼」はどのような人たちか
4-1 「ネット右翼」層の社会属性・意識とネット利用行動の特徴
本研究での「ネット右翼」の操作的定義に該当する 85 ケースは、どのような人たちなのか。
まずはその社会属性面での特徴からみていこう。性別は男性が多く、71%を占める。平均年齢は 42.3 歳で今回の標本全体の平均 40.5 歳と大きな差はなく、年齢分布に顕著な偏りは見られない。学歴、世帯年収についても、その他の一般層との有意差は認められなかった。ただし、職状況については p<.01 の有意差があり（表 2）、「無職」が多く（調整済み残差による検定で p<.05）、「学生」が少ない（同 p<.10）傾向にある。
表 2 「ネット右翼」層／その他一般層の職状況「ネット右翼」層 (n=85)
その他一般層 (n=3922)

フルタイム フルタイム
正規職 非正規職

自営・
フリー

パート・
アルバイト

学生

専業主婦
・主夫

無職

その他

合計

35.3%
37.4%

8.2%
7.2%

8.2%
13.0%

5.9%
12.6%

12.9%
16.1%

21.2%
8.7%

0.0%
0.1%

100%
100%

8.2%
4.9%

支持政党としては自民党が顕著に多い。図 1 は、2017 年 10 月の衆議院選挙時に 18 歳以上だった回答者の比例代表での投票先を示したものだが、「ネット右翼」層では自民党に投票した者が 6 割を超えている。

図 1 「ネット右翼」層／その他一般層の 2017 年衆院選比例代表投票先
また表 3・4 にみられるように、「外国人や少数民族の人たちは、平等の名のもとに過剰な要求をしている」と考える割合――いわゆる現代的レイシズム（McConahay 1983; 高 2015）の態度傾向――が高く、「外国人や少数民族を差別するヘイトスピーチ（憎悪表現）を、日本政府はもっと厳しく取り締まるべきだ」と考える割合が低い（いずれも Wilcoxon の順位和検定で p<.001 の有意差）。ただし、「ネット右翼」層にもヘイトスピーチ規制に賛成する者が 3 割程度は存在しており、こうした点で、今回の調査で操作的に定義された「ネット右翼」
層が必ずしも在特会のようなヘイトスピーカーばかりとは限らないことには留意しておきたい。
表 3 「ネット右翼」層／その他一般層における現代的レイシズム「外国人や少数民族の人たちは
そう思う
平等の名のもとに過剰な要求をしている」「ネット右翼」層 (n=85) 52.9%
その他一般層 (n=3922)
9.7%

まあ
そう思う

どちらとも あまりそういえない 思わない

22.4%
21.6%

18.8%
50.5%

2.4%
13.2%

そう
思わない

合計

3.5%
5.0%

100%
100%

表 4 「ネット右翼」層／その他一般層におけるヘイトスピーチ規制への賛否「外国人や少数民族を差別するヘイトスピーチをそう思う
日本政府はもっと厳しく取り締まるべきだ」「ネット右翼」層 (n=85) 14.1%
その他一般層 (n=3922) 11.3%

まあ
そう思う

どちらとも あまりそういえない 思わない

そう
思わない

合計

17.6%
28.4%

23.5%
45.7%

34.1%
5.3%

100%
100%

10.6%
9.3%

次に、ネット利用行動の面での特徴に移ろう。まず、パソコンでのネットの利用時間の長さが目立つ。今回の調査票では、平日／休日それぞれの一日あたりの利用時間に分けて設問し、「まったく利用しない」「303

分未満」「30 分～1 時間」「1 時間～1 時間 30 分」「1 時間 30 分～2 時間」「2～3 時間」「3～4 時間」「4～5 時間」「5～8 時間」「8 時間以上」の 10 件法で回答を求めている。各選択肢の中間値をとって平均利用時間を計算すると（「8 時間以上」は 10 時間に換算）、「ネット右翼」層がパソコンで平日／休日にネットを利用する時間はそれぞれ 4.27／4.86 時間であり、その他の一般層の 2.37／2.80 時間よりも、有意に長い（等分散性を仮定しない t
検定、Wilcoxon の順位和検定ともに p<.001）。一方、スマートフォンや携帯電話でのネット利用時間は平日 1.28／休
日 1.26 時間で、その他一般層の 1.18／1.36 時間とのあいだに有意差は認められない。
ソーシャルメディアの利用については、LINE で友だちや知り合いにメッセージを送る頻度には有意差が認められなかったが（「1 日 50 回以上」～「利用していない」の 8 件法で回答）、Twitter／Facebook を「見る・読む」頻
度および「書きこむ・投稿する」頻度はいずれも「ネット右翼」層の方が有意に高かった（「1 日 10 回以上」～「利用していない」の 7 件法で回答、Wilcoxon の順位和検定でいずれも p<.001 の有意差）。また、Twitter のまとめサイトを読む頻度、２ちゃんねる（2017 年 10 月より「５ちゃんねる」に改称）を読む頻度および書きこむ頻度、２ちゃん
ねるのまとめサイトを読む頻度、YouTube を見る頻度およびコメントを書きこむ頻度、ニコニコ動画・ニコ
ニコ生放送を見る頻度およびコメントを書きこむ頻度、いずれも「ネット右翼」層の方が有意に高い （「ほぼ毎日」～「まったくない」の 5 件法で回答、Wilcoxon の順位和検定でいずれも p<.001 の有意差）。
これら各ソーシャルメディアの利用頻度と、パソコン／スマートフォン等でのネット利用時間（平日と休日の利用時間を合算して対数変換）を独立変数とし、「ネット右翼」に該当するケースを 1、しないケースを0 とした従属変数についてロジスティック回帰分析を行なった結果が、表 5 である。各ソーシャルメディア
を読む頻度と書きこむ頻度は相関が高く、多重共線性の問題が生じるため、読む頻度のみを投入した。また、
２ちゃんねるを読む頻度とそのまとめサイトを読む頻度も相関が高く、これらを同時投入すると VIF が 2 を超え、多重共線性が懸念されるため、それぞれを別個に投入したモデルを設定した。
表 5 「ネット右翼」層とネット利用行動との関連（ロジスティック回帰分析の結果）
model 1

性別（男性1、女性2）

model 2

偏回帰
係数

ロバスト
標準誤差

偏回帰
係数

ロバスト
標準誤差

-0.60 *

(0.25)-0.58 *

(0.25)(0.01)

0.03**(0.01)†(0.06)

0.03

**

教育年数

-0.11

†

(0.06)-0.11

パソコンでのネット利用時間（対数変換）

0.57 ***(0.16)

0.55 ***(0.16)

スマホ等でのネット利用時間（対数変換）

0.06(0.12)

0.05(0.11)

年齢

Twitterを読む頻度

0.13

Twitterのまとめサイトを読む頻度
Facebookを読む頻度
2ちゃんねるを読む頻度

0.14

0.08

(0.10)

0.03(0.11)

0.04(0.08)

0.03(0.08)

0.12(0.09)－－

YouTubeを見る頻度

0.26

ニコニコ動画・生放送を見る頻度

0.10

Nagelkerke's pseudo-R

2†(0.07)

2ちゃんねるのまとめサイトを読む頻度

［定数項］

†

-6.47

***

0.12

***

(－)

0.24

*

(0.10)(0.12)

0.24†(0.12)(0.10)

0.07

(－)
†

(0.07)(1.21)(0.10)

-6.54

***

0.13

***

(1.22)( *** p <.001, ** p <.01, * p <.05, † p <.10 の有意性を表す）

統制変数とした社会属性変数については、性別と年齢に有意な効果が、教育年数（学歴）にも 10%参考水
準ではあるが負の効果が認められる。
「ネット右翼」層とその他の一般層を単純比較した場合には、年齢・学歴に差は認められなかったが、このロジスティック回帰分析の結果からは、男性であるほど／年齢が高いほど／学歴が低いほど、「ネット右翼」になる確率が上がると解釈できる。
独立変数については、パソコンでのネット利用時間が正の効果をもち、一方、スマートフォン等での利用時間は有意な効果をもたない。Twitter と YouTube の利用頻度にも、10%参考水準ではあるが、正の効果が認められる。興味深いのは、２ちゃんねる本体を読む頻度には有意な効果がないが、まとめサイトを読む頻度
4

は有意な正の効果を示していることだ。これは、２ちゃんねるまとめサイトの利用時間が現代的レイシズムに正の効果をもつことを示した高(2015：154)の大学生調査の結果とも符合しているように思われる。
4-2 「ネット右翼」層にみるナショナリズム意識の特徴「ネット右翼」現象が、ある種のナショナリズム意識の発露であることは、論を俟たないだろう。しかし、ナショナリズム意識にはさまざまな側面があり、いくつかの下位カテゴリに分類されることが知られている（田辺 2010; Bonikowski & DiMaggio 2016）。「ネット右翼」を特徴づけるのは、どのようなナショナリズム意
識なのだろうか。以下では、この点を検討していく。
今回の調査票では、ナショナリズム意識について、国際社会調査プログラム(ISSP: International Social Survey
Program)のナショナル・アイデンティティ調査を参考に、表 6 のような 21 項目が設問されている。A 群の設問形式は「ある人を本当に日本人であるとみなすために」各項目がどの程度重要だと思うか （「とても重要だ」～「まったく重要ではない」の 4 件法で回答）、B 群は「次のような意見について」どう思うか（「そう思う」～「そう思わない」の 5 件法で回答）、C 群は「日本について」各項目のようなことを「どれくらい誇りに」思うか（「とても誇りに思う」～「まったく誇りに思わない」の 5 件法で回答）である。これらについて最尤法により因子分析を行なうと、固有値 1 以上の 4 因子が抽出された（因子負荷量はプロマックス斜交回転後の値）。
表 6 ナショナリズム意識項目についての因子分析の結果（最尤法、プロマックス回転）

日本で生まれたこと
日本の国籍を持っていること
人生の大部分を日本で暮らしていること
日本語が話せること

因子1
.06
-.04
-.05
-.09

因子2
.76
.74
.84
.81

因子3
-.12
.05
.02
.04

因子4
.02
.04
-.01
-.02

共通性
.60
.59
.67
.59

仏教または神道の信者であること
日本の政治制度や法律を尊重していること
自分自身を日本人だと思っていること
先祖が日本人であること
他のどんな国の国民であるより、日本国民でいたい
他の国の人たちが日本人のようになれば、世界はもっと良くなるだろう
一般的に言って、他の多くの国々より日本は良い国だ

.45
.33
-.02
.16
-.02
.16
-.08

.23
.33
.50
.54
.11
.01
-.02

-.18
.01
.22
-.09
.03
-.13
.07

-.10
-.03
-.01
.04
.71
.67
.81

.21
.30
.35
.39
.61
.53
.61

日本における民主主義の現状
世界における日本の政治的影響力
日本の経済的成果
日本の社会保障制度
科学技術の分野で日本人が成し遂げたこと
スポーツの分野で日本人が成し遂げたこと
文学芸術の分野で日本人が成し遂げたこと

.73
.81
.68
.68
.02
-.01
.02

-.04
-.03
-.01
-.03
.02
.00
-.01

-.02
-.05
.09
.02
.78
.86
.88

.07
-.07
-.01
-.03
.04
-.01
-.04

.56
.53
.53
.43
.67
.72
.77

日本の自衛隊
日本の歴史
日本社会における公正さと平等因子寄与（回転後）

.48
.48
.68
5.81
.46
.55
.63

.02
.05
-.07
5.03
－
.33
.58

.27
.17
.02
4.29
－
－
.44

-.02
.04
.12
4.82
－
－
－

.43
.42
.55

因子2
因子3
因子4

因子間相関

Bonikowski(2016：437)は、先行研究をもとに、ナショナリズムに関する信念あるいは認知スキーマの 3 つの重要な下位カテゴリとして、[i]ネイションの正規成員条件(legitimate criteria of national membership)、[ii]ナ
ショナルプライド(national pride)、[iii]自国中心主義(chauvinism)を挙げている。表 6 の因子負荷量の高い項目から解釈すると、因子 2 は[i]に、因子 1 と因子 3 は[ii]に、因子 1 は[iii]に対応すると考えられるだろう。そこで、因子 1 を〈政治的ナショナルプライド〉、因子 2 を〈成員条件〉、因子 3 を〈文化的ナショナルプライ
ド〉、因子 4 を〈自国中心主義〉と呼ぶことにしたい。

5

これらの因子得点を、「ネット右翼」層とその他の一般層で比較すると、いずれについても「ネット右翼」
層の方が高い。
「ネット右翼」層／一般層の順に因子得点を記述していくと、〈成員条件〉は 0.77／-0.02、〈政
治的ナショナルプライド〉は 0.86／-0.02、〈文化的ナショナルプライド〉は 0.55／-0.01、〈自国中心主義〉は0.87／-0.02 で、t 検定によりすべて p<.001 の有意差が認められた。ただし、これらの因子は有意に正相関しているので、いずれの下位ナショナリズム意識が「ネット右翼」を最も特徴づけるものかは、この単純比較だけからは必ずしも明らかにならない。
その因子間相関を考慮し、いわば「正味」
表 7 「ネット右翼」層とナショナリズム意識との関連の関連度を検討するため、「ネット右翼」に（ロジスティック回帰分析の結果）該当するケースを 1、しないケースを 0 と偏回帰係数 標準誤差 オッズ比VIFした従属変数を用いて、ロジスティック回***
性別（男性1、女性2）-1.16(0.27)
0.31
1.16
帰分析を行なった。その結果が表 7 である。
なお、統制変数には、性別・年齢・教育年
年齢0.01(0.01)
1.01
1.03
数（学歴）
・フルタイム正規職ダミーに加え
教育年数
-0.09
(0.06)
0.92
1.08
*
て、
「ネット右翼」であることと各ナショナ
フルタイム正規職ダミー-0.60(0.26)
0.55
1.19
リズム意識因子の双方に関連すると思われ***排外主義的意識0.66(0.14)
1.93
1.29
る〈排外主義的意識〉因子を投入した。こ
成員条件
0.34
(0.19)
1.41
2.51
れはナショナリズム意識 4 因子とは別に構
政治的ナショナルプライド
0.14(0.20)
1.15
1.88
成された因子である（次節の表 8 を参照：
文化的ナショナルプライド
0.02(0.18)
1.02
1.66
ちなみに「ネット右翼」層におけるその因**
自国中心主義0.74(0.26)
2.09
2.77
子得点は 0.85 で、その他の一般層の-0.02
［定数項］
-1.76
(1.05)
0.17とは p<.001 の有意差）
。
2
***
0.20
Nagelkerke's
pseudo-R
表 7 に示されるとおり、この〈排外主義的意識〉はやはり「ネット右翼」層を有意( *** p <.001, ** p <.01, * p <.05 の有意性を表す）に予測しているが、ナショナリズム意識 4因子のなかで有意な連関が認められるのは〈自国中心主義〉のみである。したがって、これが「ネット右翼」
的なナショナリズム意識を最も特徴づけるものと言えるだろう（ただし、この〈自国中心主義〉と〈政治的ナショナルプライド〉については、多重共線性の可能性を示す VIF が 2 を上まわっており、この点では若干の留保を要する）。
ここであらためて、ナショナリズム意識の下位カテゴリ間の概念的な区別――もしくは各因子を構成する設問項目の意味内容――に留意しておこう。
〈自国中心主義〉は自国（民）を他国（民）より優越視する意識であるのに対して、〈成員条件〉〈ナショナルプライド〉はそうした優劣の意識を必ずしも伴うとは限らない。
〈成員条件〉が示すアイデンティティ的な側面ではなく、〈ナショナルプライド〉が示すパトリオティズム的な側面でもなく、ショーヴィニズム的な傲慢性を伴う〈自国中心主義〉が、「ネット右翼」であるか否かに強く連関すること。それは、「ネット右翼」を支えているものが「愛国心」というよりむしろ、他国への「蔑視」であることを示唆しているのではないだろうか。

5 ネット利用によって排外意識は高まるのか
本節では、ここまで「ネット右翼」に定めていた照準をひとまず外し、ネットユーザ一般に対して、ネット利用が排外主義的意識を高めるように作用するかを検討する。なお、すでに述べたように、この点に関する分析の詳細は辻(2018)において報告しているため、そのポイントを要約して記載するにとどめたい。
本研究代表者は、2014 年に実施したウェブ調査の結果から、ネット利用時間が排外主義的意識と正の連関をもつことを見いだした（辻 2017）。また、高(2015)の大学生調査では、ネット利用時間が在日コリアンに対する現代的レイシズムと正の連関をもつことが確認されている。しかし、これら数少ない先行研究において示されているのは、あくまで単なる相関であり、ネットを利用することによって（排外主義的な意見や他者によく接触することになり）排外主義的意識が強まるのか、もともと排外主義的な者が（自らの意見を支持する情報や他者を求めて）ネットをよく利用するようになるのか、因果の向きは必ずしも明らかでない。
そこで今回は、操作変数を用いた双方向因果モデルによって因果の向きを推定する。図 2 にこのモデルの概念図を示す。図中のターゲット変数 Ya と Yb が、因果の向きを検証したい 2 つの変数にあたる（ea, eb は誤差項）。操作変数とは、一方のターゲット変数には因果的に影響するが、他方のターゲット変数には影響しない

6

と想定しうる変数である。たとえば、Ya を排外主義的意識、Yb をネット利用時間としよう。外国人と不快な接触経験をしたことがあるかどうかを
操作変数 Xa とすると、これは排外主義
ターゲット変数 Yaea
操作変数 Xa
的意識 Ya を高める因果作用をもつだ（排外主義的意識）
ろうが、不快な外国人接触経験をしたことによってネット利用時間 Yb が増
統制変数 Xc[i][ii]
えたり減ったりするという因果的影響は考えにくい。同様に、一日に自分のターゲット変数 Ybeb
操作変数 Xb
自由に使える余暇時間を操作変数 Xb（ネット利用量）とすると、暇な時間が増えるとネット
利用 Yb は増えるだろうが、暇だからと
図 2 操作変数を用いた双方向因果モデルの概念図
いって排外主義的意識 Ya が強くなるとは考えられまい。
このような性質をもった操作変数を用いると、ターゲット変数間の因果の向きを推定することができる。
仮に図 2 の[ii]の向きで Ya が→Yb に因果をおよぼすとすれば、Xa→Ya→Yb という因果連鎖をたどって Xa と Ybには見かけ上の相関が生じるはずだ。しかし、[i]の向きで Yb が→Ya に因果をおよぼす場合には、Xa→Ya←Ybとなり、単に Ya において因果が合流するだけで Xa と Yb に見かけ上の相関は生じない。このように、予測される相関行列が異なってくるため、調査データから得られる実際の相関行列と照らし合わせることで因果の向きの推定が可能になるのである。
今回の調査では、ISSP 調査を参考に、「日本に定住しようと思って日本へ来る外国人」に対する意識 8 項
目を設問しており、これらを因子分析して得られた〈排外主義的意識〉因子の得点を、一方のターゲット変
数 Ya とした（表 8、辻(2018：8)を参照）。
表 8 移住外国人に対する意識項目についての因子分析の結果（最尤法、プロマックス回転）
共生主義的 排外主義的
意識因子
意識因子

共通性

外国人は、全体としては日本の経済の役に立っている
外国人は新しい考えや文化をもたらし、日本の社会をよくしている
外国人が合法的に移住した場合は、日本人と同じ権利をもつべき

.63
.64
.74

-.01
-.08
-.07

.39
.43
.57

外国人が合法的に移住した場合は、義務教育を受けられるほうがよい
外国人が増えれば、犯罪発生率が高くなる
外国人は日本人から仕事を奪っている日本文化は外国人によって徐々に損なわれてきている
外国人が不法滞在している場合は、政府はもっと厳しく取り締まるべき

.69
-.03
-.04
-.09
.20

.08
.71
.64
.70
.52

.47
.51
.42
.51
.28

因子間相関

-.16

もう一方のターゲット変数 Yb は、パソコンおよびスマートフォンでの〈ネット利用時間総量〉を合算し対数変換したものを用いた。操作変数 Xa は〈否定的外国人接触経験〉と〈肯定的外国人接触経験〉、操作変数
Xb は〈自分の自由に使える余暇時間〉〈商取引系ネット利用度〉〈ゲーム系ネット利用度〉を設定した。その他の統制変数および分析結果の詳細は割愛するとして、知見のポイントのみを述べよう。
完全情報最尤法を用いたモデルでも、二段階最小二乗法による限定情報最尤法を用いたモデルでも、[i]ネ
ット利用が→排外主義的意識を強める向きの因果効果は有意だったが、[ii]排外主義的意識が→ネット利用を促す向きの因果効果には有意性が認められなかった。すなわち、ネット利用によって排外意識は高められるのであり、その逆向きの因果ではないということだ。
興味深いのは、表 8 の〈共生主義的意識〉をターゲット変数 Ya とした場合にも、同様に、[i]ネット利用が→共生主義的意識を強める向きの因果は有意だが、[ii]共生主義的意識が→ネット利用を促す向きの因果は有意ではなかったことである。
これらのアンビバレントな分析結果は、ネット利用がネットユーザの態度を一様に排外主義的な方向へと強めるのではなく、排外主義的な方向と共生主義的な方向へと二極分化させることを示唆している。

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6 まとめと今後の課題
今回の調査において操作的に定義された「ネット右翼」層は、ネットユーザの 1%程度と推計された。彼ら彼女らがやはり排外主義的な意識を強く有していることは、4 節での分析結果からさまざまな点において確認された。ネット利用行動の面では、２ちゃんねるのまとめサイト、Twitter、YouTube との関連が高く、ネット上の排外主義への社会的対応策を講じるには、とりわけこれらに対して重点を置く必要があるだろう。
また、ネット利用がユーザの排外主義的意識を高める因果効果をもつことが認められた。このことに関連して、最後にふれておきたいのが、2007 年・14 調査と今回 2017 年調査における「ネット右翼」層とその「シンパ」層の比率の変化である。表 9 は、2007 年の調査対象者の年齢 20～44 歳にそろえて、それらの比率を示したものだ。
表 9 「ネット右翼」層とその「シンパ」層の比率の年次変化（20～44 歳）

条件(a) 中国・韓国への否定的態度
条件(b) 保守的政治志向
条件(c) ネットでの意見発信・議論(a&b&c) 「ネット右翼」層(a&b) 「ネット右翼＋シンパ」層〔全数〕

2007 年
比率(標本実数)
36.6%
(632)
6.4%
( 63)
15.4%
(152)
1.3%
( 13)
4.0%
( 40)
100%
(990)

2014 年
比率(標本実数)
60.6%
(880)
10.7%
(155)
13.1%
(190)
1.9%
( 28)
9.0%
(130)
100%
(1451)

2017 年
比率(標本実数)
57.6%(1113)
10.2%
(197)
25.8%
(499)
2.3%
( 45)
7.7%
(149)
100%
(1933)

いずれの年次も非確率標本による調査であるため、経年的な増減について確たる結論は導けないが、「ネット右翼」層は 2007 年の 1.3%から 2017 年には 2.3%へ、「ネット右翼＋シンパ」層は 4.0%から 7.7%へと、増加傾向をみせている。もっとも前者は該当ケース数が少ないこともあって有意な差とは認められないが、後者については有意水準に達している（χ2 検定により p<.001）。ネット利用のもつ因果効果が、実際に排外主義的なユーザを増やした可能性があるということだ。
他方、ネット利用には共生主義的態度を高める因果効果も同時に認められたことからすると、「ネット右翼」に対するカウンター層も増えているのかもしれない。だとすれば、問題は複雑な様相を帯びる。ひとつには、ネット上で今後も排外主義（的な意識）が拡大・増幅していく可能性があり、もうひとつには、そのカウンター層も増加・先鋭化していき、社会的対立がさらに深まっていく可能性があるからだ。
この点について、さらに実証的知見を積み重ねていくこと、特に無作為抽出の確率標本調査によって追試を行なうことが、今後の大きな課題である。

【参考文献】
Bonikowski, B., 2016, Nationalism in Settled Times, Annual Review of Sociology, 42, pp.427-49.
Bonikowski, B. and DiMaggio, P., 2016, Varieties of American Popular Nationalism, American Sociological
Review, 81(5), pp.949-980.
McConahay, J.B., 1983, Modern Racism and Modern Discrimination: The Effects of Race, Racial Attitudes, andContext on Simulated Hiring Decisions, Personality and Social Psychology Bulletin, 9(4), pp.551-558.
総務省統計局, 2018,「人口推計――平成 30 年 4 月報」, 総務省統計局ウェブサイト,（2018 年 6 月 24 日閲覧,
http://www.stat.go.jp/data/jinsui/pdf/201804.pdf）.
高史明, 2015,『レイシズムを解剖する――在日コリアンへの偏見とインターネット』勁草書房.
―――, 2017,「在日コリアンへのレイシズムとインターネット」, 塚田穂高(編)『徹底検証 日本の右傾化』筑摩書房: pp.34-53.
田辺俊介, 2010,『ナショナル・アイデンティテイの国際比較』慶応義塾大学出版会.
轟亮・歸山亜紀, 2014,「予備調査としてのインターネット調査の可能性――変数間の関連に注目して」『社会と調査』12 号: pp.46-61.

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辻大介, 2008,「インターネットにおける「右傾化」現象に関する実証研究 調査結果概要報告書（日本証券奨学財団第 33 回研究調査助成報告書）」（http://d-tsuji.com/paper/r04/ に掲載）―――, 2009,「調査データから探る「ネット右翼」の実態」『Journalism』226 号(3 月号): pp.62-69, 朝日新聞社.
―――, 2017,「計量調査から見る「ネット右翼」のプロファイル――2007 年／2014 年ウェブ調査の分析結果をもとに」『年報人間科学』38 号: pp.211-224.
―――, 2018,「インターネット利用は人びとの排外意識を高めるか――操作変数法を用いた因果効果の推定」『ソシオロジ』192 号: pp.3-20.
（※以上の執筆・分析は、4-2 節を齋藤が、その他を辻が分担した）

〈発
題

名

表

資

料〉

掲載誌・学会名等

発表年月

インターネット利用は人びとの排外意識を高めるか――操作変数法を用いた因果効果の推定『ソシオロジ』192 号

2018 年 6 月

メディアの党派化と世論の分断

永田浩三編『フェイクと憎悪――
歪むメディアと民主主義』大月書店

2018 年 6 月

シンポジウム記録「メディアのいま：「表現の自由、
その抑圧・侵害と暴力的使用」（2017
年 12 月 2 日、於大阪市立大学・文化交流センター）『共生社会研究』13 号（大阪市立大学共生社会研究会）

2018 年 3 月

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