研究概要：SNS 上における誹謗中傷行為の発生条件に関する研究
明治大学危機管理研究センター 野上 達也
問題コンピュータを介したコミュニケーション（CMC）で見られる反社会的な言動の原因については、これまでも様々な要因（例：匿名性、集団規範）が検証されてきた。本研究では、これまでそれほど注目を集めてこなかった実社会における誹謗中傷行為の発生条件（メッセージ発信者と受信者の関係、ある対象に対する態度に起因する意見の相違）に着目し、SNS 上で誹謗中傷行為が発生しやすい条件を検証する。
方法
研究 1 及び 2 共に、嫌煙者 300 名を対象にインターネット実験を行った。研究 1 では、メッセージ発信者と受信者の関係（独立変数 1［実験参加者間］：関係高群、低群、なし群）を操作し、SNS 上で投稿された各コメント（独立変数 2［実験参加者内］：喫煙賛成コメントと同性愛賛成
コメント）への反論の意思程度（従属変数）を検証した。研究 2 では、投稿コメントに対する他者からの干渉程度（独立変数 1［実験参加者間］：干渉高群、中群、低群）を操作し、反論内容（独立変数 2［実験参加者内］：反対意思表示［例：全く同意できない］、誹謗中傷［例：うざい］）
ごとに反論の意思程度（従属変数）を測定した。
結果
研究 1 の結果（図１左）、メッセージ発信者との関係に関わらず、自分の態度と反する投稿コメント（喫煙賛成）に対して反論の意思が高くなることがわかった。研究 2 では（図１左）、干渉程度に関わらず、誹謗中傷的な内容よりも反対の意思表示的な反論内容の方が反論の意思が高
いこと、及び自己の態度と一致している投稿コメントが反論を受けた場合（干渉高群及び中群）
において、投稿者が自分である場合（干渉高群）は、投稿者が他者である場合（干渉中群）よりも、誹謗中傷的な内容による反論傾向が高いことが判明した。

図１．研究 1（左）及び 2（右）の結果
考察
研究 1 及び 2 の結果から、物議を醸すテーマに関して SNS 上で自分の意見を投稿すると、反対の意見を持つ他者から反論を受けやすくなり、その結果、より誹謗中傷的な内容を伴ったやり取りが行われやすくなると推測される。

SNS 上の誹謗中傷行為

SNS 上における誹謗中傷行為の発生条件に関する研究
明治大学危機管理研究センター
野上 達也
問題2000 年代初頭からインターネットが一般の人々にも普及し始め、日常生活及び社会生活の様々な面における利便性が飛躍的に向上した。その反面、これまで見られなかったインターネット特有の問題も、この頃から顕在化され始めた（例：コンピューターウイルスの拡散やインターネッ
トを介した犯罪；警察庁、2011 年）。2000 年代中期以降は、Facebook や Twitter をはじめとするソーシャルネットワーキングサービス（SNS：インターネット上における人的ネットワークの構築を目的としたサービス）の普及と相まって、インターネット上で特定の個人や対象に非難が集中する“炎上”という現象が問題視されるようになった（総務省、2015 年）。
コンピューターを介したコミュニケーション（CMC）における人間の行動傾向は、80 年代から様々な分野の研究者により活発に行われてきた。CMC 研究の初期においては、対面コミュニ
ケーション（FtF）に比べて CMC では個人の反社会性が高まると考えられており（e.g., Siegel,
Dubrovsky, Kiesler, & McGuire, 1986）、CMC で見られる反社会的な言動（例：誹謗や中傷）の原因として、非言語手掛かりの欠如（例：表情や目線；Kiesler, Siegel, & McGuire, 1984）や匿名性（Suler, 2004）等が挙げられていた。しかし、CMC 環境下であっても必ずしも反社会的な言動は増加しないため（Lea & Spears, 1992; Lea, O’shea, Fung, & Spears, 1992）、現在では、CMC で見られる反社会的な言動の原因を CMC 環境のみに帰属するという論調は下火になっている。
CMC で見られる反社会的な言動のその他の原因としては、コミュニケーション上の誤解により生じる意見の相違（Mckee, 2002; Moor, Heuvelman, & Verleur, 2010）や CMC における集団規範（Reicher, Spears, & Postmes, 1995; Spears, Lea, & Postmes, 2007）、特異なパーソナリティ特性（サディズム傾向、サイコパス傾向、マキャベリズム傾向；Buckels, Trapnell, & Paulhus, 2014）等が挙げられている。他方で、特に誹謗や中傷等の行為は CMC 独自の現象ではなく、実社会においてもインターネット普及前から存在している（例：嫌いな著名人の悪口）。そのため、実社会における誹謗中傷行為の発生条件を改めて検討することで、CMC における誹謗中傷行為の発生条件についても、更に理解を深めることが可能となる。
メッセージ発信者と受信者の関係
FtF と比較すれば、CMC は匿名性の高い（ある発言が誰によって行われたかが特定し難い）コ
ミュニケーション環境と言える。しかし、匿名性の高いコミュニケーション環境においても、FtFと同様に、メッセージ発信者と受信者の間に何らかの関係が存在している場合がある。例えば、著名人の SNS アカウントに一般人がメッセージを投稿する場合では、“有名アイドルと一般のファン”や“有名人アイドルと一般のアンチ（ファンの対義語となるインターネット用語で、「ある対象に嫌悪感を抱いている人」を意味している）”という関係が成立し得る。前者の例では好意的な関係（アイドルとそのファン）、後者では否定的な関係（アイドルとアンチ）があると見なすことができる。実社会においても、相手との関係により人間の認知や言動は変化するため（例：説得やお世辞）、上述の CMC におけるメッセージ発信者と受信者の関係が、当該環境下

1

SNS 上の誹謗中傷行為における誹謗中傷行為にも何らかの影響を与えている可能性が考えられる（例：否定的な関係ではより誹謗中傷行為が発生しやすい）。
態度に起因する意見の相違
対人コミュニケーションにおいては、当事者間の意見や価値観の相違により、口論や侮辱的な言動が生じやすくなる（Solomon & Theiss, 2012）。この傾向は CMC 上でも例外ではなく、CMCにおける誹謗中傷行為の一因として、以前からコミュニケーション上の誤解から生じる意見の相違が指摘されている（Mckee, 2002; Moor et al., 2010）。また、没個性化効果の社会的アイデンティティモデル（SIDE モデル）の研究においても類似の研究結果が示されており、ある規範を共有する集団内では問題のない発言でも、別の集団では攻撃的な発言として解釈される場合がある（Postmes, Spears, & Lea, 2000）。これらの知見を踏まえれば、意見の相違が生じやすいテーマ（例：喫煙、同性愛）において当事者間の態度に大きな隔たりがある場合は、CMC 上でもより
誹謗中傷行為が生じやすくなる可能性が考えられる。例えば、喫煙行為に対して肯定的な態度を持つ個人（喫煙者）が発する喫煙に関するメッセージは、同様の態度を持つ人々からは至極当然の意見として受け止められるが、否定的な態度を持つ人々（嫌煙者）には悪意のある発言として受け止められ、罵り合いに発展してしまう可能性がある。言い換えれば、ある対象に対する態度に起因する意見の相違が、CMC 上で見られる誹謗中傷行為の一因である可能性が考えられる。
本研究の目的上述の 2 つの要因（メッセージ発信者と受信者の関係、ある対象に対する態度に起因する意見の相違）は先行研究でもまだ十分に検証されていないため、本研究では、これまでそれほど注目を集めてこなかった実社会における誹謗中傷行為の発生条件に着目し、先行研究とは異なる視点
から、CMC 上で誹謗中傷行為が発生しやすい条件を検証する。なお、本研究では、誹謗中傷行為を“CMC 上においてメッセージ受信者に悪意や怒り等の否定的な感情を抱かせるメッセージを発信する行為”と定義する。また、数ある CMC 上のコミュニケーション手段において、特にTwitter や Facebook 等の個人アカウントを有する SNS（掲示板やブログ等への書き込みではなく、個人アカウントから行う CMC 上のやり取り）を対象に、当該メディア上での誹謗中傷行為の発生条件を検証する。
研究 1
研究 1 では、仮想シナリオにおいて実験参加者をメッセージ受信者役に割り当て、SNS 上の投稿コメントについて各自の反応を測定した。メッセージ発信者と受信者の関係（独立変数 1）及び投稿されたコメントのテーマ（独立変数 2）を操作し、SNS 上の投稿コメントへの反論の意思程度（従属変数）を検証した。発信者と受信者の関係は高群（好意的な関係）、低群（否定的な関係）、なし群（赤の他人）の 3 群（実験参加者間）、投稿テーマは喫煙（実験参加者の態度に反する意見：実験群）と同性愛（中立意見：統制群）の 2 群（実験参加者内）に分け、二要因混合計画でインターネット実験を行った。研究 1 の仮説は、以下の 3 つとなる：
1.

発信者と受信者の関係に関わらず、喫煙賛成コメント（実験参加者の態度に反する意見）に対する反論の意思程度は、同性愛賛成コメント（中立意見）に比べて高い。

2.

同じ投稿テーマでも、関係低群（否定的な関係）の方が、関係高群（好意的な関係）より
も投稿コメントへの反論の意思程度が高い。

2

SNS 上の誹謗中傷行為
3.

関係なし群の喫煙賛成コメントにおいては、反論の意思程度が関係低群と同程度に高い（関係低群＝関係なし群＞関係高群）。

方法
実験参加者 インターネット調査会社にモニター登録をしている 20～30 代男女から嫌煙者
300 名（男性 150 名、女性 150 名）を無作為に抽出し、インターネット実験への参加を依頼した（平均年齢 30.72）。なお、実験後、実験参加者には、調査会社より参加報酬として換金可能な調査参加ポイントが付与された。
材料 独立変数の一つである投稿テーマについては、喫煙賛成コメント群（実験群）に「喫煙は個人の権利であり、嫌煙家と言えどもその権利を侵害することはできないはずだ。タバコの煙が有害ならば、車の排気ガスや工場の煙も同じように非難すべきだ。
」、同性愛賛成コメント群（統制群）に「日本は同性愛者に対する理解がなさすぎる。特に周りに実害があるわけでもないし、同性愛者同士の交際や結婚に反対している人たちは差別主義者だ。
」という内容を用いた。従属変数である投稿コメントへの反論の意思程度（「このコメントに反論コメントを投稿したい」）は、7 件法（１．全くそう思わない～７．とてもそう思う）で測定した。また、独立変数の操作確認のため、各コメントへの賛成程度（「このコメント内容に賛成できる」）、及び投稿コメントから受ける悪意の程度（「このコメントには悪意がある」）も、従属変数同様の 7 件法で測定した。なお、研究 1 で実施したインターネット実験では、上記項目以外にも、CMC 上での誹謗中傷行為に関わる 20 項目（ネット上の匿名性程度、普段のネット利用時間等）を測定した。
手続き 実験参加に同意した 300 名を無作為に関係 3 群に分け（各群 100 名）、インターネット上で質問紙を回答してもらった。各関係群の質問紙の途中に、関係高群には「あなたの人間関係において最も好きな人」、関係低群には「最も嫌いな人」を想像してもらい、その相手との関係を記入してもらった（例：母親、上司：関係なし群には特に指示なし）。次に、仮想シナリオ（「ある日あなたがインターネット上の SNS サイトを見ていると、【先ほど想像した最も親しい人（嫌いな人）】のアカウントから以下の各コメントが投稿されていました。
」）において喫煙賛成コメント及び同性愛賛成コメントを提示し、各コメントへの賛成程度、コメントから受ける悪意の程度、及び反論の意思程度を回答してもらった（関係なし群には単に「ある日あなたがインターネット上の SNS サイトを見ていると、以下の各コメントが投稿されていました。」と提示）。
結果と考察
最初に、操作確認 2 項目（各コメントへの賛成及び悪意の程度）と従属変数（反論意思）の平均と標準偏差を算出し（表１）、次にこれらの変数を含めて多変量分散分析（MANOVA）を行った。その結果、有意な交互作用は確認されなかったが（V = .02, F(6, 592) = 0.74, p = .62, η2p = .01）、
関係
（V = .10, F(6, 592) = 5.22, p < .001, η2p = .05）及び投稿テーマ（V = .28, F(3, 295) = 37.61, p < .001,
η2p = .28）において共に統計的に有意な差が確認された。続いて、賛成項目に二要因混合計画の分散分析を行ったところ、関係による影響（F(1, 297) = 0.90, p = .41, η2p = .01）及び交互作用（F(2,297) = 1.89, p = .15, η2p = .01）は確認されなかったが、投稿テーマについては、同性愛賛成コメン
トの方が喫煙賛成コメントよりも賛成程度が高かった（F(1, 297) = 82.11, p < .001, η2p = .22）
。このことから、実験参加者は、割り当てられた関係群に関わらず、同性愛よりも喫煙に対して否定的な態度を持っていることが確認された。

3

SNS 上の誹謗中傷行為
表１．確認項目と従属変数の平均と標準偏差
賛成

悪意

反論意思

喫煙

同性愛

喫煙

同性愛

喫煙

3.46
(1.74)
3.30
関係低群(1.59)
3.21
関係なし群(1.42)

4.57(1.38)
4.13(1.52)
4.40(1.30)

3.55(1.48)
4.15(1.34)
4.08(1.36)

2.90(1.28)
3.61(1.30)
3.28(1.30)

3.91
2.96(1.61) (1.37)
3.49
2.92
(1.70) (1.52)
3.80
2.81
(1.60) (1.32)

関係高群

同性愛

7 件法：１．全くそう思わない～７．とてもそう思う
注：カッコ内は標準偏差次に、悪意の程度について、二要因混合計画の分散分析を行った。交互作用は確認されなかったが（F(2, 297) = 0.74, p = .48, η2p = .01）
、関係（F(2, 297) = 9.07, p < .001, η2p = .06）及び投稿テー
マ（F(1, 297) = 57.69, p < .001, η2p = .16）で統計的に有意な差が確認された。3 群を擁する関係群に多重比較を行ったところ（Tukey HSD, p = .05）
、関係高群は、低群（p < .001）及びなし群（p = .012）
よりも、コメントから受ける悪意の程度が低くかった。この結果から、中立意見（同性愛）よりも、自己の態度に反する意見（喫煙）の方がコメントから受ける悪意の程度が高く、更に、同じコメント内容でも、否定的な関係及び関係のない他者のコメントの方が、自分と好意的な関係を持つ発信者のコメントよりも、投稿コメントから受ける悪意の程度が高いことが判明した。
最後に、反論の意思程度についても、二要因混合計画の分散分析を行った（図１）。交互作用（F(2, 297) = 1.79, p = .17, η2p = .01）及び関係群（F(2, 297) = 0.85, p = .43, η2p = .01）では有意な差は確認されなかったが、投稿テーマで統計的に有意な差が確認された（F(1, 297) = 70.06, p < .001,
η2p = .19）
。この結果から、投稿コメントへの反論意思については、発信者との関係に関わらず、中立意見（同性愛）よりも自分の態度に反する意見（喫煙）の方が相対的に高いことが判明した。

図１．各投稿テーマに対する反論意思の程度

4

SNS 上の誹謗中傷行為
研究 1 の結果を総括すると、SNS 上の投稿コメントから受ける悪意については、自己の態度と大きく異なる意見が否定的な関係及び関係のない他者により投稿された場合に、最も高くなることがわかった。しかし、反論の意思程度については、メッセージ発信者との関係にかかわらず、
自分の態度と反する投稿コメントに対して高くなることがわかった（仮説 1 は棄却されなかったが仮説 2 及び 3 は棄却）
。この結果を踏まえれば、“多くの人々が有する態度”に大きく反する発言（例：反道徳的な言動）を SNS 上で行うと、どんなに好感度の高い人でも炎上してしまう可能性があると言える。逆に言えば、これまで実際に発生した SNS 上での炎上事件は、単に発信者の好感度が低いからではなく（例：アンチの多い著名人）、当該人物の SNS 上での言動が、多くの人々が持つ態度に反していたことが主な原因であった可能性がある。また、対人コミュニケーションの衝突や他者への攻撃行動については、否定的な感情が先行要因として指摘されているが（Barki & Hartwick, 2004; Berkowitz, 1989）、研究 1 の結果を踏まえれば、コメントから抱く悪意以外の否定的な感情が、反論の意思に関わっている可能性が考えられる。
研究 2
研究 2 では、研究 1 の結果を踏まえ、投稿内容が SNS 上の誹謗中傷行為に与える影響を更に検証していく。対人コミュニケーションにおける衝突は、“意見の相違”と“目標達成への干渉”によって生じる“否定的な感情”に起因していると言われている（Barki & Hartwick, 2004）。研
究 1 では意見の相違（投稿テーマ）のみを操作したが、研究 2 では Barki と Hartwick のモデルに基づき、他者からの干渉程度を独立変数として操作した。他者からの干渉程度（独立変数 1）では「自ら投稿した自分の態度に一致するコメント」（干渉高群）、「他人が投稿した自分の態度に一致するコメント」（干渉中群）、及び「他人が投稿した自分の態度に反するコメント」（干渉低群）の 3 群（実験参加者間）を設け、これらの先行コメントに対して、SNS 上で他者から干渉（反論コメント）を受けるという仮想シナリオを用いた。このプライミング手続き後、“反対の意思表示（例：「全く同意できない」）”と“誹謗中傷（例：「うざい」）”の 2 群（実験参加者内）に分けられた反論内容（独立変数 2）について、SNS 上でそれらの内容による反論の意思（従属変数）
がどの程度あるかを実験参加者に尋ねた。また、研究 2 では、干渉（反論コメント）から受ける悪意と共に、怒りの程度も測定した。最後に、上記のインターネット実験とは別の質問項目として、実社会及びインターネット上における否定的な言動（例：中傷、非難、差別発言）の実施頻
度も測定した。研究 2 の仮説は、以下の 3 つとなる：
1.

干渉程度に関わらず、反対の意思表示的な反論内容の方が、誹謗中傷的な反論内容よりも反論の意思程度が高い。

2.

どちらの反論内容（反対意思／誹謗中傷）においても、反論の意思は、干渉程度が最も高い干渉高群で最も高い（干渉高群＞干渉中群、低群）。

3.

干渉中群は低群よりも反対の意思表示的な内容による反論の意思程度は高いが、誹謗中傷
的な反論内容においてはその差がなくなる。

方法
実験参加者 インターネット調査会社にモニター登録をしている 20～30 代男女から嫌煙者
300 名（男性 150 名、女性 150 名）を無作為に抽出し、インターネット実験への参加を依頼した（平均年齢 31.09）。なお、実験後、実験参加者には、調査会社より参加報酬として換金可能な調5

SNS 上の誹謗中傷行為
査参加ポイントが付与された。
材料 独立変数の一つである他者からの干渉程度（実験参加者間）については、干渉高群（自ら投稿した自分の態度に一致するコメント）及び干渉中群（他人が投稿した自分の態度に一致するコメント）では「喫煙に対する規制はまだ十分ではないため、路上や公共施設、レストランは全面禁煙にするべきだ。
」、干渉低群（他人が投稿した自分の態度に反するコメント）では「すでに十分な喫煙規制が行われているため、路上や公共施設、レストランは全面禁煙にするべきではない。
」という投稿コメントを用いた。上記コメントの後に、別の他者が投稿した反論コメント（干渉）として 6 つの返信コメント（１．「全く同意できない」、２．「うざい」、３．「自分はそうは思わない」、４．
「頭がおかしい」、５．
「こういう発言をする神経が理解できない」、６．
「全
然賛成できない」）を表示した（1、3、6 が“反対の意思表示群”、2、4、5 が“誹謗中傷群”）。
従属変数として、これら 6 つの返信コメントの内容を用い、実験参加者自身が実際に各コメント
を SNS 上で投稿すると思う程度を 7 件法（１．全くそう思わない～７．とてもそう思う）で測定した。各返信コメントから受ける悪意及び怒りの程度についても、7 件法（１．全く悪意／怒りを感じない～７．非常に悪意／怒りを感じる）で測定した。また、これらの実験項目とは別に、10 種の否定的な言動（詳細は表３参照）について、実社会及びインターネット上で実験参加者
が実際に行っている頻度を 7 件法（１．全く行わない～７．常に行っている）で測定した。
手続き 実験参加に同意した 300 名を無作為に干渉程度 3 群に分け（各群 100 名）、インター
ネット上で質問紙を回答してもらった。質問紙の途中に、干渉高群には「ある日あなたは、インターネット上の SNS サイトにおいて、自分のアカウントから以下のコメントを投稿しました。」、
干渉中群・低群には「ある日あなたがインターネット上の SNS サイトを見ていると、あなたと面識のない他人のアカウントから以下のコメントが投稿されているのを偶然見つけました。」という説明文と共に、各群の投稿コメントを表示した。各投稿コメントの下に 6 つの返信コメントを提示し、各返信コメントから抱く悪意及び怒りの程度を回答してもらった。最後に、各返信コ
メントを用いた反論について、実験参加者自身が抱く反論の意思程度を回答をしてもらった。
結果と考察
最初に反対意思項目（1、3、6）と誹謗中傷項目（2、4、5）の合成変数を作成し（信頼性係数
は悪意反対意思が.82、悪意誹謗中傷が.91、怒り反対意思が.85、怒り誹謗中傷が.91、反論意思反対意思が.89、反論意思誹謗中傷が.95）、悪意、怒り、及び反論意思項目における平均と標準偏差を算出した（表２）。その後、これらの変数に多変量分散分析を行った。その結果、交互作用（V= .03, F(6, 592) = 1.66, p = .13, η2p = .02）及び干渉程度（V = .03, F(6, 592) = 1.53, p < .17, η2p = .02）では有意な差は確認されなかったが、反論内容において統計的に有意な差が確認された（V = .59,
F(3, 295) = 142.18, p < .001, η2p = .59）
。次に、悪意及び怒り項目それぞれに二要因混合計画の分散分析を行ったところ、交互作用（悪意、F(1, 297) = 1.11, p = .33, η2p = .01；怒り、F(2, 297) = 2.60,
p = .086, η2p = .02）及び干渉程度（悪意、F(2, 297) = 0.59, p = .56, η2p = .004；怒り、F(2, 297) = 0.212,
p = .81, η2p = .001）では差は確認されなかったが、反論内容において統計的に有意な差が確認された（悪意、F(1, 297) = 410.19, p < .001, η2p = .58；怒り、F(1, 297) = 355.60, p < .001, η2p = .55）。
この結果から、返信コメントの内容から受ける悪意及び怒りについては、干渉程度に関わりなく、
誹謗中傷的な内容の方が、反対の意思表示的な内容よりも高いことが明らかとなった。

6

SNS 上の誹謗中傷行為
表２．従属変数の平均と標準偏差
悪意

干渉高群
干渉中群
干渉低群

怒り

反論意思

反対意思

誹謗中傷

反対意思

誹謗中傷

反対意思

誹謗中傷

9.80
(4.10)
9.61(3.53)
9.61(4.03)

15.67(4.28)
15.69(4.39)
16.55(3.64)

10.16(3.91)
9.99(3.69)
9.60(3.80)

15.05(4.57)
15.61(4.30)
16.17(4.08)

9.54(4.70)
8.24(4.73)
9.47(4.94)

8.24(4.78)
6.40(4.45)
6.64(4.38)

7 件法：１．全くそう思わない～７．とてもそう思う
注：カッコ内は標準偏差
続いて、反論意思に二要因混合計画の分散分析を行った結果（図２）、交互作用（F(2, 297) = 3.38,
p = .04, η2p = .02）
、反論内容（F(1, 297) = 66.67, p < .001, η2p = .18）、及び干渉程度（F(2, 297) = 3.56,
p = .03, η2p = .02）の全てにおいて、統計的に有意な差が確認された。交互作用が確認されたことから、まず干渉程度各群に対応のある t 検定（3 回、p = .016）を行ったところ、全ての干渉程度群において統計的に有意な差が確認された（高群、t(99) = 2.78, p = .007, r = .27；中群、t(99) = 5.00,
p < .001, r = .45；低群 t(99) = 6.67, p < .001, r = .56）。次に反論内容ごとに対応のない一要因分散分
析（2 回、p = .025）を行ったところ、効果量は極めて小さいが、誹謗中傷群（F(2, 297) = 4.86, p = .01,
η2 = .002）においてのみ、統計的に有意な差が確認された（反対意思群、F(2, 297) = 2.33, p = .10,
η2 = .001）。3 群を擁する誹謗中傷の干渉程度群に多重比較を行ったところ（Tukey HSD, p = .025）、
干渉高群の誹謗中傷による反論意思が、干渉中群よりも高いことが確認された（p = .012）。この結果から、干渉程度に関わらず、反論の意思は反対の意思表示的な反論内容の方が誹謗中傷的な反論内容よりも高いこと、及び誹謗中傷的な内容においてのみ、干渉高群の方が中群よりも反論の意思が高いことが判明した。

図２．反論内容ごとの反論の意思程度

7

SNS 上の誹謗中傷行為
最後に、実社会及びインターネット上における否定的な言動の実施頻度について、各項目及び全ての項目を合算した合成変数（信頼性係数は実社会項目が.93、ネット項目が.96）の平均と標準偏差を算出した（表３）。続いて 2 群の合成変数得点に対応のある t 検定を行ったところ、実社会における否定的な言動の方がインターネット上よりも頻度が高いことが確認された（t(1,299) = 7.11, p < .001, r = .38）
。研究 2 の結果を総括すると、返信コメントから受ける悪意及び怒りは、干渉程度に関わらず、既存コメントへの反対の意思表示的な内容（例：「全く同意できない」）
よりも、誹謗中傷的な内容（例：「うざい」）の方が高いことが判明した。一方、SNS 上での反論の意思程度については、干渉程度に関わらず、誹謗中傷的な内容よりも、反対の意思を伝える内容の方が相対的に高いことが確認された（仮説 1 は棄却されず）。しかし、自己の態度と一致している投稿コメントが反論を受けた場合（干渉高群及び中群）において、投稿者が自分である場
合（干渉高群）は、投稿者が他者である場合（干渉中群）よりも、誹謗中傷的な内容による反論
傾向が高いことが判明した（仮説 2 及び 3 は棄却）
。干渉程度群の間では悪意や怒りにおいて差が確認されなかったことから、SNS 上での誹謗中傷的な内容を伴った反論意思に関しては、これらの否定的な感情以外の要因が影響を与えている可能性が示唆された。また、実験参加者の主観的な判断においては、インターネット上よりも、実社会の方が否定的な言動の実施頻度が相対的に高いことも判明した。
表３．実社会及びインターネット上における否定的な言動の頻度
否定的な言動の種類

実社会

ネット上

M

M

SD

10 項目の合成変数得点
1

27.80 11.59
反論（相手の議論に対して言い返すこと）
3.47 1.55
非難（相手の欠点やあやまちなどを責めとがめること）
3.07 1.53
ねたみ発言（羨ましく思っている相手に悪意ある発言を2.70 1.48

2
3

SD

22.62 13.02
2.58 1.56
2.38 1.52
2.25 1.48

すること）
差別発言（特定の個人や集団に対して否定的な意味を持

4

2.47

1.38

2.13

1.45

つ言葉を言うこと）
5

皮肉（遠まわしに意地悪く相手を非難すること）

3.10

1.55

2.35

1.54

6

批判（相手の誤りや欠点を指摘し、正すべきであると論

3.38

1.59

2.54

1.62

2.24
2.33
2.42
2.61

1.37
1.43
1.56
1.45

2.05
2.07
2.12
2.17

1.43
1.44
1.49
1.44

じること）
7

中傷（根拠なく相手の名誉を汚し、おとしめること）

8

侮辱（相手をばかにしてはずかしめること）

9

卑語（下品で卑猥な言葉を言うこと）

10

偏見発言（偏った見解を口にすること）

7 件法：１．全く行わない～７．常に行っている
M … 平均、SD … 標準偏差
総合考察
本研究では、実社会における誹謗中傷行為の発生条件を踏まえ、CMC における誹謗中傷行為の発生条件について検証を行った。SNS 上の誹謗中傷行為に関わる 2 つのインターネット実験の

8

SNS 上の誹謗中傷行為
結果を要約すれば、①投稿コメントへの反論の意思程度は、メッセージ発信者との関係にかかわらず、自分の態度と反する投稿コメントに対して高いこと（研究 1）、②反論の意思は、干渉程度に関わらず、誹謗中傷的な内容よりも反対の意思表示的な反論内容の方が高いこと（研究 2）、及び③自己の態度と一致している投稿コメントが反論を受けた場合で投稿者が自分であった場
合は、投稿者が他者の場合よりも、誹謗中傷的な内容による反論の傾向が高いこと（研究 2）、が判明した。これらの結果を踏まえると、物議を醸すテーマに関して SNS 上で自分の意見を投稿すると、反対の意見を持つ他者から反論を受けやすくなり、その結果、より誹謗中傷的な内容を伴ったやり取りが行われやすくなると推測される。SNS の普及により、一般の人々の自己主張の機会が格段に増え、また、様々な態度を持つ人々の交流範囲も飛躍的に拡大した。それにより、意見の相違もより発生しやすくなり、結果的に、SNS 上で反社会的な言動が多くみられるようになった可能性が考えられる。
他方、研究 1 及び 2 のどちらにおいても、反論の意思程度は尺度中間点以下の値となっていた（研究 1 では 7 件法の 4 以下、
研究 2 では反対意思及び誹謗中傷共に合成変数中間点［12］以下）。
先行研究においても、パソコン及びスマートフォンを利用する人々の 7～8 割は、CMC 上での悪意のある投稿経験は有していないとの結果が示されている（情報処理推進機構、2015 年）。また、研究 2 の否定的な言動に関する調査においても、実社会よりもインターネット上の方が否定的な言動の頻度が相対的に低いとの結果が示されており、更に、双方の得点は尺度中間点を大きく下回っている（共に合成変数中間点［40］以下）。これらの結果を踏まえれば、“インターネット上
では反社会的な言動が行われやすい”という見解は、CMC（SNS）上で誹謗中傷などの反社会的な言動が実際に増加していることに起因しているのではなく、CMC 環境の特性上（発言の可視化や拡散、拡大された人的ネットワーク、他者交流回数の増加等）、当該行為がより“目につきやすくなった”ためと考えるのが妥当だと言える。
インターネットを含めた ICT は既に現代社会に不可欠な要素となっており、今後も引き続き、
日常生活及び社会生活に大きな影響をもたらしていくと考えられる。その反面、ICT の更なる発展と共に、これまではさほど注目を集めてこなかった逸脱行動が顕在化され、大きな社会問題に発展する可能性も考えられる。誹謗中傷を含めた反社会的な言動も、インターネットの導入によって新たにもたらされた逸脱行動ではなく、インターネット導入前から存在する対人コミュニケーションの一側面だと言える。そのため、CMC の誹謗中傷行為に関わる今後の研究においては、
従来から見られる人間の行動傾向及び CMC の特性を十分に踏まえながら、如何にして誹謗中傷行為を“目につきにくくさせる”かに注力する必要がある。

9

SNS 上の誹謗中傷行為
引用文献
警察庁 (2011 年). 平成 23 年警察白書 https://www.npa.go.jp/hakusyo/h23/honbun/pdfindex.html(2015 年 11 月 30 日)
情報処理推進機構 (2015 年). 2014 年度情報セキュリティ倫理に対する意識調査‐調査報告書‐
https://www.ipa.go.jp/files/000044094.pdf (2015 年 11 月 30 日)
総務省 (2015 年). 平成 27 年度版情報通信白書
http://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/h27/pdf/index.html (2015 年 11 月 30 日)
Barki, H., & Hartwick, J. (2004). Conceptualizing the construct of interpersonal conflict. International
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Berkowitz, L. (1989). Frustration-aggression hypothesis: Examination and reformulation. Psychological
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Buckels, E. E., Trapnell, P. D., & Paulhus, D. L. (2014). Trolls just want to have fun. Personality andindividual Differences, 67, 97-102.
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Journal of Organizational Computing, 2(3&4), 321-341.
Lea, M., O'Shea, T., Fung, P., & Spears, R. (1992). 'Flaming' in computer-mediated communication:
Observations, explanations, implications. In M. Lea (Ed.) Contexts of Computer-MediatedCommunication. (pp. 89-112). London: Harvester Wheatsheaf.
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online interracial discussion forum. Computers and Composition, 19, 411-434.
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Postmes, T., Spears, R., & Lea, M. (2000). The formation of group norms in computer-mediatedcommunication. Human Communication Research, 26(3), 341-371.
Reicher, S. D., Spears, R., & Postmes, T. (1995). A social identity model of deindividuation phenomena.
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Joinson, K. Y. A. McKenna, T. Postmes, & J. E. Katz (Eds.), Oxford Handbook of Internet
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Suler, J. (2004). The online disinhibition effect. CyberPsychology & Behavior, 7(3), 321-326.

10

研究1質問項目

地域
年齢
性別
その他条件
サンプル数
割付

全国
20～39歳男女
SNS利用者兼嫌煙者
300 サンプル
A：Q7【関係性高群】回答者 男女各50ｓ
B：Q7【関係性低群】回答者 男女各50ｓ
C：Q7【関係性なし群】回答者 男女各50ｓ
事前調査

SC１

あなたはタバコやタバコを吸う方が嫌いですか。
(お答えは１つ）
○１
○２

SC2

はい（嫌い）
いいえ→調査終了

あなたはソーシャルネットワーキングサービス（SNS）をどれくらいの頻度で利用していますか。
（お答えは１つ）※ソーシャルネットワーキングサービス（SNS） とは
twitter、facebook、mixi、ネット掲示板、ブログ、GREEなど社会的なネット
ワークをインターネット上で構築するサービス

○1
○2
○3
○4
○5
○6
○7
○8

ほぼ毎日
週に４、５日程度
週に２、３日程度
週に１日程度月に２、３日程度
月に１日程度
それ以下の頻度
利用したことはない

→調査終了
→調査終了
→調査終了
→調査終了
→調査終了
本調査

Q1

次の各項目について、そう思う程度をお選びください。
（お答えはそれぞれ１つ）※ソーシャルネットワーキングサービス（SNS） とは
twitter、facebook、mixi、ネット掲示板、ブログ、GREEなど社会的なネット
ワークをインターネット上で構築するサービス

Q1-1
Q1-2
Q1-3
Q1-4
Q1-5
Q1-6
Q1-7
Q1-8
Q1-9
Q1-10
Q1-11
Q1-12
Q1-13
Q1-14
Q1-15

全
く
そ
う
思
わ
な
い
SNS上で誹謗中傷が増加するのは、匿名性が原因だ○１
規則を守ることは人間として当然の行為だ○１
SNS上で誹謗中傷が増加するのは仕方がない○１
SNS上の誹謗中傷を真に受けてはいけない○１
同性愛者の結婚は法律で認めるべきではない○１
SNS上の悪口よりも対面での悪口の方が相手をより傷つける○１
SNS上の誹謗中傷は大した問題ではない○１
タバコは百害あって一利なしだ○１
SNS上では、普段と違う自分が表現できる○１
SNS上では、普段の生活と異なる言葉使いをする○１
日本にある原子力発電所は全て廃炉にすべきだ○１
SNS上の人間関係と実社会での人間関係は、別のものだ○１
SNS上のコミュニティーでは、年齢や社会的地位は関係ない○１
SNS上で仲良くなった人たちとは、実際に会ってみたい○１
インターネット上のどんな発言に対しても誹謗中傷はすべきではない
○１

そ
う
思
わ
な
い
○２
○２
○２
○２
○２
○２
○２
○２
○２
○２
○２
○２
○２
○２
○２

あ
ま
り
そ
う
思
わ
な
い
○３
○３
○３
○３
○３
○３
○３
○３
○３
○３
○３
○３
○３
○３
○３

1 / 8 ページ

ど
ち
ら
と
も
い
え
な
い
○４
○４
○４
○４
○４
○４
○４
○４
○４
○４
○４
○４
○４
○４
○４

あ
る
程
度
そ
う
思
う
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○５
○５
○５
○５
○５
○５
○５
○５
○５
○５
○５
○５
○５
○５

そ
う
思
う

○６
○６
○６
○６
○６
○６
○６
○６
○６
○６
○６
○６
○６
○６
○６

と
て
も
そ
う
思
う
○７
○７
○７
○７
○７
○７
○７
○７
○７
○７
○７
○７
○７
○７
○７

研究1質問項目※Q7は群の割り振り（それぞれランダムで男女50ｓずつ振り分けて、分岐）A【関係性高群】100ｓ（男女各50ｓ）
B【関係性低群】100ｓ（男女各50ｓ）
C【関係性なし群】100ｓ（男女各50ｓ） … 特別な事前説明は無し

A
B
C【A】該当のみ表示※A【関係性高群】に振り分けた方のみ表示

S1-1

あなたの人間関係において、最も親しい人を一人想像してください。
その人とあなたの関係をお答えください。（お答えは具体的に）（例：友人、父親、同僚）【B】該当のみ表示※B【関係性低群】に振り分けた方のみ表示

S1-2

あなたの人間関係において最も嫌いな人を一人想像してください。
その人とあなたの関係をお答えください。（お答えは具体的に）（例：友人、父親、同僚）※振り分けにより、それぞれの設問文を表示【A】該当のみ表示Q2-3

ある日あなたがインターネット上のSNSサイトを見ていると、【先ほど想像した最も親しい人】のアカウントから以下の各コメントが投稿されていました。
次の各項目にお答えください。
（お答えはそれぞれ１つ）※下記の各投稿コメントは、【先ほど想像した最も親しい人】が投稿したものとします。

【B】該当のみ表示Q2-3

ある日あなたがインターネット上のSNSサイトを見ていると、【先ほど想像した最も嫌いな人】のアカウントから以下の各コメントが投稿されていました。
次の各項目にお答えください。
（お答えはそれぞれ１つ）※下記の各投稿コメントは、【先ほど想像した最も嫌いな人】が投稿したものとします。

【C】該当のみ表示Q2-3

ある日あなたがインターネット上のSNSサイトを見ていると、以下の各コメントが投稿されていました。次の各項目にお答えください（お答えはそれぞれ１つ）

投稿コメント３「日本は同性愛者に対する理解がなさすぎる。特に周りに実害があるわ
けでもないし、同性愛者同士の交際や結婚に反対している人たちは差別主義者だ。」

Q2-3-1Q2-3-2Q2-3-3

このコメント内容に賛成できる
このコメントには悪意がある
このコメントに反論コメントを投稿したい

全
く
そ
う
思
わ
な
い
○１
○１
○１

そ
う
思
わ
な
い
○２
○２
○２

あ
ま
り
そ
う
思
わ
な
い
○３
○３
○３

ど
ち
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と
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な
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○４

あ
る
程
度
そ
う
思
う
○５
○５
○５

そ
う
思
う

○６
○６
○６

と
て
も
そ
う
思
う
○７
○７
○７

【A】該当のみ表示Q2-4

ある日あなたがインターネット上のSNSサイトを見ていると、【先ほど想像した最も親しい人】のアカウントから以下の各コメントが投稿されていました。
次の各項目にお答えください。
（お答えはそれぞれ１つ）※下記の各投稿コメントは、【先ほど想像した最も親しい人】が投稿したものとします。

【B】該当のみ表示Q2-4

ある日あなたがインターネット上のSNSサイトを見ていると、【先ほど想像した最も嫌いな人】のアカウントから以下の各コメントが投稿されていました。
次の各項目にお答えください。
（お答えはそれぞれ１つ）※下記の各投稿コメントは、【先ほど想像した最も嫌いな人】が投稿したものとします。

【C】該当のみ表示Q2-4

ある日あなたがインターネット上のSNSサイトを見ていると、以下の各コメントが投稿されていました。次の各項目にお答えください（お答えはそれぞれ１つ）

投稿コメント４「喫煙は個人の権利であり、嫌煙家と言えどもその権利を侵害することはできないはずだ。タバコの煙が有害ならば、車の排気ガスや工場の煙も同じように非難すべきだ。」

Q2-4-1Q2-4-2Q2-4-3

このコメント内容に賛成できる
このコメントには悪意がある
このコメントに反論コメントを投稿したい

全
く
そ
う
思
わ
な
い
○１
○１
○１

そ
う
思
わ
な
い
○２
○２
○２

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○３
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な
い
○４
○４
○４

あ
る
程
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○５
○５

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う

○６
○６
○６

と
て
も
そ
う
思
う
○７
○７
○７

研究1質問項目

ここからは、一般的な内容についてお聞きします。

Q4

次の各項目についてお答えください。

Q4-1

1日にどのくらいSNSを利用していますか。（パソコン・携帯端末含む）（お答えは半角数字で)※例： 3.5時間／日
時間／日

Q4-2

※0.0～24.0の入力可設定

1日にどれくらいSNSにコメントを投稿していますか。
（お答えは半角数字で)※例： ○○回／日
回／日※0～3ケタまで入力可の設定

は
い
Q4-3
Q4-4
Q4-5
Q4-6
Q4-7
Q4-8

SNSを利用する際、実名を用いていますか○１※利用しているSNSが複数ある場合は、最も利用頻度の高いSNSについてお答えください。
これまで匿名でSNSにコメントを投稿したことがありますか○１
これまでSNS上で出会った人と実際に会ったことがありますか○１
これまでSNS上で誹謗中傷をされたことがありますか○１
これまでSNS上で言い争いをしたことがありますか
○１

○２
○２
○２
○２

現在、SNS上の誹謗中傷が大きな社会問題となっています。
SNS上で誹謗中傷をする人たちは、誹謗中傷される人（誹謗中傷対象者）とどのような人間関係にあると思いますか。下記の中から最もそう思う項目を1つお選びください。
（お答えは１つ）
○1
○2
○3
○4
○5
○6

Q4-9

い
い
え
○２

家族
恋人
友人
知人
職場の同僚・上司・部下
全くの他人

SNS上で誹謗中傷が頻発する原因はなんだと思いますか。最もそう思う項目を1つお選びください。
（お答えは１つ）
投稿コメントの言葉使い○1
コメント内容に対する不快感○2
インターネット上の匿名性○3
個人的な恨み○4○5
その他（具体的に）

3 / 8 ページ

研究2質問項目

SNSに関する調査(第2弾）
案件プロジェクトID
地域
年齢
性別
納品サンプル数
条件
割付

全国
20～39歳男女
300サンプル
SNS利用者（週に2、3日程度以上） 且つ
A：【自分賛成群】回答者 男女各50ｓ
B：【他人賛成群】回答者 男女各50ｓ
C：【他人反対群】回答者 男女各50ｓ

嫌煙者※前回調査回答者は除くフレッシュサンプル
※Q4で群の割り振り（それぞれランダムで男女50ｓずつ振り分けて、分岐）※以降、Q5で同じ割り振りを使用※Ｑ6以降は全員回答

納期
設問番号 回答形式

設問文■スクリーニング

全員回答
F1
SA

改ページ（F1～F3は1画面表示）
あなたの性別をお答えください。
（お答えは1つ）
○1
○2

男性
女性

F2

NUM

あなたの年齢をお答えください。
（お答えは半角数字で）

F3

SA

あなたのお住まいの地域をお答えください。
（お答えは1つ）

歳※半角数字のみ

19歳以下、40歳以上は調査終了▼プルダウン
全員回答
SC1
SA

改ページ
あなたはタバコやタバコを吸う方が嫌いですか。
（お答えは1つ）
○1
○2

全員回答
SC2
SA

はい（嫌い）
いいえ

→調査終了
改ページ

あなたはソーシャルネットワーキングサービス（SNS）をどのくらいの頻度で利用していますか（パソコン・携帯端末含む）。
（お答えは1つ）※ソーシャルネットワーキングサービス（SNS） という言葉には、FacebookやTwitter、Instagram等のサービス、２ちゃんねるや
YouＴube、コメント投稿機能付きのニュース・サイト（例：Yahoo!ニュース）、ブログなど、インターネット上で他者と交流（コメントのやり取り）ができる全てのサービスを含みます。

○1
○2
○3
○4
○5
○6
○7
○8

ほぼ毎日
週に４、５日程度
週に２、３日程度
週に１日程度月に２、３日程度
月に１日程度
それ以下の頻度
利用したことはない

→調査終了
→調査終了
→調査終了
→調査終了
→調査終了
■本調査

調査画面冒頭改ページ

このアンケートは、情報通信技術（ICT）を介したコミュニケーションについて調査するものです。
このアンケートは匿名で実施されますので、事後に個人が特定されることはありません。各質問項目につきまして、正直にお答えいただくようお願い申し上げます。また、アンケートのどの段階においても、みなさまの意思で参加を取りやめることができます。
似たような質問がいくつか含まれておりますが、それぞれ微妙に異なりますので、各項目の説明文を注意深くお読みいただくようお願いいたします。
ご協力どうぞ宜しくお願い致します。

※ソーシャルネットワーキングサービス（SNS） という言葉には、FacebookやTwitter、Instagram等のサービス、２ちゃんねるや
YouＴube、コメント投稿機能付きのニュース・サイト（例：Yahoo!ニュース）、ブログなど、インターネット上で他者と交流（コメントのやり取り）ができる全てのサービスを含みます。

全員回答
Q1
SAMT

改ページ
次の各項目について、あてはまるものをお答えください。
（お答えはそれぞれ1つ）※ソーシャルネットワーキングサービス（SNS） という言葉には、FacebookやTwitter、Instagram等のサービス、２ちゃんねるや
YouＴube、コメント投稿機能付きのニュース・サイト（例：Yahoo!ニュース）、ブログなど、インターネット上で他者と交流（コメントのやり取り）ができる全てのサービスを含みます。

1 日本では喫煙規制が十分に実施されている
2 SNS上であっても誹謗や中傷はするべきではない
3 欧米に比べ、日本のタバコの値段は安すぎる
4 タバコの煙は、車の排気ガスや工場の煙よりも有毒だ
5 路上や公共施設、レストランは全て全面禁煙にするべきだ

○1
○1
○1
○1
○1

全

そ

い あ

い ど

あ

そ

と

く

う

ま

ち

る

う

て

そ

思

り

ら

程

思

も

う

わ

そ

と

度

う

そ

思

な

う

も

そ

う

わ

い

思

い

う

思

な

わ

え

思

う

い

な

な

う

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研究2質問項目

全員回答
Q2
SAMT

改ページ
普段あなたは、対面や電話での会話、手紙でのやり取り等において、下記の言動をどのくらいの頻度で行っていますか。
各言動の頻度について、これまでのあなたのご経験を踏まえ、あてはまるものをお答えください。
(お答えはそれぞれ1つ）※インターネットや電子メール、SNS上での行為は含みません。
注： 下記の言動の対象は、個人や組織、社会制度など、どんな対象でもかまいません。
また、人を対象とする言動については、その場に対象（人）がいない場合、及び実名等の情報を伏せたものも含みます。
（例： 同僚との飲み会の席でその場にいない上司を批判する、電話による友人との会話で国の政策を非難する）※ソーシャルネットワーキングサービス（SNS） という言葉には、FacebookやTwitter、Instagram等のサービス、２ちゃんねるや
YouＴube、コメント投稿機能付きのニュース・サイト（例：Yahoo!ニュース）、ブログなど、インターネット上で他者と交流（コメントのやり取り）ができる全てのサービスを含みます。

全

ほ

あ

い ど

時

頻

常

く

と

ま

ち

々

繁

に

行

ん

り

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行

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な

行

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っ

て

い

わ

な

い

い

て

い

な

い

え

る

い

る

い
1 反論（相手の議論に対して言い返すこと）
2 非難（相手の欠点やあやまちなどを責めとがめること）
3 ねたみ発言（羨ましく思っている相手に悪意ある発言をすること）
4 差別発言（特定の個人や集団に対して否定的な意味を持つ言葉を言うこと）
5 皮肉（遠まわしに意地悪く相手を非難すること）
6 批判（相手の誤りや欠点を指摘し、正すべきであると論じること）
7 中傷（根拠なく相手の名誉を汚し、おとしめること）
8 侮辱（相手をばかにしてはずかしめること）
9 卑語（下品で卑猥な言葉を言うこと）
10 偏見発言（偏った見解を口にすること）

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全員回答

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○7
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○7
○7
改ページ

※ソーシャルネットワーキングサービス（SNS） という言葉には、FacebookやTwitter、Instagram等のサービス、２ちゃんねるや
YouＴube、コメント投稿機能付きのニュース・サイト（例：Yahoo!ニュース）、ブログなど、インターネット上で他者と交流（コメントのやり取り）ができる全てのサービスを含みます。

Q3-1

SN

1日にどのくらいSNSを利用していますか（パソコン・携帯端末含む）。おおよその時間をご記入ください。
（お答えは半角数字で小数点第1位までお答えください）※例： 3.5時間／日

Q3-2

SN

1週間の間にどれくらいSNSにコメントを投稿していますか（パソコン・携帯端末含む）。おおよその数字をご記入ください。

時間／日※0.0～24.0の入力規制（お答えは半角数字で）※例： 5回／週※1000回を超える方は「999」とお答えください。

回／週※0～999までの入力規制
改ページ※Q4で群の割り振り（それぞれランダムで男女50ｓずつ振り分けて、分岐）※以降、Q5で同じ割り振りを使用
A
A【自分賛成群】100ｓ（男女各50ｓ）
B
B【他人賛成群】100ｓ（男女各50ｓ）
C
C【他人反対群】100ｓ（男女各50ｓ）

5 / 8 ページ

研究2質問項目

回答者：A【自分賛成群】に振り分けた方のみ表示

改ページ※ソーシャルネットワーキングサービス（SNS） という言葉には、FacebookやTwitter、Instagram等のサービス、２ちゃんねるや
YouＴube、コメント投稿機能付きのニュース・サイト（例：Yahoo!ニュース）、ブログなど、インターネット上で他者と交流（コメントのやり取り）ができる全てのサービスを含みます。

【A】該当のみ表示

Q4

SAMT

次の状況を想像しながら、下記の各項目にお答えください。
ある日あなたは、インターネット上のSNSサイトにおいて、自分のアカウントから以下のコメントを投稿しました。
あなたが投稿した下記の「投稿コメント」について、次の各項目にお答えください。
（お答えはそれぞれ１つ）※下記の「投稿コメント」は、あなた自身が投稿したものとします。

投稿コメント：「喫煙に対する規制はまだ十分ではないため、路上や公共施設、レストランは全面禁煙にするべきだ。」

1 この投稿コメントの内容に賛成できる
2 この投稿コメントには悪意がある

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回答者：B【他人賛成群】に振り分けた方のみ表示

改ページ※ソーシャルネットワーキングサービス（SNS） という言葉には、FacebookやTwitter、Instagram等のサービス、２ちゃんねるや
YouＴube、コメント投稿機能付きのニュース・サイト（例：Yahoo!ニュース）、ブログなど、インターネット上で他者と交流（コメントのやり取り）ができる全てのサービスを含みます。

【B】該当のみ表示

Q4

SAMT

次の状況を想像しながら、下記の各項目にお答えください。
ある日あなたがインターネット上のSNSサイトを見ていると、あなたと面識のない他人のアカウントから以下のコメントが投稿されているのを偶然見つけました。
あなたと面識のない他人が投稿した下記の「投稿コメント」について、次の各項目にお答えください。
（お答えはそれぞれ１つ）※下記の「投稿コメント」は、あなたと面識のない他人が投稿したものとします。

投稿コメント：「喫煙に対する規制はまだ十分ではないため、路上や公共施設、レストランは全面禁煙にするべきだ。」

1 この投稿コメントの内容に賛成できる
2 この投稿コメントには悪意がある

全

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い あ

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回答者：C【他人反対群】のみ表示

改ページ※ソーシャルネットワーキングサービス（SNS） という言葉には、FacebookやTwitter、Instagram等のサービス、２ちゃんねるや
YouＴube、コメント投稿機能付きのニュース・サイト（例：Yahoo!ニュース）、ブログなど、インターネット上で他者と交流（コメントのやり取り）ができる全てのサービスを含みます。

【C】該当のみ表示

Q4

SAMT

次の状況を想像しながら、下記の各項目にお答えください。
ある日あなたがインターネット上のSNSサイトを見ていると、あなたと面識のない他人のアカウントから以下のコメントが投稿されているのを偶然見つけました。
あなたと面識のない他人が投稿した下記の「投稿コメント」について、次の各項目にお答えください。
（お答えはそれぞれ１つ）※下記の「投稿コメント」は、あなたと面識のない他人が投稿したものとします。

投稿コメント:「すでに十分な喫煙規制が行われているため、路上や公共施設、レストランは全面禁煙にするべきではない。」

1 この投稿コメントの内容に賛成できる
2 この投稿コメントには悪意がある○1○1

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改ページ※ソーシャルネットワーキングサービス（SNS） という言葉には、FacebookやTwitter、Instagram等のサービス、２ちゃんねるや
YouＴube、コメント投稿機能付きのニュース・サイト（例：Yahoo!ニュース）、ブログなど、インターネット上で他者と交流（コメントのやり取り）ができる全てのサービスを含みます。

【A】該当のみ表示

Q5

次の状況を想像しながら、下記の各項目にお答えください。

投稿コメント：「喫煙に対する規制はまだ十分ではないため、路上や公共施設、レストランは全面禁煙にするべきだ。」

あなたが投稿した上記の「投稿コメント」について、後日あなたのアカウントには、あなたと面識のない他人により以下にある1～10の「返信コメント」が投稿されました。
あなたと面識のない他人が投稿した下記にある1～10の各「返信コメント」について、あなたが各コメントから感じる悪意の程度をお答え下さい。
（お答えはそれぞれ１つ）※下記の各「返信コメント」は、あなたと面識のない他人が投稿したものとします。
い 全

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な あ

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1 返信コメント1： 「全く同意できない」
2 返信コメント2： 「うざい」
3 返信コメント3： 「自分はそうは思わない」
4 返信コメント4： 「頭がおかしい」
5 返信コメント5： 「こういう発言をする神経が理解できない」
6 返信コメント6： 「全然賛成できない」

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YouＴube、コメント投稿機能付きのニュース・サイト（例：Yahoo!ニュース）、ブログなど、インターネット上で他者と交流（コメントのやり取り）ができる全てのサービスを含みます。

【B】該当のみ表示

Q5

次の状況を想像しながら、下記の各項目にお答えください。

投稿コメント：「喫煙に対する規制はまだ十分ではないため、路上や公共施設、レストランは全面禁煙にするべきだ。」

あなたと面識のない他人が投稿した上記の「投稿コメント」について、後日投稿者のアカウントには、他の人により以下にある1～10の「返信コメント」が投稿されていました。
他の人が投稿した下記にある1～10の各「返信コメント」について、あなたが各コメントから感じる悪意の程度をお答え下さい。
（お答えはそれぞれ１つ）※下記の各「返信コメント」は、他の人が投稿したものとします。
い 全

悪

な あ

い ど

や

悪

る 非

く

意

い ま

ち

や

意

常

悪

を

り

ら

悪

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い

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い

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な

る

な
1 返信コメント1： 「全く同意できない」
2 返信コメント2： 「うざい」
3 返信コメント3： 「自分はそうは思わない」
4 返信コメント4： 「頭がおかしい」
5 返信コメント5： 「こういう発言をする神経が理解できない」
6 返信コメント6： 「全然賛成できない」

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※ソーシャルネットワーキングサービス（SNS） という言葉には、FacebookやTwitter、Instagram等のサービス、２ちゃんねるや
YouＴube、コメント投稿機能付きのニュース・サイト（例：Yahoo!ニュース）、ブログなど、インターネット上で他者と交流（コメントのやり取り）ができる全てのサービスを含みます。

【C】該当のみ表示

Q5

次の状況を想像しながら、下記の各項目にお答えください。

投稿コメント:「すでに十分な喫煙規制が行われているため、路上や公共施設、レストランは全面禁煙にするべきではない。」

あなたと面識のない他人が投稿した上記の「投稿コメント」について、後日あなたは、以下にある1～10の「返信コメント」のうち一つを投稿者のアカウントに返信しました。
あなたが投稿した下記1～10の各「返信コメント」について、あなたが各コメントから感じる悪意の程度をお答え下さい。
（お答えはそれぞれ１つ）※下記にある各「返信コメント」の一つを上記「投稿コメント」に返信したことを都度想像しながら、各項目にお答え下さい（計10パターン）。
※下記の各「返信コメント」は、あなた自身が投稿したものとします。
い 全

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な あ

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や

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る 非

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1 返信コメント1： 「全く同意できない」
2 返信コメント2： 「うざい」
3 返信コメント3： 「自分はそうは思わない」
4 返信コメント4： 「頭がおかしい」
5 返信コメント5： 「こういう発言をする神経が理解できない」
6 返信コメント6： 「全然賛成できない」

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研究2質問項目

全員回答

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※ソーシャルネットワーキングサービス（SNS） という言葉には、FacebookやTwitter、Instagram等のサービス、２ちゃんねるや
YouＴube、コメント投稿機能付きのニュース・サイト（例：Yahoo!ニュース）、ブログなど、インターネット上で他者と交流（コメントのやり取り）ができる全てのサービスを含みます。

Q6

下記にある各コメントについて、あなた自身が各コメントに対して感じる怒りの程度をお答え下さい。
（お答えはそれぞれ１つ）
い 全

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な あ

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1 「全く同意できない」
2 「うざい」3 「自分はそうは思わない」
4 「頭がおかしい」
5 「こういう発言をする神経が理解できない」
6 「全然賛成できない」

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※ソーシャルネットワーキングサービス（SNS） という言葉には、FacebookやTwitter、Instagram等のサービス、２ちゃんねるや
YouＴube、コメント投稿機能付きのニュース・サイト（例：Yahoo!ニュース）、ブログなど、インターネット上で他者と交流（コメントのやり取り）ができる全てのサービスを含みます。

Q7

先ほどお答えいただいた各「返信コメント」について、あなたは、各「返信コメント」の内容を実際にSNSサイトに投稿すると思いますか。
（お答えはそれぞれ１つ）※返信先の投稿コメントは、どんな内容のものでも構いません。あなたが実際にSNS上で下記内容の返信コメントを投稿するか否かについてお答え下さい。

1 返信コメント1： 「全く同意できない」
2 返信コメント2： 「うざい」
3 返信コメント3： 「自分はそうは思わない」
4 返信コメント4： 「頭がおかしい」
5 返信コメント5： 「こういう発言をする神経が理解できない」
6 返信コメント6： 「全然賛成できない」
全員回答
Q8
SAMT

全

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い あ

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普段あなたは、インターネットや電子メール、SNS上において、下記の言動をどのくらいの頻度で行っていますか。
各言動の頻度について、これまでのあなたのご経験を踏まえ、あてはまるものをお答えください。
(お答えはそれぞれ1つ）※対面や電話での会話、手紙でのやり取り等での行為は含みません。
注： 下記の言動の対象は、個人や組織、社会制度など、どんな対象でもかまいません。
また、人を対象とする言動については、対象（人）に直接宛てたものでないもの、及び実名等の情報を伏せたものも含みます。
（例： SNS上で同僚の言動を匿名で批判する、友人宛の電子メールで国の政策を非難する）※ソーシャルネットワーキングサービス（SNS） という言葉には、FacebookやTwitter、Instagram等のサービス、２ちゃんねるや
YouＴube、コメント投稿機能付きのニュース・サイト（例：Yahoo!ニュース）、ブログなど、インターネット上で他者と交流（コメントのやり取り）ができる全てのサービスを含みます。

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1 反論（相手の議論に対して言い返すこと）
2 非難（相手の欠点やあやまちなどを責めとがめること）
3 ねたみ発言（羨ましく思っている相手に悪意ある発言をすること）
4 差別発言（特定の個人や集団に対して否定的な意味を持つ言葉を言うこと）
5 皮肉（遠まわしに意地悪く相手を非難すること）
6 批判（相手の誤りや欠点を指摘し、正すべきであると論じること）
7 中傷（根拠なく相手の名誉を汚し、おとしめること）
8 侮辱（相手をばかにしてはずかしめること）
9 卑語（下品で卑猥な言葉を言うこと）
10 偏見発言（偏った見解を口にすること）

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