日本版 General Social Surveys 研究論文集[7] JGSS で見た日本人の意識と行動 JGSS Research Series No.4

監視カメラの賛否に影響を与える要因とは何か−JGSS-2006 を用いた分析−朝田 佳尚
京都大学大学院文学研究科博士後期課程
An examination of the determinants of personal opinions about CCTV:
As seen in data from JGSS-2006
Yoshitaka ASADA
Graduate School of Letters
Kyoto University
This paper investigated the determinants of personal opinions about CCTV(Closed Circuit
Television) based on the JGSS-2006 data set. According to previous studies, personal attributes,
family environment, residential environment, information, anxiety about crime and anti-foreign
attitude were the factors that influence personal opinions about CCTV. Therefore, this paper
examined the influences of these factors and also whether these influences might be due to otherfactors. The result of a General Linear Model Analysis showed that the number of hours watching
TV and attachment to the local neighborhood influence personal opinions about CCTV even after
the factors mentioned above were controlled. In addition, for males, family income, the size of theresidential municipality and anti-foreign attitudes influenced personal opinions about CCTV. For
females, educational background, living place, and anxiety about crime influenced personal
opinions about CCTV.
Key Words: JGSS, CCTV, safety sense
本稿では、監視装置が広がる背景を探索するために、JGSS-2006 のデータを用いて、監視カメラの賛否を規定する要因についての分析を行った。先行研究などでは、個人の属性、家庭状況、居住地域、情報、犯罪に対する意識が、監視カメラの賛否に影響を及ぼすと指摘されていた。そのため、まずは、生活スタイルなどの違いが大きいと考えられる性別によって標本を分割してから、それぞれの要因の影響を検討した。さらに本稿では、各要因の影響が、他の要因をコントロールしても残るのかを検討するために、一般線形モデルで分析を行った。分析の結果、「テレビの視聴時間」と「居住地への愛着」には、男女ともに、カメラの賛否に対する影響が認められた。また、男性では「世帯収入のレベル」、「市郡規模」、「外国人増加の賛否」に、女性では「学歴」、「地域ブロック」、「自宅周辺の危険な場所の有無」に、カメラの賛否に対する影響が認められた。
キーワード：JGSS，監視カメラ，安心感

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日本版 General Social Surveys 研究論文集[7] JGSS で見た日本人の意識と行動 JGSS Research Series No.4

1．はじめに近年の日本では、監視カメラを至るところで見かけるようになっている(1)。1970 年代には釜ヶ崎や山谷、高速道路といった限定的な区域で、公的機関によって設置されてきた監視カメラは、コンビニや ATM などの広がりと歩調を合わせて徐々に普及し、現在では街路や個人の住宅にまで設置されるようになっている（日本防犯設備協会業務部会統計調査委員会編, 2002）。
監視カメラを含めたセキュリティ装置一般の広がりについては、これまでもいくつかの検討が行われてきた。とりわけ代表的なのは、犯罪認知件数の急激な増加や、子どもを対象とした犯罪、外国人による犯罪などを引き合いに、日本における「体感治安」が急激に悪化したと指摘する議論だろう（前田, 2003）。
しかし、こうした分析にはいくつかの問題点が指摘されている。まず「認知件数」に関しては、暗数の問題があり、警察によってカウントされた数値が必ずしも社会実態を反映しない可能性が指摘されている（河合, 2003）。また、これと関連する点だが、「体感治安」という語がそもそも主観的な認知の要素を含む以上、犯罪実態以外の側面からも分析する必要があるということが指摘されている（島田・鈴木・原田, 2004）。
そのため近年では、犯罪実態に関する要因からだけではなく、人々が犯罪についてどのような受け取り方をするのかという点を、社会的属性などから探る研究も行われるようになっている（社会安全研究財団,2005）。それは、セキュリティに関心を集める社会の分析としても、非常に大きな意義をもつといえる。
ただし、こうした研究では、主に不安を惹起する要因や犯罪に対する一般的な意見といった、やや包括的な問いが検討の中心となっており、ひとつのセキュリティ装置の賛否という具体的な問題については、それほど十分に検討がなされていないように思われる。だが、こうした装置は現代社会の写し鏡と言えるほど普及しており、それが必要とされる背景を検討することは、現代社会の理解のために、一定の意義があると言えるだろう。
そこで本稿は、その作業の一環として、路上を監視するカメラの賛否に着目して検討を行う。路上を監視するカメラは上述したように、現在では非常に汎用な装置となっており、セキュリティ装置についての典型的なモデルと考えることができる。また、実際の設置ではなく、賛否という意見に着目することでこそ、セキュリティ装置の広がりを支える社会的な意識や背景について検討することができるだろう。こうした検討を通して、現代社会を読み解くための手がかりや、今後のセキュリティのあり方を考えていくための手がかりを見出そうとすることが、本稿の目的である。

2．先行研究と行政による調査
監視カメラという装置に関する計量的な研究は、いくつか存在するが、それらは主に犯罪の抑止効
果について争われてきた。たとえば前田雅英は、監視カメラを導入した新宿歌舞伎町と、カメラが設置されていない地区における犯罪認知件数の推移を比較して、監視カメラの防犯効果を検討している（前田, 2003）。その結果、新宿のカメラ設置地区では、「非侵入窃盗」や「粗暴犯」についてはそれほど効果が明確ではないが、「強盗を中心とした凶悪犯」と「侵入窃盗」が減少したことなどから、カメラの効果が認められると前田は結論づけている（前田, 2003: 162）。
これとは逆に、ブランドン・ウェルシュとデビット・ファリントンの研究では、監視カメラの防犯効果は、場所が限定され、保護する対象が明確である駐車場では確認できるが、場所の限定や保護対象が不明確な都市中心部などでは効果が見られず、「全体的には、監視カメラが犯罪を減らすのはわず
かな程度まで」と結論づけられている（Welsh and Farrington, 2003: 133）。
確かにこうした研究は、監視カメラに関する重要な研究ではあるが、あくまですでに設置されたカ
メラの効果の有無に研究の主眼があり、設置の賛否やその意見に影響を与える要因といった点については、あまり触れられてはいない。
それに対して、行政による監視カメラに関する調査の中には、賛否や導入に対する意見を扱ったも122日本版 General Social Surveys 研究論文集[7] JGSS で見た日本人の意識と行動 JGSS Research Series No.4のがいくつか存在する。とりわけ有名なのが、東京都杉並区（2003）による「監視（防犯）カメラに関する区民意識調査・実態調査」である（N=197）。この調査では、監視カメラが「必要である」、あるいは「場所によっては必要であると思う」という肯定的な意見が、全体の 95.5％を占めるといった賛否についての回答があるだけではなく、この装置が必要とされる理由として（N=188, 複数回答）、「防犯上、予防効果があるから」（88.8％）、「犯罪検挙率があがるから」（63.3％）、「まち全体の安全につながるから」（48.4％）、「安心感が増すから」（42.6％）といった回答が挙げられている。逆に、「カメラが不必要な理由について」では（N=8, 複数回答）、「安心感が増すとは思わないから」（75.0％）、「犯罪検挙率があがるとは思わないから」（62.5％）、「防犯上、予防効果があるとは思わないから」（50.0％）と続いている。
また滋賀県（2004）による「防犯カメラに関するアンケート結果」においても、ほぼ同様の内容が示されている（N=215）。その中では、「必要があると思う」、「場所によっては必要であると思う」が99％を占めており、必要とされる理由も、「防犯上、予防効果があるから」（88.4％）、「犯罪検挙率があがるから」（49.8％）、「まち全体の安全につながるから」（40.0％）、「安心感が増すから」（26.5％）の順となっている。
こうした調査は確かに、監視カメラの賛否などに関する非常に重要な知見を提供している。だが、そこでは、無作為抽出による標本が利用されることはほとんどないだけではなく、地域に限定された範囲で調査が行われており、またその賛否がいかなる属性や意識から影響を受けるのかといったことまでは検討されていない(2)。よって本稿では、無作為抽出による全国調査のデータを用いて、監視カ
メラの賛否についての分布を確認するとともに、先行研究や既存の言説の知見から分析枠組みをつく
り、監視カメラの賛否を規定する要因について、探索的な分析を試みる。

3．分析枠組
3.1 データ
本稿では、「日本版 General Social Survey」（大阪商業大学比較地域研究所・東京大学社会科学研究所）の個票データを用いる（以下では JGSS-2006 と表記する）。JGSS-2006 は A 票と B 票に分かれているが、路上カメラの賛否に関する設問が入った A 票を本稿は利用する。JGSS-2006（A 票）は、2006 年
10〜12 月に、層化二段無作為抽出法によって選ばれた全国の 20 歳以上 89 歳以下の男女 4002 人を対象に実施され、有効回収数は 2124 票、有効回収率は 59.8％である。
3.2 監視カメラの賛否と防犯に関する変数の分布
上述したように本稿では、監視カメラの賛否を規定する要因を探索していくために、従属変数には、
監視カメラの賛否に関する変数を設定する。JGSS-2006 では、防犯行動と防犯に対する意見が尋ねられており、路上カメラと他の変数との関連を分析することが可能になっている。
具体的には、Q53「あなたは、防犯のために次のような対策をとることについて、

表1

路上を監視するカメラの設置に対する意見

どう思いますか」のうち、「A 路上を監視
反対
どちらかといえば反対どちらかといえば賛成
賛成
無回答
合計

するカメラの設置（OPACCAM）」を本稿では利用する。設問の回答は、１賛成、２ど
ちらかといえば賛成、３どちらかといえば反対、４反対となっており、これを間隔尺度とみなして利用する（表 1）。

人数
72
283
914
806
49
2124

％
3.4
13.3
43.0
37.9
2.3
100.0

また JGSS-2006 には、これ以外にも、防犯に関する設問がある。こうした設問は、本稿のテーマと密接に関連すると思われるため、その分布をここで確認しておく。まず、監視カメラの賛否以外の意
見に関する設問について確認していこう（表 2）。意見に関する設問は、監視カメラの賛否と同じ Q53の設問内にあり、それぞれ「B 性犯罪歴のある人の住所の公表（OPACSEXC）」、「C 地域住民による123日本版 General Social Surveys 研究論文集[7] JGSS で見た日本人の意識と行動 JGSS Research Series No.4

表2

反対
どちらかといえば反対どちらかといえば賛成
賛成
無回答
合計

他の防犯に関する意見

性犯罪者の住所公表
人数
％
76
3.6
349
16.4
869
40.9
751
35.4
79
3.7
2124
100.0

住民パトロール
人数
％
23
1.1
119
5.6
923
43.5
1021
48.1
38
1.8
2124
100.0

インターネットの監視
人数
％
93
4.4
362
17.0
904
42.6
616
29.0
149
7.0
2124
100.0

*「住民パトロール」の各カテゴリーの％を合計すると、100を越えてしまう。これは、小数点第２位以下を四捨五入したためである。

パトロール（OPACPTRL）」「D インターネットの書き込み内容の監視（OPACINET）」について尋ねられている(3)。
いずれの設問も全体的に「賛成」の方に傾いており、監視カメラとそれ以外の設問との間に大きな違いは見られないようである。ただし、細かく比較すれば、「住民パトロール」では「賛成」が増えて、「どちらかといえば反対」が減り、「インターネットの監視」では「賛成」が減って、「無回答」が増える結果となっており、設問によっては意見の分布はやや異なることも見て取ることができる。
次に、こうした意見についての設問と密接に関係すると思われる防犯行動に関する設問についても確認しておこう（表 3）。防犯行動については、Q52「あなた、またはあなたの住居の管理者は、防犯のために次のようなことをしていますか。あてはまるものすべてに○をつけてください」という設問があり、この後に、具体的な質問項目が並んでいる。これらの項目のうち、本稿のテーマと最も関連が深いのが、「2 監視カメラを設置（DOACCAM）」である。またそれ以外にも、「1 警備会社と契約（DOACSECC）」、「3 防犯のために犬を飼う（DOACDOG）」、「4 ドアや窓の鍵に工夫（オートロックを含む）（DOACKEY）」、「5 上記以外の防犯対策（DOACOTHER）」、「6 特に防犯対策はしていない（DOACNONE）」という項目があり、これらを順に確認しておく。
表3

選択
非選択
合計

選択
非選択
合計

防犯行動についての設問

監視カメラを設置
人数
％
114
5.4
2010
94.6
2124
100.0

警備会社と契約
人数
％
81
3.8
2043
96.2
2124
100.0

犬を飼う
人数
％
303
14.3
1821
85.7
2124
100.0

ドアや窓の鍵に工夫

それ以外の対策
人数
％
61
2.9
2063
97.1
2124
100.0

特にしていない
人数
％
1220
57.4
904
42.6
2124
100.0

人数
510
1614
2124

％
24.0
76.0
100.0

＊「それ以外の対策」は記述式であり、とりわけ多かった回答は「明かりに工夫」であった（61人中58人）。

監視カメラを実際に設置しているのは全体の約 5％であり、金融機関や商業店舗と比べると、住居に設置するケースはそれほど多くはないようである。カメラの賛否では賛成の方に大きく傾いていたことからすれば、やや意外な結果である。ここからは、公共空間と私的空間ではカメラ設置の意味合いが異なる可能性や、個人では費用や労力を負担してまで設置したくはないといった理由を考えることができるかもしれない。ただ、「警備会社と契約」をしている人がカメラと同様に少なく、以前からよく知られている「犬を飼う」や「ドアや窓の鍵に工夫」をしている人が比較的多いことからは、その対策がどれほど周知されているかが影響しているとも考えることができるだろう。もしそれが原因ならば、カメラを含めた新しい防犯対策は今後ある程度まで伸びていく可能性があるのかもしれない。
同様に、「それ以外の対策」の大半を占める「明かりに工夫」についても、近年よく見られる感知式のものなどは、今後は導入する人が増えていく可能性もあるだろう。

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3.3 独立変数
では次に、設定した従属変数に影響を及ぼすと考えられる要因を、先行研究や既存の言説を参考にしながら取り出していこう。
≪個人の属性に関する要因：「性別」・「年齢」・「職業」・「学歴」≫
犯罪に関する研究の中には、属性が防犯に対する意見に影響を及ぼすことを指摘するものがある（永房, 2005）。属性に関する要因の中でも、とりわけ性別は、身の危険に対する意識の違いや、生活スタイルの違いによって、監視カメラの賛否に大きな影響を及ぼす可能性がある。そのため、男女を混合することで、その違いに起因する影響が見えづらくならないように、区別して分析する必要があると考えられる。そこで、分析の結果については、男女で分割した結果を提示していくことにする。
また、属性と防犯に関する研究の中には、高齢者の方が犯罪に対する懸念をもちあわせていないという知見を指摘するものがある（島田, 2004）。ここからは、高齢層よりも若年層の方が、犯罪に対する懸念をより多くもちあわせていると考えられる。そこで、[仮説①]若年層が監視カメラを認容する、という仮説を設定する。
次に、監視をめぐる研究には、セキュリティの仮想敵に外国人などの社会的なマイノリティを設定することで、社会的に不安定な立場の人々が、マジョリティに属する安心感を得ようとする、と指摘するものがある（Bauman, 2000）。その知見からすれば、社会的な威信によって自らのアイデンティテ
ィが保てない人ほど、マイノリティと自らを差異化したい欲望をもつと考えることができる。この社
会的に付与される威信と密接に関係する基本的な属性として、ここでは職業と学歴を取り上げる。そこで、[仮説②]社会的威信の低いと思われている職業の人は監視カメラを認容する、[仮説③]低学歴の方が監視カメラを認容する、という仮説を設定する。
≪家庭状況に関する要因：「世帯収入」・「末子年齢」≫
次に、家庭状況についても検討してみたい。まず、これまで監視カメラが犯罪への対処という側面から考えられてきたことからすれば、財産をもつ者は防犯に関心を寄せると考えられる。このため財産に関しても本稿では検討する。ここではその指標として、世帯収入を使用して、[仮説④]世帯収入が高いほど路上カメラを認容する、と設定する。
既存の知見の中には、路上を監視するカメラが子どもの危険ということに関連させられている可能性を指摘するものがある。たとえば内閣府による「子どもの防犯に関する特別世論調査」では、小学生くらいの子どもをもつ人が、子どもの安全を考えたときに取りそうな対応策のひとつとして「防犯カメラ」という設問が載せられている（内閣府, 2006a）。そのためここでは、[仮説⑤]低年齢の子どもをもつ人ほど路上カメラを認容する、と仮説を設定する。
≪居住地域に関する要因：「地域ブロック」
・「市郡規模」
・「犯罪発生割合」
・「居住形態」
・「居住地への愛着」≫
防犯行動を促す要因に関しては、回答者が住む地域的な特性が影響を及ぼすという指摘がある（内閣府, 2006b）。とりわけ、人の移動をはじめとする流動性が高い都市部ほど、犯罪に対する監視の目がなくなり、その代替措置が必要になるという指摘は、防犯に関する意識を理解するためには考慮すべきだろう（山本, 2005）。そこで、地域的な特性を示す変数として、ここでは地域ブロックと市郡規模を検討してみたい。まず、関東などでは都市部が多く、北海道・東北などでは都市部が少ないこと
から、地域の流動性に違いがあると仮定して、[仮説⑥]関東地方では路上カメラが認容される、と設定する。また同じ地域ブロック内でも、実際に住んでいる場所によって流動性に違いが出てくるとことが考えられる。そこで、より範囲の狭い地域特性についても、大都市は流動性が高いと仮定して検討を行う。よって、[仮説⑦]市郡規模が大きければ路上カメラが認容される、という仮説も設定する。
また本稿の直接的なテーマではないが、地域に関する要因としては犯罪の発生割合も欠かせないだ
ろう。犯罪の発生しやすさがセキュリティを呼び込むと考えられるために、ここでは[仮説⑧]犯罪発
生割合が高いほど、路上カメラを認容する、と仮定する。
さらに居住に関しては、地域性だけではなく、個人的な居住の仕方とも関連性をもつと考えられる。

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これまで述べてきたことと同様に、集合住宅などの複数の人が絶えず出入りしがちな住居では、監視の目が行き届かなくなる可能性があるため、そこに住む人は監視カメラに対して好意的な意識をもつように思われる。このため、[仮説⑨]集合住宅に住む人は、路上カメラを認容する、と仮定する。
最後に、地域特性から受動的に影響を受ける側面だけではなく、自らが地域にいかに関わるかという人々の能動的な側面も検討すべきだろう。そこで、地域に愛着がある人は、地域の状況に気をつかうと考えられることから、[仮説⑩]現在の地域に住み続けたいと考える人は、路上カメラを認容する、と仮定する。
≪情報に関する要因：「テレビ視聴時間」・「インターネット情報検索」≫
内閣府による「治安に関する世論調査」では、犯罪に関する情報の取得が防犯に大きな影響を及ぼす可能性が指摘されている（内閣府, 2006b）。とりわけ、監視カメラが映像メディアであるという点を考慮すれば、映像としての情報が大きな影響をもつ可能性が考えられる。そこで、[仮説⑪]テレビ
視聴時間が長いほど、路上カメラを認容する、と仮説を設定する。また近年では、映像情報をインターネットから取得する人も多いと考えられることから、インターネットについても、本稿は検討する。
そのため、[仮説⑫]インターネットの情報検索をする人は路上カメラを認容すると仮説を設定する。
≪防犯意識に関する要因：「不安の有無」・「排外意識」≫
最後に、防犯をめぐる意識に関しても検討しておこう。本稿の冒頭で示したように、先行研究の中でよく指摘されるように、「体感治安」という要因が、防犯装置の認容を促す可能性がある（前田, 2003）。
このため、[仮説⑬]主観的な危険の認知が路上カメラを認容する、と設定する。また同様に、外国人に対するアレルギーなど、自らとは異質と考えられる者の増加が危険を感じさせる可能性があることから、排外意識に関する側面も考慮したい。そこで[仮説⑭]外国人の増加に反対する人は路上カメラを認容する、という仮説も設定する。
3.4 実際に利用するデータ
それぞれの仮説を実際に検討するために、JGSS-2006 の以下の変数を指標として用いる。まず、「性「学歴」(5)を利用する。家庭状況に別」で分割した上で、個人的な属性としては、「年齢」、「職業」(4)、「末子年齢」(7)を、また居住地域に関する変数としては、関する変数としては、「世帯収入のレベル」(6)、「地域ブロック」、「市郡規模」、と「県別犯罪発生割合」(8)を、居住の仕方は「居住形態：一戸建て」
を、居住地への愛着に関しては「現在の居住地位に住み続けたいか」を利用する。情報に関する変数
は、「テレビ視聴時間」、「インターネットの利用：情報検索」(9)を利用する。最後に、防犯意識に関する要因のうち、不安の認知については「自宅周辺の危険な場所の有無」を、排外意識については「外国人増加に対する賛否」(10)を用いる。

4．分析
4.1 カメラの賛否と各独立変数の関連（相関分析・一元配置分散分析）
それぞれの独立変数が従属変数にどれほどの影響を及ぼすのかを、性別で分割してから分散分析な
いしは相関分析でそれぞれ分析した結果が表 4 である。14 の変数のうち、監視カメラの賛否と有意な関連を示すのは、以下の 8 つの変数であり、またそれ以外の 2 つの変数には、カメラの賛否に影響を与える傾向が見られた。
まず、8 つの変数のうち、男女で共通してカメラの賛否に関連する唯一の変数が、「テレビ視聴時間」
である（男性：p<. 001、女性：p<. 01）。相関係数は大きくなく、それほど強い連関とは言えないが、テレビをよく見る人は、監視カメラに賛成すると読み取ることができる。
残りの 7 つの変数では、男女のどちらかで有意な関連が認められる。個人的な属性に関しては、「年齢」の高い男性が、監視カメラの設置に賛成しやすいことが見て取れる（p<. 05）(11)。女性の個人的な属性では、「学歴」が有意に関連している（p<. 01）。より詳しい検討をするために、カテゴリー間の平均値の差を検定すると、大卒と高卒の間に有意な差が見られ、高卒にカメラ賛成の人が多いこと

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表4

カメラの賛否と各コントロール変数との関連（一元配置分散分析・相関分析）
平均値

年齢
職業
上層ホワイト下層ホワイトブルーカラー
農林漁業従事者
無職
学歴
中卒
高卒
短大卒
大卒
世帯収入
かなり少ない
少ない
ほぼ平均
多い
末子年齢
子どもなし
6歳以下
7〜12歳以下
13〜18歳以下
19歳以上
地域ブロック
北海道・東北
関東
中部
近畿
中国・四国
九州

3.12
3.11
3.21
3.21
3.24
3.22
3.19
3.19
3.12
3.21
3.18
3.20
3.05
3.06
3.21
3.14
3.13
3.22
3.07
3.16
3.16
3.19
3.25
3.23

男性
n
F値/R値
1007 0.076*
1.148ns
153
276
276
43
241
0.785ns
183
436
70
313
1.362ns
107
327
405
165
1.777ns
242
117
70
80
494
0.689ns
106
300
229
145
106
121

平均値

3.03
3.14
3.24
3.20
3.24
3.12
3.26
3.16
3.04
3.27
3.17
3.19
3.21
3.18
3.22
3.19
3.25
3.18
3.20
3.29
3.20
3.11
3.29
2.97

女性
n
F値/R値
1068 0.021ns
2.238+
109
264
152
15
528
4.054**
183
563
183
132
0.410ns
89
329
503
134
0.169ns
222
146
77
69
550
3.990**
133
322
219
150
109
135

男性
n
F値/R値
市郡規模
1.805ns
大都市
3.15
205
20万人以上の市
3.26
263
20万人未満の市
3.15
425
町村
3.07
114
犯罪発生割合1007 0.010ns
居住形態
0.001ns
一戸建て
3.17
795
集合住宅
3.17
208
居住地への愛着
2.631*
すぐにも引越2.55
11
できれば引越3.21
92
当分は住みたい3.14
357
ずっと住みたい3.20
548
テレビ視聴時間
1007 0.117***
ネット検索
5.020*
する
3.12
544
しない
3.23
463
不安の認知
0.637ns
ある
3.19
610
ない
3.14
394
外国人増加の賛否
4.456*
賛成・わからない
3.22
549
反対
3.11
458
*** p < .001, ** p < .01, * p < .05, + p < .10
平均値

平均値
3.18
3.27
3.16
3.19

3.19
3.22
2.86
3.25
3.13
3.23

3.18
3.20
3.23
3.08
3.22
3.17

女性
n
F値/R値
1.141ns
243
275
421
129
1068 -0.004ns
0.373ns
836
230
2.486+
14
130
373
548
1068 0.086**
0.174ns
481
587
8.317**
760
301
1.243ns526
542＊各独立変数をカテゴリーで分け、カメラの賛否の平均値を示した。
また、連続量の場合はF値の代わりにR値を表記している。

がわかる（p<. 05）。また、女性の「職業」には、カメラの賛否に影響を及ぼす傾向が見られた（p<. 10）。
次に、居住地域に関する変数では、女性の「地域ブロック」で有意な関連が認められる（p<. 01）。
カテゴリー間の検定では、関東と九州、中国・四国と九州の間に有意な差が見られ、関東と中国・四国に住む人は、九州に住む人に比べて、カメラに賛成しやすいことがわかる（関東：p<. 01、中国・
四国：p<. 05）。また、中部に住む人は九州に住む人に比べて賛成する傾向が見られた（p<. 10）。関東に関しては、仮説通りの結果と考えられるが、中国・四国に関しては仮説の想定とはやや異なるようにも思われる。また、男性の「居住地への愛着」にも有意な関連が認められる（p<. 05）。カテゴリー間の検定からは、すぐにも引っ越したいと思う人と、ずっと住みたいと思う人の間に有意な差が見られ、ずっと住みたいと思う人がカメラに賛成しやすい（p<. 05）。また、他の 2 つのカテゴリーに属する人も、すぐに引っ越したいと思う人より、カメラに賛成する傾向が見られる（p<. 10）。このため、居住地域に愛着のある人は監視カメラに賛成するという仮説通りの結果が確認できる。女性においては、カテゴリー間の検定はいずれも有意な差が見られなかったが、変数としてはカメラの賛否に影響を及ぼす傾向が見られた（p<. 10）。
また、情報に関する変数では、「インターネットの検索」をしない男性がカメラに賛成しやすいことが有意に認められた（p<. 05）。ここでは仮説とは逆の効果が得られた。
最後に、防犯意識に関する変数では、女性は「自宅周辺の危険な場所の有無」（p<. 01）に、男性は、「外国人増加の賛否」（p<. 05）に有意な関連が認められた。ここからは、危険な場所があると考える
女性と、外国人の増加に反対する男性には、監視カメラに賛成する人が多いと考えることができる。
分散分析と相関分析からは、以上のような結果を読み取ることができた。だが、これらの関連は、他の変数をコントロールしてはいないため、見かけ上の関連にとどまる可能性が残る。たとえば、男性でインターネット検索をしない人が監視カメラに賛成するように見えるのは、年齢や学歴のような変数がインターネットの利用という変数に影響を及ぼしているためであるかもしれない。同様のこと
は、他の変数間にも起こりうるだろう。よって次の節では、変数間の関連をコントロールした上で、上述してきたような効果が残るのかを検討していく。

127日本版 General Social Surveys 研究論文集[7] JGSS で見た日本人の意識と行動 JGSS Research Series No.4

4.2 監視カメラの賛否とテレビ視聴時間の関連の統制（一般線形モデル）
表 5 は、男女で分割した上で、14 個すべての変数を投入した一般線形モデルの分析結果である。
≪男女で共通して有意な関連が見られた要因：「テレビ視聴時間」、「居住地への愛着」≫
まずは、男女で共通して有意な関連がある変数について確認してみよう。表からは、相関分析で男
女とも有意な関連のあった「テレビ視聴時間」は、やはりカメラの賛否に関連することがわかる（男性：p<. 01、女性：p<. 05）。ただし、相関分析では有意水準が（男性：p<. 001、女性：p<. 01）であったことからすれば、他の変数の影響をある程度は受けていることがうかがわれる。だが、そうした影響を受けても有意な関連は残るため、その関係は直接的なものとみなせるだろう。よって、[仮説⑪]が支持され、「テレビ視聴時間」が上がれば、男女ともに監視カメラに賛成すると考えられる。また、分散分析では男性のみに有意な関連のあった「居住地への愛着」だが、ここでの分析では、女性にも有意な関連が見られ、ずっと住み続けたい人は、すぐに引っ越したい人に比べてカメラに賛成することがわかる（男性：p<. 01、女性：p<. 01）。よって、特に愛着の強い人が賛成しやすいという結果を読み取ることができる。ただし、女性においては、ずっと住み続けたい人が、当分は住み続けたい人に比べて、監視カメラに賛成するという傾向も見られ（p<. 10）、回帰係数が序列的に並んでいることからすれば、より愛着がある方が賛成する傾向を読み取ることができるだろう。そのため、地域に愛着のある人ほど、監視カメラに賛成するという[仮説⑩]は男性では部分的に、女性ではおおむね、支持されるといえる。
表5

監視カメラの意見を規定する要因（一般線形モデル）
男性

変数（参照カテゴリー）
年齢
職業（下層ホワイトカラー）

カテゴリー
共変量
上層ホワイトカラー
ブルーカラー
農林漁業従事者
無職
学歴（高卒）
大卒
短大卒
中卒
世帯収入のレベル
平均よりかなり少ない（ほぼ平均）
平均より少ない
平均より多い・かなり多い
末子年齢（19歳以上）
子どもなし
6歳以下
７〜12歳以下
13〜18歳以下
地域ブロック(中部)
北海道・東北
関東
近畿
中国・四国
九州
市郡規模（町村）
大都市
20万人以上の市
20万人未満の市
犯罪発生割合共変量
居住形態（一戸建て）
集合住宅
居住地への愛着
すぐにも引越したい（ずっと住み続けたい）
できれば引越したい
当分の間は住みたい
テレビ視聴時間
共変量
ネット検索（非選択）選択
危険な場所の有無（いいえ）はい
外国人増加の賛否（賛成・わからない） 反対
切片
F値
調整済R２乗値
N*** p < .001, ** p < .01, * p < .05, + p < .10

128

b
0.002
0.030
0.085
0.061
0.008
-0.0030.053-0.009-0.069-0.110-0.177-0.0650.079-0.019-0.034-0.062
0.050
0.022
0.126
0.087
0.137
0.223
0.065
0.005
-0.017-0.811
0.075-0.024
0.037
0.008
0.034
0.121
2.746
1.604
0.020
965

女性
p
0.455
0.725
0.252
0.670
0.927
0.971
0.628
0.913
0.470
0.085 +
0.022 *
0.528
0.506
0.874
0.758
0.558
0.528
0.836
0.211
0.365
0.185
0.020 *
0.468
0.952
0.817
0.002 **
0.454
0.704
0.005 **
0.912
0.542
0.026 *
0.000
0.019 *

b
0.003
-0.112
0.114
0.006
0.067
-0.200-0.103-0.2040.127-0.056
0.053
0.121
0.117
0.121
0.107
0.080
0.072
-0.1040.091-0.218-0.0790.020-0.0830.032
0.083-0.569-0.046-0.1030.026-0.011
0.179
0.054
2.789
2.440
0.043
1,027

p
0.252
0.215
0.162
0.979
0.309
0.016 *
0.139
0.007 **
0.168
0.320
0.491
0.147
0.264
0.263
0.316
0.402
0.315
0.283
0.336
0.013 *
0.382
0.811
0.298
0.654
0.192
0.009 **
0.555
0.074 +
0.023 *
0.862
0.002 **
0.285
0.000
0.000 ***

日本版 General Social Surveys 研究論文集[7] JGSS で見た日本人の意識と行動 JGSS Research Series No.4

≪個人の属性に関する要因：女性の「学歴」≫
次に、男女で異なる関連が現れる変数について、順番に確認していこう。まず、個人的な属性では、女性の「学歴」に有意な関連が見られた。分散分析と同じように、大卒よりも高卒がカメラに賛成しやすいという差とともに（p<. 05）、中卒よりも高卒が賛成しやすいという有意な差も読み取ることができる（p<. 01）。このため、[仮説③]のように順序だった関係は支持されず、中間のカテゴリーである高卒の女性が、カメラに賛成すると読み取ることができる。
≪家庭状況に関する要因：男性の「世帯収入のレベル」≫
家庭状況に関していえば、分散分析では関連のなかった「世帯収入のレベル」に、男性で有意な関連が見られた。男性では、世帯収入がほぼ平均の収入の人は、平均より多い人よりも、監視カメラに賛成するようである（p<. 05）。また、ほぼ平均の収入をもつは、平均より少ない人よりも、賛成する傾向が見られた（p<. 10）。そのため、「世帯収入のレベル」も、[仮説④]のような序列的な関係は支持されず、ほぼ平均の収入をもつ男性がカメラに賛成すると読み取ることができる。
≪居住地域に関する要因：女性の「地域ブロック」・男性の「市郡規模」≫
また居住地域のうち、「地域ブロック」では、分散分析と同じように、九州の女性に有意な関連が見られた（p<. 05）。九州の女性はカメラに反対することからは、[仮説⑥]が部分的に支持されるとも考えられるが、仮説で指摘された流動性とは別の背景が関係している可能性も残るだろう。
「市郡規模」
は、分散分析では有意な関連が見られなかったが、一般線形モデルでは、男性に有意な関連が見られた。町村に比べて、大都市周辺地域や中都市のような、20 万人以上の市に住む男性は、カメラに賛成することが読み取れる（p<. 05）。この結果からは部分的に[仮説⑦]が支持されたといえるだろう。
≪防犯意識に関する要因：女性の「不安の有無」、男性の「排外意識」≫「自宅周辺の危険な場所の有無」と「外国人増加の賛否」という防犯意識に関する 2 つの変数では、分散分析と似た結果が現れた。女性は危険な場所があると考える人は監視カメラに賛成する（p<. 01）のに対して、男性にはそうした関連はない。反対に、男性は外国人の増加に反対する人が監視カメラに賛成する（p<. 05）のに対して、女性ではそうした関連は見られない。よって、[仮説⑬]および[仮説⑭]は部分的に支持されるといえる。この結果からは、監視カメラに期待される機能が男女によって異なる可能性を読み取ることもできるだろう。
≪有意な関連が見られなかった要因≫
最後に、有意な関連が見られなかった変数についても確認していこう。まずは、相関分析では男性に有意な関連が見られたが、一般線形モデルによる分析では、その関連が消えたのが、男性の「年齢」と「ネット検索」である。それぞれの関連は他の変数によって影響を受けるものだったと読み取ることができる。よって、[仮説①]および[仮説⑫]は支持されないことがわかる。
また、これ以外の変数では、いずれも男女ともに有意な関連が認められなかった。よって、職業に関する[仮説②]、末子年齢に関する[仮説②]、犯罪発生割合に関する[仮説⑧]、居住形態に関する[仮説⑨]は、いずれも支持されないと考えることができる。

5．おわりに
本稿では、監視カメラの賛否はいかなる要因によって規定されるのかを検討してきた。男女でサンプルを分割した上で、個人の属性、家庭状況、居住地域、情報、防犯意識に関する 14 の変数を独立変数として、相関分析と一元配置分散分析、さらに一般線形モデルによる分析を行い、次のことを把握することができた。
まず男女で共通して有意な関連を確認できたのが、「テレビ視聴時間」と「居住地への愛着」である。
「テレビ視聴時間」は、相関分析でも一般線形モデルでも有意な関連が見られるため、監視カメラの賛否にテレビの視聴時間が有意に影響を及ぼしていることがわかった。また、「居住地への愛着」は、分散分析では女性に有意な関連が見られなかったが、一般線形モデルでは男女とも愛着のある人はカメラに賛成しやすいという結果が得られた。次に各独立変数を検討してみると、「学歴」、「世帯収入の129

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レベル」、「地域ブロック」、「市郡規模」、「危険な場所の有無」、「外国人増加の賛否」の 6 つでは、男女で異なる影響があることが判明した。
これらの結果をまとめれば、男性では、テレビをよく見る、現在の居住地に住み続けたいと思う、
世帯収入がほぼ平均である、大都市周辺や中都市に住む、外国人の増加に反対するという要因から、監視カメラが容認されると考えられる。女性では、テレビをよく見る、現在の居住地に住み続けたいと思う、高卒である、自宅周辺に危険な場所があると考えるという要因から、監視カメラが容認されると考えられる。
以上の結果は、セキュリティをめぐる様々な研究や実践に対して、重要な示唆を与えているように思われる。たとえば、これまでの監視をめぐる議論では、セキュリティの広がる要因を、あるひとつの理論や枠組によって説明しようとする傾向が強かったが、本稿の分析からは、セキュリティの賛否が様々な要因の組み合わせから生じると理解することができるだろう。このために、これまでの研究の視点を批判しながら、現状の分析を進めるための手がかりが示されたように思われる。
また、本稿の分析では、個人的な「属性」や「犯罪発生割合」などがそれほど有意な関連を示さず、むしろ「居住地への愛着」や「防犯意識」に関する変数が有意な関連を示すという結果が得られた。
ここからは、監視カメラが要請される背景には、主観的な要因が大きく関係していると考えられ、そうした要因に実践的に対応するためには、さらに監視カメラを増やせばいいのか、あるいは他の装置や方法がありうるのかを、今後展望する手がかりとしても、本稿の分析は有効だろう。
ただし、そのような結論を下すためには、いくつかの問題点も残る。まず、一般線形モデルにおける調整済み R2 値が低いため、そもそもモデル全体の説明力が十分ではないという問題がある。また、従属変数は路上カメラ一般の賛否であり、家のすぐ目の前にカメラがあるということなのか、繁華街に設置されていると想定するのか、居住地域のどこかにあると想像するのか、という状況の設定が回答者によって異なる可能性がある。この影響によって、個人的な属性や犯罪発生割合といった変数が関連しなかった可能性もある。
しかし、そうした問題はあるとしても、本稿における分析には有意なものも多く含まれており、結果には一定の意味がある。そのため、本稿におけるような問題点を意識しながらも、今後はさらに詳細な分析が望まれる(12)。そうした検討が進めば、セキュリティの広がりという事態を媒介にして、現代社会の輪郭を徐々に浮かび上がらせる、あるいは今後の防犯のあり方について考察を深めていくことができるのではないだろうか。
［Acknowledgment］
日本版 General Social Surveys（JGSS）は、大阪商業大学比較地域研究所が、文部科学省から学術フ
ロンティア推進拠点としての指定を受けて（1999-2008 年度）、東京大学社会科学研究所と共同で実施
している研究プロジェクトである（研究代表：谷岡一郎・仁田道夫、代表幹事：岩井紀子、副代表幹
事：保田時男）。東京大学社会科学研究所附属日本社会研究情報センターSSJ データアーカイブがデータの作成と配布を行っている。
［注］（1）路上を撮影するカメラとビデオがセットになった装置については、監視カメラの他にも、街頭カメラ、防犯カメラ、防犯ビデオなどの名称が使用されている。また JGSS-2006 の設問では、「路上カメラ」という名称が使われている。これらの名称によって想定される装置には、多少の違いが存在する場合もあるが、本稿では特に区別をせずに、路上カメラと監視カメラを同義に扱う。
（2）杉並区、滋賀県の調査はともに、ランダムサンプリングを行っていない。杉並区の調査では、区の広報誌によるアンケート、区役所のフロアでの直接聞き取り、区の政策についての意見を尋ねるために公募された「区政モニター」の人々に対するアンケート、インターネットによるアンケートが組み合わせて利用されている。また滋賀県でも、杉並区と同様の制度である「県政モニター」の参加者が調査対象者である。

130

日本版 General Social Surveys 研究論文集[7] JGSS で見た日本人の意識と行動 JGSS Research Series No.4

（3）元々の回答は、1 賛成、2 どちらかといえば賛成、3 どちらかといえば反対、4 反対という順になっているが、上述したカメラの賛否と照合しやすいように、1 反対、2 どちらかといえば反対、3 どちらかといえば賛成、4 賛成という順に変更した。
（4）「職業」は、『日本版 General Social Surveys 基礎集計表・コードブック JGSS-2005』: 199-205 を参照して、「上層ホワイトカラー」、「下層ホワイトカラー」、「ブルーカラー」、「農林漁業従事者」、「無職」「無回答・分類不能」の 6 つのカテゴリーに再編した。
（5）「学歴」は、「中卒」、「高卒」、「短大卒」、「大卒」の 4 カテゴリーとした。それぞれ「中卒（旧制小学・新制中学卒）」、「高卒（旧制中学・新制高校卒）」、「短大卒（短大・高専卒）」、「大学卒（旧制高校・大学・大
学院卒）
」である。
（6）
「世帯収入」ではなく「世帯収入のレベル」を用いた。欠損値による度数の減少をおさえるためである。また、「平均よりかなり多い」というカテゴリーは、女性の度数が一桁になってしまうため、「平均より多い」に統合している。
（7）「末子年齢」は、学齢にあわせて、「6 歳以下」、「7 歳以上 12 歳以下」、「13 歳以上 18 歳以下」、「19 歳以上」とした。また非該当は「子どもなし」としてリコードした。
（8）犯罪発生割合は、警察庁の「犯罪資料統計」と総務省統計局の「人口推計（年報）」における 2006 年のデータから算出した（警察庁, 2007、総務省統計局, 2007）。
「犯罪資料統計」における各県の犯罪認知件数を取り出し、それを「人口推計」に表記されている各県の人口で割って、小数点第２位までを数値として利用した。県という単位は、個人の意見を理解するためには規模が大きすぎると言わざるをえないが、各警察署別の認知件数が入手できなかったため、このような数値を用いた。
（9）本設問を選択した回答を「する」、それ以外は非該当も含めて「しない」の 2 値にリコードした。
（10）無回答を賛成に組み入れて、「賛成・わからない」というカテゴリーにリコードした。度数の減少をおさえるとともに、外国人の増加に反対する人の賛否への影響を検討するのが、この仮説の目的であるために、
このような変更を行った。
（11）ただし相関係数はかなり小さいため、関連の仕方はやや複雑である可能性がある。実際に、年代とカメラの賛否でクロス表をつくると、若年層と高齢層の度数分布が、「賛成」と「反対」に偏っており、他の年代は「どちらかといえば賛成」、「どちらかといえば反対」に度数が集まっていることから、年代による違いは確認できるが、線形の関連ではないことがわかる。
（12）たとえば、一般線形モデルで分析する際に、男女ともに有意な関連のあった「テレビ視聴時間」と、密接な関係があると思われる「学歴」の間で交互作用効果を設定すると、より詳細な分析が可能となる。有意な関連は女性のみに見られるため、表 6 では女性の該当部分だけを示した。
分析の結果からは、大卒のみが有意となり、回帰係数がプラスに転じることがわかる。このために、大卒の女性は高卒の人に比べて、基本的にはテレビを見ずカメラにも反対だが、テレビを多く見る大卒は、高卒よりもカメラに賛成しやすくなる傾向を読み取ることができる。本稿の結果からは、さらにこのような詳細な分析も可能だと考えられる。

表6

女性におけるテレビ視聴時間と学歴の関連（交互作用効果を設定した一般線形モデル）b

女性p

変数（参照カテゴリー）

カテゴリー

学歴（高卒×テレビ視聴時間）

大卒×テレビ視聴時間

0.118

0.003 **

短大卒×テレビ視聴時間-0.0260.419

中卒×テレビ視聴時間

0.017

0.525

*** p < .001, ** p < .01, * p < .05, + p < .10

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