Refereed Paper

RefereedP a p e r

世論調査における
回答の不安定性をめぐって
On instability in survey responses

斉藤慎一 SAITO Shinichi
東京女子大学現代教養学部 教授

竹下俊郎 TAKESHITA Toshio
明治大学政治経済学部 教授

稲葉哲郎 INABA Tetsuro
一橋大学大学院社会学研究科 教授

本研究では，
パネル調査において回答に不安定性が生じるメカニズムが RASモデルで説明できるのかどうかを，
原発問題を事例に検討した。分析の結果，回答の不安定性はおおむね RASモデルで説明できるものの政治意識の高い層では回答が安定するという予測は支持されず，モデルに一定の見なおしが必要であることも明らかとなった
キーワード

世論調査，
回答の不安定性，
RASモデル，
原発問題

論調査や意識調査における「回答の不安定性」

1. 問題の所在（response instability ）についてとりあげたい。

近年，世論調査に対する関心が高まっており，

これまでの研究で，パネル調査法などの時系列

専門書のみならず，一般むけの関連書籍も増え調査において，同一回答者が同一質問に異なる

2015；吉田，
2008）ていて（たとえば，岩本，，調

時点で異なる回答をすることが少なくないこ

査の信頼性など世論調査に関するさまざまなとが知られている（Achen, 1975; Bishop et al.,

問題が論じられている。政治との関連でいえば，

1980; Converse ,1964; Zaller, 1992; Zaller and

メディアの政治報道において世論調査の活用度

Feldman, 1992）。

が高まっている。佐藤（2007：17）は「小泉政権

この回答の不安定性という問題について，

以降，日本は『世論調査政治』になりつつある」

Converse（1964）は，政治的関心の高い一部のと述べている。報道機関が毎月のように発表す

人びとを除いた多くの有権者は，政治的争点にる内閣支持率は，政権存続を示すバロメーター

関して一貫した安定的な「真の態度」をもってと見なされ，支持率が一定水準を割りこむと，いるわけではなく，世論調査において調査員にそれを根拠に野党やメディアが政権の退陣を唱たずねられたときに，選択肢のなかからランダ2012）。こうした現象は，世論
えはじめる（前田，

ムに回答を選んで答えているだけだとして，
こ調査がいまや一定の政治的影響力をもつに至っうしたランダムで意味のない回答を「非態度」

たことを示唆している。

（nonattitudes ）とよんだ ）。同様に，Bishop et1

しかしながら，世論調査は本来どの程度確固

al.（1980）は「疑似世論」（pseudo-opinions ）といとした民意を反映しているのだろうか。この問

う用語を用いて，世論調査の回答の不安定性の

題は専門家のあいだでも長年論争の的となって問題を検討している。

きた。本稿では，こうした問題の一環として，世社会と調査

それに対して，Achen（1975）は回答の不安定

NO.17（2016 年 9 月）55

性は主に質問の仕方のあいまいさや選択肢の不

る ）。
（5）
ただし，政治意識の高い人は，そうでな適切さなどに由来する測定誤差によるもので，い人にくらべてより多くの事柄を比較的安定しパネル調査データの回答に安定性がないのは人て想起できるため（つまり，複数回にわたって

びとが争点に対して真の態度をもっていない

同じ質問をされた場合，各回に共通した考慮事

Judd andからではないと反論している（ほかに，項を想起しやすい），
パネルデータにおいても回

Milburn, 1980 なども同様の主張を行っている）。

答の安定性が高い。

4

Zaller and Feldman（1992）および Zaller（1992）

したがって Zallerらによると，回答の不安定は，これら双 方 の主 張 にはいずれも不 充 分 な性は，Converse（1964）
がいうように，回答者が点があるとして，パネル調査における回答の不調査のたびにランダムに回答しているからでも安定性を説明する独自のモデルを呈示していなければ，Achen（1975）などが主張するようにる。Zaller and Feldman（1992）
では「3 つの公理

測定誤差にだけ帰せられるものでもない。

Zaller（1992）でモデル」（Three-axiom model ），認知心理学や認知社会心理学がこれまで明らはその発展型と考えられる RAS（Receive-Ac-

かにしてきたとおり，人がものごとを判断する

cept-Sample）モデルと，異なるモデル名が用いらさいに，可能なかぎりのエネルギーをつかってれているが，回答の不安定性を説明するという最大限合理的な判断をしているわけではなく，点においては，
この二つのモデルは基本的に同たとえば世論調査に回答する時のように，必ずじとみなせる。そこで，本稿では便宜上，RAS

しも関与度が高いわけではない場合，関連するモデルという用語の方を用いることにする ）。

すべての情 報 を検 索 し考 慮 するようなシステ

Zallerらのモデルの要点をまとめると以下のマティック処理ではなく，
なるべく認知的タスようになるだろう。まず，（1）たいていの人びと

クの少ないヒューリスティック処理を行っていは，多くの政治的争点に対して白黒はっきりしると考えられる（Chaiken, 1980; Sherman and

た単純な賛成ないしは反対の意見をもっている

Corty, 1984）。したがって，調査への回答にさい

わけではなく，調査回答時にたまたま記憶のな

して考慮される事項は，
たまたまそのときに想かから想起された当該争点に関する（それも相起できる一部のことがらに限られることになる。

互に対立する）
いくつかの「考慮事項」（consider-

こうした心理学における知見が Zallerらの議論

ations ）を全体として吟味している。そして，（2）のベースとなっている。

2

それらの想起されたいくつかの考慮事項を均しZallerらがモデルを発表して以降，彼らのもたうえで（あるいは差引勘定したうえで），肯定のと類似したあるいはベースにしたモデルがい的ないし否定的側面のどちらの考慮事項の数がくつか提起されている（たとえば，Tourangeau

勝っているかをもとにして，選択肢のなかから

et al., 2000; Van der Veld and Saris, 2004）。Zaller

3）

回答を選んでいる 。また，
（3）たいていの人は，らのモデルとそれに続くモデルには，当然なが調査時点からみて比較的近い時期にその争点にら異なる点もあるが，それぞれのモデルの根幹をついて思い浮かべた事項が，調査回答時に記憶なす部分の主張には共通性が高い。そこで，本稿のなかでアクセス可能性が高くなり，結果としではパネル調査において個人レベルでの回答にて，回答時に考慮の対象になりやすい。そして，不安定性が生じる原因が，Zallerらのモデルで説（4）その想起された考慮事項が，同じ人でも調明できるのかどうかの検討を主な目的とする。

査のたびにある程度異なることが多いため，
パ政策争点に関する態度について，Zallerらや

ネル調査データで表面的には回答に一貫性ない

彼らの類似モデルを提起している研究者たちは，

しは安定性がないようにみえる原因となってい争点態度の多くはすでに記憶のなかに定着して社会と調査

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いて，それが調査時に記憶のなかからよび起こ

仮説 1 人びとは政治的争点に関する質問項目

されるというようなものではなく，調査回答時に答えるさい，当該争点に係わる賛否双方の考に形成されるものだと主張している。この考え

慮事項を差引勘定した結果をもとに選択肢のな

方は，社会心理学における伝統的な態度（形成）かから回答を選んでいる。

観に対する反論を試みているSchwarz（Schwarz

仮説 2-1 当該争点に関する考慮事項としてのand Bohner, 2001; Schwarz, 2007）の主張とも合賛成意見と反対意見の比率について，調査時点

致するものである。ただし，そのように主張し

1 より調査時点 2 で賛成意見の比率が増加した

たからといって，彼らは世論調査で示される意

人は，当該争点に対する回答も賛成方向に変化

見を Converse（1964）が非態度とよんだようなしている。

ランダムで意味のないものだといっているわけ

仮説 2-2 当該争点に関する考慮事項としてのではない。さまざまな争点に関して，多くの有賛成意見と反対意見の比率について，調査時点

権者のなかには容易には変化しない揺るぎない

1 より調査時点 2 で反対意見の比率が増加した「真の態度」というものは存在しないが，争点態人は，当該争点に対する回答も反対方向に変化

度はまったくランダムに選択される無意味なもしている。

のでもない。それは，経験やメディア情報をも仮説 3 政治意識が高い人は低い人にくらべて，とにした考慮事項に基づいて吟味された意見で回答の安定性が高い。

はあるが，調査回答時に微調整されて表明され

2. 方法

るものだという（Zallerらのモデルでは，調査のたびに想起できる考慮事項はある程度異なると2013 年 7 月
上記の仮説を検証するにあたり，仮定している点が重要である）。

に実施された参議院選挙（公示日 7 月 4 日，投票

欧米では比較的多くの研究がなされてきたこ

日7 月21 日）の前後である6 月から8 月にかけて，の回答の不安定性に関する問題（たとえば，
なぜ筆者らが東京都在住の成人を対象として留置法

パネル調査などで回答が不安定であるのか，不（抽出はエリアサンプリング）で実施したパネル

安定性が生じるメカニズムは何かなど）につい調査データを用いる ）。

て，日本ではこれまでこの問題を真正面から実調査対象 東京都在住の有権者 20歳〜69歳

6

証的に検討した文献はほとんど見あたらない 。

調査方法 訪問留置回収法

前述したとおり近年の世論調査に対する関心の調査期間 第 1 回調査 2013 年 6 月 12 日（水）

5）

高まりを考えると，パネル調査における回答の〜6 月 30 日（日）

不安定性のメカニズムを解明することには，重第 2 回調査 2013 年 7 月 22 日
（月）

要な意義があるだろう。

〜8 月 8 日（木）
標本数

そこで，本研究では，東日本大震災にともな

第 1 回調査 1,001 票回収

う福島原発事故の結果，国民の重大関心事とな

第 2 回調査 885 票回収（第 1 回調査

り，
かつ国論を二分している争点である原発問

協力者のみ）

題を事例として，人びとが意識調査で意見を表

このうち，
ここでは以下に述べる本稿に直接明するさい，RASモデルが主張するようなメカ関係する諸項目に，第 1 回調査と第 2 回調査のニズムが働いていることを前提に以下の仮説を両方で回答した 856 人を分析対象とする。回答

たて，パネル調査データで検証する。

者の性別，年代別構成は以下のとおりである。
なお，
カッコ内の数字は，住民基本台帳に基づ
く東京都の 20〜69 歳人口の構成比率（2013 年 1

社会と調査

NO.17（2016 年 9 月）57

月 1 日時点）
であり，両者がよく対応しているこ

発に賛成する理由として「原発を止めてしまうとがわかる。男性 50.2％（51.1％），女性 49.8％と電力不足になる」「温暖化対策として原子力発

30代23.9％（48.9％）。20代16.4％（17.7％），（23.7

電は火力発電などより有効な電力源である」「原

40 代 23.7％（23.5％）
50 代 17.5％（16.6％）
％）
，
，
，

発技術の輸出など，原発は産業として有力なも60 代 18.5％（18.5％）。

のである」「他のエネルギー源と比べて，原発は

なお，今回は，参議院選挙の公示日前と投票安定した電力供給が可能である」「原発があるこ

日後に実施したパネル調査データを利用したのとで，核の潜在的抑止力になる」「エネルギーので，調査の間隔が約 1 か月となっているが，
この海外依存度（例えば，石油の中東依存）が抑制でデザインは RASモデルの検討にとっても適切なきる」「今ある原発を止めたままでは，LNG（液ものだと思われる。その理由は（1）第 1 回目と化天然ガス）輸入など余分な燃料費がかさみ，

第 2 回目の調査期間が空きすぎると，意見や態

貿易赤字や電気料金の値上げを招く」の 7 項目

度に正味の変化が起きる可能性が高くなるため，の合計 14 項目を用いた。

今回の研究目的である「回答の不安定性」の検

Zallerら（1992）の研究では，考慮事項の測定

討には適当でなくなる。また（2）本稿がベースにさいし，回答者が争点に対する態度項目に回にした Zaller（1992）
および Zaller and Feldman

答する直前ないしは直後にその争点に関して想（1992）の研究でも，調査間隔が約 1 か月であっ起したものを自由に答えてもらう方法（オープたためである。

ンエンド型）をとっている。それに対して，今回本研究では，調査対象者の原発に対する考えの研究では，
われわれが事前に用意した争点に方を聞くために，以下の質問項目群を用意した。

関する代表的な賛否意見を呈示し，それに対す

まず，関心度について「あなたは，原発，
エネル

る認知度および受容度を回答者全員にたずねる

ギー政策の問題にどのくらい関心がありますというクローズエンド型の測定方法をとっていか」という設問に対し「全く関心がない」（1 点）る。そのような違いはあるが，本稿では回答者から「非常に関心がある」（10 点）までの 10 段階

が認知および同意した項目を「考慮事項」と定

SD=2.19；第 2でたずねた（第 1 回調査 M=6.69，

義することにする。したがって，態度項目に回SD=2.26）。
回調査 M=6.50，

答するさいに，上記の賛否意見（のうち回答者

次に，原発に対する賛成意見や反対意見のなが同意したもの）が主な考慮事項として利用さかから主なものを複数項目選び，原発に対するれると推測される。なお，Zallerら（1992）によ態度をたずねる直前に，それぞれの意見についれば，態度項目についてたずねる直前に考慮事て「見たり聞いたりしたことがあるか」（以下「認項を測定する場合の目的として，態度項目に回知度」とする）と「同意するかどうか」（以下「受答するにさいして，通常より詳細に関連する記

容度」とする）についてたずねた。具体的には，憶を探ってもらうためとしている。彼らの研究

原発に対する反対理由として「原子力は人間がでは，直前に考慮事項を測定した場合の方が，直制御できないものである」「地震が多い日本では後に測定した場合より，より多くのことがら（＝

原発は不向きである」「維持費，解体費，事故時考慮事項）を想起していることが明らかとなっの補償など原発の経済的コストは大きい」「原発ている。こうした理由により，今回の研究では，が生みだす放射性廃棄物の処理に課題がある」

回答者が争点に関する態度項目に回答する直前「他の電力源で電気は十分まかなえる」「原発のに考慮事項を測定することにした ）。
7

安全対策が不十分である」「軍事転用の可能性やそれに続いて，今後原発をどうすべきかに関

非核三原則への矛盾がある」の 7 項目，一方，原する考え（以下「原発に対する意見」とする）を

社会と調査

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表 1 2 つの調査時点における原発に対する態度のクロス集計結果

第 2 回調査
原発推進
原発維持
減原発
脱原発

DK

合計

原発推進
52.9%(9)41.2%(7)5.9%(1)
0.0%(0)0.0%(0)100%(17)

第 1 回調査
減原発

原発維持0.0%(0)0.3%(1)
7.1%(25)

66.7%(102)

68.4%(240)

20.3%(31)1.3%(2)
11.8%(18)
100%(153)

脱原発

0.0%(0)2.2%(4)
20.8%(38)DK
0.0％ (0)11.8%(18)
26.3%(40)
7.2%(11)

13.1%(46)69.9%(128)
11.1%(39)7.1%(13)
54.6%(83)
100%(351)
100%(183)
100%(152)
Fisher の正確確率検定 p<.001, V=.58

四捨五入したため，合計欄は 100％にならない場合がある調べるため「あなたは，今後国内の原子力発電

抽象的な態度から派生することが指摘されてい所をどうした方がよいと思いますか」という設る（Eagly and Chaiken, 1998）。そこで，本研究問に対して，「増やした方がよい」（以下「原発推では，「保守」「どちらかといえば保守」「中間」「ど進」とする）「，現状を維持するのがよい」（以下

ちらかといえば革新」「革新」の 5 件法でたずね「原発維持」とする）「，減らした方がよい」（以下

た保革自己イメージをコントロール変数として「減原発」とする）「，すべてなくした方がよい」

用いる。

（以下「脱原発」とする）「，わからない」の 5 つの3. 結果

選択肢のなかから 1 つだけ回答を選んでもらった（回答結果の詳細は後述）。いうまでもないが，仮説を検討するまえに，
まず第 1 回調査と第 2

2 回の調査これら原発問題に関する諸項目は，

回調査で回答者の原発に対する意見がどの程度でまったく同一のワーディングを用いた。

安定しているのかを調べてみた。表 1 に示すとZallerら（Zaller and Feldman,1992;
ところで，

おり，
まずサンプル全体でみた場合，第 1 回調査

Zaller, 1992）は，政治意識の高低は客観的事実と第 2 回調査の両方で同一の選択肢を選んだ回

に関する政治知識の量で測れるとしている（た答者は 65.9％（562 人）であり，
この 2 時点でのZaller, 1992: 21）。そこで，仮説 3 の検証
とえば，回答者の選択には中程度の関連性（クラメールにあたって，本調査でたずねた政治知識を問うの V=.58）はみられるものの，約 34％の回答者

項目を利用する。具体的には，「小さな政府」にはなんらかの方向へ意見を変化させていた。ち関する設問，「一票の格差」に関する設問，「イン

2
なみに，アグリゲートレベルでみた場合では，ターネット選挙」に関する設問など計 6 つの知回の調査で各選択肢の回答の割合にはほとんど

識項目について，それぞれ正解をふくむ 5 つの違いがみられなかった。たとえば，原発維持を選択肢のなかから回答を選んでもらった 。こ

選択した人の数は第 1 回調査 153 人，第 2 回調

れら 6 項目について，正解を 1，不正解を 0 とし

査 156 人で，人数だけみるとほぼ同じ人のようたダミー変数を作成し，主成分分析を行った結に見えるが，実際には表 1 でみたとおり，両方の果，一次元性が確認された。そこで，回答者ご回で原発維持を選択した人は 102 人である。ことの主成分得点を利用し，平均値 +1SD以上のの個人レベルでみた場合には回答はある程度不144 人を政治知識高群として，のちの分析に使安定であるがアグリゲートレベルでみると結果が用する。

安定しているという現象は学術的に非常に興味

8)

また，
これまでの態度に関する社会心理学的

ぶかいものであるが，この問題の解明は本稿の目

研究から，特定争点など個別事項に関する態度

的を超えているため，
ここでは立ち入らない。

は，政治的イデオロギーのようなより一般的で社会と調査

本稿の中心的課題は，
なぜ約 1 か月のあいだ

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に 3 割以上もの回答者の回答が変化した（＝不見には同意するが，原発賛成の意見には同意し安定であった）のかを明らかにすることにある。

ないことを示す。同様に，得点がマイナスに高そこで，まず調査で原発に関して意見を聞かれいほど，原発賛成の意見には同意するが，原発たとき，そのつど呈示された賛否意見のうちど反対の意見には同意しないことを示す。

の項目に同意できるかを考え，原発に賛成意見

仮説 1 の検証にさいし，
まず第 1 回調査，第 2と反対意見で同意できる項目の差引勘定をして，回調査別に，原発に対する意見と考慮事項得点

それをもとに自分の回答を 5 つの選択肢のなかの関連をみるため一元配置分散分析および多重から選択しているという仮説 1 を検証してゆく。

比較（Scheffe法）を行った。この分析では，原発そのために，本稿では以下のような分析を試に対する意見が説明変数で，考慮事項得点が目みた。まず，原発反対意見のうちで同意した項

的変数となっているが，これはあくまで結果を目の合計，原発賛成意見のうちで同意した項目

視覚的にわかりやすく呈示することを目的としの合計をそれぞれ算出し，「原発反対意見の受容て行ったものであり（図 1），本研究では，原発に度得点」および「原発賛成意見の受容度得点」を対する意見の方を原因と考えているわけでは算出した。次に，
この原発に対する賛否意見のない

受容度得点の差をとった。すなわち，「原発反対

選択肢 5 つすべてのカテゴリ間に有意差がみら意見の受容度得点」から「原発賛成意見の受容= 74.68, p <.001,η =れた（第 1 回調査 F（4,851）

度得点」
を差し引いた得点を算出した ）。しかし，.26；第 2 回調査 F（4,851）= 69.01, p < .001, η 2=

このままだと賛否意見のそれぞれについて何項.25）。図 1 に示すとおり，第 1 回調査でも第 2 回目同意したかという情報が得点に反映されない。

調査でも，考慮事項得点の平均がマイナス 0.5 程

たとえば，原発反対意見に7 項目同意し，原発賛度の場合が原発推進，
ほぼゼロの場合が原発維

成意見には5 項目同意した場合，得点は2 となる。

0.45 の場合が減原発，
0.75 前後の場合が脱持，同様に，原発反対意見に3 項目同意し，原発賛成

0.3 弱の場合が DKとなっている。
原発，

10）

。分析の結果，いずれの調査においても
2

9

意見には 1 項目のみ同意した場合でも得点は 2

次に，基本属性や原発に対する関心度などをとなる。しかし前者の場合，合計 12 項目に同意

統制しても考慮事項得点の効果がみられるかどしているが，後者では 4 項目にすぎない。したうかを確認するため，多項ロジスティック回帰がって，本稿では同意した項目数の情報を反映分析を行った（基準カテゴリは「原発維持」）。こさせるため，以下のような手続きで得点の調整

2 回の調査それぞれについて原発に対
こでは，を行い，第 1 回調査および第 2 回調査それぞれする意見項目への回答を目的変数とし，基本属について「考慮事項得点」というものを算出した。

性や原発に対する関心度，政治知識度，保革自己イメージおよび考慮事項得点を説明変数と考慮事項得点=（原発反対意見の受容度得点−原

した分析を行った。その結果，表 2 に示すとお発賛成意見の受容度得点）÷（原発反対意見のり，多項ロジスティック回帰分析の結果から，基受容度得点＋原発賛成意見の受容度得点）

本属性や原発に対する関心度などを統制しても，考慮事項得点の効果が確認できた。たとえば，

その結果，第 1 回調査考慮事項得点で M=.388

第 1 回調査で減原発を選択した回答者について（SD=.549），最大値＝ 1.0，最小値＝− 1.0，第 2 回

みると，考慮事項得点が正で統計的に有意（B =調査考慮事項得点で M=.379（SD=.549），最大値

1.829, p < .001）であり，考慮事項得点が高いほ＝ 1.0，最小値＝−1.0 という変数が作成された。

ど原発維持より減原発を選ぶ傾向にあることがこの得点がプラスに高いほど，原発反対の意わかる。同様に，第 1 回調査で脱原発を選択し社会と調査

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1.00

第 1 回調査の考慮事項得点

第 2 回調査の考慮事項得点

0.80
0.60

0.45

0.77

0.74

0.45

考慮事項得点

0.29

0.40
0.20

n=17

n=10

n=153 n=156

0.00
－0.02

－0.20

0.26

n=351 n=350

－0.04

n=183

n=187

n=152 n=153

－0.40
－0.60
－0.80
－1.00

－0.47

－0.55

原発推進

原発維持

減原発

脱原発

DK

図 1 2 つの調査時点における原発問題に対する考慮事項得点の平均値の比較（エラーバーは標準誤差）

表 2 原発政策に対する意見を目的変数とした多項ロジスティック回帰分析の結果

第 1 回調査

減原発
脱原発
わからない

性別（男 =1 ，女 =0）
年齢
教育年数
原発問題関心度
保革自己イメージ
政治知識
考慮事項得点（定数）
性別（男 =1 ，女 =0）
年齢
教育年数
原発問題関心度
保革自己イメージ
政治知識
考慮事項得点（定数）
性別（男 =1 ，女 =0）
年齢
教育年数
原発問題関心度
保革自己イメージ
政治知識
考慮事項得点（定数）

第 2 回調査
S.E.
オッズ比
B
S.E.
オッズ比
.218
.776
－ .370 †
.218
.690
.008
1.028
.016 †
.008
1.016
.052
1.082
.054
.050
1.055
.056
1.024
－ .004
.053
.996
.104
1.212
.104
.102
1.109
.125
.901
－ .005
.121
.995
.226
6.227
1.868***
.223
6.472
.949
－ 1.082
.922
.271
.653
－ .345
.264
.709
.010
1.039
.034**
.010
1.035
.065
1.067
.032
.061
1.032
.071
1.327
.216**
.067
1.241
.134
1.857
.379**
.127
1.461
.152
.956
－ .004
.147
.996
.307
31.3653.217***.290
24.9461.246－ 5.466***
1.170
.249
.695
－ .285
.251
.752
.010
1.017
－ .005
.010
.995
.061
1.049
.002
.061
1.002
.063
.833
－ .242**
.060
.785
.121
1.105
.126
.121
1.134
.145
.625
－ .443**
.144
.642
.249
2.989
.986***
.248
2.681
1.102
1.129
1.107
N=837, － 2LL=1833.32,
N=844, － 2LL=1857.49,
モデルχ2 = 369.55 (p<.001) ，モデルχ2 = 369.03 (p<.001) ，2
Nagelkerke R =.385
Nagelkerke R 2 =.381

B－ .254.027**.079.024.192 †－ .104
1.829***－ 2.400*－ .426.038***.065.283***.619***－ .0453.446***－ 7.474***－ .363.017 †.048－ .182**.100－ .471**
1.095***－ .583† p<.10, ＊p < .05, ＊＊p < .01, ＊＊＊p < .001
原発政策に対する意見は「原発推進」について度数が少なかったため，
この回答のみ除外して分析を行った。
基準カテゴリは「原発維持」

社会と調査

NO.17（2016 年 9 月）

61

表 3 回答者のカテゴリ×調査回の二元配置分散分析の結果

変動因

SS

df

MS

F

p

ηp 2

0.885

0.448

0.003

回答者のカテゴリ

1.226

3

0.409

誤差

384.831

834

0.461

調査回

0.461

1

0.461

3.407

0.065

0.004

カテゴリ×調査回

2.921

3

0.974

7.200

0.000

0.025

誤差（調査回）

112.789

834

0.135

合計

502.2281675

た回答者（B = 3.446, p < .001）および「わからななったと考えることができる（仮説 2-1 およびい」を選択した回答者（B = 1.095, p < .001）でも仮説 2-2）。

考慮事項得点の係数はいずれも正で有意であ

そこで，次に以下のような分析を行った。まず，り，考慮事項得点が高いほど原発維持より脱原

回答者全体を第 1 回調査と第 2 回調査で回答に発，ないしは原発維持より「わからない」を選び変化のなかった人たち（以下「意見変化なし群」），

やすい。また，
考慮事項得点のオッズ比をみると，

第 1 回調査から第 2 回調査にかけて原発に賛成

脱原発を選択した回答者で 31.365，減原発を選方向に回答がシフトした人たち（以下「賛成方向

択した回答者で 6.227「，わからない」を選択しへ変化した群」），第 1 回調査から第 2 回調査にかた回答者で 2.989，とこの順に考慮事項得点の効

けて原発に反対方向に回答がシフトした人たち

果が大きくなっている。

（以下「反対方向へ変化した群」），
および第 1 回調

第 2 回調査についても，減原発を選択した回査では DK以外の回答を選択していたが第 2 回

答者の考慮事項得点（B = 1.868, p < .001），脱原調査では DKを選択した人たち（以下「DKへ変発を選択した回答者の考慮事項得点（B = 3.217,

化した群」）の 4 つのカテゴリに分類した ）。
11

p < .001）「，わからない」を選択した回答者の考そして，それぞれのカテゴリごとに考慮事項

慮事項得点（B = .986, p < .001）の係数はいずれ

得点が第 1 回調査と第 2 回調査で変化しているも正で有意であり，オッズ比についても第 1 回

かどうかを，回答者のカテゴリ（対応なし要因：

調査とほぼ同様の結果がみられた。

意見変化なし群，賛成方向へ変化した群，反対

したがって，
これらの分析結果から仮説 1 は方向へ変化した群，DKへ変化した群）および調支持されたといえる。つまり，この結果をみる

査回（対応あり要因：第 1 回調査・第 2 回調査）
をかぎり，RASモデルが想定しているメカニズム

用いて二元配置分散分析を行った。その結果，が働いて選択肢を選んでいると考えられる。

表 3 に示すとおり，
カテゴリ×調査回の交互作用

では次に，第 1 回調査と第 2 回調査で約 3 割の

= 7.20, p < .001, η pが有意であった（F（3,834）

回答者がなんらかの方向に回答を変えているの= .025）。なお，調査回の主効果に有意傾向が見はなぜかについて考えてみる。RASモデルに従= 3.41, p < .10, η p = .004）
られたが（F（1,834），

えば，第 1 回調査と第 2 回調査で選択した回答

カテゴリの主効果は有意ではなかった（F（3,834）に変化のなかった回答者では，賛成意見と反対= .89, n.s., η p2 = .003）。

2

2

意見の同意事項の比率に変化はないが，回答に回答者のカテゴリ別に第 1 回調査と第 2 回調

変化のあった回答者は賛成意見と反対意見で同査の考慮事項得点の差を単純主効果検定によ意できる事項の比率に変化が生じた結果（つまり検討した結果，図 2 に示すとおり，意見変化

り考慮事項得点がプラスないしはマイナスの方

なし群以外のすべての群で 2 回の調査間で考慮

2 つの調査時点で回答が異向に変化した結果），

事項得点に有意差（ないしは有意傾向）がみら

社会と調査

NO.17（2016 年 9 月）

62

Refereed Paper

1.00

第 1 回調査の考慮事項得点

第 2 回調査の考慮事項得点

0.90
0.80

n.s

p=.002

p=.071

考慮事項得点

0.70

0.55

0.60

0.49

0.50
0.40

p=.003

0.47
0.39

0.37

0.37

0.33

0.33

0.30
0.20
0.10
0.00

回答変化なし群(n=562)賛成方向へ変化した群(n=138)反対方向へ変化した群(n=86)

DK へ変化した群(n=52)

図2 回答変化の方向別にみた考慮事項得点の平均値の比較 （エラーバーは標準誤差）れた。第 1 回調査から第 2 回調査にかけて原発

査時における原発に対する意見の比較を行った。

に対して反対方向へ回答が変化した群では，考

2つ
その結果，
サンプル全体でみた場合と同様，= 3.27,
慮事項得点が高くなっている（F（1,834）の調査時点で回答者の選択に中程度の関連性

p < .10）。つまり，第 1 回調査より第 2 回調査の

（V = .59）はみられるものの，政治知識度の高い方が同意できる項目の比率がより原発反対よ

層だけでみても，回答が変化していない者は約りになっている。逆に，原発賛成方向へ回答

7 割で，約 3 割の回答者（119 人）がなんらかの方が変化した群では，第 2 回調査の考慮事項得点

向に回答を変化させていた。同様に，第 1 回調が第 1 回調査の得点より有意に低くなってい査で原発に対する関心度が 10 段階で 9 以上（平= 9.33, p < .01）。さらに，第 1 回調る（F（1,834）2
均値 ＋ 1SD以上の人）の 171 人を対象にして，査では DK以外の回答（具体的には減原発もし回の調査時における原発に対する意見の比較

くは脱原発）を選択していたが約 1 か月後にはを行った。その結果，
サンプル全体でみた場合意見を保留した人でも得点が下がっている（F2 つの調査時点で回答者の選択に中程と同様，= 9.02, p < .01）。この結果から，仮説 2-1（1,834）度の関連性（V = .56）はみられるものの，高関心および仮説 2-2 はいずれも支持されたといえる。

度群だけで調べても，回答が変化していない者

二つの調査時点で約 3 割の人の回答がなんらは約 7 割で，約 3 割（119 人）がなんらかの方向

かの方向に変化したわけだが，この分析から回に回答を変化させていた。これらの分析結果は，

答が変化した者についてどのようなメカニズム

RASモデルの予測とは矛盾するものであり，仮が働いた結果であるかがわかる。さらに付け加説 3 は支持されなかった。

3 つのカテゴリの考慮事項得点の変えるならば，

Zallerらのモデルと基本的には類付言すれば，

化が相殺しあって，第 1 回調査と第 2 回調査のTourangeauら（2000）の信念
似しているものの，

あいだにアグリゲートレベルでは回答に変化がサンプリングモデル（the belief sampling model ）みられない理由となっていることもわかる。

は政治意識などの高低に関わらず，すべての調最後に，政治意識の高い層では回答が安定し査回答者に対して同様の回答メカニズムを想定ているのかどうかを検証してみた（仮説 3）。ましている。Zallerらのモデルと Tourangeauらのず，前述の政治知識高群のみを対象に 2 回の調モデルの比較検討は本稿の目的を超えるのでこ

社会と調査

NO.17（2016 年 9 月）63

こでは詳細に立ち入らないが，今回の分析結果

では Converse（1964）の議論に通じるものがあ

は Tourangeauらのモデルの方を支持する結果

るが，Converseのように調査で示された争点態となっている。

度をランダムで無意味なものとは考えない。な
ぜなら，それは当該争点に関するいくつかの賛

4. 考察

否両論を考慮事項として吟味し，それらを均し仮説 1 および仮説 2 の検証で明らかになったた結果として表明されるものだからである。今

ように，今回の分析結果をみるかぎり，基本的

回の調査データの分析結果は，
おおむねこの主には RASモデルが主張しているようなメカニズ

張を支持するものといえよう。

ムが働いて，原発に対する意見が表明されてい一方，今回の分析結果では，政治意識が高いると考えられる。RASモデルがいうように，態層は低い層にくらべて回答の安定性が高いと度項目への回答にさいして，直近に考慮した事いう RASモデルの予測に反して，政治知識高群

項を主な判断材料として用いているとするなら，においてもまた原発に対する関心度高群におい

今回の調査で行ったように原発に対する意見をても，回答者全体レベルでみられたのと同じ程聞く直前に原発問題に関するさまざまな賛否意

度の割合で回答の変化が見られた。政治意識の見について認知度や受容度をたずねた場合，
そ高い人は，より多くのことがらを比較的安定しこで呈示された賛否意見が一種の手がかりとして想起できるため回答の安定性が高いという予て働き，続く態度項目に反応したと考えられる。

測は Zallerらのモデルにとって重要なものであ

ただし，それは今回呈示した原発に関する賛るため，今回の結果はモデルの妥当性に対して，否意見が，原発に対する意見の形成や変化の直一定の見なおしを迫るものである。

接的な刺激になったという意味ではない。なぜこれまでの研究で，複雑な争点の場合，
そうなら，すでに説明したとおり，今回の手続きではでないものより有権者がその争点に関してもっまず原発に対するそれぞれの賛否意見を知ってている知識が不充分となり，結果として態度のいるかどうか（認知度）をたずね，
すでに知って安定性も弱くなるとされている（Kriesi, 2004）。

いる意見について，
なおかつ同意できる項目をしたがって，今回の結果について，原発問題が科考慮事項と考えている。すなわち，今回の手続学的側面，経済的側面，政治的側面など社会のあきでは，回答者は既知の知識をよびおこし，
そらゆる問題に絡んだ非常に複雑な側面をもってれについて同意するかどうかを判断したうえで，いる一筋縄ではいかない争点であるため，
たと原発に対する意見を表明していたことになる。

え政治知識度が高い層でもその全体像を充分に今回の調査の質問を受ける以前に，回答者の多把握できていない回答者が一定程度いたという

くはすでに意識のなかに原発問題に関する一定ことが原因として考えられるかもしれない ）。

の認知が形成されており，その認知を追認する

また，前述したとおり，Tourangeauら（2000）

ために，
あるいは記憶を想起する補助手段としのモデルは基本部分では RASモデルと同様であて 14 の賛否意見項目が用いられたと解釈でき

Zallerら（1992）と異なり，るが，とくに政治意識13

12）

るであろう 。

の高低などによって態度項目への回答メカニズ

序論で述べたとおり，RASモデルやその他類

Zallerムに違いを想定していない。したがって，似のモデルでは，争点態度はその争点に関するらのモデルと他の類似モデルとを比較検討しな

考慮事項をもとにして，調査回答時に形成されがら態度項目への回答メカニズムに関するモデるものだとしている。多くの有権者に対して確ルをさらに洗練させてゆくうえで，この問題は固たる「真の態度」というものを想定しない点

今後も継続して検討していく必要がある。

社会と調査

NO.17（2016 年 9 月）

64

Refereed Paper

最後に，今回の分析で明らかになった点の 1

ランダムで意味のないものではけっしてない反つとして，前述したとおり個人レベルでの回答

面，流動的な要素もふくんでいる。世論調査結はある程度不安定であるが，アグリゲートレベル

果を解読する場合には，こうした移ろいやすいでみると結果が安定しているという一種のパラ特性に充分注意を払う必要がある。

ドックスがある。すなわち，個人レベルの分析

今回のパネル調査データを詳しくみてみると，

では約 3 割の回答者が意見を変えていたが，ア

2 時点で意見の変化の
個人レベルでみた場合，グリゲートレベルでの分析では 2 時点のあいだあった人たちの変化の方向が（あたかも「見えざで回答の分布に変化はみられなかった。一般にる手」が働くかのごとく）互いに相殺しあった結マスメディアや政府が発表する世論調査結果は，果，アグリゲートレベルでは変化がみえないと

通常アグリゲートレベルでの集計結果のみであいう結果になっていた。このアグリゲートレベ

る。たとえば，
ある月と翌月である争点に対す

ルの集計結果と個人レベルの分析結果が不一致る世論にほとんど変化がなかったとしても，個であるという問題，
またなぜこうしたパラドック

人レベルでは何割かの回答者の意見や態度が変スが生じるのかの解明は，今後に残された重要化している可能性がある

14）。このように，世論な検討課題の 1 つである。

調査結果は Converse（1964）が主張するような

注

1）調査回答者の多くは，実際には問われた争点に（1968）などがある。

対する明確な態度などもっていないが，調査員にたずねられたときに，自分の無知を晒すのがいやで，とりあえず選択肢のなかから適当に回答を選んでいるという。

6）本論文で用いるデータは，
JSPS科研費 23330167の助成を受けて実施された質問紙調査の一部である。なお，回収サンプルは 2013 年 1 月 1 日現在の東京都人口比率にあわせて設定した。具体的には，調査地域内の人口比によって市町村区 40 地点を一次抽出し，抽出された市町村区（地点）において個人（1 地点 21〜22 標本）を二次抽出した。住民基本台帳からの抽出と同様に，等間隔（該当町丁の世帯数等から算出したインターバル）ごとに訪問をくり返し，対象条件の人に調査を依頼した。等間隔に抽出された世帯が不在の場合は，時間や曜日を変えて数回訪問，それでも不在の場合はほかの世帯をあらたに訪問して条件の確認と調査の依頼を回収設定に達するまで行った。なお，
エリアサンプリングでは「現地で目的回収数に達するまで訪問するため，計画標本に基づく通常の回収率の概念は適用できず，擬似的な無作為抽出」（社会調査協会
編，2014：159）である。なお，実査は民間の調査機
関に委託した。

2）Zaller（1992）および Zaller and Feldman（1992）
は，これらの公理から多くの検証可能な仮説を導きだし，調査データを用いて検討している。

3）要するに，争点態度の形成は，メモリーベースの情報処理による判断ではなく，オンライン処理での判断によると考えられている。

4）Zallerらのモデルによれば，回答にさいして考慮される事項は調査のたびにあるていど異なっているはずなので，パネル調査で同じ人が同一の調査
1 回目と 2 回目であたかも項目に回答するさいに，異なる質問に回答しているのと同じであると考えることができるという。なお日本でも林（1984）が，調査回答者は政治的争点について白黒はっきりした態度をもっているわけではなく，ある争点に関する賛否の対立する意見が同時に心のなかに存在することを指摘している。林によれば，「少数意見は外にあるのではなく各人の心の内部にある」（89ページ）という。

7）Zaller and Feldman（1992）および Zaller（1992）の報告によると，考慮事項を態度項目の直前に聞いた場合と直後に聞いた場合で，争点に関する回答の安定性，不安定性に関して顕著な違いはみられていない。今後の追試などでさらに詳細に検討

5）関連する研究として，山崎・荒井（2011）
，鈴木

社会と調査

NO.17（2016 年 9 月）

65

してゆく必要はあるが，今回かりに考慮事項を態
度項目の直後にたずねていたとしても，結果に重大な違いがあったとは考えにくい。

11） 具体的には，「賛成方向へ変化群」は減原発から原発推進もしくは原発維持に変化した 26 名，脱原発から原発維持もしくは減原発に変化した 42
DKから原発維持に変化した 18名の計 86人，名，
「反8）具体的な質問項目は「日本国憲法で，戦争放棄

対方向へ変化群」は原発推進から原発維持もしく
は減原発に変化した 8 名，原発維持から減原発もしくは脱原発に変化した 33 名，減原発から脱原発に変化した 46 名，DKから減原発もしくは脱原発に変化した 51 名の計 138 人である。なお，「DKへ
6 月に DK以外の選択肢を選変化群」については，んでいたが 7 月には DKを選択した回答者が 70 人
いたが，「賛成方向から DKへ変化」した回答者は18 名と少数だったので，
ここでは「減原発から DKへ変化」もしくは「脱原発から DKへ変化」した 52
名のみを分析対象にした（表 1 を参照のこと）。

条項を含むのは第何条だと思いますか」「仕事をできるだけ民間に任せ，公的規制や公的企業の占める割合を小さくし，財政支出と税など国民負担を少なくすることを目指す政府のことを一般に何というでしょうか」「衆議院の小選挙区における一票の格差（議員 1 人あたりの有権者数が少ない選挙区と多い選挙区との格差）について，許容されうる水準に言及している法律があります。どの程度以上にならないようにすることとされているかご存 知
ですか」「4 月に中国を訪問した際に，国会の承認を得ずに出張期間を延長した結果，参議院環境委員
会の委員長を解任されることになったのは，どなたかご存知ですか」「こんどの参院選は，国政選挙
として初めてインターネットを利用した選挙運動
が認 められることとなりました。次 にあげることのうち，選挙運動として認められていることはどれですか」「『アベノミクス』と呼ばれている政策にあてはまるものとしてあげられるのは，以 下 にあげるもののうち，どれでしょうか」の 6 つである。

12）なお，本稿ではその点まで踏みこんだ分析はしていないが，どの意見に同意できるかを考える
さい，回答者がふだんよく接しているメディアの原発報道が一定ていど影響を与えていると思われる。なお，念のため付け加えるならば，今回の結果
はたんなるキャリーオーバー効果とはみなせないであろう。山口（2005）
が指摘しているとおり，
キャリーオーバー効果は個人レベルのものと集計（アグリゲート）レベルに分けられるが「集計レベルの効
果は，回答者の大多数が先行項目から同種の影響を受けてはじめて生じる。
（中略）
調査論で主に問題となるのはこの集計レベルの効果である」（50 ページ）。今回，
われわれは原発に対する意見を聞く直前に，賛成意見のみあるいは反対意見のみをリストアップして同意事項をたずねているわけではない
ので，特定方向に意見を誘導したわけではない。

9）そのさい，（1）「受容」している項目のみを用いた分析，（2）「認知」もしていて「受容」している項目を用いた分析，（3）さらに各項目を標準化したのちに項目得点を合計して用いた分析の 3 通りを検討した結果，いずれにおいても結果にほとんど違
いがみられなかったため，本稿では（2）の場合の結果を報告する。

10）分散分析は実験計画法とともに発展してきたため，主に実験データに対して用いられることが多く，一般にはカテゴリ変数である独立変数が原因
で，量的変数である従属変数が結果とみなされる。
しかし，分散分析の結果自体は因果関係を示すも2 変量間の相関関係の有無を示すだけのではなく，である。ここでは，
カテゴリ変数である「原発に対する意見」を原因，量的変数である考慮事項得点を結果と考えて分析を行ったのではなく，あくまで仮説 1 の検証にさいして（他の分析手法より）結果
を視覚的にわかりやすく呈示できるために行ったものである。
以降の分析もふくめ，今回は Zallerらおよびそれに続く諸研究に倣って，同時点で測定された考慮事項得点を原因とみなし，原発に対する意見を結果とみなして分析を行ったが，論理的には逆の因果関係の可能性も否定はできない。本稿ではその点について充分な検討ができなかった。因果関係に関する厳密な検証は今後の課題の一つである。

社会と調査13）ほかにも，原発に対する各自の意見を聞かれる直前に，筆者らが事前に用意した原発に関するさまざまな賛否意見に対する認知度や受容度をた
ずねるという今回の調査手続きに由来する可能性も否定できないが，今回はその点について検証することはできなかった。

14）この点について，Zaller and Feldman（1992）

は自分たちのモデルに従えば，
たとえばある世論調
査で 55％の回答者が大統領の支持を表明したとしても，その 55％の回答は揺るぎないもの unequivocally supportive （612 ページ）ではなく，回答者
は on balance （612 ページ）
（言い換えると，
いく
つかの考慮事項を均した結果として）でその大統領を支持しているのであって，次の調査でやはり55％の回答者にその大統領が支持されたとしても，（調査のたびに考慮される事項が一定ていど異なるため）その 55％の何割かは入れ替わっていると考えるべきであるとしている。

NO.17（2016 年 9 月）

66

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社会と調査

NO.17（2016 年 9 月）

67

Refereed
P a p e r

オンラインゲームの仮想世界が現実世界の対人関係の質および量に及ぼす影響
Effects of Virtual Worlds in Online Games on the Quality and
Quantity of Real-World Interpersonal Relationships

高田佳輔 TAKADA Keisuke
中京大学現代社会学部フィールドリサーチセンター

本研究は，ゲーム内に仮想の世界が存在するオンラインゲームをプレイすることが現実の対人関係の量や質に及ぼす影響を，
仮想世界が存在しないオンラインゲームと比較した。その結果，一般的な対人関係特性変数を統制した上でも，仮想世界をもつゲームが対人関係に有意な負の影響を及ぼすことが示
された
キーワード

MMORPG，
ソーシャルサポート，
愛着

人関係に及ぼす負の影響が繰り返し検討されて

1. はじめにきた。

近年，日本ではオンラインゲームプレイヤー

また，同じオンラインゲームでも，ゲームジャの増加が顕著である。2012 年のオンラインゲー

ンルが異なれば，ゲームの内容も大きく異なる

2005 年の 2 倍超となる 1,421 億
ム市場規模は，ため，その影響にも差異が生じてくる。たとえ

2012）。
円に達した（日本オンラインゲーム協会，

ば，近年多くの人々にプレイされているものとオンラインゲームとは，
インターネットを経由しして国 際 的 な広 がりを見 せている Massivelyて，複数の人が同時に同じゲームの進行を共有

Multiplayer Online Role-Playing Game（以下，できるゲームであり，そのジャンルは多岐にわ

MMORPG ）と，主に我が国で流行している課

2011）。
たる（株式会社メディアクリエイト，

金型モバイルゲームの 2 つを比較してみよう。

オンラインゲームがより身近なものになっ

この 2 つのゲームは，
ゲーム内にプレイヤーのアた結果，プレイヤーの現実世界の対人関係が希バター ）同士の密なコミュニケーションが可能

薄になるという問題が顕在化してきた（芦崎，な世界（以下，仮想世界）をもつかどうかで区別

2009）。たとえば，Lo et al.（2005）は，Interper-

MMORPGは，自身が作成したできる。つまり，sonal Relationship Scaleを用いて対人関係の質

アバターを介して仮想世界のなかで他のプレイを測定し，没頭度高群，没頭度低群およびオンヤーとの社会的ネットワークを築きながら行う

ラインゲーム未経験群のあいだの平均差の検討

ゲームであり，
プレイヤーは，仮想世界の中で現を行い，プレイ時間が増加すると，現実世界にお実とは異なる人格としてふるまうことにより，ける対人関係の質が低下することを示している。

実際の性別，年齢や職業にとらわれることなく，

以上のように，ゲームの没頭度やプレイ時間な冒険やチャットを用いたコミュニケーションがどのいわば「ゲームへの関わり方の程度」が，対可能である。仮想世界内での各プレイヤーの役

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Refereed Paper

割は相互補完的であり，互いに助け合いながら薄化したのか，
もともとの対人関係特性の影響

冒険を行う。同時に，他のプレイヤーは，競争相で現在の対人関係が希薄であるのかは，単なる手でもあり，
プレイヤーは，他のプレイヤーより相関関係からは明らかにならない。また，先行も早く取得難易度の高いアイテムを獲得するこ研究においても，
この検討は十分に行われていとが，一つのモチベーションとなっている。他ない。しかし，発達的により早い段階で成立す方，課金型モバイルゲームは，
たとえばパズルのると思われる対人関係の個人差の測定が可能でように個人でプレイするゲームシステムが大半あれば，個人がゲームに没頭する以前の対人関を占めており，多くが仮想世界をもたないため係の質を統制して，ゲームへの没頭による影響

MMORPGにみられるようなアバターを介したを検証するための 1 つの手段となろう。そのよ

他のプレイヤーとの密な交流はほとんど存在しうな変数の候補として，
愛着（attachment）がある。

ない。MMORPGと同様にゲーム内に競争相手

Bowlby（1969; 1973; 1979）によれば，幼児はと見物人は存在するが，あくまでも個人間でゲー養育者を愛着対象として接近し，相互作用する

ム内での強さを競い合うシステムがとられていことによって，愛着対象と自己に関する心的表る。また，
ゲーム内での強さを高める手段の 1 つ

象を内在化するという。この心的表象は，内的として，ゲーム内アイテムへの課金 ）が存在する。

作業モデル（Internal Working Models; IWM ）とこのように，仮想世界の有無によって，オンライ

呼ばれ，年齢とともに次第に可塑性が減ずるとンゲームにおける人間関係は大きく異なる。

される。そのため，のちの対人関係において，長2

これまで，仮想世界をもつオンラインゲームは，期にわたり一貫した対人関係のパターンや対人情

没頭しやすく，現実の対人関係への影響も大き

報処理の個人的特性の指標となる可能性がある。

Ng & Wiemerいことが示されてきた。
たとえば，

内的作業モデルにもとづいて，自分は他者に

Hastings（2005）は，
MMORPGをプレイしないオ受容される価値のある存在かどうか，
いかなる

フラインゲームプレイヤーと MMORPGプレイ

時も自分を助けてくれる人物が存在するかど

MMORPGヤーの 2 群間で，様々な比較を行い，うかを判断するようになる（Bowlby, 1973）。内プレイヤーはゲームのプレイ時間が長時間化的作業モデルには，Ainsworth et al.（1978）がし，対人関係の機会を犠牲にする傾向がある

示す愛着スタイルに対応した，secure（安定），ことから対人関係の量の少なさを示しており，

ambivalent（不安），avoidant（回避）の 3 種類のLongman et al.（2009）は，週の総プレイ時間がパターンが存在し，戸田（1990）
は，
この 3 パター

多い MMORPGプレイヤーのほうが，現実世界

ンを対立する類型としてではなく，同一個人内におけるソーシャルサポート ）の入手可能性がに併存する相互に独立した特性として捉えてい少ないことから対人関係の質の低さを示している。すなわち，安定した内的作業モデルは，自分る。このように，仮想世界をもつ MMORPGは，が他者から援助を受ける価値ある人間である

プレイヤーをいっそうゲームへ没頭させ，現実と認識し，いかなる時も自分を助けてくれる人

世界における対人関係の質と量に悪影響を及ぼ物の存在を確信できるようにさせる一方で，不すとされる。

安定な内的作業モデルは，援助を受けられると

3

2 つのゲームのあいだにおいて，
しかしながら，期待するものの，他者が本当に自分のことを好対人関係の質や量に及ぼされる影響に差があっましく思っているのかどうか不安にさせる。さたとしても，因果の有無，
あるいは，因果の方向

らに，回避的な内的作業モデルは，他者の援助に関する課題は残る。たとえば，仮想世界をもに期待せず，孤立に向かう傾向があることが示

つ MMORPGに没頭したために対人関係が希されている。実際，愛着がソーシャルサポート

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に有意な影響を及ぼすことは，
これまでに幾度

ニケーションもとることができない一方で，見も確認が行われている（Kobak & Sceery, 1988;

物人や競争相手としては他者の存在を認識でき

Ognibene & Collins, 1998; Collins & Feeney,

る課金型のモバイルゲームを，仮想世界をもた2004）。

ないゲームとして本研究の調査対象として採用したがって，本研究の目的は，次のようにした。

要約される。第 1 に，ゲーム参加以前の対人関以上の 2 つのジャンルのゲームは，仮想世界

係における個人差次元の 1 つである愛着の差の有無を除き，目的を達成して自分の分身の強による影響を統制した上で，仮想世界をもつ化を目指す点や，他のプレイヤーが競争相手と

MMORPGが，それをもたない課金型モバイル

して存在する点など，ゲームの概略においては，ゲームと比べて，どれほど対人関係の質を表す

大筋の一致がみられた。

ソーシャルサポートや対人関係の量を表す対人
関係頻度に負の影響を及ぼすかを検証する。第想定する母集団

2 に，ゲームへの関わり方の程度を表すゲーム

本研究では，次の 3 種類の集団を想定した調の没頭度やプレイ時間が，対人関係の質およ査を行った。第 1に，オンラインゲームプレイヤー

び量に及ぼす影響について，仮想世界をもつの内，上述の特徴をもつ MMORPGを主にプレ

MMORPGと仮想世界をもたない課金型モバイイしている人々である。第 2 に，
オンラインゲー

ルゲームにおいてそれぞれ検討を行う。

ムプレイヤーの内，上述の特徴をもつ課金型モバイルゲームを主にプレイしている人々である。

2. 方法

第 3 に，
これまでオンラインゲームのプレイ経験のない人々である。なお，
この集団は，上記の 2

調査対象ゲームの選定

上述のように，本研究における主要な要因は，種類のオンラインゲームプレイヤーの対人関係

オンラインゲームにおける仮想世界の有無であの質および量を，一般の人々と比較する基準とる。したがって，
オンラインゲームの内容を精査して用いる。

した上で，調査対象とするゲームをそれぞれ選

また，
オンラインゲームプレイヤーの年齢構成定する必要がある。

20 歳から 25 歳前後の範囲で 22 歳
については，

MMORPGについては，上述の通り，大まず，付近に最頻値のある分布をなしていることが，半のタイトルにおいて仮想世界を有する設計がインターネット調査において得られた 27,614

なされており，アバターを介した他者とのコミュ

名のサンプルから目安として示されている（株ニケーションが重要な要因であることから，こ2012）。したがって，
式会社メディアクリエイト，

れらの特徴が確認され，また調査実施時点で流本研究において扱う 2 種のオンラインゲームプ

行していた主要な MMORPGタイトルを本研究

20 歳から 20 歳代半ばの集レイヤーに関しても，の調査対象とした。

団を想定する。またそれに伴い，オンラインゲー

他方，課金型モバイルゲームにおいては，大半

ムのプレイ経験のない集団についても，同年齢が仮想世界をもたないゲームであるが，わずか層の人々を想定した調査を目指す。

に仮想世界をもつゲームも存在するため，
あらかじめゲーム内容の調査を行ったのちに調査対調査手続き

象を選択した。その結果，MMORPGと同じく本研究では，
オンラインゲームプレイヤーを対MMORPG
ロールプレイングゲームではあるが，象とした調査における無作為抽出の困難性を考と同様のアバターは作成できず，他者とのコミュ

慮し ），目的に合致した分析可能な対象者を抽

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Refereed Paper

出する手法として，バイアスの問題を認識したといえる。また，
オンラインゲーム未経験の人々

上で，日常的にオンラインゲームをプレイしていに関しても，想定する年齢層において，学力のる人々を募るインターネット調査とオンライン

側面から見て，平均的な対象者を得られたと言ゲーム未経験の人々を対象とした集合調査を併

えよう ）。
8

2 種のオンラインゲーム
用して行った ）。第 1 に，
5

プレイヤーを対象にした調査については，質問

調査期間

紙をインターネット上に提示し，Twitterやゲー

MMORPGの調 査 は，2011 年 8 月 20 日 からム攻略フォーラムなどの SNSにおいて URLを

9 月 30 日まで，課金型モバイルゲームの調査は掲載することで参加者を募った。参加者は，掲2013 年 3 月 1 日から 4 月 1 日まで行った。また，載された URLから，調査票が掲載されたページ

2013 年 1 月に複数大学生を対象にした調査は，へと移動し，回答を行った。掲載期間中，使用回に分けて行った ）。
9

サーバーの数十分間のメンテナンスが何度かあった以外は，誰もが調査票を掲載している URL

抽出された調査対象者にアクセスが可能な状態であった。回答結果は，

MMORPGを主にプレイしている 1,076 名（平自動的にサーバー内に保存される仕組みをとっ均 25.74 歳，標準偏差 6.08），仮想世界をもたなた。回答中に次のページへ移る際，回答漏れがい課金型モバイルゲームを主にプレイしているあった場合には，その旨を伝えるポップアップを

922 名（平均 23.40 歳，標準偏差 6.57），大学生表示させた。また，希望者には謝礼として，
ゲー

307 名（平均 19.68 歳，標準偏差 0.83）の回答がムの月額使用料やアイテム購入の支払いに利用それぞれ得られた。2 種のオンラインゲームプレ

できる WebMoney1,000 ポイント分を，希望者

イヤーに関しては，上述のオンラインゲームプ

6）に対して抽選で 20 名に送信した 。このようなレイヤーの年齢構成において高い割合を示す 20

確率報酬型の調査は，
これまで繰り返し用いら

歳から 20 歳代半ばの対象者を収集できたとい2002）。これにより，れている（福井・藤井・北村，える。同様に，比較の基準として用いるオンラ

調査対象外となる個人が，報酬のみを目的に回インゲームのプレイ経験がない集団についても，答を行う事態を極力排除することを目指した。

オンラインゲームプレイヤーと比較的年齢層が第 2 に，
オンラインゲーム未経験の人々を対象に近い対象者が得られたといえる。

した調査については，中部圏内にある C大学に在学する学部生を対象に質問紙を配布し，正規分析に用いた調査対象者の授業時間中に実施した ）。なお，C大学は，大検討の際に，年齢ごとの日中の生活環境の差

学受験予備校の入試難易予想ランキング表にお異が，対人関係の質や量へ及ぼす影響も予測さいて，中堅の私立大学であることが例年示されれたため，あらかじめ対象者のうち，年齢からており，大学生の中で全国的に平均レベルの学学生と想定される 22 歳以下のケースのみを選力を有する対象の集合であると言えよう。

択し，さらに大学生に関しては，
オンラインゲーム

7

以上の手続きによって，
インターネット上以

1,084のプレイ経験がないケースのみを選択し，外の会合がほとんど存在しないオンラインゲー

人（MMORPGプレイヤー342 人；課金型モバイ

ムプレイヤーに関して，時間的・空間的制約が少

ルゲームプレイヤー511 人；大学生 231 人）を対ないインターネット調査を行うことにより，
イ

象とし，以降の分析を行った。

ンターネット上以外で行う調査よりも，分析可
能な人数の比較的多様な調査対象者が得られた

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表 1 オンラインゲーム没頭度尺度の因子負荷量表

調査票の構成（1）
オンラインゲーム没頭度

Young（1998）が作成したインターネット依存尺度を，平井・葛西（2006）がオンラインゲーム
依存用に改訂したものを，本研究に合うように改訂し用いた。本研究では，平井・葛西（2006）
が最終的に下位尺度を作成する際に用いた 9 項目それぞれについて，1. まったくあてはまらな
い− 5. 非常によくあてはまる の 5 件法で評定を求めた。なお，
オンラインゲームのプレイング
に関する尺度のため，回答者はオンラインゲー
ムプレイヤーに限られた。
（2）
ソーシャルサポート
対人関係の質を測定する尺度として，Cohen& Hoberman（1983）が作成した Interpersonal

項目

因子 1

他にしなくてはいけないことがあっても，ゲームにログインする.71

ゲームに時間をかけすぎて，仕事や学校の成績・勉強に悪影響が出ている.66

ゲームをしているときに誰かにやめさせられると，きげんが悪くなったり，
いらいらしたりする.65

深夜にゲームをするため，
睡眠不足になることがある.63

ゲームのない生活はたいくつでむなしいだろう.62

友人と出かけたり遊びに行ったりするより
も，ゲームをするほうが楽しいことがある.59

ゲームをしていないときに，ゲームの事を考えてぼんやりとしたり，ゲームをしている
ところを思い浮かべたりする.52

次にゲームをするのを楽しみにしている自分に気付くことがある.52

ゲームをする時間をへらそうとして，できなかったことがある.45

Support Evaluation Listに木村（1997）や今村・高橋（2004）が修正を加えた対人相互サポート

ジャンル，
および，週のオンラインゲームプレイ

評価リストを本研究に合うように改訂し用いた。

時間を尋ねた。また，大学生を対象にした調査

対人相互サポート評価リストには，実質サポーに関しては，
オンラインゲームのプレイ経験の有ト，帰属サポート，評価サポート，
および，自尊無を追加して尋ねた。

心サポートのサブスケールが含まれており，計20 項目とした。各項目について，1. 全くあては3. 結果

まらない− 7. 非常にあてはまる の 7 件法で評尺度の構成定を求めた。

（1）
オンラインゲーム没頭度の尺度構成（3）
愛着オンラインゲーム依存に関する 9 項目につい戸田（1990）の Internal Working Modelsを用て，因子分析（最尤法）を行った（表 1）。相関行

secure，ambivalent，
avoidant
いた。IWMには，

3.84，
0.87，
0.81，
0.71，
0.70，
列の固有値は降順に，の 3 つのサブスケールが含まれている。各サブ...となり，さらに，平井・葛西（2006）が示す 2 因

スケールは 6 つの項目から成り，計 18 項目で構子構造と本分析の因子構造を比較したところ，成された。それぞれの項目について，1. 全くあ

因子を構成する項目が完全には一致しないことてはまらない− 6. 非常によくあてはまる の 6が示され，また，大半のオンラインゲームの先行件法で評定を求めた。

研究においてはオンラインゲーム没頭度が単一（4）
対人関係頻度

次元的に捉えられていることから，本研究にお対人関係の量を測定するために，対人関係頻いては，平井・葛西（2006）による 2 因子構造で度を尋ねた。対人関係頻度は，友人との付き合い

1因子構造を採用した。また，はなく，この因子は，の程度を 1. 日常的にある− 5. 全くない の 1項

全分散の 42.76％を説明した。第 1 因子は，典型10）5件法で評定を求めた 。
目で尋ねるものであり，的なゲームへの没頭を示していると解釈し，
オ（5）
デモグラフィック変数

ンラインゲーム没頭度と命名を行った。

年齢，主にプレイしているオンラインゲーム

社会と調査

また，因子に高い負荷を示す項目への回答を

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加算して下位尺度を構成した。Cronbach のαambivalent，avoidantとした。これにより，3つ係数は .830 であった。また，平均値および標準の次元上で愛着の個人差の測定が可能となった。

2.81（0.80）であった。
偏差は，また，各因子に高い負荷を示す項目への回答（2）
ソーシャルサポートの尺度構成を加算して下位尺度を構成した。第 1 から第 3

現実世界における対人関係に関する 16 項目

因子に対応する尺度の Cronbach のα係数は，について，因子分析（最尤法，プロマックス回.860，.818，.675 であった。また，平均それぞれ，転）を行った（表 2）。相関行列の固有値は降順

3.29（0.99）
3.95
値および標準偏差はそれぞれ，
，

6.44，
1.90，
1.25，
0.88，
0.69，...となり，に，さらに，3.25（0.84）であった。
（0.95），

Cohen & Hoberman（1983）によるオリジナルの４因子構造とのあいだで因子を構成する項目

オンラインゲームが対人関係に及ぼす影響に大きな一致が見られたことから，今村・高橋

MMORPG，および，課金型モバイルゲームを

4 因子構造が（2004）
による 2 因子構造ではなく，プレイすることが，対人関係やゲームへの関わ適当であると考えられた。また，
この 4 因子は，り方の程度に関する変数に及ぼす影響について

全分散の 65.40％を説明した。第 1 因子は，実質検討を行った。なお，
オンラインゲーム没頭度，的に得られるサポートであり，実質性サポート

ソーシャルサポート，
および，愛着に関しては，に相当する。第 2 因子は，日常的な交友関係の

上述の因子分析において各因子に高い負荷を示中で生じる所属感の入手可能性であり，所属感す項目への回答を加算して算出した下位尺度をサポートに相当する。第 3 因子は，自分の問題用いて以降の分析を行った。また，対人関係頻について話すことができる他者の入手可能性で度については，評定を逆転させた。さらに，週のあり，情緒的サポートに相当する。第 4 因子は，

プレイ時間については，分布を正規分布に近づ

他人と比べ自分が優れているという感覚の入手

10 を底とけ，分散を群間で等質にするために，可能性であり，自尊心サポートに相当する。

する対数変換を行い，以下の分析に用いた。

また，各因子に高い負荷を示す項目への回答

また，仮想世界の存在がプレイヤーの対人関を加算して下位尺度を構成した。Cronbach の係に及ぼす影響を検討するために，MMORPG

α係数は，第 1 から第 4 因子に対応する尺度がプレイヤーを 1，
それ以外を 0 とした MMORPG

.740，
.733，
.877，
.871 であった。また，それぞれ，

ダミー変数を作成した。同様に，
オンラインゲー5.09（1.36）
平均値および標準偏差はそれぞれ，，

ム未経験なら 1，経験している場合には 0 とし4.64（1.47）
4.66（1.70）
3.69（1.21）であった。
，，

たオンラインゲーム未経験ダミー変数の作成も（3）
愛着の尺度構成

行った。その結果，課金型モバイルゲームのプ

現実世界における愛着を測定する IWM尺度

レイヤーが，比較のベースラインとなる。

に関する18 項目について，因子分析（最尤法，
プ
ロマックス回転）を行った（表 3）。相関行列の固（1）
仮想世界が対人関係の質や量に及ぼす影響

4.55，
2.65，
1.93，
1.10，
0.90，...と有値は降順に，ゲーム参加以前の対人関係における個人

なり，さらに，各因子に高い負荷量を示す項目

差 の影 響 を統 制 した上 で，仮 想 世 界 をもつが，戸田（1990）と一致していたため，同様の 3

MMORPGが，それをもたない課金型モバイル

因子構造が適当であると考えられた。また，
こ

ゲームと比べて，対人関係の質や量により大きの 3 因子は，全分散の 50.73％を説明した。上述

な負の影響を及ぼすか否かについて，重回帰分のように，因子構造が，戸田（1990）と一致して析を用いて検証を行った。具体的には，愛着のsecure，
いたため，第 1 から第 3 因子をそれぞれ，

3 つの下位尺度を，
MMORPGダミーおよびオン

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表 2 ソーシャルサポート尺度の因子負荷量表

項目

因子 1

因子 2

因子 3

因子 4

引っ越しをするときには手伝ってくれる人がいる
もし私の家でパーティや飲み会をしたら準備を手伝ってくれる人がいる病気をしたら私を病院までつれていってくれる人がいる
私にはいつも連絡を取りあっている友だちがいる
私には趣味や勉強をいっしょにする仲間がいる
私のところにはよく友だちが遊びにくる
私には個人的な悩みについて安心して話せる人がいる
私には日常生活のストレスについて遠慮せずに話せる人がいる
将来のことなど，
どうしたらよいか信頼して相談しに行ける人がいる
私は人の役に立っていると感じる
私のまわりには，私の助けを必要としている人がいる
友達の多くは私を努力家だと思っている友達の多くは私を魅力的だと思っている友達の多くは私のことを話し上手・聞き上手だと思っている
私がいるだけで喜んでくれる人がいる
私は友達の多くよりもしあわせで満足している
因子間相関（左下）および下位尺度間相関（右上）

.90
.57
.57

－ .13

.07
－ .09
－ .02
.04
.12
－ .03

－ .04

.26
.04

.75
.66
.56

.04

－ .04

.02
.00
－ .03
.03
－ .01
－ .04
－ .08
.01
.04
.08
.02

.07

－ .01
－ .09

.01
.12
－ .05
－ .01
.14

1.03
.73
.63
－ .06

－ .07

－

.17
.03
.01
.05
－ .06
.02
.02
－ .06
.03
.50

.62
.47
.41

－

.00
.01
.02
－ .05
.10
.04
.42
.58

.64
.59

.51

.80
.75
.72
.70
.68
.67
.55

.36
.50
.49

－

－

表 3 IWM 尺度の因子負荷量表

項目

私はすぐに人と親しくなるほうだ
私は知り合いができやすいほうだ
はじめて会った人とでもうまくやっていける自信がある
私は人に好かれやすい性質だと思う
たいていの人は私のことを好いてくれていると思う
気軽に頼ったり頼られたりすることができる
時々友達が，本当は私を好いてくれていないのではないかとか，
私と一緒にいたくないのではと心配になることがある
人は本当はいやいやながら私と親しくしてくれているのではないかと思うことがある
あまり自分に自信がもてないほうだ
自分を信用できないことがよくある
ちょっとしたことですぐに自信をなくしてしまう
私は誤解されやすいほうだ
あまりにも親しくされたり，こちらが望む以上に親しくなることを求められたりするとイライラしてしまう
あまり人と親しくなるのは好きではない
どんなに親しい間柄であろうと，あまりなれなれしい態度をとられると嫌になってしまう
私は人に頼らなくても，自分一人で十分にうまくやって行けると思う
人は全面的には信用できないと思う
人に頼るのは好きでない
因子間相関（左下）および下位尺度間相関（右上）

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因子 1
.88
.83
.75
.69
.59
.55

因子 2

.11
.10
.05
－ .11
－ .24
.03

因子 3
－ .03
－ .02

.03

.75

.03
.07
.13
－ .18
.04

.02

.71

.01

－ .12

.61
.60
.59
.42

－ .12

.12
－ .06
.05
.01

.04

－ .04

.09

.03

.59

－ .25

－ .02

.01

.02

.57
.57

.15
.00
.01

－ .12

－
－ .32
－ .10

.32
.21
－ .25
－

.24

.45
.39
.31
－ .13

.28
－

Refereed Paper

ラインゲーム未経験ダミーとともに独立変数と

された。

し，
ソーシャルサポートの 4 つの下位尺度およ

また，対人関係の質や量に影響を及ぼす要因

び対人関係頻度を従属変数とした（表 4）。

としては，愛着や仮想世界の存在の他にも，
オ

その結果，仮想世界の存在が及ぼす影響につンラインゲームに費やす時間の長短が考えらいては，MMORPGダミーがソーシャルサポー

れる。したがって，愛着の 3 つの下位尺度おトの 4 つの下位尺度および対人関係頻度に対しよび週のプレイ時間を統制変数とするために，て有意な負の係数，
オンラインゲーム未経験ダ

MMORPGダミーとともに独立変数とし，ソー

ミーが情緒的サポートおよび自尊心サポートに

シャルサポートの 4 つの下位尺度および対人関対して有意な正の係数を示した。以上から，課係頻度を従属変数とする重回帰分析を，オンラ

金型モバイルゲームと比較すると，MMORPG

インゲーム経験者 853 人（MMORPGプレイヤー

は，
ソーシャルサポートおよび対人関係頻度に342 人；課金型モバイルゲームプレイヤー511 人）

及ぼす負の影響が大きく，
オンラインゲーム経を対象に行った（表 5）。

験のないことは，情緒的サポートおよび自尊心

その結果，仮想世界の存在が及ぼす影響にサポートといった一部のソーシャルサポートに

MMORPGダミーが実質性サポート，
ついては，

及ぼす正の影響が大きいことが示された。つま所属感サポート，自尊心サポートおよび対人関り，MMORPGおよび課金型モバイルゲームと係頻度に対して有意な負の係数を示した。つまいったオンラインゲームをプレイすること自体

り，仮想世界の存在が対人関係の質や量に及ぼが対人関係に負の影響を及ぼすことが示され，す影響は確かに存在することが示された。

さらに，
オンラインゲームの中でも，仮想世界を他方，
オンラインゲームに費やす時間の長短もつ MMORPGは，仮想世界をもたない課金型が及ぼす影響については，週のプレイ時間が自モバイルゲームよりも，対人関係の質および量

尊心サポートおよび対人関係頻度に対して有意に及ぼす負の影響が大きいことが示された。

な負の係数を示した。また，愛着が及ぼす影響

他方，愛着が及ぼす影響については，secure

secureおよび avoidantがソーシャルについては，

および avoidantがソーシャルサポートの 4 つのサポートの 4 つの下位尺度および対人関係頻度

下位尺度および対人関係頻度への係数が有意でへの係数が有意であり，ambivalentが自尊心サあり，ambivalentが自尊心サポートへの係数がポートへの係数が有意であった。すなわち，仮有意であった。つまり，ゲーム参加以前から存想世界をもつ MMORPGは，仮想世界をもたな在する対人関係の個人差次元の 1 つである愛着

い課金型モバイルゲームよりも，対人関係の質やが，現在の対人関係の質や量に有意な影響を及量に及ぼす負の影響が大きいことが示された。

ぼすという先行研究における知見と整合性のあ（2）
ゲームへの関わり方の程度が対人関係の質や量に及ぼす影響

る結果が得られた。
したがって，MMORPG，および，課金型モバ

同じジャンルのオンラインゲームをプレイしイルゲームといったオンラインゲームのプレイているとはいえ，ゲームへの関わり方の程度にングは，既に対人関係の質との関係が明らかには個人差があることから，
それが対人関係の質されている愛着の影響を統制した上で，対人関や量に及ぼす影響の大きさを明らかにするため，係に負の影響を及ぼすことが示された。さらに，仮想世界をもつ MMORPGとそれをもたない

仮想世界をもつ MMORPGは，仮想世界をもた課金型モバイルゲームにおいて，愛着の 3 つのない課金型モバイルゲームよりも，対人関係の下位尺度，
オンラインゲーム没頭度下位尺度お質および量に及ぼす負の影響が大きいことが示

よび週のプレイ時間を独立変数とし，
ソーシャ

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表 4 ソーシャルサポートおよび対人関係頻度を従属変数とした重回帰分析結果（n =1084）

実質性サポート

所属感サポート

情緒的サポート

自尊心サポート

対人関係頻度Variable

β

p

β

p

β

p

β

p

β

p

secure

.33

.000

.43

.000

.36

.000

.59

.000

.30

.000

ambivalent

.01

.647

－ .01

.700

－ .06

.062

－ .17

.000

－ .05

.099

avoidant

－ .07

.021

－ .09

.002

－ .16

.000

.05

.034

－ .10

.001

MMORPG ダミー

－ .15

.000

－ .11

.000

－ .06

.032

－ .09

.000

－ .13

.000

オンラインゲーム
未経験ダミー

.06

.056

.04

.190

.14

.000

.09

.000

.01

.770

.15

.000

.22

.000

.22

.000

.45

.000

.14

.000

R

2

表 5 オンラインゲーム経験者を対象としたソーシャルサポートおよび対人関係頻度を従属変数とした重回帰分析結果（n =853）

実質性サポート

Variableβp

所属感サポートβp

情緒的サポートβp

自尊心サポートβp

対人関係頻度βpsecure

.35

.000

.42

.000

.34

.000

.59

.000

.30

.000

ambivalent

.01

.812

－ .02

.638

－ .07

.052

－ .17

.000

－ .04

.194

avoidant

－ .03

.323

－ .08

.014

－ .17

.000

.02

.415

－ .12

.001

週のプレイ時間

.02

.602

－ .04

.178

－ .04

.197

－ .06

.020

－ .10

.002

MMORPG ダミー

－ .16

.000

－ .10

.001

－ .05

.123

－ .07

.007

－ .11

.001

.15

.000

.21

.000

.19

.000

.44

.000

.15

.000

R

2

表 6 MMORPG プレイヤーを対象にしたソーシャルサポート
および対人関係頻度を従属変数とした重回帰分析結果（n =342）

実質性サポート

所属感サポート

情緒的サポート

自尊心サポート

対人関係頻度Variable

β

p

β

p

β

p

β

p

β

p

secure

.37

.000

.39

.000

.25

.000

.61

.000

.31

.000

ambivalent

－ .01

.922

－ .04

.470

－ .10

.082

－ .16

.001

－ .09

.130

avoidant

－ .09

.103

－ .02

.681

－ .22

.000

.08

.067

－ .05

.320

オンラインゲーム
没頭度

－ .08

.191

－ .21

.000

－ .20

.000

－ .06

.189

－ .13

.022

週のプレイ時間

.00

.982

－ .02

.717

－ .04

.506

－ .11

.016

－ .08

.178

R2

.18

.000

.23

.000

.27

.000

.48

.000

.19

.000

表 7 課金型モバイルゲームプレイヤーを対象にしたソーシャルサポート
および対人関係頻度を従属変数とした重回帰分析結果（n =511）

実質性サポート

所属感サポート

Variable

β

p

β

p

情緒的サポートβp

自尊心サポート

対人関係頻度βp

βpsecure

.34

.000

.45

.000

.39

.000

.58

.000

.29

.000

ambivalent

.03

.542

.04

.313

－ .02

.692

－ .18

.000

.01

.805

avoidant

.01

.889

－ .11

.010

－ .13

.003

－ .02

.592

－ .15

.001

オンラインゲーム
没頭度

.04

.383

－ .08

.064

－ .03

.482

.06

.139

－ .02

.692

週のプレイ時間

.03

.476

.04

.397

.03

.540

－ .03

.458

－ .07

.143

R2

.11

.000

.22

.000

.18

.000

.41

.000

.12

.000

社会と調査

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Refereed Paper

ルサポートの 4 つの下位尺度および対人関係頻以上から，仮想世界をもつ MMORPGにおい

度を従属変数とする重回帰分析をそれぞれ行っては，既に対人関係の質との関係が明らかにさた（表 6・表 7）。

れている愛着の影響を統制した上で，ゲームへ

その結果，愛着が及ぼす影響については，上述の関わり方の程度が対人関係の質や量に有意な

MMORPGおよび課金型モバの分析結果と比べ，負の影響を及ぼすことが認められた一方で，仮イルゲームともに大きな変化はみられなかった。

想世界をもたない課金型モバイルゲームにおいまた，ゲームへの関わり方の程度が及ぼす影ては，ゲームへの関わり方の程度が対人関係の

MMORPGに関してはオンライン
響については，質や量へ及ぼす影響が認められないことが示さ

ゲーム没頭度が所属感サポート，
情緒的サポート，

れた。

および，対人関係頻度に対して有意な負の係数，

4. 考察

週のプレイ時間が自尊心サポートに対して有意な負の係数を示した（表6）。他方，課金型モバイ

本研究は，
オンラインゲームの仮想世界が，プ

ルゲームに関しては，
オンラインゲーム没頭度おレイヤーの対人関係の質や量，
および，
ゲームへ

よび週のプレイ時間ともに，有意な係数は見らの関わり方の程度に与える影響について検討すれなかった（表 7）。また，
この MMORPGと課るために，仮想世界をもつ MMORPGとそれを金型モバイルゲームにおける影響の大きさの差もたない課金型モバイルゲームのプレイヤーのの有意性を検定するために，
オンラインゲーム経あいだで，重回帰分析を行った。

験者を対象に，交互作用効果を含めた重回帰分

その結果，次の 2 つの知見が得られた。第 1 に，析を行った。具体的には，
愛着の3 つの下位尺度，

ゲーム開始以前から存在する一種の対人関係特MMORPGダミー，
オンラインゲーム没頭度下位

性の個人差を統制した上で，ゲームのプレイン

MMORPGダミー
尺度，週のプレイ時間に加え，グが対人関係の質や量に及ぼす影響が明らかに

×オンラインゲーム没頭度，および，MMORPGされた（表 4・表 5）。つまり，
オンラインゲームプ

ダミー×週のプレイ時間の 2 つの交互作用項を

レイヤーの現在の対人関係の希薄さは，もとも独立変数とし，ソーシャルサポートの4 つの下位との対人関係特性の個人差による部分も大きい

尺度および対人関係頻度を従属変数とした。そが，オンラインゲームをプレイすることによる影の結果，MMORPGダミー×オンラインゲーム

響が存在することが示された。さらに，同じオ

没頭度は，情緒的サポートに対して負の係数（β

ンラインゲームというジャンルのなかでも，仮=− .09, p =.008）が有意，所属感サポートおよび想世界をもつゲームは，それをもたないゲーム

対人関係頻度に対して負の係数（所属感サポーと比べて，ゲームのプレイングが対人関係の質

トβ =− .06, p =.084；対人関係頻度β =− .06, p

や量に及ぼす負の影響が大きいことが示された。

=.078）が有意傾向を示した。他方，MMORPG

第 2 に，仮想世界をもつオンラインゲームとそれダミー×週のプレイ時間から自尊心サポートにをもたないオンラインゲームごとに，ゲームへ対する係数（β =− .05, p =.109）
は有意でなかっの関わり方の程度が対人関係の質や量に及ぼすた。したがって，仮想世界をもつ MMORPGは，影響を検討したところ，仮想世界をもつゲーム

仮想世界をもたない課金型モバイルゲームと比は，ゲームへの関わりの方の程度が対人関係のべ，
ソーシャルサポートのいくつかの側面およ

質や量に及ぼす負の影響が認められたが，他方

び対人関係頻度において，ゲームへの没頭が対で，仮想世界をもたないゲームにおいては，
そ

人関係の質および量に及ぼす影響が大きいこと

れらの影響が認められず，オンラインゲームすが示された。

べてが上述の影響をもつわけではないことが示

社会と調査

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77

された（表 6・表 7）。

いられていないことが指摘されよう。そのため，

以上のように，仮想世界の存在が対人関係の本研究の標本には，少なからぬバイアスが生じ

質や量に負の影響を及ぼすことについては，仮ている可能性がある。オンラインゲームプレイ

想世界の特徴から説明ができよう。オンライン

ヤーを対象とする先行研究の大半は，有意抽出

ゲームの仮想世界は，少なくとも同じゲームがによって対象者を選出し，バイアスを認識した

好きな，趣味を同じくする人々が集まる環境で上で統計的手法を用いた検討を行っているが，ある。さらに，仮想世界は，現実では出会うことバイアスの問題に対する根本的解決はできていがなかったであろう相手との交流を可能とするない。なぜなら，上述のように，
オンラインゲー

ことから，多様な交友関係の構築を促進しよう。

ムプレイヤーは，境界のはっきりしない母集団

また，ゲームを攻略するためには，対人関係のの成員であるという点で，住民票等からの標本構築・維持が必要不可欠であるため，仮想世界は，抽出が可能な世論調査等における対象とは異プレイヤー間のコミュニケーションをいっそうなり，無作為抽出を行うことが困難な対象であ促す環境であるといえる。したがって，仮想世るからである。本研究においても，先行研究と界は，プレイヤーにとって，非常に魅力的かつ現同様，統計的検定によって結論を導いているが，実味を帯びる対人的環境であり，親密な友人関これは，同様な手法により研究を反復した場合係を築くための社交の場になっていると考えらの再現性についての情報にとどまり，分析の対れる。さらに，関係を構築した先には，互いに協象となったデータにおける事実の母集団への一力して目標を達成する機会が多く存在するため，般化可能性と見ることはできない。このサンプ

その関係はいっそう濃密になろう。それゆえに，リングから生ずる問題は，本研究のみならず，オ

仮想世界をもつゲームは，
ゲーム自体への没頭

ンラインゲーム研究全体の課題である。

に加え，仮想の社会への没頭が生じることにな

第 3 に，本研究では，先行研究において考慮る。このような仮想の社会への没頭が，現実世されなかった愛着を統制し，上述の検討を行っ界における対人関係をいっそう希薄化させる 1

たが，それ以外にも未統制の変数は存在しよう。

つの要因であると考えられる。

たとえば，本研究では，年齢が 22 歳以下の対象

本研究の限界として以下の 4 点が指摘される。

者に絞った検討を行っているが，それに含まれ

第1 に，本研究では，対人関係の質には着目したる全ての個人の職業が学生とは限らない。したが，それを規定していると考えられる個人の対がって，本研究で行った検討は，
あくまで年齢

人関係の能力は直接測定を行っていないことで的に学生と想定される個人を対象に行ったものある。しかしながら，本研究の目的は，
ゲーム参であり，完全に職業を統制しているとはいえな

加以前の対人関係の個人的特性を統制した上で，い。その他にも，統制すべき変数としては，性別

オンラインゲームが対人関係に及ぼす影響を明や友人の数などが挙げられよう。その点についらかにすることであり，先行研究において愛着ては，今後の研究で検討する必要がある。

やオンラインゲーム没頭度との関係が繰り返し

第 4 に，MMORPGと課金型モバイルゲーム

検討されているソーシャルサポートを測度としとのあいだには，仮想世界の有無の他にも，
プて用いることで，その影響を検証できたといえレイする際に必要なハードウェアの差異がある

よう。対人関係能力については，本研究の射程との指摘がされるかもしれない。しかしながら，を超えているが，今後の研究で検討を行う必要

Smyth（2007）は，MMORPGと同じハードウェ

はあろう。

アを用いて行う一人用の PCゲームのプレイヤー

第 2 に，調査手続きにおいて無作為抽出が用社会と調査と MMORPGプレイヤーとの比較を行っており，

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Refereed Paper

MMORPGプレイヤーは，一人用 PCゲームのプする必要がある。たとえば，MMORPGを趣味

レイヤーと比べて，現実の社交や学業成績に対とすることは，
そのプレイ時間を確保するために，する負の影響を報告したことを示している。つ

現実世界の対人関係を幾らか犠牲にすることとまり，同じハードウェアを用いたゲームであっなろうが，他方で，現実の対人関係の時間が，仮ても，現実世界の対人関係に及ぼされる影響に

想の対人関係の時間に充てられているとの見方は差異が生じていることが明らかにされているもできる。つまり，MMORPGプレイヤーは，現ため，ゲームのプレイングが及ぼす影響を検討

実世界における対人関係の代替として，実際にする際に，ソフトウェアの差異として仮想世界

は出会う機会のないような多様な人々とコミュの存在に焦点を当てることには大きな意義があ

ニケーションが可能な仮想世界において，対人ると考えられる。しかしながら，
ハードウェア

経験を積んでいるともいえよう。このような仮による差異についても，現実の対人関係に影響

想世界における対人経験が，現実の対人関係のを及ぼす 1 つの要因であることは認識しておく能力に及ぼす影響の検討は，今後必要とされる。

必要があろう。

さらに，本研究で示された，
オンラインゲームの上述のような限界はあるものの，本研究は，プレイングから現実世界の対人関係の質や量へ

これまで考慮されていなかったゲーム参加以前の因果の方向性については，時間的に先行するから存在する対人関係の個人的特性の 1 つであ

要因との相関関係から導出されたにすぎず，厳る愛着を統制した上で，先行研究において示唆

密な因果の方向の検討については，少なくともされる，仮想世界をもつオンラインゲームのプ

縦断的データが必要になる。以上の点の検討は，レイングが対人関係の質や量に及ぼすネガティ

別の研究で行われる。

ブな影響を明らかにしたことに意義があろう。
最後に，今後の課題を挙げておこう。
本研究は，
オンラインゲームプレイヤーの現実世界におけ【謝辞】執筆にあたり，ご指導をいただきました

る対人関係の質や量には着目したが，彼らの仮村上 隆先生（中京大学）に深く感謝申し上げま

想世界における対人関係には目を向けていない。

す。また，貴重なご示唆をいただきました査読

MMORPGが及ぼす影響が示された今，
その大者の方々に深く感謝申し上げます。さいごに，きな特徴の一つである仮想世界における対人関

本研究にご協力をいただきました多くの皆様に係が，現実世界の対人関係に及ぼす影響に注目

深く感謝申し上げます。

社会と調査

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79注1）アバターとは，インターネットコミュニティのなかで用いられる，自分の分身となるキャラクター
を指す。定義としては以上となるが，アバターの特徴は，環境によって大きく異なる。たとえば，SNS
1 枚の絵や写真が利用者のアバターとにおいては，
なるが，自分が発言した際に表示されたりするのみで，アバターを自由に動かして他者のアバターと交流することはできない。他方，MMORPGでは，
3Dモデリングを用いたアバターが作成可能であり，アバターを仮想世界のなかで自由に操作して，他者のアバターとの現実に近い交流が可能である。
また，MMORPGプレイヤーは，ゲーム制作者が用意した数十種類の目の形や，鼻の高さ，髪型，身長，体型など容姿に関わるパーツの中から自由に選択し，他のプレイヤーとは容姿が異なる自分だけのアバターの作成が可能となっている。アバターの容
姿は，現実の自分に模して作られる場合もあるが，大半は，プレイするゲームの仮想世界に適した容姿
端麗なキャラクターを目指して作成される。そのため，アバターは，仮想世界において，現実のアイ
デンティティに捕らわれずに，現実とは異なる人格としての活動を促進する。また，MMORPGにおいては，アバターを介在することによって，通常のインターネットコミュニケーションにおいて困難であった，表情を用いたコミュニケーションや，体の全体を用いたジェスチャーが可能となっている。

2）MMORPGにおいてもゲーム内のアイテム課金が存在することはあるが，購入できるのは大半がアバターを装飾するためのアイテムであり，直接ゲー
ム内での強さを向上させる手段とはならないことがほとんどである。

5）本研究には，複数の調査法を用いたことによる，バイアスの可能性が存在する。しかしながら，松本（2003）は，世論調査の結果に付属するノイズやバイアスを考えると，
サンプリング誤差を中心とする理論的誤差よりも，調査不能バイアスなどの運用誤差のほうがはるかに影響が大きいため，後者を減少させる戦略が検討されてしかるべきだろうとした上で，複合的調査の必要性を主張している。
これにならい，本研究では，調査対象者の特性を理解した上で，分析可能な数の参加者を得るために，
複合的な調査を行った。実際に，本研究とは別に
大学生（n=417）を対象とした調査を行ったところ，
MMORPGプレイヤーからの回答は全体の 1 割に満たず，Arrindel & Ende（1985）が示す，因子分析を行う際に必要であると考えられるサンプル数の一種の基準である，抽出された因子数の 20 倍以上の数の対象者が得られなかったことから，分析可能な数の回答を現実世界で得ることは困難であると判断した。しかしながら，本研究には，複合的な調査を行うことによって，
オンラインゲーム経験者と未経験者とのあいだに，調査法の差異によるバ
イアスが生じている可能性が残ることは認識しておかなければならない。

6）報酬希望者と非希望者とのあいだで各下位尺度の平均差の検定を行い，大きな差がないことを確認した。

7）20 歳から 20 歳代半ばの人々を住民基本台帳や選3）ソ ー シ ャ ルサポ ー ト とは，他 者，あるいは社会的ネットワークを通じて実際にもたらされる，
道具的，情報的および情緒的援助と定義される（Baumeister & Vohs, 2007）。

4）本研究で想定される対象者である 2 種のオンラ
インゲームプレイヤーの母集団からは，次の 2 つの理由で無作為抽出が困難である。第 1 に，
オンライ

ンゲームプレイヤー全員をリストアップする方法が存在しないことが挙げられる。また，対象を特定の
MMORPGタイトルのプレイヤーに絞ったとしても，プレイヤーのリストを保管するのはそのゲームの運営会社であり，
リストの閲覧は困難である。また仮に，リストが入手可能であったとしても，個人が家族の名義を使用して複数回ゲームに登録することができることから，リストの中に同一の個人が複数存在する可能性があり，完全な無作為抽出は難しい。第 2 に，
オンラインゲームプレイヤーのゲームに対する関わり方，中でも，特にプレイ時間の差異
は大きく，
さらに，
プレイヤーは 1 つのゲームを一貫してプレイし続ける訳ではないことから，
そもそも特定のゲームのプレイヤーの母集団は，
境界がはっ

社会と調査

きりとしないファジー集合であることも問題となる。

挙人名簿から無作為抽出し，面接・郵送調査を行ったとしても，回収率が極めて低いことが予想され，調査に回答する若者は，同年代の代表とは言えない可能性がある。したがって，本研究においては，
上記の年齢層を効率よくサンプリング可能である大学生をサンプルとして用いた。

8）本研究の対象者であるオンラインゲームプレイ

ヤーと大学生とのあいだには学力の差が生じている可能性がある。本研究における上記両者の比較検討には，学力差によるバイアスが生じている可能性が残ることは認識しておく必要がある。

9）MMORPGプレイヤ ー の調 査 時 期 において，

他 の対 象 者 の調 査 とのあいだで差 異 があるが，MMORPGにおける仮想世界の環境には，経年による大きな変化がみられないことから，調査時期の差異が大きな問題となることはないと判断した。

10）親類との付き合いの程度を尋ねる項目も別に存在したが，対象者の居住形態（一人暮らし，
もしくは，実家暮らし）によってその頻度に大きく差異が生じることが確認されたため，本研究では，その影響を比較的受けにくい「友人」との対人関係頻度の項目を用いて検討を行った。

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