居住形態と年齢属性に着目したコミュニティ満足度の影響要因分析
Influence factor analysis of community satisfaction focused on residence form and age group
北海学園大学工学部社会環境工学科
北海学園大学大学院工学研究科
北海学園大学工学部生命工学科

1．研究の背景と目的
近年、孤独死や引きこもりなど、地域コミュニティの衰退による問題が顕在化してきている。町内会という基本的な地域活動も、構成員が高齢化することにより、活動面でも資金面でも規模の縮小を余儀なくされている。
この状況がこれからも続けば、地域活動が衰退し続け、防災・防犯といった基本的な地域の機能を喪失してしまう危険性がある。このことから、地域のコミュニティを活性化し、地域が持つ機能を維持していくことは、高齢化の一途を辿る現代社会において必要不可欠であると言える。
近年、SNS（Social Networking Service）を用いたバー
チャルなコミュニティも盛んになってきている。現実世界で実際に会って交流する以外にも、スマートフォンやパソコンといったツールを用いることで、距離的な制約から解放されたコミュニケーションが可能になっている。
通信機器の小型化・高度化が進むにつれて、SNS は身近なコミュニティ形態の一つとなっている。
本研究の先行研究として、大下ら 1)は、図-1 に示す通り、コミュニティとは「地域」と「SNS」で構成される人と人との繋がりであると定義した。この研究の中でSNS は全体的なコミュニティ満足度に大きく影響し、地域住民とのコミュニケーションの改善度が最も高いことが明らかになった。しかし地域と SNS のコミュニテ
ィをどのように連携させていくかについて、具体的な方法はまだ提案されていない。
そこで本研究は、先行研究の成果を基礎として、「地域コミュニティ」、「SNS コミュニティ」という二種類のコミュニティ形態に着目し、さらにコミュニティへの係わり方に特性を有していると予想される居住形態と年齢属性に着目して、コミュニティ満足度の影響特性を分析する。具体的には、まず大下ら 1)が行った住民意識調査の結果を基に、共分散構造分析を行う。その際、居住形態と年齢属性の差異から生じる住民の意識傾向を考慮し、母集団を複数に分割して、それらを同時に分析することが可能な「多母集団分析」手法を活用する。これらを通して、地域コミュニティと SNS コミュニティの相互影響構造を明らかにし、その連携方法を模索して、コミュニティ活性化方策を提言することを目的とする。

〇学生員
学生員
正 員

鈴木雄大 (Yudai Suzuki)
中村紘喜 (Hiroki Nakamura)鈴木聡士 (Soushi Suzuki)

図-1 大下によるコミュニティの定義
2．意識調査の概要
本研究では表-1 に示す意識調査に基づきデータベースを作成した。
表-1 意識調査概要
平成25年10月23日～平成25年10月25日
調査期間
配布・回収方法 ネットアンケート
20代100サンプル
30代100サンプル
回収数
500サンプル 40代100サンプル
50代100サンプル
60代以上100サンプル
札幌市内在住かつSNS利用者
対象者
・居住形態
調査内容
・現在のコミュニティへの参加状況
・地域とSNSコミュニティの満足度
3．共分散構造分析によるコミュニティ満足度の影響要因分析
3-1 共分散構造分析の概要
共分散構造分析は、観測データの背後にある様々な要因を分析する統計手法であり、分析結果を図として把握できる点に特徴を有している。
本研究では、共分散構造分析における「多母集団分析」を採用する。これは使用するデータが複数の母集団から抽出されたことを認める分析方法である。多母集団分析を用いることにより、年齢や居住形態など属性の差異から生じる効果を適切に分析できる。
3-2 モデルの作成
意識調査の結果を踏まえ、本研究で使用する変数を表-2 に示す。

表-2 共分散構造分析の変数一覧（N=500）
目的変数

説
明
変数

人のプライベートな人間関係に基づいた「私的なコミュニケーション」の二因子に分類できることが分かる。
ここで、表-3 より因子 1 を「パブリック地域満足度」、因子 2 を「プライベート地域満足度」と定義する。
同様に、表-4 より因子 1 を「パブリック SNS 満足度」、因子 2 を「プライベート SNS 満足度」と定義する。これらを潜在変数とし、分析に使用するモデルを作成した。
本モデルにおける全体コミュニティ満足度とは、大下が定義した通り、地域・SNS という二つのコミュニティの満足度を総合したものとする。その上で、地域・SNS それぞれに、公的（パブリック）な領域と、私的（プライベート）な領域があると仮定し、地域・SNSをそれぞれ二つの潜在変数に分割した。また、「パブリック地域満足度」と「全体コミュニティ満足度」間のパスは、プレ分析の結果、多重共線性の発生原因となっていることが推察されたため削除した。

コミュニティ全体満足度
1 町内会の活動
2 近隣住民の方との付き合い
地域コミュニティ 3 町内会の活動内容などの情報交換
満足度
4 近所の様子などの情報交換
5 近隣の友人・知人との付き合い
6 スポーツ・娯楽など、趣味の活動での付き合い
A 札幌市内に住む知人や友人とのコミュニケーション
B 札幌市外に住む知人や友人とのコミュニケーション
C 地域（町内会や近隣）の住民とのコミュニケ―ション
SNSコミュニティ
D 海外に住む知人や友人とのコミュニケーション
満足度
E 職場や学校の同僚・先輩・後輩とのコミュニケ―ション
F 連絡先の知らなかった旧友とのコミュニケーション
G 会ったことのない友人を作る・会話する

ここで、表-2 の地域および SNS の説明変数で因子分析を行い、共分散構造分析における潜在変数を設定する。
潜在変数とは、例えば「達成感」、「知能」、「ブランド価値」といった、数値として直接観測されない概念的な仮説構成体のことを指す。
地域コミュニティ満足度・SNS コミュニティ満足度のそれぞれに因子分析を行った結果を、表-3 および表-4に示す。
表-3 地域コミュニティ満足度の因子分析結果
変数名
3.町内会の活動内容などの情報交換
1.町内会の活動
4.近所の様子などの情報交換
2.近隣住民の方との付き合い
5.近隣の友人・知人との付き合い
6.スポーツ・娯楽など、趣味の活動での付き合い

因子 1
0.969
0.90080.75210.7238-0.03310.14933-3 多母集団分析
まず、年齢と居住形態による母集団の分割を行う。これは年齢や居住形態がコミュニティ活動の質や内容に強い影響を及ぼすと考えられるからである。
回収したアンケートの被験者属性の内訳を表-5 に示す。
表-5 被験者属性内訳

因子 2-0.0219-0.05160.206
0.21851.00110.4931

居住形態＼年齢戸建
集合住宅

表-4 SNS コミュニティ満足度の因子分析結果
変数名
C.地域（町内会や近隣）の住民とのコミュニケ―ション
D.海外に住む知人や友人とのコミュニケーション
G.会ったことのない友人を作る・会話する
F.連絡先の知らなかった旧友とのコミュニケーション
E.職場や学校の同僚・先輩・後輩とのコミュニケ―ション
A.札幌市内に住む知人や友人とのコミュニケーション
B.札幌市外に住む知人や友人とのコミュニケーション

因子 1
0.77810.76440.69380.60240.4995-0.1401
0.1563

因子 2-0.0523-0.0335-0.07430.18020.28591.06590.6606.81.73e1.37.70.96

プライベート地域
満足度.07
全体コミュニティ満足度.70.60.15.42.82.71.84.44.73
パブリックSNS満足度.22.33-.30

プライベートSNS
満足度

30代
3169

40代
346650代33674753

60代以上
5446

表-5 を踏まえ、母集団を「戸建-ファミリー層（20 代～40 代）」、「戸建-シニア層（50 代～60 代以上）」、「集合住宅-ファミリー層（20 代～40 代）」、「集合住宅-シニア層（50 代～60 代以上）」の四つに分割し、多母集団分析を行った。
分析結果を図-2 から図-5 に示す。

因子分析の結果、地域・SNS 共に、地域や社会的な立場に基づいた「公的なコミュニケーション」と、個々

パブリック地域満足度

20代

町内会の活動e2

近隣住民の方との付き合い

e3

町内会の活動内容などの 情報交換

e4

近所の様子などの情報交換

e5

近隣の友人・知人との付き合い

e6

スポーツ・娯楽など、 趣味の活動での付き合い

e7

地域（町内会や近隣）の住民とのコミュニケーション

e8

海外に住む知人や友人とのコミュニケーション

e9.75
職場や学校の同僚・先輩・後輩とのコミュニケーション.57.29 .60
連絡先の知らなかった旧友とのコミュニケーション.35 .43.54
会ったことのない友人を作る・会話する
1.02.65
札幌市内 に住む知人や友人とのコミュニケーション
札幌市外に住む知人や友人とのコミュニケーション

図-2 パス図・戸建-ファミリー層（20 代～40 代）（N=98）.21.00.37

e10.031.98

e11.85e12

e13
e14.00.87.37.97

パブリック地域
満足度

e1.29.87.47.50.83

プライベート地域
満足度.35.38

全体コミュニティ満足度.42.43.71.46.69パブリックSNS
満足度

.15
.20

町内会の活動e2

近隣住民の方との付き合い

e3

町内会の活動内容などの 情報交換

e4

近所の様子などの情報交換

e5

近隣の友人・知人との付き合い

e6

スポーツ・娯楽など、 趣味の活動での付き合い

e7

地域（町内会や近隣）の住民とのコミュニケーション

e8

海外に住む知人や友人とのコミュニケーション

e9.71
職場や学校の同僚・先輩・後輩とのコミュニケーション.75-.09 .68
連絡先の知らなかった旧友とのコミュニケーション.06 .46.51
会ったことのない友人を作る・会話する.50.73
札幌市内 に住む知人や友人とのコミュニケーション.14
プライベートSNS
満足度

札幌市外に住む知人や友人とのコミュニケーション.40.22.41

.16
.19

e10
e11

.48

.60

e12

e13
e14

図-3 パス図・戸建-シニア層（50 代～60 代以上）（N=101）

.85
.65
.98

パブリック地域
満足度

e1

.58

.71

.28

.26
.87

プライベート地域
満足度

.31
.25

全体コミュニティ満足度

.71

.75
.75

.66

.76
パブリックSNS
満足度

.33
.24

町内会の活動e2

近隣住民の方との付き合い

e3

町内会の活動内容などの 情報交換

e4

近所の様子などの情報交換

e5

近隣の友人・知人との付き合い

e6

スポーツ・娯楽など、 趣味の活動での付き合い

e7

地域（町内会や近隣）の住民とのコミュニケーション

e8

海外に住む知人や友人とのコミュニケーション

e9.46
職場や学校の同僚・先輩・後輩とのコミュニケーション.60.46 .52
連絡先の知らなかった旧友とのコミュニケーション.22 -.07.12
会ったことのない友人を作る・会話する
1.03.68
札幌市内 に住む知人や友人とのコミュニケーション.31
プライベートSNS
満足度

札幌市外に住む知人や友人とのコミュニケーション.34.22.07.16e10
e11.13

e12
e13
e14

図-4 パス図・集合住宅-ファミリー層（20 代～40 代）（N=202）

.78
.57
1.01

パブリック地域
満足度

e1

.52

.77

全体コミュニティ満足度.30
プライベート地域
満足度.17.55.72.24.95
.77
.87

.69

.79
パブリックSNS満足度.02.21-.16

プライベートSNS
満足度

町内会の活動e2

近隣住民の方との付き合い

e3

町内会の活動内容などの 情報交換

e4

近所の様子などの情報交換

e5

近隣の友人・知人との付き合い

e6

スポーツ・娯楽など、 趣味の活動での付き合い

e7

地域（町内会や近隣）の住民とのコミュニケーションe8

海外に住む知人や友人とのコミュニケーション

e9.72
職場や学校の同僚・先輩・後輩とのコミュニケーション.84.19 .68
連絡先の知らなかった旧友とのコミュニケーション.06 .63.64
会ったことのない友人を作る・会話する.85.59札幌市内 に住む知人や友人とのコミュニケーション
札幌市外に住む知人や友人とのコミュニケーション

図-5 パス図・集合住宅-シニア層（50 代～60 代以上）（N=99）.21.20.22

e10.18.85

e11.18

e12

e13
e14

-.10

このモデルの適合度を表-6 に示す。
表-6 適合度
GFI
AGFI
CFI
RMSEA
基準値 0.900以上 0.900以上 0.950以上 0.050以下
本モデル
0.914
0.838
0.975
0.034

GFI（Goodness of Fit Index）とはデータ件数の影響を受けない適合度指標で、一般に 0.9 以上であれば当てはまりの良いモデルであると判断する。同様の指標として
AGFI （ Adjusted GFI ： 修 正 適 合 度 指 標 ） や CFI（Comparative Fit Index：比較適合度指標）があり、どちらも値が 1.000 に近いほどデータの当てはまりがよいとされる。
RMSER（Root Mean Square Error of Approximation）とは、モデルの分布と真の分布との乖離を 1 自由度あたりの量として表現した指標であり、一般に 0.05 以下であれば当てはまりがよいモデルであると判断する。
表-6 より、本モデルが比較的良好な適合度を得られていることが分かる。
3-4 分析結果の考察
分析結果の考察を以下に示す。
①「全体コミュニティ満足度」と「パブリック SNS 満足度」間のパスに着目する。特に図-2 の戸建-ファミリー層（係数 0.70）と図-5 の集合住宅-シニア層（係数 0.55）が高く、その他のグループにおいても中程度の因果関係が確認できることから、パブリック SNS満足度がコミュニティ全体の満足度に寄与していることが分かる。
②「パブリック地域満足度」と「パブリック SNS 満足度」間のパスに着目する。図-4 の集合住宅-ファミリー層（係数 0.58）と図-5 の集合住宅-シニア層（係数0.52）において、比較的高い係数が示されていることが分かる。一方、図-3 の戸建-シニア層の係数は 0.29とその他のグループに比べて低く、戸建のシニア層がパブリックな領域において、地域と SNS の連携が弱いことが分かる。
3-5 地域活動参加度に着目した各グループの特性
ここで、各グループの特性を明らかにするため、特に「地域コミュニティへの満足度」、「地域活動の参加経験」、「地域・SNS の両パブリック間のパス係数」の三点に着目し、地域活動における中心的な役割を果たしているグループを探るとともに、SNS を活用したコミュニティ活性化方法の在り方を探る。
上記の三点に関する各グループの値を表-7 に示す。
表-7 地域活動に関する各グループの数値
パブリック地域満足度 地域活動の地域およびSNSのグループ（1～5の5段階評価） 参加経験 パブリック間のパス係数
戸建・ファミリー層
2.2
20.4%0.37
戸建・シニア層
2.4
31.7%
0.29
集合住宅・ファミリー層
1.8
5.9%
0.58
集合住宅・シニア層
2.1
18.2%
0.52

表-7 より、最も地域活動に参加し、かつ地域活動に満足しているグループは、戸建-シニア層だということが分かる。しかし、戸建-シニア層は地域・SNS のパブリック間の関係が弱く、地域と SNS が連携されていな
い現状が分かる。

4．結論第一に、全体コミュニティ満足度に SNS が強い影響を与えていることが明らかとなった。SNS を適切に利用することで、人々のコミュニティ満足度を向上させ、コミュニティを活性化させる可能性がある。
第二に、地域および SNS のパブリック間の繋がりが強い属性が存在していることから、地域活動を活性化させる方法の一つとして、SNS が有効である可能性が示唆された。そこで、本研究で提案する地域コミュニティと SNS コミュニティの連携方策を図-6 に示す。緑は現在の状況、赤は本研究で提案するアプローチを示す。

図-6 地域と SNS の連携方策図-6 に示すように、地域活動で中心的な役割を果たしている戸建-シニア層は、地域と SNS のパブリック間における機能の連携が弱い（図中の緑点線）ことが明らかとなった。よって、戸建-シニア層の人々が地域の情報を SNS を利用して積極的に発信することにより（図中の紫矢印）、特に地域と SNS の関係が強い集合住宅で暮らす人々へ情報を伝播させることに繋がると考えられる（図中の赤矢印）。その結果として主に集合住宅で暮らす人々の地域活動への参加が促進され、全体的なコミュニティ満足度の向上とコミュニティの活性化に寄与することが予想される。
コミュニティを活性化させるためには、地域活動の質を向上させることと、SNS を用いた地域情報の発信の両面を行っていくことが有効である。公的な領域において、地域コミュニティと SNS コミュニティは相互に影響し合うので、地域活動の改善の際には従来通りの広報活動に加えて、SNS を用いた情報発信を行うことが有効であると考える。そうすることで、より効果的な地域活動の質の向上・活発化が期待される。
参考文献
1) 大下裕里佳：地域・SNS コミュニティに着目した社
会問題解決の期待度分析,土木学会北海道支部 H25 年
度論文報告集,20132) 豊田秀樹編「共分散構造分析[Amos 編]」,東京図書株
式会社,2007
3) 豊田秀樹編「共分散構造分析[入門編]」,株式会社朝倉書店,1998