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 初めに
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。
そこで本調査研究では、そもそもこのような他者の行為に対する寛容性についてどの程度許容されるのか、またそのような他者の行為に対してどのような個別対応および社会的対応を望むのかを明らかすることを 1つの目的とする。このような他者の行為に対する寛容性が、上記のような情報環境の変化を前提に、ソーシャル・メディアや他の情報行動とどのような関連を持つのか、また情報行動との関連において異なる意見に対する寛容性と他者の行為に対する寛容性がどのように異なるのかを明らかにする。

2 研究方法2-1 データ
本調査研究では、インターネットを用いた質問紙調査を行った。対象は調査会社のモニターで、18 歳から66 歳までの男女で、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 3000 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 サンプルを本調査研究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。

1

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表 2.1.1 サンプルの性・年齢層の分布
N18-19 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

N140353369

375

377361386

401378418

女性 1785

4.3%

9.5%

10.4%

10.8%

10.9%

10.5%

10.1%

11.1%

10.6%

11.7%

男性 1773

3.6%

10.3%

10.3%

10.3%

10.3%

9.8%

11.6%

11.4%

10.6%

11.8%

全体 3558

3.9%

9.9%

10.4%

10.5%

10.6%

10.1%

10.8%

11.3%

10.6%

11.7%

2-2 基本的な質問項目と回答の分布（１）一般情報行動
本研究における重要な変数である情報行動の変数について、以下に記す。
テレビ視聴時間について８件法で確認した結果が表 2.2.1 である。中央値としては 1 日に２～３時間未満となり、「まったく見ない」を１、「１日に５時間以上」を８として分析に用いる。
表 2.2.1 テレビ視聴時間（N=3558）
１日に１日に１日に１日に１日にまったく
１日に１日に３０分～ １～２時間 ２～３時間 ３～４時間 ４～５時間
見ない
３０分未満
５時間以上
１時間未満
未満
未満
未満
未満
8.7%

8.1%

11.5%20.5%

18.6%

13.0%

9.0%

10.6%

テレビでのニュース視聴頻度については、テレビ視聴時間について「まったく見ない」を選択した人を除いて６件法で質問した。その結果が表 2.2.2 である。一般ニュース以外にスポーツニュース、芸能ニュースについても質問した。中央値としては１日１回くらいとなり、「まったく見ない」を１、「１日４回以上」を６とし、テレビ視聴時間を「まったく見ない」とした人を０として分析に用いる。
表 2.2.2 テレビニュース視聴頻度（N=3248）※テレビ視聴時間を「まったく見ない」とした人を除く
まったく見週に１日に１日に１日に週に数回ない１回以下
1 回くらい２～３回４回以上
一般ニュース

5.2%

4.9%

9.1%

33.7%

36.1%

10.9%

スポーツニュース

27.3%

17.0%

16.9%

28.0%

8.1%

2.8%

芸能ニュース

24.8%

18.0%

17.9%

27.5%

8.5%3.3%

新聞の閲覧頻度について８件法で確認した結果が表 2.2.3 である。中央値は週に１回未満であり、「まったく読まない」を１、「ほぼ毎日（１日平均２０分以上）」を８として分析に用いる。
表 2.2.3 新聞閲読頻度（N=3558）
まったく読まない45.1%

週に１回未満6.5%

週に１回くらい2.1%

ほぼ毎日(１日平均)

週に数回

5 分未満

4.8%

6.8%

5～9 分
9.5%

10～19 分20 分以上

11.7%

13.6%

ネット利用時間については、パソコン（タブレットを含む、以下 PC）とスマートフォンや携帯電話（以下MB）に分け、さらにそれぞれ平日と休日に分けて、「まったく利用しない」「30 分未満」「30 分～1 時間未満」「1 時間～1 時間 30 分未満」
「1 時間 30 分～2 時間未満」「2 時間～3 時間未満」「3 時間～4 時間未満」「4 時間～5 時間未満」「5 時間～8 時間未満」「8 時間以上」の 10 件法で確認し、それぞれの下限と上限の中央値の分数（８時間以上は 600 分とした）を、平日５、休日２の比率で案分した平均値等が表 2.2.4 である。この定義にのっとり、分析に用いる。

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表 2.2.4 ネット利用時間（N=3558）
平均標準偏差最小値

最大値

PC ネット149.9

144.620600

MB ネット81.2

105.560600

ソーシャル・メディアの利用については、Twitter、Facebook については閲覧と投稿、LINE についてはメッセージの送信について、７件法で確認した結果が表 2.2.5 である。Twitter の閲覧、投稿のいずれかを行っている人は 53.6％、Facebook の閲覧、投稿のいずれかを行っている人は 32.4％であった。それぞれ、「まったくしない」を１、「１日に１０回以上」を７として分析に用いる
表 2.2.5 ソーシャル・メディア利用頻度（N=3558）
まったくし週に週に１日にない
１回以下
２～５回 １回くらい

１日に２～５回

１日に６～９回

１日に１０回以上

Twitter 閲覧

46.5%

8.4%

6.5%

10.5%

14.7%

5.1%

8.3%

Twitter 投稿

70.1%

12.7%

5.0%

4.4%

4.3%

1.5%

2.0%

Facebook 閲覧

67.8%

12.0%

5.2%

7.7%

4.6%

1.4%

1.3%

Facebook 投稿

82.1%

10.4%

2.4%

2.3%

1.6%

0.6%

0.6%

LINE 送信

37.0%

12.1%

11.4%

11.3%

15.0%

6.3%

7.0%

動画サイト・まとめサイト等について、それぞれの利用頻度を５件法で確認した結果が表 2.2.6 である。
それぞれ「まったくない」を１、「ほぼ毎日」を５として分析に用いる
表 2.2.6 動画サイト・まとめサイト等利用頻度（N=3558）
まったくないそれ以下

月に数回週に数回

ほぼ毎日YouTube

15.0%

15.1%

15.6%

25.9%

28.4%

Instagram

60.2%

7.5%

6.7%

8.9%

16.7%

５ちゃんねる

70.3%

11.1%

6.5%

6.0%

6.1%

５ちゃんねるまとめ

72.5%

11.2%

6.7%

5.1%

4.4%

Twitter まとめ

66.8%

13.6%

9.1%

6.5%

4.0%

ネットニュースの閲覧頻度について、「社会・政治」「経済・ビジネス」「海外・国際」「スポーツ」「エンタメ」のそれぞれについて、６件法で確認した結果が表 2.2.7 である。それぞれ「ほとんど読まない」を１、「１日４回以上」を６として分析に用いる。
表 2.2.7 ネットニュース閲覧頻度（N=3558）
ほとんど週に読まない
１回以下

週に数回

１日に１回くらい１日に２～３回

１日に４回以上

社会・政治

21.7%

8.6%

14.4%

31.6%

17.7%

6.0%

経済・ビジネス

26.3%

11.3%

13.9%

28.7%

14.6%

5.1%

海外・国際

27.6%

12.8%

16.0%

27.5%

12.1%

4.0%

スポーツ

32.0%

13.8%

15.7%

24.8%

10.1%

3.6%

エンタメ

24.7%

13.7%

19.3%

27.5%

11.3%

3.6%

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（２）寛容性に関する項目
次に、寛容性に関する項目の変数について、以下に記す。
まず、異なる意見に対する寛容性については、小松・辻（2006）などを参考に、以下の４項目について５
件法で確認した（表 2.3.1）。2)は逆転項目である。４項目について、「あてはまらない」を１、「あてはまる」を５として（逆転項目は逆）クロンバックのα係数を求めたところ、0.6721 となったため、４項目の平均値を異なる意見に対する寛容性として用いる。
表 2.3.1 異なる意見に対する寛容性（N=3558）
あてあまり
どちらともややあてはまる
はまらない あてはまらない いえない あてはまる
1)自分と意見や価値観が違う人とも気にせ
7.0%
11.6%
40.3%
32.3%
8.8%
ずつきあう
2)自分と考えの違う人の意見はあまり聞き
9.4%
24.8%
45.7%
16.0%
4.0%
たくない
3)まわりの人たちの中に、自分と意見や考
2.9%
6.0%
38.2%
40.1%
12.8%
えの違う人がいてもかまわない4)いろいろな意見や価値観を持った人がい
2.0%
3.4%
31.7%
42.7%
20.3%
るのは健全なことだと思う※4)のみ選択肢は、「そう思わない」～「そう思う」の 5 件法である。
次に他者の行為に対する寛容性については、それぞれの行為に対して迷惑だという人ほど不寛容と捉え、迷惑行為に対して迷惑と思う度合いを４件法で確認した（表 2.3.2）。
表 2.3.2 他者の行為に対する寛容性（N=3558）
まったく迷惑でない

あまり迷惑でない

やや迷惑だ

たいへん迷惑だ1)電車内で赤ちゃんが泣く

27.7%

42.7%

22.8%

6.7%

2)電車内にベビーカーを折りたたまずに乗りこんでくる

16.1%

39.7%

33.2%

11.0%

3)電車内で子どもが大声を出す

10.8%

27.3%

44.0%

17.9%

4)電車内で化粧をする

12.5%

36.8%

34.1%

16.6%

5)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

6.0%

24.9%

46.4%

22.7%

6)歩きながらスマートフォンを操作している（歩きスマホ）

4.0%

15.8%

43.7%

36.5%

ここで、
「たいへん迷惑だ」を１、「まったく迷惑でない」を４とし、最尤法で因子分析（Promax 回転）をした結果が表 2.3.3 である。他者の行為に対する寛容性について、乳幼児に関連した１）～３）と、一般的なマナーに関連した４）～６）の 2 因子構造となった。前者を乳幼児寛容性、後者をマナー寛容性とする。
表 2.3.3 他者の行為に対する寛容性（N=3558）の因子分析結果（最尤法、Promax 回転）
乳幼児
マナー
1)電車内で赤ちゃんが泣く
0.8473-0.11452)電車内にベビーカーを折りたたまずに乗りこんでくる
0.74440.06293)電車内で子どもが大声を出す
0.70090.11425)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
0.00850.76006)歩きながらスマートフォンを操作している（歩きスマホ）-0.0260
0.61384)電車内で化粧をする
0.05010.5816
因子間相関0.38519

4共通性
0.656253
0.5941940.565921
0.5826430.365157
0.36322

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次に、迷惑行為に対して、個別の対処について 5 件法で確認した結果が表 2.3.4 である。
表 2.3.4 他者の行為に対する個別対処（N=3558）
あてはまら
あまり
どちらともややあてはまる
ない
あてはまらない いえない あてはまる
1)他人に迷惑をかける人がいたら、何とかして改めさせる

8.8%

21.2%

47.9%

19.1%

3.0%

2)他人に迷惑をかける人とは、つきあわない

1.5%

4.2%

26.8%

37.9%

29.7%

3)他人に迷惑をかける人がいても、気にしない

17.1%

34.6%

37.2%

8.9%

2.1%

4)他人に迷惑をかけている人を見かけても、見て見ぬふりをする

3.6%

10.1%

58.5%

22.3%

5.5%

それぞれ、
「あてはまらない」を１、「あてはまる」を５として、Spearman の相関分析を行ったところ有意ではある部分も多いが、一貫した結果とはならなかった。これは迷惑行為に対する個別対処方策が多様であり、個々人で一貫している可能性がある。
表 2.3.5 他者の行為に対する個別対処の相関2)3)4)-0.02893 †0.07447 ***-0.22473 ***2)他人に迷惑をかける人とは、つきあわない--0.35805 ***0.17663 ***3)他人に迷惑をかける人がいても、気にしない--

0.20453 ***4)他人に迷惑をかけている人を見かけても、見て見ぬふりをする---

1)他人に迷惑をかける人がいたら、何とかして改めさせる

次に、迷惑行為に対して、社会的規制等を強化すべきか５件法で確認した結果が表 2.3.6 である。この５項目に対して、「そう思わない」を１、「そう思う」を５として、クロンバックのα係数を求めたところ、0.8167と一貫性が認められるため、他者の行為に対する規制強化として 5 項目の平均値を用いる。
表 2.3.6 他者の行為に対する社会的対処（N=3558）
そう思わない1)社会を住みよくするためには、法律や規則をもっと厳しくするべきだ
2)規則や法律を破る人は、社会人としての資格がない
3)世の中のもめ事の多くは、適切な規則がきちんと作られていないことが原因だ
4)世の中の平穏を保つためには、違反行為をした人を厳重に取り締まった方がよい
5)人々が気持ちよく暮らすためには、自分勝手なことをする人を排除すべきだ

あまり
どちらともそう思わない いえない

やや
そう思う

そう思う

3.8%

14.1%

50.0%

24.7%

7.5%

1.7%

4.6%

37.4%

38.1%

18.1%

3.8%

14.4%

50.3%

24.3%

7.3%

1.6%

4.9%

41.5%

33.9%

18.2%

2.6%

8.6%

49.7%

28.2%

10.9%

（３）寛容性に関連したネット接触
寛容性に関連したネット接触として、他者の行為について３項目（１～３）、政治的な意見について１項目、それぞれ４件法で質問した結果が表 2.4.1 である。

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表 2.4.1 ネットでの意見投稿接触（N=3558）
まったくないあまりない

ときどきあるよくある

1)電車内でのマナーについての意見・投稿や記事

39.7%

26.0%

29.1%

5.2%

2)子ども連れのマナーについての意見・投稿や記事

40.1%

28.0%

26.8%

5.1%

3)スマートフォンの利用マナーについての意見・投稿や記事

39.8%

28.9%

26.1%

5.2%

4)政治や社会問題についての友人・知り合いの意見・投稿

46.2%

25.4%

22.4%

6.0%

これらの４項目について、「まったくない」を１、「よくある」を４とした相関を確認した結果が表 2.3.2である。いずれも中程度以上に強い相関であるが、異なる意見に対する寛容性と、他者の行為に対する寛容性に分け、また他者の行為に対する寛容性については前項で見たように乳幼児寛容性とマナー寛容性に分けることができるため、異なる意見に対する寛容性に対しては４）を、乳幼児寛容性に対しては２）を、マナ
ー寛容性については１）と３）の平均値を用いる。
表 2.4.2 ネットでの意見投稿接触内の相関（N=3558）

1)電車内でのマナーについての意見・投稿や記事

2)

3)

4)

0.9007 ***0.8603 ***0.7060 ***0.8529 ***0.6827 ***2 子ども連れのマナーについての意見・投稿や記事
3)スマートフォンの利用マナーについての意見・投稿や記事

0.7129 ***4)政治や社会問題についての友人・知り合いの意見・投稿

3 結果
3-1 寛容性と属性の関連（１）性・年齢層との関連
各寛容性と性・年齢層との関連を確認する。
異なる意見に対する寛容性については、男性よりも女性が高く、60-68 歳・18-19 歳が 20-29 歳・30-39 歳・
40-49 歳よりも高くＵ字型の傾向が示された。
一方で、乳幼児寛容性では、性別で有意差がみられず、年齢層が高くなるほど寛容性が低くなる傾向がみられた。またマナー寛容性については、女性よりも男性が高く、年齢層が高くなるほど寛容性が低くなる傾向がみられた。
表 3.1.1 各寛容性項目の性・年齢層別の平均値
女性 男性

t値

18-19 歳 20-29 歳 30-39 歳 40-49 歳 50-59 歳 60-68 歳

F値ｎ1785 1773

140722752

747779418

異意見寛容性3.50 3.37 5.68 ***3.52 a3.38 b 3.38 b

3.37 b

3.49 ab3.61 a10.31 ***

乳幼児寛容性-0.01 0.01 -0.94

0.33 a0.11 b 0.01 bc -0.02 bc -0.13 c-0.04 bc

9.10 ***

マナー寛容性-0.03 0.03 -2.37 *0.16 a0.14 a 0.09 a-0.17 b15.16 ***-0.01 ab -0.15 b※ｔ値は独立したサンプルのｔ検定の結果、ｔ値右肩の記号は、***：p<.001、*：p<.05※F 値は分散分析の結果、F 値右肩の記号、***：p<.001※年齢層の数値右肩の記号は、Tukey の多重範囲検定の結果、同記号間で p<.05 で有意差がないことを示す。

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（２）学歴との関連
次に、各寛容性と学歴との関連を確認する。
分析の結果、いずれも分散分析の結果は有意ではあったが、Tukey の多重範囲検定の結果、具体的な学歴間では 5％水準で有意な差は見られなかった。
表 3.1.2 各寛容性項目の学歴別の平均値
中学・高校

高専・専門・短大

大学

大学院

F値

n945

6971695219

異意見寛容性

3.38

3.44

3.47

3.41

3.66 *

乳幼児寛容性

0.08

-0.04

-0.02

-0.03

3.17 *

マナー寛容性

0.07

-0.03

-0.04

0.09

4.29 **※F 値は分散分析の結果、F 値右肩の記号、***：p<.001
3-2 寛容性と情報行動の関連（単純相関）
各寛容性項目と情報行動との関連を確認する。
（１）各寛容性項目とメディア利用時間との関連
まず、各寛容性項目と、テレビ、新聞、PC ネット、MB ネットとの相関を確認した結果が表 3.2.1 である。
異なる意見に対する寛容性については、テレビ時間、新聞時間と有意な正の相関がみられたが、ネットとの関連は見られなかった。乳幼児寛容性では、テレビ時間、新聞時間、PC ネット時間と有意な負の相関がみられた。マナー寛容性はテレビ時間、新聞時間と有意な負の相関、PC ネットとは 10％水準での負の相関、MBネットとは有意な正の相関がみられた。
表 3.2.1

各寛容性項目とメディア利用時間との関連
異意見寛容性

乳幼児寛容性

マナー寛容性テレビ時間

0.0536**-0.0351*-0.0907

***

新聞時間

0.0992***-0.0789***-0.0986***

PC ネット-0.0249-0.0813***-0.0308†

MB ネット-0.0092

0.00790.0437**※数値は Pearson の相関係数。数値右肩の記号は、***：p<.001、**：p<.01、*：p<.05、†：p<.10（２）各寛容性項目とニュース頻度との関連
各寛容性項目と、ニュース接触頻度の相関を確認した結果が表 3.2.2 である。異なる意見に対する寛容性とはいずれも有意な正の相関、乳幼児寛容性、マナー寛容性とはいずれも有意な負の相関がみられた。
表 3.2.2

各寛容性項目とニュース利用の関連
異意見寛容性

乳幼児寛容性

マナー寛容性TV)一般ユース

0.1518***-0.0672***-0.1474***net)社会・政治

0.2073***-0.0807***-0.1627***net)経済・ビジネス

0.1996***-0.0778***-0.1439***net)海外・国際

0.2062***-0.0732***-0.1460***※数値は Spearman の相関係数。数値右肩の記号は、***：p<.001、**：p<.01、*：p<.05、†：p<.10※TV)はテレビ、net)はネットを示す。

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（３）各寛容性項目とソーシャル・メディア等利用との関連
各寛容性項目とソーシャル・メディア等利用との相関を確認した結果が表 3.2.3 である。
異なる意見に対する寛容性は、５ちゃんねる閲覧を除き、いずれも有意な正の関連を示している。一方で、乳幼児寛容性については、Facebook の閲覧と投稿、５ちゃんねると５ちゃんねるまとめと Twitter まとめの閲覧と有意な負の相関、LINE 送信と有意な正の相関がみられた。また、マナー寛容性は、10％水準まで見れば Twitter の閲覧と投稿と正の相関、Facebook の閲覧と投稿と負の相関がみられた。
表 3.2.3 各寛容性項目とソーシャル・メディア等利用との関連
異意見寛容性

乳幼児寛容性

マナー寛容性Twitter 閲覧

0.0378 *0.01480.0365 *Twitter 投稿

0.0358 *-0.0268

0.0277 †Facebook 閲覧

0.1022 ***-0.0335 *-0.0294 †Facebook 投稿

0.0692 ***-0.0685 ***-0.0295 †LINE 送信0.1225 ***0.0563 ***0.0064

YouTube 視聴

0.0411 *-0.01640.0028Instagram 閲覧

0.0955 ***0.02450.0025５ちゃんねる閲覧0.0192-0.1104 ***-0.0021

５ちゃんねるまとめ閲覧

0.0438 **-0.0909 ***-0.0033

Twitter まとめ閲覧

0.0732 ***-0.0410 *0.0238※数値は Spearman の相関係数。数値右肩の記号は、***：p<.001、**：p<.01、*：p<.05、†：p<.10
3-3 寛容性と情報行動の関連（属性項目等の統制）
ここまで見てきたように、各寛容性項目とメディア利用には一定の関連がみられた。また各寛容性項目は年齢との関連もみられ、またメディア利用は年齢との関連が強いことがよく知られている。したがって、年齢等の属性項目を統制したうえで、各寛容性項目と情報行動の関連を確認する必要がある。そこで、本節では、各寛容性項目を目的変数、性別、年齢を統制変数、情報行動項目を説明変数とした重回帰分析を行う。
情報行動項目は、各寛容性項目で 2 つのモデルを想定する。Model1 では、テレビ時間、新聞時間、PC ネット時間、MB ネット時間の各項目を情報行動項目として説明変数に投入し、各変数の係数の有意性と方向を確認する。また、Model2 では、テレビ時間、新聞時間は同様とし、各ネット時間をソーシャル・メディアに置き換える。ただし、Twitter 閲覧と Twitter 投稿、Facebook 閲覧と Facebook 投稿は相関が非常に強いため、それぞれ閲覧のみを投入する。Model2 でも同様に各変数の係数の有意性と方向性を確認する。
分析の結果は表 3.3.1 である。異なる意見に対する寛容性についてみると、Model1 では新聞時間（0.1％水準）が有意な正の係数、10％水準ではあるが MB ネット時間も正の係数が得られた。また、Model2 では、新聞時間（0.1％水準）、LINE 送信頻度（0.1％水準）、Facebook 閲覧頻度（5％水準）で有意な正の係数、10％水準であるが Twitter 閲覧も正の係数が得られた。つまり新聞をよく読む人や LINE でメッセージをよく送信する人、Facebook をよく読む人ほど異なる意見に対する寛容性（異なる意見に対する寛容性）が高いことを示している。
一方、乳幼児寛容性については、Model1 では新聞時間（0.1％水準）、PC ネット時間（0.1％水準）で有意な負の係数が得られ、また Model2 でも新聞時間（1％水準）と Facebook 閲覧頻度（1％水準）で有意な負の係数、LINE 送信頻度（1％水準）で有意な正の係数が得られた。つまり新聞をよく読む人や PC でネットを長い時間利用する人、Facebook を良く閲覧する人、LINE でメッセージをあまり送信しない人ほど、乳幼児寛容性（乳幼児の鳴き声などに対して迷惑と思わない度合い）が低いことを示している。
また、マナー寛容性については、Model1 では新聞時間（1％水準）で有意な負の係数、10％水準ではあるがテレビ時間でも負の係数が得られた。また Model2 でも新聞時間（5％水準）で有意な負の係数、10％水準

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研究調査助成報告書 第35号 2020年度

ではあるがテレビ時間でも負の係数が得られた。つまり、新聞をよく読む人ほど、マナー寛容性（音漏れや歩きスマホなどを迷惑だと思わない度合い）が低いことを示している。
分析結果から、異なる意見に対する寛容性と乳幼児寛容性・マナー寛容性で大きく結果が異なる。その要因の 1 つとして、インターネットでのそれぞれの意見への接触との関連が挙げられる。2-2（３）で確認した、ネットでの政治・社会意見閲覧、乳幼児意見閲覧、マナー意見閲覧と、対応する寛容性との相関分析を行ったところ、異なる意見に対する寛容性と政治・社会意見閲覧頻度は有意な正の相関（r=0.1360, p<.001）であったが、乳幼児寛容性と乳幼児意見閲覧頻度では有意な負の相関（r=-0.0529, p<.01）、マナー寛容性とマナー意見閲覧でも有意な負の相関（r=-0.1012, p<.001）となっていた。つまり、政治や社会の意見について接すれば接するほど、政治や社会の意見に対して寛容になる可能性が示唆されるが、一方で、乳幼児やマナーに関する意見に接すれば接するほど、それらに対して寛容でなくなるのである。今回のデータでは因果関係は不明であるが、前者は、多様な意見に接する＝異なる意見に対する寛容性が高いといえるが、乳幼児やマナーについての意見は、どちらかといえばそれが問題であるという意見であり、それらに接した結果、乳幼児寛容性やマナー寛容性が低くなったと解釈できる。
以上の点については、今後、因果関係を含めた調査研究が必要である。
表 3.3.1 各寛容性を目的変数とした重回帰分析の結果
異意見寛容性

乳幼児寛容性

マナー寛容性

Model1Model2Model1Model2Model1Model2

男性ダミー-0.1024 ***-0.0910 ***0.0333 †0.0349 †0.0469 **0.0428 *年齢0.0654 **0.1129 ***-0.0768 *** -0.0686 **-0.1249 ***-0.1388 ***テレビ時間-0.0113-0.0202-0.0065-0.0330 †-0.0321 †新聞時間

0.0889 ***0.0693 ***-0.0658 *** -0.0532 **-0.0508 **-0.0436 *PC ネット時間 -0.0180-0.0703 ***-0.0231

MB ネット時間-0.0304

0.00000.0326 †-0.0141

Twitter 閲覧

0.0361 †-0.0168-0.0071

Facebook 閲覧

0.0414 *-0.0586 **-0.0248

LINE 送信0.1246 ***0.0504 **-0.0158

F値

12.15 ***

20.12 ***

10.45

調整済 R20.02020.03960.0172

8.46 ***
0.015815.49

13.59 ***

0.02610.0264※***：p<.001、**：p<.01、*：p<.05、†：p<.10
3-4 他者の行為に対する寛容性とその対処法略（１）他者の行為に対する寛容性と個別対処
ここで、他者の行為に対する寛容性と個別対処の関連について確認した結果が表 3.4.1 である。1)と 2）については、いずれも有意な負の相関を示しており、寛容性が低い人ほど「何とかして改めさせ」たり「つきあわない」という個別対処をとる。また 3)4)を見てみると、マナー寛容性が高いほど「気にしない」となるが、乳幼児寛容性が低いほど「見て見ぬふり」をする。この部分が、乳幼児寛容性とマナー寛容性で異なる点である。つまり、乳幼児の迷惑行為は「迷惑ではあるが仕方がないもの」であるため、不寛容である人であっても「見て見ぬふり」となるが、音漏れや歩きスマホといったマナーについては「迷惑であり、仕方がなくないもの」であるため、寛容である人は気にしないがそうでない人にとっては気になるのであろう。
（２）他者の行為に対する寛容性と社会的対処
次に、他者の行為に対する規制強化と他者の行為に対する寛容性との相関分析を行った結果、乳幼児寛容性（r=-0.1886, p<.0001）とマナー寛容性（r=-0.2825, p<.0001）のいずれとも有意な負の相関となった。
つまり、他者の行為に対する寛容性が低い人ほどそういった行為に対して規制を求めている。

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表 3.4.1 他者の行為に対する寛容性と個別対処方略
乳幼児寛容性

マナー寛容性

1)他人に迷惑をかける人がいたら、何とかして改めさせる-0.0775 *** -0.1294***

2)他人に迷惑をかける人とは、つきあわない-0.1232 *** -0.2233***

3)他人に迷惑をかける人がいても、気にしない

0.00990.1320***

4)他人に迷惑をかけている人を見かけても、見て見ぬふりをする-0.0764 ***0.0030※数値は Pearson の相関係数。数値右肩の記号は、***：p<.001

4 まとめと今後の課題
ここまで見てきたように、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。
今回の調査研究では、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。その点を明らかにするために、縦断調査を行う予定である。

【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。

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