日常生活におけるデジタル男女格差――インターネット利用目的の分析より――
村山陽介（東北大学教育学部）
1 はじめに今日，世界では情報化が急速な勢いで進行している．最新の情報機器やニュー・メディアが誕生したり，電子商取引が個人間でも簡易的に行われるようになったり，仮想通貨と呼ばれる，インターネット上でやり取りするための通貨が使われるようになったりと，情報やそれに触れるためのメディアが生産，流通などのような社会経済のしくみの前提になっている．
また，このような社会情勢を受け，2020 年より改訂される小学校学習指導要領や，その後１年おきに改訂がなされる中学校学習指導要領，高等学校学習指導要領には，情報モラル教育を含む情報活用能力の向上や，そのための各学校の ICT 環境の充実，プログラミング教育等の記述が増え，科目横断的に情報機器に触れられる授業へと方向性が示されている．新学習指導要領においては，情報社会の中で，身近な問題に対してコンピュータ等の ICT を有効活用することでより良い社会をつくっていく人間を育成することが軸の一つとして掲げられており，単にメディアや情報機器を使用する能力を育成するだけでなく，日頃から飛び交う情報を適切に扱えるような能力を獲得させることが必要だと認識されてきているのである．
総務省では，世帯，事業所，企業ごとの電気通信・放送サービス等の利用実態とその動向を把握することを目的として，毎年「通信利用動向調査」を行なっている．この調査の 2018
年の結果より，現在のインターネット，ICT 等利用状況をまとめる．
インターネットの個人利用について，全年齢の 80.9％が利用しており，年齢階層別に見ると，13 歳から 59 歳の各層で 9 割以上が利用していることがわかっている．また，その中でも，60 歳以上では，女性より男性の方がインターネットを利用していることが確認できる．
インターネットの利用状況を端末別に見てみると，スマートフォンが 59.7％，パソコンが52.5％であるが，これまで行われてきた同調査で初めてスマートフォンがパソコンを上回る年であった．
インターネットの利用目的・用途を見ると，「電子メールの送受信」の項目が 80.2％と最も高く，次いで「天気予報の利用（無料）」が 65.8％，「地図・交通情報の提供サービス」が63.4％と，日常の用件のための利用や生活情報に触れるための利用が主だっているように見られる．この利用目的を年齢別にみてみると，上に挙げたような 3 項目ではどの年齢層も利用者が多いが，「ソーシャルネットワーキングサービス（以下，SNS）」や「動画共有・投87

稿サイトの利用」といった項目においては，年齢階層による差が大きくなっている．
これらの数字からも，現在の日本社会では，インターネットの利用はごく一般的なものということができる．いつでも，どこでも情報にアクセスすることが可能なユビキタスな社会であり，用件を果たすことや娯楽に興じるという行為が簡易的に行われるのである．
しかし，この総務省の調査から，男女による利用行動の違いや，年齢層によってインターネットの利用率が異なる項目の存在も確認されている．単に，個人のライフスタイルや趣味嗜好の違いからくる結果だと説明することもできるだろうが，インターネットを利用することが前提とされるような時代では，属性ごとに生じる差について，詳細に調査する必要がある．
2 先行研究情報，とりわけインターネットを利用すること場合での情報を扱う上で生まれている格差をデジタルデバイドという．デジタルデバイドは「インターネットにアクセスする手段を持つか，持たないかに基づく不平等」(Castells, 2001;Bell, et al. 2004)というのが一般的な理解として取り上げられてきた．日本では太郎丸博によると，デジタルデバイドは「社会にとって有害であるか，または有害になる危険性を持つ」（太郎丸博 2004: 54）として，デジタルデバイドに関わる問題が多岐にわたることに留意し，「居住している地域，国，性別，エスニシティ，年齢，所得のような個人または世帯の属性によって，インターネットの利用率に格差があること」（太郎丸博 2004: 54-5）と定義している．
このデジタルデバイドを扱うにあたり，どのような属性，社会階層についてどのような格差が起こっているのかは，インターネットの普及に伴い，多様なアプローチがなされてきた．太郎丸はインターネットの利用状況について全国調査をしている団体はあるが，デジタルデバイドの実態に関する詳細な研究がなされていないことに着目し，その問題の理論的整理に努めた．そして，所得階層とインターネット利用との間に実質的な関係があるのかを研究し，高所得者はインターネットの利用率が高いが，逆にインターネットの利用によって社会的地位の再生産が起きてはいないという結果が出ている（太郎丸博 2004）．
それに対し平井智尚はインフラ面での地域間格差や世代間格差といった，インターネット利用が完全に一般化しても解消が困難な問題を除けば，インターネットの利用をめぐる格差や不平等は日本に存在しないと言及している．その上で，インターネットの利用を前提とした新しいデジタルデバイドとして，情報リテラシー，インターネットによって補完される社会関係資本，階層によって異なる利用目的の差などが挙げられている（平井智尚2009）．
ILO の世界雇用報告 2001 は，「情報経済社会における労働事情」を副題に，情報通信技術の発達が労働の世界に及ぼす影響に関して非常に幅広い調査研究結果を発表している．その中に，情報通信技術の進展によって生み出されるデジタル格差についての分析で，先進国途上国間デジタルデバイドとデジタル男女格差について詳細に吟味している．とくに男女88

差については，インターネットの普及によって，仕事をする場所への依存度を軽減し，仕事と家庭の両立がよりしやすくなるために，貧しい女性の生活が改善できること，女性にとって開かれた社会になることといった格差の縮小につながると期待されており，実際にはそのような寄与の可能性を有している．しかし，実際には生得的・本能的な利用欲求，教育格差，性別職業分離や男性と比べた際の女性の市場介入度の低さなどといった根本的なジェンダー観により，男性たちの方が情報化の恩恵を受けやすいのではないかとの検討もなされている．このように ILO の報告書においては，デジタル男女格差は社会的なジェンダー差がそのまま投影されていることが問題であるとされている（井上 2003）．
同報告書内にて，男女間の教育格差についても検討されている．世界中でもとりわけ途上国において強い傾向にあるのが，インターネット利用者は大学卒の男性に多いということである．高等教育段階では，理工学系に進むのは概ね男性で，情報通信技術を専門的に学ぶ女性はそう多くない．情報通信技術が必要とされる職業は創造的で専門性が高いため，高賃金であるのに対し，比較的に教育水準が低い者や女性がその後の職業選択などにて不利益に働いている可能性に着目している．
以上より，高所得者によるインターネットの利用率は高いが，インターネットの利用自体が社会的地位の再生産を起こしているとは考えにくいとされている．現在ではインターネット環境の整備が進んできたことから，インターネットの利用を前提とした新たなデジタルデバイドについての検討が進んでいる．ILO 報告内では，デジタル男女格差が取り上げられており，情報へのアクセスや機器利用の際に不利益が発生している可能性が示唆されている．
3 仮説
前章で現代におけるデジタルデバイドについての先行研究を並べた．今回はデジタルデバイドの中でも，とりわけデジタル男女格差についての分析を試みるため，性別を軸とした調査を行う．先行研究ではデジタル男女格差について，労働というフィルターを通して調査が行われた ILO 報告や，太郎丸による社会階層とインターネットの利用の関係についての研究，また，新たなデジタルデバイドについての考察が行われてきたが，井上はデジタル男女格差により，女性は不利な状況にあることを述べている（井上 2003）．これらより，日常生活において不利益が起こっていないか，どのような形でのインターネット利用に差が生じているかについて検討を試みる．
また，デジタル男女格差は男女間の教育ギャップによって生じる面について懸念されている．そのため，インターネットの利用目的の違いには，学歴・教育年数が関係する可能性がある．
したがって，仮説は次のように設定する．
仮説①：男女間でインターネット利用目的には差が生じる．
仮説②：男女間のインターネット利用の差には学歴・教育年数が関係する．
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4 使用データと枠組み
4.1 データ
本研究で用いるデータは，2018(平成 30)年 7 月下旬から 8 月の下旬にかけて東北大学教育学部が実施したアンケート調査「若年者のライフスタイルと意識に関する調査<2>」の個票である．この調査は，20～40 歳の学生を除いた社会人男女を調査対象としており，サンプルは調査会社とモニター契約を結んでいる全国の個人を無作為に抽出したものである．
計画サンプルサイズは 300 名であり，郵送調査を行い，回収率は 270 名(回収率：90.0%)であった.
4.2 変数
ここでは，分析に用いた変数の説明を行う．本稿では大きく次の 4 つの変数を設定した．
(1) インターネットの利用時間について
インターネットの利用時間について，「あなたの平日の場合と休日の場合の 1 日のイン
ターネット利用時間はどのくらいですか」という質問に対して「1．全く利用しない」「2．
30 分未満」「3．30 分以上 1 時間未満」「4．1 時間以上 2 時間未満」「5．2 時間以上 3 時間未満」「6．3 時間以上 4 時間未満」「7．4 時間以上 5 時間未満」「8．5 時間以上 6 時間未満」「9．6 時間以上」の 9 つの選択肢を用意した．また，平日の場合と休日の場合とでそれぞれに回答していただいた．今回の分析では，尺度を同じ 1 時間ごとにするため，調査後に 2と 3 の項目を統合し，ひとつの「1 時間未満」として扱った．従って，分析上では「1．全く利用しない」「2．1 時間未満」「3．1 時間以上 2 時間未満」「4．2 時間以上 3 時間未満」「5．3 時間以上 4 時間未満」「6．4 時間以上 5 時間未満」「7．5 時間以上 6 時間未満」「8．
6 時間以上」とした．
(2) インターネットの利用目的
インターネットの利用目的を調べるために「あなたはどのような目的でインターネットを利用していますか．以下について，当てはまる番号一つに〇を付けてください」という質問を用意した．
利用目的は「電子メールの送受信」「ホームページ・ブログの開設・更新又は閲覧，書き込み」「SNS（Facebook，Twitter，LINE，mixi，Instagram など）」「動画投稿・共有サイト（YouTube，ニコニコ動画など）」「ラジオ，テレビ番組，映画，などのオンデマンドサービ
ス配信サービス」「オンラインゲームの利用」「ニュース，報道の情報の収集」「芸能，スポーツに関する情報の収集」「政治に関する情報の収集」「e-ラーニング，教育コンテンツの利用」「ネットショッピングサイトの閲覧，利用」「金融取引（ネットにおける銀行，証券，保険取引など）」の 12 項目について「1．よく使う」「2．どちらかといえば使う」「3．どちらかといえば使わない」「4．使わない」の 4 つの選択肢を用意した．しかし，分析にてクロス90

集計表を使用する際に，セルの度数が極端に低くなってしまうカテゴリーがあったため，各項目について，「よく使う・どちらかといえば使う」「どちらかといえば使わない・使わない」の 2 つにまとめて使用した．
これらの質問項目は総務省による「平成 29 年通信利用動向調査」における「2 個人における ICT 利用の現状（1）インターネットの利用目的・用途」の質問項目を参考にし，調査票との兼ね合いを見ながら編集を加えた．
(3) 性別について本人の性別について「1．男性」「2．女性」で回答を求めた．
(4) 本人の学歴
本人の学歴については「あなたとあなたの両親の学歴についてあてはまるものに○をつけてください」という質問から，本人に該当する回答を使用した．回答項目は「1．中学校卒業」「2．高等学校卒業」「3．専門学校卒業」「4．短期大学卒業」「5．大学卒業」「6．大学院卒業」「7．その他」の七つの項目を設定した．
分析の際には，1,2,3,4 を統合した「短大以下」と，5,6 を統合した「大学以上」の二つのカテゴリーを設けた．
4.3 分析方法
分析するに当たって，独立変数に性別，従属変数にインターネット利用時間，インターネットの利用目的を設定し，クロス集計表から関連の強さを分析する．また，クロス集計表の3 層目に学歴を含め，新たな関連性の所在を明らかにする．
5 分析結果まず，性別とインターネット利用時間，インターネットの利用目的とのクロス集計表を作成した．
性別のカテゴリー数は 2，インターネット利用時間のカテゴリー数は 8 であるため，2 変数間の関連の強さを測る指標として Cramer の V 係数を用いる．また，性別のカテゴリー数は 2，インターネットの利用目的のカテゴリー数は 2 であるため，ファイ係数を用いる．
表 1：性別とインターネット利用時間との関連の強さの検定結果

91表 2：性別とインターネット利用目的との関連の強さの検定結果

表１より，性別は平日，休日とともにインターネットの利用時間の間に関連があるとはいえない．
表２より，男女差が有意に出た項目における，男女の利用目的の割合を以下に示す．
男性の場合で「電子メールの送受信」をインターネットの利用目的にするものは 82.3%であるのに対し，女性は 65.1%であった．
「SNS」の利用に関しては，男性は 82.2%が利用目的であると回答しているのに対し，女性は 90.0%であった．
「動画投稿・共有サイト」を閲覧する者の場合では，男性は 81.5%であるのに対し，女性は 56.9%であった．
「オンデマンド配信サービス」の利用に関しては，男性は 28.8%であるのに対し，女性は17.6%であった．
「政治に関する情報の収集」については，男性が 55.4%であるのに対して，女性は 33.6%であった．
「金融取引」の項目については，男性は 52.9%であるのに対し，女性は 27.5%であった．
その他の項目においては，インターネットの利用目的における男女の差が有意とは言えない結果であった．
以上より，インターネットの利用時間は男性と女性との間には有意な差があるとはいえないと判断した．利用目的は「電子メールの送受信」「動画投稿・共有サイト（YouTube，ニコニコ動画など）」「ラジオ，テレビ番組，映画，などのオンデマンドサービス配信サービス」
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「政治に関する情報の収集」「金融取引（ネットにおける銀行，証券，保険取引など）」では，若干男性の方が，利用率が高く，「SNS（Facebook，Twitter，LINE， mixi， Instagram など）」では女性の方が，利用率が高いことがわかった．
ここで，インターネットの利用目的と性別との関連がある項目について，学歴・教育年数との関連についても検討してみる．以下は性別と「電子メールの送受信」「動画投稿・共有サイト（YouTube，ニコニコ動画など）」「ラジオ，テレビ番組，映画，などのオンデマンドサービス配信サービス」「政治に関する情報の収集」「金融取引（ネットにおける銀行，証券，保険取引など）」それぞれと学歴とのクロス集計表とその検定結果である．
表 3：性別と電子メールと学歴のクロス表93

表 4：性別と電子メールと学歴の検定結果

表 5：性別と SNS と学歴のクロス表94

表 6：性別と SNS と学歴の検定結果

表 7：性別と動画投稿・共有サイトと学歴のクロス表95

表 8：性別と動画投稿・共有サイトと学歴の検定結果

表 9：性別とオンデマンド配信サービスと学歴のクロス表96

表 10：性別とオンデマンド配信サービスと学歴の検定結果

表 11：性別と政治・報道と学歴のクロス表97

表 12：性別と政治情報と学歴の検定結果

表 13：性別と金融取引と学歴のクロス表98

表 14：性別と金融取引と学歴の検定結果

これらより，学歴・教育年数によって目的別インターネットの利用率が異なるか検討する．
「電子メールの送受信」に関して，「短大以下」「大学以上」ともに性別との関連が見られた．また，ファイ係数が「短大以下」では 0.135，「大学以上」では 0.273 となり，大学を出た者の間における男性と女性との利用率の差との関連が高いことがわかる．
「SNS」に関して，「短大以下」では性別との関連が見られたが，「大学以上」では性別との関連があるとはいえない結果であった．
「動画投稿・共有サイト」に関して，「短大以下」「大学以上」ともに性別との関連が見られた．また，ファイ係数が「短大以下」で 0.242，「大学以上」で 0.297 であるとわかり，少しであるが性別との関連の高さに差が見られた．
「オンデマンド配信サービス」に関して，「短大以下」「大学以上」ともに，性別との関連があるとはいえない結果であった．
「政治に関する情報の収集」に関して，「短大以下」「大学以上」ともに，性別との関連が見られた．また，ファイ係数が「短大以下」で 0.168，「大学以上」で 0.279 と，大学を出たものの間における男性と女性との利用率の差の関連が高いことがわかる．
「金融取引」に関して，「短大以下」「大学以上」ともに，性別との関連が見られた．また，ファイ係数が「短大以下」で 0.153，「大学以上」で 0.393 と，大卒者における男性と女性との利用率の差の関連が高いことがわかる．
6 考察
本稿では，
「男女間でインターネット利用目的には差が生じる」「男女間のインターネット利用の差には学歴・教育年数が関係する」という仮説を検証するためのものであった．
仮説①に関しては，利用目的によって，男女間の差があるものとないことがわかれた．
「電子メールの送受信」「動画投稿・共有サイト（YouTube，ニコニコ動画など）」「ラジオ，テレビ番組，映画，などのオンデマンドサービス配信サービス」「政治に関する情報の収集」「金融取引（ネットにおける銀行，証券，保険取引など）」の 5 項目では若干であるが，男性の利用率が高く，「SNS（Facebook，Twitter，LINE， mixi， Instagram など）」は女性の方が高い利用率であった．その他の項目については有意といえる差は確認できなかった．
このような結果になった理由として考えられるのが，職業からの視点である．今回の調査
では，仕事上での利用の場合と私生活においての利用を区別せずに公私を混同させた形で99

回答してもらったが，職業や役職によってインターネット上の機能を志向し，インターネッ
トの利用目的が異なってくる可能性が考えられる．そして，ここで語られる職業や役職といった側面は何かしらの男女差が反映されており，今回確認された利用目的の違いは，特に「電子メールの送受信」についてはこの側面からの説明ができると思われる．
「電子メール」を男性が多く利用し，「SNS」を女性が多く利用する理由はその性質からも解釈できる．松下慶太は PC メールがビジネスの場面で正式に扱われていることを指摘している（松下慶太 2012）．今でこそ，SNS にも多様な種類が生まれてはいるものの，村上信夫は PC メールと対照的に，SNS によるコミュニケーションは他人と「シェア」することが目的であることから，コミュニケーションコストが少なく，ビジネスシーンでの運用は優先されないと指摘している(村上信夫 2018)．
「動画投稿・共有サイト（YouTube，ニコニコ動画など）」「ラジオ，テレビ番組，映画，などのオンデマンドサービス配信サービス」の利用が男性に多く見られた理由としては，自分自身の娯楽のためにインターネットを利用しているからだと推測できる．女性が志向する「SNS」は「シェア」が目的のコミュニケーションであり，言うまでもなく相手の存在が前提であるのに対し，動画やオンデマンド番組を見ることはインターネットの環境があれば可能であるからだ．
「政治に関する情報の収集」「金融取引（ネットにおける銀行，証券，保険取引など）」についても男女差が見られたが，この差が男女間に発生する不利益につながっているかの検討が必要である．
仮説②については性別とインターネットの利用目的を学歴に分けて関連をみた．今回の分析のなかで，「短大以下」と「大学以上」の 2 カテゴリーを設定したが，「短大以下」「大学以上」ともに性別との関連があり，「大学以上」の男女差が大きくなっているパターン，「短大以下」では性別との関連が見られたが，「大学以上」では関連があるとはいえないパ
ターン，「短大以下」「大学以上」どちらも関連があるとはいえないパターンに分けられた．
「電子メールの送受信」「政治に関する情報の収集」「金融取引（ネットにおける銀行，証券，保険取引など）」の三つの項目においては，「短大以下」よりも「大学以上」において男性が女性よりも利用する傾向が確認された．これは高等教育段階における情報教育や，大学生活上必然的に獲得するスキルであったことなどの影響が働いている可能性が考えられる．
「SNS」の利用に関しても，「短大以下」では女性が男性よりも利用する傾向があるのに対し，「大学以上」ではその関係が有意とは言えない結果になったのは，大学での情報教育，とりわけ「SNS」等のコミュニケーションツールにおいては情報モラル教育が影響を与えた可能性を考えることができる．
「動画投稿・共有サイト（YouTube，ニコニコ動画など）」「ラジオ，テレビ番組，映画，などのオンデマンドサービス配信サービス」が，学歴による影響がない，もしくは弱い結果であったことは，学歴の違いによる教育内容の差が影響しているわけではないということが考えられる．
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本研究の限界点として，まず質問設定が問題であった．今回の質問項目は，総務省の「平成 29 年通信利用動向調査」を参考にしたのみである．インターネットの利用には男女差があることや，学歴・教育年数から説明を試みることもできたが，その差を引き起こす要因についての観点が足りなかった．また，対象が 20〜40 歳であったことより，国民の全容をつかむことができなかった．この年代は幼い頃，若い頃からインターネットや情報機器に触れることが多かった，いわゆるデジタルネイティブ世代であり，インターネットや情報機器の変容を間近に感じてきた高年齢層について調査を行うことにも意義があると考える．
［文献］
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