Innovation Nippon わが国における偽・誤情報の実態の把握と社会的対処の検討 報告書

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Innovation Nippon

わが国における偽・誤情報の実態の把握と社会的対処の検討―政治・コロナワクチン等の偽・誤情報の実証分析―

2022 年 4 月
国際大学グローバル・コミュニケーション・センター

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調査研究報告書執筆メンバー
-

山口 真一

国際大学 GLOCOM 准教授・主任研究員

-

谷原 吏

国際大学 GLOCOM リサーチアシスタント

調査研究プロジェクトメンバー
-

山口 真一

国際大学 GLOCOM 准教授・主任研究員

-

渡辺 智暁

国際大学 GLOCOM 教授・研究部長・主幹研究員

-

谷原 吏

国際大学 GLOCOM リサーチアシスタント

-

小室 敬

国際大学 GLOCOM リサーチアシスタント

-

大島 英隆

国際大学 GLOCOM リサーチアシスタント

有識者会議・マッピング調査協力メンバー【有識者会議委員】
国際大学 GLOCOM 客員研究員

-

小木曽 健

-

沢田 登志子 一般社団法人 EC ネットワーク

-

瀬尾 傑

-

鳥海 不二夫 東京大学大学院工学系研究科システム創成学専攻

-

平 和博

桜美林大学リベラルアーツ学群 教授

-

古田 大輔

メディアコラボ 代表

-

安野 智子

中央大学文学部 教授

-

吉田 奨

一般社団法人セーファーインターネット協会 専務理事

理事

スマートニュースメディア研究所 所長【オブザーバー】‒

グーグル合同会社 公共政策部‒

みずほリサーチ&テクノロジーズ株式会社‒

総務省

情報流通行政局

情報流通振興課【国際大学グローバル・コミュニケーション・センター】‒

谷原 吏

国際大学 GLOCOM リサーチアシスタント

‒

山口 真一

国際大学 GLOCOM 准教授・主任研究員

‒

渡辺 智暁

国際大学 GLOCOM 教授・研究部長・主幹研究員

5教授

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目次
本編 ........................................................................................................................................11
１．はじめに：調査の実施方針等 ........................................................................................12１．１．調査の背景と目的................................................................................................12
１．２．本研究で主に明らかにすること ..........................................................................17
１．３．偽・誤情報の定義................................................................................................17
１．４．調査研究手法 .......................................................................................................19
１．４．１．文献調査 ...................................................................................................19
１．４．２．アンケート調査分析 .................................................................................19
１．４．３．Twitter テキスト分析 ...............................................................................21
１．４．４．有識者マッピング調査 .............................................................................22
１．４．５．有識者会議................................................................................................22
２．偽・誤情報への接触状況................................................................................................24
２．１．情報への接触状況................................................................................................24
２．２．分析対象とする偽・誤情報群 .............................................................................25
２．２．１．調査対象の偽・誤情報事例 ......................................................................26
２．２．２．実際に調査する際の文言 ..........................................................................34
２．３．偽・誤情報への接触状況.....................................................................................35
２．４．偽・誤情報に接触した媒体 .................................................................................37
３．偽・誤情報の真偽判断の実態：どのような、どれくらいの人が誤情報と気づいているのか ...........................................................................................................................................39
３．１．偽・誤情報をどれくらいの人が信じているのか ................................................39
３．２．偽・誤情報を誤情報と気づいた経緯と期待される検証媒体 ..............................41
３．３．分析に使用するリテラシー概要 ..........................................................................44
３．４．偽・誤情報を誤っていると気づく人の特徴........................................................49
３．４．１．分析方法 ...................................................................................................49
３．４．２．分析結果 ...................................................................................................51
４．コロナワクチン接種行動と偽・誤情報との関係 ...........................................................58
４．１．コロナワクチン関連の状況 .................................................................................58
４．２．コロナワクチン接種行動に影響を与えたもの ....................................................59
４．２．１．分析方法 ...................................................................................................59
４．２．２．分析結果 ...................................................................................................60
５．偽・誤情報の拡散実態と「ファクト」拡散者の特徴 ....................................................64
５．１．偽・誤情報の拡散状況 ........................................................................................647

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５．２．真偽判断と拡散行動の関係 .................................................................................66
５．３．偽・誤情報を拡散する理由 .................................................................................69
５．４．ファクト拡散者は何で情報に接し、何で真偽を確かめたいか ..........................72
５．５．偽・誤情報を拡散する人の特徴 ..........................................................................75
５．３．１．分析方法 ...................................................................................................75
５．３．２．分析結果 ...................................................................................................77
５．３．３．詳細な分析結果：どの拡散手段でも正しいと思っている人ほど拡散する........................................................................................................................................81
６．偽・誤情報の訂正情報への人々の反応 ..........................................................................83
６．１．調査設計 ..............................................................................................................83
６．２．調査結果の概観 ...................................................................................................84
６．３．正しい認識を行った人の特徴とメディアごとの違い .........................................85
６．４．訂正情報を受け取った上で誤った認識をした人の特徴 .....................................90
６．５．本章の結論...........................................................................................................93
７．コロナワクチンに関する Twitter 上での言説の変化とファクトチェックの効果 .........94
７．１．はじめに ..............................................................................................................94
７．２．ワクチン関連ツイートにおける偽・誤情報........................................................95
７．３．
「不妊」デマと河野元大臣発言に係る分析 .......................................................101
７．４．ファクトチェックに効果はあったのか .............................................................103
７．５．どういった言説が拡散されたか ........................................................................106
７．５．１．ステップ①

頻度分析 ...........................................................................108

７．５．２．ステップ②

コサイン類似度の分析......................................................110

７．５．３．ステップ③

回帰分析 ...........................................................................112

７．５．４． 考察と結論 ............................................................................................115
８．偽・誤情報のマッピング：ファクトチェック優先度の検討 .......................................118
８．１．偽・誤情報のファクトチェック優先度分析方法 ..............................................118
８．２．ファクトチェック優先度分析の結果 ................................................................121
８．３．有識者から寄せられた意見と優先度付けの今後の課題 ...................................123
９．調査研究結果から得られる含意 ...................................................................................127
９．１．
【全体】対象年齢を問わない広範囲の偽・誤情報対策が急務 ..........................127
９．２．
【全体】平時・有事双方を想定したファクトチェック体制と結果の配信体制を構築する ..............................................................................................................................127
９．３．
【政府】官公庁・自治体のウェブサイトをより見やすいものとし、正確な情報・データやファクトチェックを迅速に発信する ................................................................128
９．４．
【政府】政府信頼度を損なわないようなコミュニケーションを実施する ........128
９．５．
【政府・メディア】ワクチンのように機微に触れるトピックでは、偽・誤情報の8

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きっかけにならないよう細心の注意を払って発信する ..................................................129
９．６．
【政府・プラットフォーム事業者・メディア】メディア情報リテラシー教育のより一層の充実を図る.........................................................................................................129
９．７．
【プラットフォーム事業者】偽・誤情報を誤っていると気づいている人の投稿が拡散されやすくなるような仕組みを構築する ................................................................130９．８．
【プラットフォーム事業者】特に偽・誤情報を信じやすい媒体において対策を推進する ..............................................................................................................................130９．９．
【プラットフォーム事業者・メディア】真偽を確かめることにニーズの高い媒体（マスメディア・SNS から読めるネットニュース）でのファクトチェック配信を強化する ......................................................................................................................................131
９．１０．
【研究機関】偽・誤情報についてさらに調査研究を実施し、具体的な対策を導出していく .......................................................................................................................131
付録 ......................................................................................................................................133
Ａ１．アンケート調査票 .....................................................................................................134
Ａ２．2021 年 1 月～10 月における主なコロナワクチン・政治関連の偽・誤情報の一覧 184
Ａ２．１．コロナワクチン関連の偽・誤情報 ................................................................184
Ａ２．２．政治関連の偽・誤情報...................................................................................189
Ａ３．偽・誤情報マッピング調査票 ...................................................................................196

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10Innovation Nippon わが国における偽・誤情報の実態の把握と社会的対処の検討 報告書

本編

本編

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１．はじめに：調査の実施方針等
１．１．調査の背景と目的「2016 年はフェイクニュース元年である」といわれる。それは、2016 年末に行われた米国大統領選挙において、大量のフェイクニュースが作成・拡散されたためだ。当該選挙直前には、主要メディアの選挙ニュースよりも、偽の選挙ニュースの方が、Facebook 上で多くのエンゲージメント1を獲得していたことが分かっている（Allcott & Gentzkow, 2017）2。具体
的には、トランプ氏に有利なフェイクニュースは約 3,000 万回、クリントン氏に有利なフェイクニュースは約 760 万回、合計約 3,760 万回もシェアされたという。さらに、平均的な米国人成人は選挙前後の数ヶ月間に 1 つ以上のフェイクニュースを目にしており、それらを見たことを覚えている人の半数強がそれらを信じていたことも分かっている。
その後も、フランス大統領選挙などで政治的なフェイクニュースが流れただけでなく、インドやメキシコではフェイクニュースがメッセージアプリで拡散され、殺人事件が起こったこともある。フェイクニュース、虚偽の情報といったものは太古の昔からあったが、ソーシャルメディアの高普及と共に、頻発・大規模化したのである。
日本では言語の壁3や政治が安定4していることから、欧米ほどフェイクニュース問題に晒されていないとされる。しかし、2018 年沖縄県知事選挙において、候補者を貶めるような
フェイクニュースが多数拡散されたことが確認されている。本件では、沖縄タイムスや琉球新報がマスメディアとしてファクトチェック5に取り組んでいる（藤代, 2019）。また、フェイクニュース元年といわれる 2016 年にも、熊本地震の直後に「熊本の動物園からライオンが逃げた」というデマを投稿した人がおり、偽計業務妨害の疑いで逮捕された。シエンプレ
デジタル・クライシス総合研究所（2021）によると、2020 年に発生した偽・誤情報は合計
2,615 件で、1 日平均して 7.2 件発生していた。
また、2020 年に入り、新たに新型コロナウイルスに関するフェイクニュースが大きな問

エンゲージメントとは、シェア、いいね！などのリアクション、コメントの合計数のことを指す。
2
Allcott, H., & Gentzkow, M. (2017). Social Media and Fake News in the 2016 Election. Journal of
Economic Perspectives, 31(2), 211-236. doi: 10.1257/jep.31.2.211
3
多くの日本人は通常、英語のニュースを日常的に読まないので、英語で作成されたフェイクニュースをほとんど読むことが無い。また、日本語で自然なニュースを作るのが困難
なため、他国の介入も相対的に少ない。
4
両陣営が競っているからこそ、フェイクニュースで勝利しようとする（英国の EU 離脱
国民投票や米国大統領選挙など）。1 つの政党が強くほとんど政権交代の起こらない日本では、フェイクニュースによって人々の投票行動を変えるインセンティブが小さい。
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社会に広がっている情報・ニュースや言説が事実に基づいているかどうかを調べ、そのプロセスを記事化して、正確な情報を人々と共有する営みのこと。
112Innovation Nippon わが国における偽・誤情報の実態の把握と社会的対処の検討 報告書

題となった。新型コロナウイルスやワクチン関連では様々なデマや陰謀論が世界中で拡散され、世界保健機関（WHO）はそれを infodemic と呼び警鐘を鳴らした。infodemic とは、情報（information）とパンデミック（pandemic）を組み合わせた単語で、フェイクニュース
が急速に拡散して社会に影響を及ぼすことを指す。
日本でも、「深く息を吸って 10 秒我慢できれば感染していない」という誤ったセルフチェ
ックを、愛知県警公式 Twitter で発表してしまったほか、クラスターの発生した施設に関して根も葉もないデマが出て誹謗中傷や差別に繋がったり、ワクチンの接種を躊躇わせるよ
うな様々なフェイクニュースが流れたりした。
本プロジェクト開始直前の 2021 年 2 月に公表された、総務省「プラットフォームサービ
スに関する研究会」最終報告書や、その後発行された中間とりまとめでは、フェイクニュース対策として主に以下のような点が挙げられている。
1.

自主的スキームの尊重：プラットフォーム事業者を始めとする、民間の関係者による自主的な取り組み及び報告を基本とし、総務省はモニタリングと検証評価を継続的に行う必要がある。特に、個別のコンテンツの内容判断については、表現の自由の確保の観点から政府の介入は極めて慎重に行うべきである。一方、偽情報への対応に関して事業者が自主的な報告を行わない場合や、透明性・アカウンタビリティの確保が図られない場合には、行政からの一定の関与を行うことについて具体的に検討を行う必要がある。

2.

我が国における実態の把握：研究・調査においては国内での偽情報の問題が顕在化しているが、プラットフォーム事業者は偽情報の流通状況についての実態把握ができておらず、ギャップが生じている。その為、プラットフォーム事業者は研究者が分析を行うために必要な情報を無償で提供することが望ましい。実態把握・分析に当たっては、ミドルメディア等も含めた情報流通環境全体を捉えた視点により実施されることが求められる。また、SNS 上の拡散についても、拡散状況や特徴について実態把握・分析を行い、アーキテクチャ上の工夫やリテラシー向上に関する取り組みなど、必要な対応について検討してくことが望ましい。

3.

多様なステークホルダーによる協力関係の構築：プラットフォーム事業者のみならず、
産学官民の多様なステークホルダーによる協力関係の構築を図り、対話の枠組みを設けることが重要である。特に、Disinformation 対策フォーラムにおいては、①ファクトチェックを持続的に行う主体についての具体的検討を進めること、②情報リテラシー向上のための総合的な普及啓発の取組を促進することが期待される。総務省は、多様なステークホルダー間の協力関係を構築するコーディネーターとしての役割が適当である。

4.

プラットフォーム事業者による適切な対応及び透明性・アカウンタビリティの確保：現状、プラットフォーム事業者による偽情報問題についての実態把握、透明性・アカウン

13Innovation Nippon わが国における偽・誤情報の実態の把握と社会的対処の検討 報告書

タビリティ確保の取り組みの進捗は限定的である。今後、サービス上の偽情報の問題について実態把握とリスク分析を行ったうえで、適切な対応や効果的な取組の分析を行うことが求められる。総務省はこれらの取組に関するモニタリングと検証評価を継続的に実施することが必要である。事業者が自主的に報告を行う場合や、透明性・アカウ
ンタビリティの確保が図られない場合には、行政からの一定の関与についても具体的に検討を行うことが必要である。
5.

利用者情報を活用した情報配信への対応：ターゲティング技術の悪用による問題、及び、偽情報を掲載しているウェブサイトへの広告配信の問題、それぞれについて検討する必要がある。これらの問題について事業者の自主的な取り組みが見られない場合は、行政からの一定の関与についても検討する必要がある。前者については、いずれの事業者においても偽情報を内容とする広告や、政治広告の出稿については一定の制限を設けており、そもそもターゲティングの技術とならない旨が説明されている。従って、利用者情報の取り扱いについては、広告の種類・対応に応じてリスクや問題の差異を分析したうえで、注意深い対応と、それに伴う透明性・アカウンタビリティの確保が求められる。後者については、コンテンツの内容が正しくなくとも PV 数を稼げれば広告収入で儲かる仕組み（アテンションエコノミー）が偽情報の生成を支えているという指摘がある。この点については、一定のポリシーに基づいて広告配信を制限するように、複数の事業者に規定を設けている。アテンションエコノミーの弊害を防止するための実効性のある対応が事業者には求められる。

6.

ファクトチェックの推進：ファクトチェックの活性化のための環境整備を推進していくことが適当である。具体的には、プラットフォーム事業者においては、①ファクトチェッカー・ファクトチェック団体との連携強化、②資金提供等の取組がさらに進められることが期待される。ファクトチェッカーにおいては、③国際ファクトチェックネット
ワーク（IFCN）への加盟、④ファクトチェック体制に関する透明性・アカウンタビリ
ティの確保が進められることが期待される。ファクトチェック推進団体においては、⑤
人材の育成、⑥市民のリテラシー向上、⑦ファクトチェック支援システム等によるファクトチェックの容易化、⑧透明性・アカウンタビリティの確保、⑨複数のファクトチェ
ッカーによる複合的なファクトチェック環境の構築に向けた取組等を推進していくことが期待される。また、ファクトチェック結果の蓄積と分析により、偽情報の傾向分析
やそれを踏まえた対策の検討の実施が望ましい。加えて、産官学の連携により、ファク
トチェックを持続的かつ総合的に行う主体についても具体的検討を進めることが適当であり、この際既存メディアは知識の共有等の支援をすることが望まれる。

7.

情報発信者側における信頼性確保方策の検討：信頼性の高い情報の流通を増やし、利用者が容易にそれらを参照できる環境整備が必要である。既に既存メディアにおいて自律的なチェック体制に基づく信頼性のある情報の発信が行われてきている他、SNS 時
代に対応した報道体制も構築されつつある。これらの状況も踏まえつつ、既存メディア

14Innovation Nippon わが国における偽・誤情報の実態の把握と社会的対処の検討 報告書のノウハウも参考とし、現代メディアの環境に対応した持続可能性のある情報の信頼性確保の在り方について検討を深めていくことが望ましい。プラットフォーム事業者
においては、信頼できる情報源へのリンクの提示や、ファクトチェック機関との連携を深めていくことが望ましい。ニュース配信プラットフォームにおいては、情報配信に関する透明性・アカウンタビリティの確保を実施することが望ましい。また、ミドルメデ
ィアの影響力も高まっている背景から、ミドルメディアを中心とした偽情報の実態把握と分析も踏まえ、連携可能性等を検討していくことが望ましい。
8.

ICT リテラシー向上の推進：違法・有害情報全般に関する ICT リテラシー向上の推進に向けた取り組みが行われることが望ましく、この際には偽情報特有の問題に対応する必要がある。具体的には、スーパースプレッダーへの効果的な働きかけ、偽情報に対して効果のある情報リテラシーの分析、人間の認知の仕組み、偽情報のジャンル別に異なる有効な情報検証行動、インターネット上の情報の偏りやメディア環境の分析など、偽情報自体の特徴や拡散する要因等を踏まえながらリテラシー啓発を実施することが必要である。この時、海外での取り組みも参考にコンテンツを作成すること、青少年だけ
でなく大人も含め幅広い対象に対して実施することも必要である。

9.

研究開発の推進：ディープフェイクに対抗するための研究開発や技術コンテスト等の取り組みが進められることが望ましい。プラットフォーム事業者は、ディープフェイク
対策のための研究開発を引き続き行うとともに、新たなポリシーを設け、悪質度合いに応じた削除やラベル付与等の適切な対応が求められる。総務省は、諸外国及び国内での偽情報対策に資する研究開発の状況を把握し、関係者に対する情報共有、プラットフォーム事業者からの適切な情報提供を求める協議を継続的に行うことが望ましい。

10. 国際的な対話の深化：違法・有害情報全般に関する政策に加えて、偽情報に関する政策についても、国際的な対話を深めていくことが望ましい。引き続き、諸外国における検討状況を把握しつつ、国内においても偽情報に特有の問題や政策的対応について引き続き検討してくことが適当である。
また、Disinformation 対策フォーラムの中間とりまとめでは、主に「ファクトチェックの取組」「リテラシー向上の取組」の 2 つを、今後の取組の方向性として挙げている。具体的には以下のとおりである。
1.

ファクトチェックの取組：①ファクトチェックを持続的に行い、情報収集、チェック対
象の選別、検証及び結果の発信までを総合的に行う主体について、具体的検討を進める。
②新聞・テレビ等の伝統的なメディアと協力して進める。③「オンラインニュースの生態系」について分析を深め、実態の把握や、それらの「ミドルメディア」を運営する事
業者との連携可能性等も含め、検討を進める。④ファクトチェックを持続的かつ総合的に行う主体と、学術研究機関との協力をする。⑤ファクトチェッカーを養成する。

2.

リテラシー向上の取組：①情報リテラシーの向上を目的とする。②一般的なファクトチ

15Innovation Nippon わが国における偽・誤情報の実態の把握と社会的対処の検討 報告書

ェック能力向上には数十分程度の動画や Web 記事、簡潔なオンライン講習等が有効。
③②のコンテンツは多様な主体によって制作されるのが望ましい。
以上をまとめると、政府や業界団体の主たる検討会においても、未だ課題は多く存在し、さらなる調査研究活動や議論の場が求められていると考えられる。これらの検討会で提案されている取り組みとしては、Disinformation 対策フォーラムで実現した「3. 多様なステー
クホルダーによる協力関係の構築」や、プラットフォーム事業者が取り組む「4. プラット
フォーム事業者による適切な対応及び透明性・アカウンタビリティの確保」、法規制の危険性を訴えた「1. 自主的スキームの尊重」、技術的な内容の「5. 利用者情報を活用した情報配信への対応」「9. 研究開発の推進」、国際的な連携を指摘した「10. 国際的な対話の深化」を除き、以下の 3 つに収斂される。
2. 我が国における実態の把握
6, 7, 11. ファクトチェックの推進とその流通の増加（信頼性確保方策）
8, 12. メディア情報リテラシーの向上6
この内リテラシーについては、Innovation Nippon 2019 年度、2020 年度研究で取り組んできており、日本において体系的なメディア情報リテラシー教育が不足していること、有効な情報検証行動は具体的に何か、等の点を明らかにしてきた。それらを踏まえ、今後は「8. ICT
リテラシー向上の推進」にあるようなコンテンツ制作や、異なるステークホルダーと連携したリテラシー教育・啓発の実施などの、実践的な活動が求められると考えられる。ここは随時連携・具体化していくことが必要だが、調査研究のスコープから外す。
以上を踏まえ、Innovation Nippon 2021 年度では、「我が国における実態の把握」と「ファクトチェックの推進」に主眼を置いた調査研究を行う。ただし、これらも既に多岐にわたって研究がなされており、研究成果は「プラットフォームサービスに関する研究会」「Disinformation 対策フォーラム」で発表されたほか、それらの報告書でも言及されている
ところである。
一方で、これまでに分析できていなかった部分も多く、日本における偽・誤情報の実態を踏まえた具体的な社会的対処策の導出に至っているとは言い難い。そこで、「フェイクニュ
ースの分類と優先順位付け」「ファクトの効率的な届け方」等を明らかにすると共に、現在の新型コロナウイルス対策の有効な施策とされる新型コロナワクチン関連の偽・誤情報についても実態を明らかにするため、本稿では以下の内容を研究する。

総務省では「ICT リテラシーの向上」といわれているが、実態に即して「メディア情報
リテラシー」という用語を使用する。
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１．２．本研究で主に明らかにすること
本調査研究では、主に以下の点について明らかにしていく。
1.

偽・誤情報への接触状況：日本におけるコロナワクチン関連の偽・誤情報と政治関連の
偽・誤情報への接触状況と接触した媒体。

2.

偽・誤情報の真偽判定の実態：コロナワクチン関連と政治関連の偽・誤情報について、どれくらいの人が信じているのか。偽・誤情報と気づいている人はどのような経緯で気づいたのか。偽・誤情報を誤っていると気づいている人はどのような特徴を持っているのか。

3.

コロナワクチン接種行動と偽・誤情報との関係：コロナワクチンの接種行動に、コロナワクチン関連の偽・誤情報への接触状況はどのように関連していたか。

4.

偽・誤情報の拡散実態と「ファクト」拡散者の特徴：偽・誤情報を拡散する人はどれく
らいいるのか、拡散する人と真偽判断はどのような関係にあるのか、偽・誤情報を拡散する人・ファクトを拡散する人はどのような情報接触行動をしているのか。

5.

偽・誤情報の訂正情報への人々の反応：偽・誤情報について訂正情報を見せた時、人々はどれくらい情報が誤っていたと認識するようになるのか。また、どのような人が訂正
情報によって偽・誤情報と認識しやすいのか。

6.

コロナワクチンに関する Twitter 上での言説の変化とファクトチェックの効果：コロナ
ワクチン関連ツイートはどのように内容が変遷していったのか。ファクトチェックによって人々の Twitter での発言はどのように変化したか。

7.

偽・誤情報のマッピング：情報ジャンルごとに、ファクトチェックの優先度はどのように異なるか。何を優先的にファクトチェックすることが重要か。

8.

以上から導かれる社会に求められる対処策の方針。

１．３．偽・誤情報の定義
偽・誤情報について、一般的にはフェイクニュースという用語が使われる。しかし、「フェイクニュース」とは何であろうか――実は、この言葉の定義は非常に難しい。なぜなら、
この「フェイク」という言葉（そしてその対となる「真実」）が、幅広い意味を持ち、1 つに定めることが難しいためである。
真実とは本来、まぎれもなく起こっていることや、科学的に唯一無二の現象であって然るべきと思うだろう。しかし現実には、真偽を判断するのが人間である限り、誰が判断するか
によって何を真実とするかの認識そのものが異なる事態は避けがたいのである。例えば、トランプ前大統領は自身に批判的なマスメディアに対してフェイクニュースを流していると批判したことで、不都合なものをフェイクニュースといって取り合わないようにしているのだと逆に指摘されていた。この一事だけでも、同じ事実に対して片方はフェイクニュース

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Innovation Nippon わが国における偽・誤情報の実態の把握と社会的対処の検討 報告書といい、片方は事実だといっている。いかにフェイクとファクトというのが繊細なものかが分かる。
そういったことから、特に欧米ではフェイクニュースという言葉を使用するのはできるだけ避けたほうが良いといわれている。そして、EU で近年使われる「情報障害（information
disorder）」概念として、次の 3 つがある（Wardle & Derakhshan, 2017）7。
1.

misinformation（誤情報）：害を与えることを意図していない誤った情報。写真のキャプション、日付、統計、翻訳などの不正確な情報や、勘違いや誤解によって作成・拡散された間違い情報、風刺を真に受けたものなど。

2.

disinformation（偽情報）：害を与えることを明確な目的として、意図的に捏造または操作された虚偽の情報のこと。政治的意図を持って流された虚偽の情報や、金儲けのための虚偽の情報、トラブルを起こすための虚偽の情報など。

3.

malinformation（悪意ある情報）：害を与えることを目的として意図的に共有された事実の情報。リベンジポルノや悪意を持ってなされた個人情報の公開、評判を落とすためにハッキングして公開された情報など。
これらの概念は、1 と 2 が誤った情報であり、2 と 3 が悪意のあるものである。重なり合う 2（disinformation）は虚偽であり悪意のある情報といえる。

図表 1.1

情報障害（information disorder）の分け方8

欧米では特に disinformation に注目した議論が多い。しかしながら、日本におけるフェイ

Wardle, C., & Derakhshan, H. (2017). Information disorder: Toward an interdisciplinary
framework for research and policymaking. Council of Europe. https://edoc.coe.int/en/media/7495information-disorder-toward-an-interdisciplinary-framework-for-research-and-policy-making.html
8
この図ではわかりやすく、情報障害全体を害のある情報と表現している。
718

Innovation Nippon わが国における偽・誤情報の実態の把握と社会的対処の検討 報告書

クニュースの社会的影響などの実態を考える際に、disinformation のみに絞るのが妥当かどうかには疑問が残る。何故ならば、現実には故意ではなく誤った情報を基に公共的な被害が発生した場合も、社会に与える影響はそれが故意であった場合と同様と考えられるためである。実際、OECD では、disinformation と misinformation 双方が民主主義にとって脅威9であり、対策が重要であると述べている（OECD, “Reinforcing democracy”）10。さらに、実際にはこの disinformation なのか misinformation なのかといった点は、人々には当然判断がつかず、それを観察する筆者のような研究者からしても極めて判別が難しいものである。
以上より、情報障害の中から malinformation を除いた、disinformation と misinformation を合わせたものを偽・誤情報と本稿では定義する。具体的には「文字・画像・映像などのあらゆる形態における、不正確な、又は誤解を招くような情報」といえるだろう。

１．４．調査研究手法
文献調査、インタビュー調査、アンケート調査、実験的調査、有識者ヒアリング調査を取り入れた、次の調査を執り行う。

１．４．１．文献調査
国内外の文献を調査し、得られた結果を分類・整理することに主眼を置く。得られた結果はそのまま報告書にまとめるだけでなく、アンケート調査設計や偽・誤情報マッピング調査
設計に反映する。

１．４．２．アンケート調査分析
文献調査結果を基にアンケート調査項目を作成し、20～69 歳の男女 19,989 名（本調査5,569 名）を対象にアンケート調査を行う。予備調査はスクリーニングのために実施するものである。アンケート調査分析では、１．２．に書いた本研究で主に明らかにすることの内、以下を明らかにする。これは第２章～第６章に該当する。また、アンケート調査票の詳細は付録Ａ１に記載している。
1.

偽・誤情報への接触状況：日本におけるコロナワクチン関連の偽・誤情報と政治関連の
偽・誤情報への接触状況と接触した媒体。

具体的には、「民主主義制度への信頼の低下や、民主主義プロセスへの幻滅を助長する可能性がある」「国内政策や選挙制度を歪める」「国民の健康、国益、国家安全保障を守るための努力が損なわれる」、「政府の政策実施能力を損なう可能性がある」の 4 つが挙げられている。
10
OECD. “Public governance responses to mis- and disinformation”
https://www.oecd.org/governance/reinforcing-democracy/responses-to-mis-dis-information/
919

Innovation Nippon わが国における偽・誤情報の実態の把握と社会的対処の検討 報告書

2.

偽・誤情報の真偽判定の実態：コロナワクチン関連と政治関連の偽・誤情報について、どれくらいの人が信じているのか。偽・誤情報と気づいている人はどのような経緯で気づいたのか。偽・誤情報を誤っていると気づいている人はどのような特徴を持っているのか。

3.

コロナワクチン接種行動と偽・誤情報との関係：コロナワクチンの接種行動に、コロナワクチン関連の偽・誤情報への接触状況はどのように関連していたか。

4.

偽・誤情報の拡散実態と「ファクト」を広めるの人の特徴：偽・誤情報を拡散する人はどれくらいいるのか、拡散する人と真偽判断はどのような関係にあるのか、偽・誤情報を拡散する人・ファクトを拡散する人はどのような特徴を持っているのか。

5.

偽・誤情報の訂正情報への人々の反応：偽・誤情報について訂正情報を見せた時、人々はどれくらい偽・誤情報と認識するようになるのか。また、どのような人が訂正情報によって偽・誤情報と認識しやすいのか。
尚、アンケート調査では実際の偽・誤情報事例を（フェイクといわずに）提示して質問を行っているが、途中で回答をやめた人を含め、全てのアンケート対象者に当該偽・誤情報事例が事実と異なることを、アンケート終了後に通知している。
アンケートは日本で実施するオンラインアンケートで、実査期間は 2022 年 2 月 10 日～
2 月 23 日となっている。
調査対象としたのは、インターネットリサーチ会社マイボイスコム社の保有する、20 歳～69 歳の登録モニタである。予備調査では、母集団を日本全国に居住の者とし、性年代別の人口に応じて割付を行って取得した。具体的には、総務省が発表している人口推計（2021 年 12 月概算値）によって 5 歳刻みの性年代別の人口を取得し、その比率に応じて割付を行った。
予備調査では特に条件を設けずモニタに調査票を配信し、125,417 名に調査票を送付し、19,989 件の有効回答を得た。次に、本調査は予備調査回答者の中から、事例として挙げた偽・誤情報（コロナワクチン関連の偽・誤情報 6 件、政治関連の偽・誤情報 6 件）について、1 件以上接触している人を優先的に回収した。ただし、いずれにも接触していな
い人を 500 名も取得した。以上の措置をして、予備調査回答者の中で 8,394 件に調査票を配信し、5,574 名から有効回答を得た。

20

Innovation Nippon わが国における偽・誤情報の実態の把握と社会的対処の検討 報告書

表 1.1

予備調査サンプルサイズ（性年代別）

20～24歳25～29歳30～34歳35～39歳40～44歳45～49歳
50～54歳
55～59歳
60～64歳
65～69歳
全体

表 1.2

男性
832
853
870
972
1075
1279
1225
1017
952
991
10066

女性
797
810
833
941
1045
1249
1210
1019
972
1047
9923

全体
1629
1663
1703
1913
2120
2528
2435
2036
1924
2038
19989

本調査サンプルサイズ（性年代別）

20～24歳25～29歳30～34歳35～39歳40～44歳45～49歳
50～54歳
55～59歳
60～64歳
65～69歳
全体

男性
186
244
237
287
237
361
329
285
249
297
2712

女性
193
281
262
269
325
370
330
294
263
270
2857

全体
379
525
499
556
562
731
659
579
512
567
5569

しかしながら、スクリーニングの段階で偽・誤情報に接触している人を多めにとっている
ため、本調査の対象は実社会に比べて歪んだサンプルの分布となっている。つまりこのまま
本調査のデータを分析すると、偽・誤情報接触率や接触している媒体の特徴等の分析が、実態と乖離する。そこで、本調査データを使った分析においては、予備調査での偽・誤情報接
触率に応じたウェイトバックを行って分析を行った。ウェイトバックとは、元の構成に合わ
せて重み付けをして分析する手法である。予備調査では 1 つ以上の偽・誤情報に接触した人は 40.4%存在していた。それに対し、本調査では 90.1%存在しているため、それを是正する
ようなウェイトバックを行った。

１．４．３．Twitter テキスト分析
2021 年 3 月から 10 月までの全ツイートのうち、「ワクチン」を含むツイートを、Twitter
API を利用して全て収集して分析をした。詳しい手法は第７章を参照されたい。調査分析では、本研究で主に明らかにすること（１．２．参照）の内、以下を明らかにする。

21

Innovation Nippon わが国における偽・誤情報の実態の把握と社会的対処の検討 報告書

6.

コロナワクチンに関する Twitter 上での言説の変化とファクトチェックの効果：コロナ
ワクチン関連ツイートはどのように内容が変遷していったのか。ファクトチェックによって人々の Twitter での発言はどのように変化したか。

１．４．４．有識者マッピング調査
有識者会議にも参加する有識者 8 名に対して、偽・誤情報の 16 個の分野に関して「社会的影響度」と「時間的優先度」を 1～10 で評価してもらい、そのデータを分析する。有識者
8 名のリストは１．４．５．を参照されたい。調査分析では、本研究で主に明らかにすること（１．２．参照）の内、第８章に関連する以下を明らかにする。
7.

偽・誤情報のマッピング：情報ジャンルごとに、ファクトチェックの優先度はどのように異なるか。何を優先的にファクトチェックすることが重要か。

１．４．５．有識者会議
有識者会議を開催し、本調査結果の分析・解釈を報告すると共に、総務省の近年の取り組
みについて報告いただき、以下のような内容をディスカッションする。
✓

それぞれの報告に関するコメント✓

プラットフォーム事業者、業界団体、メディアなどの各ステークホルダーに何ができるか✓

継続的なファクトチェックとそれを広める方法✓

政策への期待✓今後どのような調査研究が求められるか
有識者会議で出た意見はとりまとめ、適宜報告書に反映する。本有識者会議の参加者は以下のとおりである。
【有識者会議委員】
国際大学 GLOCOM 客員研究員

-

小木曽 健

-

沢田 登志子 一般社団法人 EC ネットワーク

-

瀬尾 傑

-

鳥海 不二夫 東京大学大学院工学系研究科システム創成学専攻

-

平 和博

桜美林大学リベラルアーツ学群 教授

-

古田 大輔

メディアコラボ 代表

-

安野 智子

中央大学文学部 教授

-

吉田 奨

一般社団法人セーファーインターネット協会 専務理事

理事

スマートニュースメディア研究所 所長

22

教授

Innovation Nippon わが国における偽・誤情報の実態の把握と社会的対処の検討 報告書【オブザーバー】‒

グーグル合同会社 公共政策部‒

みずほリサーチ&テクノロジーズ株式会社‒

総務省

情報流通行政局

情報流通振興課【国際大学グローバル・コミュニケーション・センター】‒

谷原 吏

国際大学 GLOCOM リサーチアシスタント

‒

山口 真一

国際大学 GLOCOM 准教授・主任研究員

‒

渡辺 智暁

国際大学 GLOCOM 教授・研究部長・主幹研究員

23

Innovation Nippon わが国における偽・誤情報の実態の把握と社会的対処の検討 報告書

２．偽・誤情報への接触状況
２．１．情報への接触状況
偽・誤情報の接触状況の前に、まず人々の情報環境を調査するため、主に情報・ニュースを得ている媒体について調査した結果が図表 2.1 と図表 2.2 である。それぞれの図表では、各年代で TOP3 となっているものについて橙色で色付けをしている。図表を見ると、コロナワクチンでも政治でも傾向はほとんど変わらず、全年代では「ネットニュース」「家族・友人・知人との会話」「テレビ・新聞などのマスメディア」が多い。ただし若い世代ほど SNSの割合が多くなり、20 代はコロナワクチンと政治双方で TOP3 に入っており、30 代は政治で TOP3 に入っている。また、マスメディアはどの年代でも高い割合となっているものの、年齢が若くなるにつれて相対的に低くなる。そして特に中年以上だと、「家族・友人・知人との会話」が情報源として相当大きいウエイトを占めていることが分かる。
図表 2.1

コロナワクチンについて情報を得ている主な媒体（年代別）

主な情報収集媒体
SNS
ネットニュース
メッセージアプリ
動画共有サービス
官公庁のウェブサイト
上記以外のウェブサイト・ブログ
家族・友人・知人との直接の会話
医師との直接の会話
テレビ・新聞などのマスメディア
書籍
その他
特に情報・ニュースを収集していない

図表 2.2

20代
37.6%
50.3%
6.5%
14.1%
13.2%
10.2%
24.7%
7.6%
47.9%
3.3%
1.6%
18.9%

30代
29.1%
53.3%
7.0%
14.0%
16.1%
10.4%
29.3%
13.5%
49.2%
5.2%
1.7%
18.5%

40代
19.3%
58.7%
3.0%
9.0%
15.3%
10.4%
30.2%
10.9%
60.0%
4.4%
1.6%
13.7%

50代
13.1%
57.5%
3.0%
7.1%
18.6%
10.8%
34.5%
10.8%
68.9%
3.3%
1.7%
10.6%

60代
9.4%
54.5%
4.5%
7.8%
28.2%
8.3%
40.3%
19.8%
78.8%
5.0%
2.7%
5.5%

全年代
20.3%
55.3%
4.6%
10.0%
18.6%
10.0%
32.3%
12.8%
62.2%
4.2%
1.9%
12.9%
n=5569

政治について情報を得ている主な媒体（年代別）

主な情報収集媒体
SNS
ネットニュース
メッセージアプリ
動画共有サービス
官公庁のウェブサイト
上記以外のウェブサイト・ブログ
家族・友人・知人との直接の会話
テレビ・新聞などのマスメディア
書籍
その他
特に情報・ニュースを収集していない

20代
32.1%
47.7%
3.9%
14.8%
7.9%
9.0%
17.6%
46.8%
3.4%
1.1%
23.1%

30代
24.0%
51.4%
5.0%
11.3%
8.3%
9.4%
22.8%
49.8%
5.4%
2.4%
20.3%

24

40代
17.7%
56.5%
2.0%
8.8%
7.6%
9.8%
24.4%
61.2%
6.1%
1.4%
15.3%

50代
60代 全年代
12.4% 9.0% 18.0%
60.2% 56.6% 55.1%
2.5% 3.7% 3.3%
7.0% 7.7% 9.5%
9.5% 9.3% 8.6%
9.1% 7.1% 8.9%
26.5% 27.7% 24.3%
68.4% 79.0% 62.3%
4.4% 6.4% 5.2%
1.9% 3.5% 2.1%
11.4% 5.4% 14.4%
n=5569Innovation Nippon わが国における偽・誤情報の実態の把握と社会的対処の検討 報告書

一方、それぞれの媒体に対する信頼度を調査した結果が図表 2.3 である。調査時は「まったく信頼していない」～「非常に信頼している」の 5 件法で調査したうえで、「非常に信頼している」「まあ信頼している」の割合を示したものとなっている。図表 2.3 からは、
「官公
庁のウェブサイト」「専門家の話」「テレビ・新聞などのマスメディア」への信頼度が非常に高いことが分かる。これらの中で「官公庁のウェブサイト」「専門家の話」は、主に情報を得ている媒体としての割合が低かったのが興味深い（図表 2.3）
。官公庁のウェブサイトを分かりやすくしたり、専門家の話をより多くの手段で分かりやすく伝えたりすることで、それらの利用が増える可能性がある。
また、「家族・友人・知人との会話」の割合も高く、全年代では第 4 位、20 代と 30 代では TOP3 に入っているのも注目したい。50 代を除いてほとんどの年代でネットニュースより信頼されている。これは、コミュニケーション研究の分野では、人が情報を信頼する過程
において、その情報発信者の専門性よりも、情報発信者とどれだけ話したかの方が、影響力が強いことが示されていることとも整合性がある11。
図表 2.3

各媒体を信頼している人の割合（年代別）

情報の媒体
SNS
ネットニュース
メッセージアプリ
動画共有サービス
官公庁のウェブサイト
上記以外のウェブサイト・ブログ
家族・友人・知人との直接の会話
専門家の話
テレビ・新聞などのマスメディア
書籍

20代
15.9%
33.4%
16.5%
17.4%
49.6%
15.7%
34.9%
45.6%
32.4%
26.2%

30代
13.3%
31.9%
12.3%
15.2%
39.1%
14.0%
35.8%
44.8%
32.6%
25.2%

40代
8.5%
30.8%
8.1%
7.6%
45.3%
11.8%
33.2%
42.9%
35.7%
26.6%

50代
7.0%
33.8%
5.8%
7.3%
51.0%
11.3%
32.4%
46.3%
43.3%
28.0%

60代
4.5%
32.0%
7.2%
8.1%
53.8%
8.7%
36.6%
55.5%
52.3%
34.5%

全年代
9.3%
32.3%
9.4%
10.5%
47.9%
12.0%
34.5%
47.1%
39.9%
28.3%
n=5569２．２．分析対象とする偽・誤情報群「偽・誤情報に対する行動」を調査するうえで最も難しいのが、そもそも偽・誤情報はフェイクであるという認識をしないで拡散していることが多いと考えられる点である。そのため、「偽・誤情報を見たことがあるか」と直接質問すると、とりわけ騙された経験について実態を把握できない恐れがある。また、Twitter などのソーシャルメディアの分析であれ
ば、ファクトチェック済みの偽・誤情報事例を対象にユーザの行動を分析することで、上記の問題は解決できる。反面、ユーザの属性や、さらに掘り下げた内面、リテラシー、メディ

Bottger, P. C. (1984). Expertise and air time as bases of actual and perceived influence inproblem-solving groups. Journal of Applied Psychology, 69(2), 214–221. doi: 10.1037/00219010.69.2.214
1125

Innovation Nippon わが国における偽・誤情報の実態の把握と社会的対処の検討 報告書

ア利用時間などは取得できないため、掘り下げての分析が難しくなる。また、対象とするソーシャルメディアによっても分析結果が左右されるうえ、ソーシャルメディア外での行動（直接話すなど）を取得することができない。
そこで本調査研究では、偽・誤情報事例を直接提示することで、偽・誤情報に対する行動を取得することとした。提示する偽・誤情報は、ファクトチェック済みのものに限定し、かつ、幅広く拡散されて接触率が高いものとする。
具体的には、2021 年 1 月～2021 年 10 月の間にファクトチェックされた、コロナワクチ
ンと政治に関する偽・誤情報を対象とする。参考にしたファクトチェック機関は、ファクト
チェック・イニシアティブ・ジャパン（FIJ）のパートナー団体である。ジャンルをコロナワ
クチンと政治としたのは、前者は 2021 年に偽・誤情報の拡散と接種率との関係が取りざたされて大きな問題となったため、後者は世界的にみて選挙や民主主義に影響を与えるもの
として政治的偽・誤情報が注目されているためである。
該当する偽・誤情報の一覧は付録Ａ２に記している。さらにこの中から、コロナワクチン
に関するものを 6 件、政治に関するものを 6 件選択した。選択に当たっては、以下の条件を踏まえた。
⚫

コロナワクチン関連：広く拡散されたもので、かつ、分野が分散するようにした。具体的には、副反応（政治的な内容）、副反応（自分に被害）、副反応（周囲に影響）、成分、
効果、陰謀論の 6 分野について、それぞれ 1 つ選択した。

⚫

政治関連：保守派にポジティブと考えられるニュース 3 件、リベラル派にポジティブと考えられるニュースを 3 件とした。さらに、その条件に合うもので拡散量の多いものを選択した。
以上の条件から選択された偽・誤情報は次の 12 件である。

２．２．１．調査対象の偽・誤情報事例● 各県の医師会がワクチン接種後の死亡報告を上げないことを決めた
2021 年の 8 月 25 日に投稿された「医療関係者から聞きました。北海道医師会はじめ各県の医師会がワクチン接種後の死亡報告を上げないことを決めた。なぜなら本当の数字を上げると国民がパニックになるから。本当の情報が隠蔽されることが破滅への第一歩。日本終わった。
」というツイートが拡散された。
このツイートは 6,000 リツイート以上され、8,000 件以上のいいねを集めた。引用やリプ
ライでは、日本の対応を批判する内容の投稿が集まっている。さらに真偽に疑問を持ったユ

26

Innovation Nippon わが国における偽・誤情報の実態の把握と社会的対処の検討 報告書ーザが投稿をすると、「不都合な事実を隠すのは当たり前」と他のユーザが返信を行っていた。
またこの投稿の数日後には、厚生労働省からのワクチン接種後の死亡者数が週間 500 件以上あったものが突然、一桁の件数になっているのはおかしいと指摘するツイートが投稿された。
当の北海道医師会や他県の医師会では、これらの件を否定している。北海道医師会には現地の医師の 6 割近くが参加しているが12、医師会はワクチン接種後の死亡の報告のプロセスには関わらない。厚生労働省が医師に報告を求め、免疫法に基づいて収集した情報を医師は提出する。その後の因果関係の判断も政府の審査機関が行う。医師会ではなく医師が情報を報告するため、医師会が関与することはできないと、北海道・広島・石川・大阪などの医師会は否定した。
毎日新聞がこれらのファクトチェックを行い、誤りと結論付けたが13、日本語版の記事は有料配信でのみ閲覧できることもあり、十分に認知されていない可能性がある。これらのファクトチェックに言及したツイートは 100 件に満たず、しばらくしたあとも、これらの陰謀を疑うツイートが行われていた。
● コロナワクチンを打つと不妊になる
コロナワクチン接種によって不妊が発生するという情報が世界中で流行した。その根拠の一つが、「ファイザー社の元 Vice president であるマイケル・イードン氏は、ワクチンの形成する抗体が胎盤形成に必須なたんぱく質に反応する恐れがあるという請願書を提出した。
」というニュースである。日本では、「オールドメディアが伝えない海外のニュース」などとして拡散され、Twitter や Facebook で多くののシェアがされている。これ以外にも様々な懸念や憶測が拡散されている。
実際のイードン氏の請願書を確認すると、「もし事実であれば」胎盤形成に影響するという仮定の話を挙げていた。そして、その中では「抗体が反応するという証拠はない」と明記している。つまり、イ―ドン氏は胎盤への影響が発生するとは言っていなかったのである14。
厚生労働省は新型コロナワクチン Q&A の中にコロナワクチンと不妊にまつわるページ

日本医師会. 「地域情報システム（北海道）」https://jmap.jp/cities/detail/pref/1 , 北海道医師会. 「北海道医師会のご案内」http://www.hokkaido.med.or.jp/about/message.html
13
毎日新聞. (2021) . 「ファクトチェック「医師会が接種後の死亡を報告しないと決めた」
ツイートは誤り」https://mainichi.jp/articles/20210902/k00/00m/040/038000c
14籏智広太 .(2021).「「ファイザー社、ワクチンが不妊を引き起こすと公式に認めた」は誤り。サイトの切り取りが拡散」https://www.buzzfeed.com/jp/kotahatachi/vakzin-fc-3
1227

Innovation Nippon わが国における偽・誤情報の実態の把握と社会的対処の検討 報告書を設置し、不妊との関係性を否定している15。また、当時ワクチン接種推進担当大臣であった河野太郎氏は自身の公式ブログでイードン氏の主張を否定している16。
米国でもコロナワクチンによる不妊はオンラインで広く拡散されている。米国産科婦人科学会、米生殖医学会、母体胎児医学会議もこれを否定しているが、米国ではコロナワクチ
ンを絶対に接種しないと 2021 年 5 月の調査で回答した人の、6 割以上が不妊を懸念していた17。
● コロナワクチン接種者は周囲に病気をまき散らす
ファイザー社の治験文書に「ワクチン自体が感染の誘因となり、病気をまき散らすこととなる。
」と書いてあると、ワクチン接種者の危険性が訴えられている。この情報を発信している人の中には兵庫県の内科医がおり、当該人物の投稿は Facebook では 1,800 回、Twitter
では 3,300 回以上シェアされている18。
その治験文書では、「ワクチンの接種者やそのパートナーに妊娠が判明した場合に連絡を行う」ということを求めている。この文から本情報の拡散者は、ワクチンによって感染が起き、パートナーとの接触で感染が拡大すると解釈を行った。しかし、このような文はコロナワクチンに限らず臨床試験において多用されており、妊婦を臨床試験の対象から外す目的のものである。つまり、ワクチンの接種で感染が発生することを恐れたものではない。
Buzzfeed はこれらのファクトチェックを行い、SNS でも当時このファクトチェックが拡散されていた。厚生労働省の Q＆A ページでは、ワクチン接種後の発熱で感染させてしまう
恐れはないと説明されている19。一方で現在も、ワクチン接種が進んだにもかかわらず感染が拡大している現状から疑念を持ち、コロナワクチンによる感染拡大を疑う声は SNS でも見られている。

厚生労働省. 「新型コロナウイルス Q&A：ワクチンを接種することで不妊になるというのは本当ですか。
」https://www.cov19-vaccine.mhlw.go.jp/qa/0086.html
16
衆議院議員 河野太郎公式サイト. (2021). 「ワクチンデマについて」
https://www.taro.org/2021/06/ワクチンデマについて.php
17
AFPBB ニュース.(2021).「「ワクチンで不妊症に」 偽情報が拡散、集団免疫獲得の脅威に 米」https://www.afpbb.com/articles/-/3346950
18千葉雄登. (2021).「「ワクチン接種者が周囲に病気を撒き散らす」「接種で麻痺が起きる」拡散する誤情報。専門家の見解は…」https://www.buzzfeed.com/jp/yutochiba/covid-19vaccine-factcheck-cov-navi
19
厚生労働省. 「新型コロナウイルス Q&A：接種後に発熱した状態で人と会った場合、周りの人を感染させてしまうことはありますか。
」https://www.cov19vaccine.mhlw.go.jp/qa/0055.html
1528

Innovation Nippon わが国における偽・誤情報の実態の把握と社会的対処の検討 報告書● コロナワクチンには水銀が含まれていて危険である
コロナワクチンが水銀を含んでおり、身体に害を及ぼすという情報が不定期に投稿されシェアされている。中には 1,500 回以上リツイートされている投稿も存在する20。2021 年 11月にはアメリカ疾病予防管理センターの職員である女性が、ワクチンを接種しないよう内部告発を行う動画が拡散された。
一般のワクチンには防腐のためにエチル水銀が含まれることがある。水俣病の原因として知られるメチル水銀とは異なり健康上の被害は少ない21。その含まれる水銀の量もごく少量であり、マグロ一切れに含まれる水銀の量と変わらず、特別危険であるというには遠い。
さらには、ファイザー社、モデルナ社などのコロナウイルスのワクチンでは防腐剤を含まな
いため、これらの水銀を含んでいない。
しかし、2022 年 3 月現在でもワクチンは悪影響を及ぼす水銀入りであるという投稿は後を絶たない。BuzzFeed では 2021 年の 4 月にファクトチェックを行っているが、十分に拡散していない、または本偽・誤情報を拡散する人達に対して有効でなかったと考えられる。また、有害物質の内容やその根拠が投稿ごとに異なり、その全てをファクトチェックするまでには至っていない。
● コロナワクチンは感染予防にはつながらず、重症化予防にしかならない
ワクチンの接種目的には「感染の予防」と「発症の予防」がある。この感染予防の効果がコロナワクチンにはないという情報が 2021 年 8 月に拡散され、重症化しない若者であればコロナワクチンを打つ必要がないという意見に繋がった。2021 年 7 月には、
「ワクチンは感染予防効果を期待できるものではありません」というメッセージが大阪府泉大津市で接種券に同封されたというニュースが流れた。
有効性については厚生労働省がその発表をしている22。接種直後の感染予防効果は 88％以
上、発症予防効果も 94％以上と高い水準を保持している。大阪府泉大津市でのニュースに対しても、BuzzFeed は「感染予防効果を期待できるものではない」という内容についてフ

千葉雄登 .(2021). 「「菅首相がうったワクチンは偽物」「ワクチンの中身は水銀」「添加物で肝臓が空洞化」は本当なの？専門家の見解は…」
https://www.buzzfeed.com/jp/yutochiba/vaccination-factcheck21
Medical Note. (2021). 「新型コロナワクチンを知る：新型コロナワクチンは危ないの？
―ワクチン危険説に対する Q&A」https://medicalnote.jp/nj_articles/210326-004-KO
22
厚生労働省. 「新型コロナウイルス Q&A：日本で接種が進められている新型コロナワク
チンにはどのような効果（発症予防、持続期間等）がありますか。」https://www.cov19vaccine.mhlw.go.jp/qa/0011.html
2029

Innovation Nippon わが国における偽・誤情報の実態の把握と社会的対処の検討 報告書ァクトチェックを行っている23。
しかし、現在でも SNS では感染予防効果を疑う声はあがっている。特にコロナワクチン
接種下のまん延防止等重点措置や、コロナワクチン導入後の韓国や他国での流行などで、コ
ロナワクチンに感染予防効果がないものだという情報が後押しされた。
● コロナワクチンは人口減少を目論んだものだ
コロナワクチンを打つと 5 年以内に死ぬという情報が拡散された。ワクチン接種による不妊などの発生により、ワクチンは人口減少を引き起こすといった内容をベースとしている。その中では、コロナワクチンを接種された実験用のネズミやネコが全て死亡したといったことや、mRNA ワクチンは人体に悪影響を及ぼし治験が済んでいないがそれを無視して実用化に至っているといったことが根拠にされている。陰謀論の方面では、ビル・ゲイツ氏
が公の場で、「新しいワクチンなどが成果を上げれば世界人口の 10～15％が減少する」と発言したという投稿が注目を集め、複数投稿され 1,000 リツイートを超えるものも存在した。
コロナワクチンの致死性についても、厚生労働省のホームページでも動物実験による死亡を否定している24。また、河野太郎元ワクチン接種推進担当大臣もブログで、実験用のネ
ズミの寿命がそもそも短いことや、ファイザー社の実験でネコが使われた事実がないという指摘を行った25。治験については、コロナワクチンでは承認後にも市販後調査という名目
で治験を続けている。医薬品は有効であり、副反応が十分コントロール可能であると科学的に証明されている。認可が下りた後にも長期での副反応や多くの症例を収集しているのである26。
mRNA ワクチンはこれまで実用化されてないため、将来的に悪影響を及ぼす不安を完全に拭うのは難しい。特に長期的影響が「ないということの証明」というのは、いくつも可能性を提示されてはキリがない。2022 年 3 月でも 3 回目のブースター接種を前に、死に至るという危険性を挙げて、国や製薬会社による陰謀だと唱える活動も増えている。
尚、ビル・ゲイツ氏の先述の発言については、2010 年の TED で「新ワクチンや保険医療、

千葉雄登 .(2021). 「「感染予防効果を期待できるものではない」泉大津市が接種券に誤情報を同封。市長は“マグネシウム鼻うがい”を推奨」
https://www.buzzfeed.com/jp/yutochiba/izumiotsu-covid-19-vaccine
24
厚生労働省. 「新型コロナウイルス Q&A：新型コロナワクチンの動物実験で全ての動物が死んだというのは本当ですか。」https://www.cov19-vaccine.mhlw.go.jp/qa/0083.html
25
衆議院議員 河野太郎公式サイト. (2021). 「ワクチンデマについて」
https://www.taro.org/2021/06/ワクチンデマについて.php
26Yahoo!ニュース. (2021). 「治験は継続中でもワクチンが承認される訳とは？ - 新型コロ
ナワクチンの安全性評価について専門家が解説」
https://news.yahoo.co.jp/articles/ae7adca308a434795e1e54ecf1428a87f0bb595b
23

30

Innovation Nippon わが国における偽・誤情報の実態の把握と社会的対処の検討 報告書

生殖関連で世界人口の増加を 10％から 15％抑えることができるかもしれない」という発言をしている27。ただしこれは公衆衛生の改善により、死亡リスクが下がることで出生が抑えられるという意味である。さらには人口増加の速度を減らすだけであり、人口減少に至るとは発言していない。
● 日本でコロナワクチンの開発が成功しないのは、民主党の事業仕分けで「日本ウイルス学会」などを廃止したことが原因
民主党は事業仕分けで「日本ウイルス学会」「日本細菌学会」「日本寄生虫学会」「感染症学会」を廃止したため、日本でのワクチンの開発が成功しないといった旨のツイートが 2021
年 3 月に投稿され、約 1,900 件のリツイート、約 2,800 件のいいねを集めた28。この感染拡大の責任が民主党にあるという内容である。
ただし実際にはこれらの学会は廃止になっておらず、この 4 学会の関わる「感染症研究国際ネットワーク推進プログラム」が予算縮減または廃止というように 2009 年に決定されている。学会を廃止したという事実は存在しない。
これらのファクトチェックはその 1 週間後に毎日新聞により有料記事として掲載された。
その後、発端となった投稿のリプライにもファクトチェックをもとに指摘する投稿も増えた。
● 衆議院選挙において自民党・公明党・日本維新の会が勝つと消費税が 19％になる
2021 年 10 月 21 日に「投票に行かないって人には、自公維が勝つと消費税 19％になるって話が一番効く」という内容の投稿があり、1 万件以上のリツイート、約 2.3 万件のいいねがされた。同年 10 月 31 日に衆院選が控えており、この投稿に同調するリプライ（返信）や批判するリプライが集まった。
しかし、自由民主党の岸田文雄首相は「今の段階で消費税を触るべきでない」と既にコメントしていた。公明党からの言及は確認できないが、日本維新の会は消費税の引き下げを公約に挙げている。経済同友会が試算した債務残高を下げるための消費税率や、OECD 事務総長の提言した消費税率が 19％であったため、これらの情報と混同したと考えられる。
このファクトチェックは Wasegg によって 10 月 30 日に行われたが、衆議院選挙の前日でTED. (2010). 「「ゼロへのイノベーション」 ビル=ゲイツ、エネルギーについて語る。
」https://www.ted.com/talks/bill_gates_innovating_to_zero/transcript?language=ja
28
毎日新聞. (2021) . 「ファクトチェック「事業仕分けで 4 学会廃止」は誤り 拡散したア
カウントの対応は」https://mainichi.jp/articles/20210406/k00/00m/010/020000c
2731Innovation Nippon わが国における偽・誤情報の実態の把握と社会的対処の検討 報告書

ある29。衆議院選挙の後には、消費税 19％に上がることを嘆くといった内容の投稿が続いていたことから、ファクトチェック結果の認知が十分に進んでいない可能性がある。
● 選挙機材大手「ムサシ」の大株主が安倍晋三元首相であり、不正が行われやすくなっている2019 年 11 月に、「選挙の開票には『ムサシ』という機械が使用されていて、その筆頭株
主は安倍晋三、プロデューサーは竹中平蔵であるため不正しやすい」という内容の投稿がTwitter で行われた。その投稿は約 3,400 件リツイートされ、約 4,100 件のいいねがついている。この根拠となっているのが、籠池泰典氏の会見である。その会見では、この投稿と同様の内容が語られている。
しかし、実際の筆頭株主は上毛実業という会社であり、安部元首相とは関係性がない。ム
サシへの取材でも安部元首相や竹中平蔵氏との関係性は一切ないと説明している30。会見を行っていた籠池氏の情報確認が不十分であったと考えられる。
BuzzFeed は投稿の 5 日後にこのファクトチェックを行い、ムサシによる不正を投稿する
ユーザは少なくなったが、一部の SNS ユーザはこの情報を投稿し続けていて、不定期に話題に上がっている。そのため 2021 年 10 月には、国政選挙を前に繰り返し拡散されている
偽・誤情報として、毎日新聞が改めてファクトチェックを行っている。
● 長野五輪で 5 千人の中国人が集合し暴動になった
2021 年 12 月に武蔵野市での外国籍の人たちの住民投票への議論をめぐって、「長野五輪で 5 千人の中国人が集合し暴動になった」という情報が拡散された。公式アカウントとなっている SNS ユーザ（いわゆるインフルエンサー）が投稿したものであり、住民投票条例の変更で多くの外国人が押し寄せてしまう恐れがあるという主張だ。条例の変更に反対する
SNS ユーザは同調するリプライや拡散を行い、約 5,300 件のリツイートと約 1.5 万件のいいねがついた。
この情報の事実確認を行うと、長野五輪ではなく 2008 年の北京五輪の際に長野市内で行われた聖火リレーの事件であることが分かる。北京五輪の聖火リレーに際して中国人留学生が全国から長野に動員され、3000～5000 人が集まった。当時チベット問題について中国人留学生との小競り合いが起きたが、中国人がけがをすることはあっても暴力行為に及ぶ

早稲田政経 瀬川ゼミ生の Web マガジン Wasegg. (2021). 「【ファクトチェック】「自公維が勝つと消費税 19％」は根拠不明。ネットで拡散」https://wasegg.com/archives/4402
30
籏智広太 .(2019). 「「選挙システム『ムサシ』の筆頭株主が安倍首相」は誤り。籠池氏が発言し、ネットで拡散」https://www.buzzfeed.com/jp/kotahatachi/musashi
29

32

Innovation Nippon わが国における偽・誤情報の実態の把握と社会的対処の検討 報告書ことはなく、逮捕者に中国人やチベット人はいなかった。そのためいずれにせよ、数千人の中国人が集まって暴動を起こしたとはいえないと結論づけられる。
投稿の 2 週間後には、BuzzFeed によりファクトチェックの記事が投稿された31。しかしこのような言説は今回だけでなく 10 年以上前からインターネット上で広がっているとBuzzFeed は指摘している。北京五輪の開催期には、韓国で中国人留学生が投石を行うなど暴力沙汰に発展した事件も実際に起きていて、五輪で中国人による暴動が起きたイメージが染み付いていると考えられる。このファクトチェック後も長野五輪で暴動が起きたとい
う投稿はいくつか確認された。
● 菅義偉前首相が立憲民主党のコロナ政策を批判したことに対し、枝野幸男前代表が「党首討論に相応しくない」と反論した
2021 年 6 月に党首討論の動画が SNS で拡散された。その動画では、立憲民主党のコロナ政策を菅義偉前首相が批判をしたことに対して、枝野幸男前代表が「党首討論に相応しくない」と反論をしている。この投稿に対し枝野に議論を行う力が無いというコメントが集まった。約 3,100 件のリツイートと、約 8,200 件のいいねが集まった。
しかしこの動画では、枝野氏の「相応しくない」という発言の前のやり取りが大幅にカットされている。カットされた部分では、菅前首相の高校生時代の思い出話が多く含まれており、それを指摘したものであった。そして「相応しくない」の後に枝野前代表は新型コロナウイルス戦略に対する批判に対する議論を行っていたが、これもカットされていた。動画では枝野氏が反論もできないほど追い詰められてるように演出されていたが実態とは異なっていたといえる。
この動画が拡散された 2 日後には、BuzzFeed はファクトチェックを実施した32。拡散時には動画に対して、枝野前代表を批判するリプライが集まっていた。しかし、1 週間ほどでこの枝野氏の発言についても言及する投稿はほとんどなくなった。
● トリチウムのゆるキャラが電通に 3 億 700 万円で発注されていた
炎上して廃止となったゆるキャラが 3 億 700 万円で復興庁により発注されていたという情報が拡散された。これは、福島の処理水の安全性を PR するチラシで、放射性物質トリチ

籏智広太 .(2021). 「「5 千人の中国人が暴動」長野五輪めぐり拡散した情報は誤り。航空自衛隊元トップが「忘れてはならない」と発信」
https://www.buzzfeed.com/jp/kotahatachi/nagano-china
32
籏智広太 .(2021). 「党首討論「哀れな枝野」と動画が拡散→誤り。菅首相の「東京五輪の思い出」が編集され全カット」https://www.buzzfeed.com/jp/kotahatachi/toshu-toron
31

33

Innovation Nippon わが国における偽・誤情報の実態の把握と社会的対処の検討 報告書

ウムをゆるキャラのような見た目で扱っていたことで炎上したことに関連する。
「ゆるキャ
ラは電通に 3 億 700 万円で電通に発注されていた」という動画を添付した投稿がその炎上を加速させた。この投稿は約 9,700 件のリツイート、約 9,200 件のいいねがされている。
しかし実際には、キャラクターの制作費は数百万円程である。拡散された動画を見ると、放射線などに関する情報発信全般に対して 3 億 700 万円で電通に発注がなされ、キャラク
ターの動画・チラシ作成には数百万円程度だと発言されている。しかし、この発言部分が動画の後半にあることや、本文の「3 億 700 万円」という内容やそのインパクトにより誤った認識で拡散されてしまった。
この拡散の 1 週間後に InFact がファクトチェックを行った33。毎日新聞・朝日新聞・ANN
ニュースの報道では、国会でのやり取りを掲載し、数百万円の費用であったと報じている。

２．２．２．実際に調査する際の文言
実際に調査する際の文言は以下のとおりであった。
● 新型コロナウイルス関連
1.

各県の医師会がワクチン接種後の死亡報告を上げないことを決めた

2.

コロナワクチンを打つと不妊になる

3.

コロナワクチン接種者は周囲に病気をまき散らす4.

コロナワクチンには水銀が含まれていて危険である

5.

コロナワクチンは感染予防にはつながらず、重症化予防にしかならない6.

コロナワクチンは人口減少を目論んだものだ● 政治関連1.

日本でコロナワクチンの開発が成功しないのは、民主党の事業仕分けで「日本ウイルス学会」などを廃止したことが原因

2.

衆議院選挙において自民党・公明党・日本維新の会が勝つと消費税が 19％になる

3.

選挙機材大手「ムサシ」の大株主が安倍晋三元首相であり、不正が行われやすくなっている4.

長野五輪で 5 千人の中国人が集合し暴動になった

5.

菅義偉前首相が立憲民主党のコロナ政策を批判したことに対し、枝野幸男前代表が「党InFact.(2021). 「[FactCheck]「トリチウムのゆるキャラが電通に 3 億 700 万円で発注されていた」は誤り キャラクターに投じたのは「数百万円」」https://infact.press/2021/04/post11462/
33

34

Innovation Nippon わが国における偽・誤情報の実態の把握と社会的対処の検討 報告書

首討論に相応しくない」と反論した
6.

トリチウムのゆるキャラが電通に 3 億 700 万円で発注されていた

２．３．偽・誤情報への接触状況
以上を踏まえ、それぞれの偽・誤情報に接触した人の割合を示したものが図表 2.4 と図表2.5 である。これらの図表からは、全てのコロナワクチン関連の偽・誤情報の接触率が、政治関連の偽・誤情報の接触率を上回っていることが分かる。特に、副反応関連である「コロナワクチンを打つと不妊になる」（17.7%）、効果関連である「コロナワクチンは感染予防にはつながらず、重症化予防にしかならない」（24.5%）、陰謀論関連である「コロナワクチン
は人口減少を目論んだものだ」（9.8%）の接触率が高い。不妊に関しては、インターネットなどで広く拡散されていただけでなく、当時の河野太郎元ワクチン接種推進担当大臣がテレビ出演して明確に否定するなどしたため、多くの人が知ることになったと考えられる。重症化予防にしかならないという情報は、初期のころは検証が不十分でそのようにいわれていたこともあり、その情報が広まったものと考えられる（現在は明確に否定されている）。
人口減少に関して、10 人に 1 人程度が接触しているというのは興味深い。日本でも少なからず陰謀論が広まっていると考えられる。

図表 2.4

コロナワクチン関連の偽・誤情報への接触率35

Innovation Nippon わが国における偽・誤情報の実態の把握と社会的対処の検討 報告書

図表 2.5 政治関連の偽・誤情報への接触率
図表 2.6 は、それぞれ 1 つ以上の偽・誤情報に接触している人の割合を示したものである。コロナワクチン関連の偽・誤情報は、全年代で 37.1%の人が 1 つ以上に接触している。
たった 6 つの偽・誤情報であるが、多くの人が接触している実態が分かる。また、インターネットを多く使う若い世代ほど接触している傾向にある。
その一方で、政治関連の偽・誤情報は全年代で 11.5%が 1 つ以上に接触していた。年代によって大きな違いもなく、最も接触率が高いのは 60 代で、その次が 20 代であった。
これら 12 個のすべての偽・誤情報について、1 つ以上に接触している人は全年代で 40.4%にのぼった。日本でも偽・誤情報が一般的に広まっていることが分かる。また、若い世代の方が接触率が高い傾向にある。

図表 2.6

偽・誤情報に 1 つ以上接触している人の割合（年代別）

36

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最後に、偽・誤情報への接触数の分布を見たものが図表 2.7 である。図表 2.7 からは、ほとんどコロナワクチンの偽・誤情報接触数と、全体の偽・誤情報接触数の分布が重なっているのが分かる。また、接触数が 0～2 個の人が多く、ロングテール型の分布となっている。
12 個の偽・誤情報全体で見ても、0 個の人が 59.6%、1 個が 20.1%、2 個が 10.0%と、90%程
度が 2 個以下となっている。

図表 2.7

偽・誤情報への接触数の分布

２．４．偽・誤情報に接触した媒体
このような偽・誤情報にどのような媒体で接触しているだろうか。各偽・誤情報について何で接触したかを調査し、その結果をまとめたのが図表 2.8 と図表 2.9 である。これらの分母は各偽・誤情報に接触した人（かつ本調査で回答した人）となっている。つまり、例えばある 1 人が 2 つの偽・誤情報に接触していた場合、それはサンプルサイズ 2 としてカウントされる。
これらの図表からは、全年代において「SNS」「ネットニュース」「テレビ・新聞などのマ
スメディア」の 3 つが接触媒体として多いことが分かる。ただしこの順位は年代によって大きく変わる。例えば若い人ほど SNS で接触している割合が高く、コロナワクチンでも政治でも、20 代と 30 代で最も多いのが SNS となっている。他方、年齢が高い人ほどマスメデ
ィアで接触している傾向にあり、60 代ではマスメディアとネットニュースが同程度である。
40 代、50 代ではネットニュースが最も多い。
マスメディアが多いというのは興味深い。これらは、偽・誤情報を真実として伝えていたか誤っていると伝えていたかを考慮していない割合である。しかし、特に注意喚起を多くしていたコロナワクチン関連だけでなく、政治関連でもマスメディアで見聞きしたという人

37

Innovation Nippon わが国における偽・誤情報の実態の把握と社会的対処の検討 報告書が少なくない。これは、藤代（2021）34が指摘するような、マスメディアで報じられたもの
を、ミドルメディアが誤って取り上げることで偽・誤情報が拡散していく「偽・誤情報の生態系」を示唆していると考えられる。ただし、各情報について接触先の媒体という記憶に残りにくいものをすべて選択させているため、他のニュースとの混同などが起こっている可能性もある。
図表 2.8

コロナワクチン関連の偽・誤情報に接触した媒体（年代別）

偽・誤情報に接触した媒体
SNS
ネットニュース
メッセージアプリ
動画共有サービス
官公庁のウェブサイト
上記以外のウェブサイト・ブログ
家族・友人・知人との直接の会話
医師との直接の会話
テレビ・新聞などのマスメディア
書籍
その他

図表 2.9

30代
45.3%
42.7%
4.1%
13.5%
2.3%
11.7%
15.4%
1.6%
21.7%
1.9%
5.5%

40代
35.9%
44.9%
2.6%
11.4%
2.0%
12.7%
16.7%
1.7%
25.9%
1.3%
7.3%

50代
33.8%
41.3%
3.1%
13.4%
2.3%
13.8%
18.0%
1.5%
29.2%
3.3%
9.5%

60代
21.3%
36.0%
2.7%
11.6%
3.3%
11.6%
19.1%
2.3%
37.4%
3.6%
11.4%

全年代
39.5%
40.2%
3.4%
12.7%
2.3%
11.3%
17.0%
1.7%
26.7%
2.3%
7.6%
n=8177

政治関連の偽・誤情報に接触した媒体（年代別）

偽・誤情報に接触した媒体
SNS
ネットニュース
メッセージアプリ
動画共有サービス
上記以外のウェブサイト・ブログ
家族・友人・知人との直接の会話
テレビ・新聞などのマスメディア
その他

34

20代
60.2%
33.5%
4.9%
13.6%
1.7%
5.6%
16.5%
1.5%
20.8%
2.0%
4.9%

20代
51.0%
39.9%
5.8%
14.1%
10.9%
6.8%
19.7%
7.3%

30代
43.5%
39.0%
9.9%
13.1%
15.2%
12.5%
22.6%
9.2%

40代
37.5%
48.5%
5.2%
10.5%
12.5%
8.3%
21.1%
8.0%

藤代裕之 (2021).『フェイクニュースの生態系』青弓社

38

50代
32.9%
44.3%
3.3%
12.6%
9.6%
10.3%
32.3%
10.0%

60代
16.6%
43.8%
2.0%
10.3%
10.5%
10.5%
41.7%
10.9%

全年代
34.6%
43.7%
4.9%
11.9%
11.6%
9.8%
28.4%
9.2%
n=2920Innovation Nippon わが国における偽・誤情報の実態の把握と社会的対処の検討 報告書

３．偽・誤情報の真偽判断の実態：どのような、どれくらいの人が誤情報と気づいているのか
３．１．偽・誤情報をどれくらいの人が信じているのか
図表 3.1 と図表 3.2 は、各偽・誤情報について、人々が回答時点でどのように考えていたか調査した結果である。分母は各偽・誤情報接触者である。
まず図表 3.1 からは、偽・誤情報によって非常にばらつきがあることが分かる。例えば、当時の河野太郎元ワクチン接種推進担当大臣もテレビ出演して否定した、「コロナワクチンを打つと不妊になる」については、65.1%の人が「誤った情報・根拠不明情報だと思う」と回答しており、「正しい情報だと思う」は 6.3%にとどまる。他方、ワクチン普及初期において実際にその可能性について言及されており、その後実証によって否定された「コロナワク
チンは感染予防にはつながらず、重症化予防にしかならない」は、「誤った情報・根拠不明
情報だと思う」という人が 20.0%しかおらず、「正しい情報だと思う」が 44.5%いる。
一方、図表 3.2 を見ると、「誤った情報・根拠不明情報だと思う」という人はどの偽・誤情報でも概ね 20%前後しか存在せず、
コロナワクチンに比べてかなり少ないことが分かる。
ばらつきも小さい。これは、政治的中立性を求められるマスメディアが、政治関連の偽・誤情報のファクトチェック結果を報じることに消極的なことが要因としてあると考えられる。

図表 3.1

コロナワクチン関連の偽・誤情報の真偽判断結果

39

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図表 3.2

政治関連の偽・誤情報の真偽判断結果

これらについて、偽・誤情報全体の傾向を見たものが図表 3.3 と図表 3.4 である。コロナ
ワクチン関連の偽・誤情報については、全年代で 43.4%の人が「誤った情報・根拠不明情報だと思う」と回答しているが、政治関連については 20.3%にとどまる。代わりに、顕著に「正しい情報だと思う」人の割合が、政治関連だと高い。
また年齢別にみると、偽・誤情報を「正しい情報だと思う」人の割合は、年齢が上がるほど高くなり、特にそれは政治関連で顕著であった。反対に「誤った情報・根拠不明情報だと思う」人の割合は年齢が上がるにつれて減少傾向にある。このことは、偽・誤情報は若い人だけの問題ではなく、年齢問わず対策が求められていることを示唆している。

図表 3.3

コロナワクチン関連の偽・誤情報の真偽判断結果（年代別）

40

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図表 3.4

政治関連の偽・誤情報の真偽判断結果（年代別）

３．２．偽・誤情報を誤情報と気づいた経緯と期待される検証媒体
各偽・誤情報について、「誤った情報・根拠不明情報だと思う」と回答した人がそれに気づいた経緯について調査し、偽・誤情報全体の割合を算出したものが図表 3.5 と図表 3.6 である。
これらの図表からは、いずれの偽・誤情報でも「SNS で誤っていると言っている人がいたから」「ネットニュースで誤っていると報じられていたから」「テレビ・新聞などのマスメデ
ィアで誤っていると報じられていたから」の 3 つの経緯が多いことが分かる。ただし、年齢によって傾向は異なり、SNS は低年齢ほど多くなり、マスメディアは高年齢ほど多くなる。
例えばコロナワクチン関連の偽・誤情報について、60 代では「SNS で誤っていると言っている人がいたから」という人は 3.7%に過ぎず、代わりに「官公庁のウェブサイトで誤っていると書いてあったから」が TOP3 に入ってくる。また、マスメディアは高年齢ほど高くなるとはいえ、20 代でも気づいた経緯の第 2 位であり、マスメディアで偽・誤情報が誤っていることを報じることが、大きな効果を生むことが示唆される。
他方、図表 3.6 の政治関連では、年齢による差は縮まる。ただし、40 代と 60 代では「動画共有サービスで誤っていると言っている人がいたから」が TOP3 に入るなど、一定の存在感を持っている。また、20 代と 30 代では「メッセージアプリで家族・友人・知人から誤っていると聞いたから」が TOP3 に入っている。
興味深いのが、図表 3.5 のコロナワクチン関連では、「メッセージアプリで家族・友人・知人から誤っていると聞いたから」も「家族・友人・知人との直接の会話で誤っていると聞41

Innovation Nippon わが国における偽・誤情報の実態の把握と社会的対処の検討 報告書いたから」も非常に少ないという点である。新型コロナウイルス関連の偽・誤情報については、直接の会話やメッセージアプリで広く拡散されたことが指摘されている。しかし、とりわけコロナワクチン関連で偽・誤情報を信じている人は強固に信じている人が多く、身近な人に誤っていると伝えるのが躊躇われた結果、そのような経緯で気づくケースがほとんどなかった可能性がある。
また TOP3 の色付けからは除外しているが、どの年代においても「論理的にあり得ないよ
うに思ったから」が最多であり、「なんとなく違うと思ったから」も多いのも興味深い。情報を吟味して気づいている人も少なくないことがここから分かる。
図表 3.5

コロナワクチン関連の偽・誤情報について誤情報と気づいた経緯（年代別）

誤情報と気づいた経緯
SNSで誤っていると言っている人がいたから
ネットニュースで誤っていると報じられていたから
メッセージアプリで家族・友人・知人から誤っていると聞いたから
動画共有サービスで誤っていると言っている人がいたから官公庁のウェブサイトで誤っていると書いてあったから
1～5以外のウェブサイト・ブログで誤っていると読んだから
家族・友人・知人との直接の会話で誤っていると聞いたから医師との直接の会話で誤っていると聞いたから
テレビ・新聞などのマスメディアで誤っていると報じられていたから
書籍で誤っていると読んだから
1～9以外の方法で誤っていると聞いたり見たりしたから論理的にあり得ないように思ったから
なんとなく違うと思ったから
その他

図表 3.6

20代
23.4%
18.8%
2.1%
3.7%
11.4%
5.0%
4.4%
4.4%
20.8%
1.1%
3.9%
40.2%
20.8%
3.1%

30代
18.8%
16.7%
2.4%
2.8%
12.1%
6.0%
5.3%
6.4%
21.9%
0.9%
6.0%
40.5%
20.9%
2.4%

40代
15.4%
17.5%
1.4%
4.2%
11.5%
6.1%
4.2%
4.3%
25.9%
0.8%
5.8%
47.0%
18.8%
4.4%

50代
11.1%
14.4%
0.4%
2.3%
10.6%
3.8%
6.1%
5.8%
31.2%
0.8%
6.8%
45.7%
11.8%
8.1%

60代
3.7%
13.3%
0.9%
0.9%
14.7%
4.1%
3.2%
4.8%
42.0%
1.4%
5.3%
45.4%
12.4%
5.7%

全年代
14.9%
16.3%
1.5%
2.9%
11.9%
5.0%
4.7%
5.1%
27.8%
1.0%
5.6%
43.8%
17.1%
4.7%
n=3549

政治関連の偽・誤情報について誤情報と気づいた経緯（年代別）35

誤情報と気づいた経緯
SNSで誤っていると言っている人がいたから
ネットニュースで誤っていると報じられていたから
メッセージアプリで家族・友人・知人から誤っていると聞いたから
動画共有サービスで誤っていると言っている人がいたから
1～5以外のウェブサイト・ブログで誤っていると読んだから
家族・友人・知人との直接の会話で誤っていると聞いたから
テレビ・新聞などのマスメディアで誤っていると報じられていたから
1～9以外の方法で誤っていると聞いたり見たりしたから論理的にあり得ないように思ったから
なんとなく違うと思ったから
その他

20代
17.5%
10.3%
13.4%
10.3%
12.4%
9.3%
14.4%
10.3%
30.9%
27.8%
5.2%

30代
14.1%
17.2%
10.9%
5.5%
5.5%
7.0%
9.4%
10.2%
32.8%
27.3%
6.3%

40代
11.1%
16.0%
4.9%
8.3%
6.9%
6.9%
8.3%
4.9%
38.9%
18.1%
11.1%

50代
16.8%
15.3%
2.3%
6.9%
3.8%
9.2%
13.0%
10.7%
43.5%
17.6%
11.5%

60代
4.3%
18.5%
0.0%
5.4%
3.3%
2.2%
17.4%
0.0%
50.0%
22.8%
5.4%

全年代
13.0%
15.5%
6.3%
7.3%
6.3%
7.1%
12.0%
7.4%
39.0%
22.3%
8.3%
n=592

図表 3.6 においては、事例として挙げた 6 つの偽・誤情報に関するファクトチェック情報を取り扱っていないと考えられる、「官公庁のウェブサイトで誤っていると書いてあったから」「医師との直接の会話で誤っていると聞いたから」「書籍で誤っていると読んだから」は選択肢から除外している。
35

42

Innovation Nippon わが国における偽・誤情報の実態の把握と社会的対処の検討 報告書

図表 3.7 と図表 3.8 は、人々が情報の真偽を確かめられると便利と考えている媒体を示している。コロナワクチン関連も政治関連も変わらず、最も多いのが「テレビ・新聞などのマ
スメディアでの報道」で、次が「官公庁・自治体のウェブサイト」、3 位が「SNS とメッセージアプリから読めるもの以外のネットニュース」となっている。ただし、20 代と 30 代については、「SNS とメッセージアプリから読めるもの以外のネットニュース」の代わりに「SNS から読めるネットニュース」が TOP3 に入ってくる。
この結果から、まず、マスメディアやネットニュースといったメディアに対して、ファク
トチェック情報配信の大きな期待があるといえる。ただし若い世代を中心に SNS から真偽を確かめられることの重要性も意識されているため、SNS 事業者がメディアによるファク
トチェック記事を適切に配信することも効果があるだろう。
また、官公庁・自治体のウェブサイトは、高いニーズがあるものの、図表 3.5 においては11.9%と 4 位であった。より見やすいウェブサイトにし、ファクトチェック結果を積極的に掲載することで、国民が偽・誤情報の真偽を確かめるのがより容易になると予想される。専門性や中立性を考慮すれば、ファクトチェック自身は外部機関が行うのが望ましいだろう。
ただし、政治関連の情報についてもニーズが高かったが、官公庁が政治関連の情報のファク
トチェック結果を掲載することについては議論の余地があると考えられる。
図表 3.7

コロナワクチン関連の情報の真偽を確かめられると便利な媒体（年代別）

真偽を確かめられると便利な媒体
SNSでのインフルエンサーの投稿
SNSから読めるネットニュース
メッセージアプリのお知らせ・通知
メッセージアプリから読めるネットニュース
SNSとメッセージアプリから読めるもの以外のネットニュース
動画共有サービスでのインフルエンサーの投稿
官公庁・自治体のウェブサイト
官公庁・自治体のSNSアカウント・メッセージアプリアカウント
テレビ・新聞などのマスメディアでの報道
書籍
その他
特に何かで確かめたいと思わない

20代
9.0%
22.4%
8.4%
9.9%
12.1%
6.6%
27.3%
15.4%
34.5%
5.5%
2.8%
32.4%

43

30代
5.8%
20.3%
6.5%
8.3%
11.8%
5.3%
27.4%
12.5%
30.8%
4.6%
3.2%
36.9%

40代
4.4%
13.1%
4.5%
7.9%
15.4%
3.0%
33.6%
12.9%
37.4%
6.3%
4.0%
33.6%

50代
2.5%
9.2%
5.3%
7.4%
16.6%
1.9%
33.2%
11.7%
48.9%
4.4%
3.9%
28.7%

60代
1.9%
6.7%
4.2%
7.0%
13.8%
3.0%
39.0%
13.3%
56.0%
6.5%
4.4%
21.0%

全年代
4.4%
13.6%
5.6%
8.0%
14.2%
3.7%
32.6%
13.0%
42.3%
5.5%
3.7%
30.2%
n=5569Innovation Nippon わが国における偽・誤情報の実態の把握と社会的対処の検討 報告書

図表 3.8

政治関連の情報の真偽を確かめられると便利な媒体（年代別）

真偽を確かめられると便利な媒体
SNSでのインフルエンサーの投稿
SNSから読めるネットニュース
メッセージアプリのお知らせ・通知
メッセージアプリから読めるネットニュース
SNSとメッセージアプリから読めるもの以外のネットニュース
動画共有サービスでのインフルエンサーの投稿
官公庁・自治体のウェブサイト
官公庁・自治体のSNSアカウント・メッセージアプリアカウント
テレビ・新聞などのマスメディアでの報道
書籍
その他
特に何かで確かめたいと思わない

20代
7.8%
20.7%
5.7%
8.9%
11.2%
6.2%
24.7%
14.0%
32.6%
6.1%
2.6%
35.3%

30代
4.7%
17.9%
5.5%
7.8%
12.5%
4.3%
24.8%
10.3%
29.9%
4.7%
3.1%
38.6%

40代
4.4%
12.0%
3.6%
7.2%
15.1%
3.1%
27.4%
11.2%
37.8%
6.8%
4.1%
35.1%

50代
2.2%
8.8%
4.0%
7.5%
16.1%
2.5%
25.9%
10.3%
47.0%
5.0%
3.5%
31.0%

60代
2.2%
5.8%
2.2%
6.6%
14.4%
2.7%
27.9%
11.2%
56.9%
5.9%
4.3%
22.7%

全年代
4.0%
12.3%
4.1%
7.5%
14.1%
3.6%
26.3%
11.3%
41.7%
5.7%
3.6%
32.2%
n=5569３．３．分析に使用するリテラシー概要
３．４．では偽・誤情報を誤っていると気づく人の特徴を分析するが、その前に、分析に使用するリテラシーについて説明を加える。本研究で用意したリテラシーは、メディアリテ
ラシー、情報リテラシー（読解力）、ヘルスリテラシーとなっている。
まず、メディアリテラシーは、小寺（2017）36や坂本（2022）37を参照し、「メディアメッ
セージの構成性」「メディアによる「社会的現実」の構成力」「メディアの商業的性質」「メディアのイデオロギー・価値観伝達」「メディアの様式と言語」「受け手の非画一的解釈性」の 6 つを網羅する設問設計とした。具体的には、小寺（2017）の分析において I-T 相関係数が高く、かつ、ネットメディアにも応用のきくものを選択し、問いとした。具体的な内容は次のとおりである。ただし、本研究の主旨を踏まえるとマスメディアとネットメディアの双方についてリテラシーを把握する必要があるため、項目 1 と 7 は元の文言から変更を加えている。メディアリテラシーの定義としては、「メディアあるいはメディアメッセージを読み解く能力」といえる。
尚、全て「全くそう思わない」～「とてもそう思う」の 4 件法で調査している。「とてもそう思う」を 4 点としたうえで、項目 1、2、3、7、9 を逆転項目として全ての平均点を算出
し、メディアリテラシー（1 点～4 点）とした。

36

小寺敦之. (2017). メディア・リテラシー測定尺度の作成に関する研究. 人文・社会科学

論集, 34, 89-106.
坂本旬.(2022).『メディアリテラシーを学ぶ：ポスト真実社会のディストピアを超えて』
大月書店
37

44

Innovation Nippon わが国における偽・誤情報の実態の把握と社会的対処の検討 報告書

図表 3.9

メディアリテラシー調査項目

番号

メディアリテラシーの種類

1

メディアメッセージの構成 ネットニュースは中立で客観的な記事を掲載して
性

項目
いる

2

ニュースに登場する「一般人」は、平均的な日本人として選ばれた人たちである

3
4

メディアによる「社会的現 インターネットにおける意見分布は、社会の実態を実」の構成力反映したものに近いメディアの商業的性質

テレビ番組は視聴者の反応を気にしながら作られている

5

テレビやネットのコンテンツの内容は、スポンサーの意向によって左右されることがある

6
7

メディアのイデオロギー・ メディアは、何が「良い」「悪い」のかという価値
価値観伝達

観を視聴者に提示するメディアの様式と言語同じ出来事ならば、マスメディア（新聞・テレビ等）
でもネットニュースでも同じように伝えられる

8

同じテレビニュースでも、使われている映像が異なれば受ける印象も異なる

9

受け手の非画一的解釈性

同じニュースであれば、多くの人が注目する部分は一致するはずである

このように算出したメディアリテラシーについて、年代別の点数を見たものが図表 3.10である。図表を見ると、中高年以上の方がややメディアリテラシーが高いことが分かるが、その差は若い世代とほとんどなく、あまり年齢に依存しないことが確認される。

図表 3.10 メディアリテラシーの点数（年代別）

45

Innovation Nippon わが国における偽・誤情報の実態の把握と社会的対処の検討 報告書

次に情報リテラシーについては、Innovation Nippon 2020 年度調査のものに近いものを利用する。これは、Jones-Jang et al.（2019）38の情報リテラシーを踏襲しつつも、より情報を読み解く能力を重視した内容としている。具体的には、次の 3 つの内容を網羅した 5 つの項
目で調査を行った。
1.

加工されていない生のデータが何かわかる

2.

筆者の意見が入った文章かわかる

3.

文章から確実に言えることが何かわかる
これらは、PISA（OECD 生徒の学習到達度調査）の読解力に近い内容といえるだろう。具体的には、以下図表 3.11 のようなテストを出題し、正解数を 0～5 点で情報リテラシー（読解力）とした。
図表 3.11

情報リテラシー調査項目39

番号

情報リテラシーの種類

項目

1

加工されていない生の

以下の選択肢の中から、加工されていない生のデータを

データが何かわかる

1 つお選びください。

2①

2020 年末の国連加盟国の数

②

天気図

③

表で公表されている人口データ④

グラフで公表されている人口データ

筆者の意見が入った文

以下のあるレストラン X に関する文の内、筆者の意見章かわかるが入っていないものはどれでしょうか。
最も近いものを 1 つお選びください。
①

レストラン X は駅から遠い場所にある②

レストラン X は 2005 年にオープンした③

レストラン X は美味しくないので行かない方が良い④レストラン X が 24 時間営業しているのは、従業員の健康のためにやめるべきだ

3

以下の大谷翔平選手に関する文の内、筆者の意見が入っていないものはどれでしょうか。

38

Jones-Jang, S. M., Mortensen, T., & Liu, J. (2021). Does media literacy help

identification of fake news? Information literacy helps, but other literacies don’t. American

Behavioral Scientist, 65(2), 371-388.
39

赤字は正解。

46

Innovation Nippon わが国における偽・誤情報の実態の把握と社会的対処の検討 報告書

最も近いものを 1 つお選びください。
①

大谷翔平選手は優れた野球選手だ②

大谷翔平選手はアメリカに行ったことで強くなった③

大谷翔平選手は野球界に革命をもたらした④

大谷翔平選手は国民栄誉賞を辞退した

4

文章から確実に言える

次のような、アマゾン熱帯雨林に関するニュースがあり

5

ことが何かわかるます。
「2019 年のアマゾン熱帯雨林の破壊面積は、合計 9166
平方キロメートルに及び、前年比で 85%拡大した。森林
破壊の急激な悪化は、ブラジル現大統領が就任後、アマ
ゾン熱帯雨林の開発に関する規制を緩和した時期と重なる。」
このニュースから確実にいえることを 2 つお選びください。
①

2019 年におけるアマゾン熱帯雨林の破壊面積は、
2018 年より大きかった②

アマゾン熱帯雨林の破壊は、ブラジル現大統領が指示したものだ③

アマゾン熱帯雨林の破壊は、気候変動に大きな影響を与えている④

ブラジルの現大統領は、アマゾン熱帯雨林の開発に関する規制を緩和した⑤

アマゾン熱帯雨林の破壊は、2019 年になって初めて大きな問題となった⑥

地球規模の大きな問題の一つに、アマゾン熱帯雨林の破壊がある

これらの情報リテラシーについて、年代別の点数を見たものが図表 3.12 である。図表からは、年齢が上がるにつれて情報リテラシーがやや低くなる傾向が分かる。

47

Innovation Nippon わが国における偽・誤情報の実態の把握と社会的対処の検討 報告書

図表 3.12 情報リテラシーの点数（年代別）
最後に、ヘルスリテラシーは、Suka et al.（2012）40を参考に、「機能的ヘルスリテラシー」「伝達的ヘルスリテラシー」「批判的ヘルスリテラシー」の 3 つからなるものを作成した。
具体的には、元の論文ではそれぞれ 5 項目、5 項目、4 項目からなるが、その中でも特に、論文中で因子分析における共通性が高い 7 項目を抽出した。項目は以下の通りで、このうち
項目 1 と 2 は逆転項目である。調査は「全く当てはまらない」～「非常に当てはまる」の 5
件法で行い、「非常に当てはまる」を 5 点とし、全ての項目の平均値をヘルスリテラシーとした。
図表 3.13 ヘルスリテラシー調査項目
番号

ヘルスリテラシーの種類

項目1

機能的ヘルスリテラシー

病院や薬局からもらう説明書やパンフレット等を読む際に、内容が難しくてわかりにくい

2

病院や薬局からもらう説明書やパンフレット等を読む際に、読むのに時間がかかる

3

伝達的ヘルスリテラシー

ある病気と診断されてから、その病気や治療法について情報が少ない場合、色々なところから知識や情報を集める

4

ある病気と診断されてから、その病気や治療法について情報が少ない場合、たくさんある情報から自分が求

40Suka, M., et al. (2013). The 14-item health literacy scale for Japanese adults (HLS-14). Environmental health and preventive medicine , 18(5), 407-415.

48

Innovation Nippon わが国における偽・誤情報の実態の把握と社会的対処の検討 報告書

めるものを選び出す
5

ある病気と診断されてから、その病気や治療法について情報が少ない場合、自分が見聞きした知識や情報を
理解できる

6

批判的ヘルスリテラシー

ある病気と診断されてから、その病気や治療法について自分で見聞きした情報を、正しいかどうか別途調べる

7

ある病気と診断されてから、自分の医療判断（行く病院や行う治療などの決定）のために、その病気や治療法についての情報を集める

ヘルスリテラシーを年代別に確認したのが図表 3.14 である。図表からは、年齢が上がるにつれてややヘルスリテラシーが高くなる傾向が見られるが、その差は小さい。

図表 3.14 ヘルスリテラシーの点数（年代別）

３．４．偽・誤情報を誤っていると気づく人の特徴
３．４．１．分析方法
本節では、偽・誤情報を誤っていると気づく人の特徴について、定量的に検証する。偽・
誤情報真偽判定には様々な要素が関係している可能性があるため、偽・誤情報真偽判定行動に関するモデルを構築し、回帰分析を行う。偽・誤情報真偽判定決定要因モデルは、個人をi、各偽・誤情報を t、偽・誤情報のジャンルを j とした時に、次のように書ける。
𝑃[𝐶𝑜𝑟𝑟𝑒𝑐𝑡𝑖𝑗𝑡 ]𝑙𝑜𝑔𝑖𝑡[𝑃(𝐶𝑜𝑟𝑟𝑒𝑐𝑡𝑖𝑗𝑡 = 1)] = 𝑙𝑜𝑔 ()
1 − 𝑃[𝐶𝑜𝑟𝑟𝑒𝑐𝑡𝑖𝑗𝑡 ]= 𝛼 + 𝛽1 𝐿𝑖𝑡𝑒𝑟𝑎𝑐𝑦𝑖𝑗 + 𝛽2 𝑀𝑒𝑑𝑖𝑎𝑖𝑗 + 𝛽3 𝑃𝑒𝑜𝑝𝑙𝑒𝑖𝑗 + 𝛽4 𝐶ℎ𝑎𝑟𝑎𝑐𝑡𝑒𝑟𝑖𝑠𝑡𝑖𝑐𝑠𝑖𝑗 + 𝛾1 𝐹𝑁𝑗𝑡

49

Innovation Nippon わが国における偽・誤情報の実態の把握と社会的対処の検討 報告書（3.1）
ただし、各記号は以下を指す。また、モデルはロジットモデルとなっている。
⚫

𝐶𝑜𝑟𝑟𝑒𝑐𝑡𝑖𝑡𝑗 ：個人 i が、分野 j の偽・誤情報 t を「誤った情報・根拠不明情報だと思う」と考えていたら 1 とするダミー変数。

⚫

𝑃(𝐶𝑜𝑟𝑟𝑒𝑐𝑡𝑖𝑡𝑗 = 1)：𝐶𝑜𝑟𝑟𝑒𝑐𝑡𝑖𝑡 = 1となる確率。

⚫

𝐿𝑖𝑡𝑒𝑟𝑎𝑐𝑦𝑖𝑗 ：リテラシーのベクトル。メディアリテラシー、情報リテラシー（読解力）、
ヘルスリテラシー。ただし、政治関連の偽・誤情報の分析においてはヘルスリテラシー
を除く。

⚫

𝑀𝑒𝑑𝑖𝑎𝑖𝑗 ：各分野（コロナワクチンと政治）について、それぞれ主に情報収集している媒体を示すダミー変数のベクトル。SNS、ネットニュース、メッセージアプリ、動画共有サービス、官公庁のウェブサイト、上記以外のウェブサイト・ブログ、家族・友人・知人との直接の会話、医師との直接の会話、テレビ・新聞などのマスメディア、書籍、その他の 10 個。ただし、政治関連の偽・誤情報の分析においては医師との直接の会話は含めない。

⚫

𝑃𝑒𝑜𝑝𝑙𝑒𝑖𝑗 ：周囲に分野 j について言及する人がいたら 1 とするダミー変数のベクトル。
具体的には、コロナワクチンでは打たないように勧めてくる人（SNS）、打つように勧めてくる人（SNS）、打たないように勧めてくる人（家族・友人・知人）、打つように勧めてくる人（家族・友人・知人）の 4 つ。政治では、政治について話す人（SNS）と政治について話す人（家族・友人・知人）の 2 つ。

⚫

𝐶ℎ𝑎𝑟𝑎𝑐𝑡𝑒𝑟𝑖𝑠𝑡𝑖𝑐𝑠𝑖：個人 i の属性ベクトル。具体的には、コロナワクチン関連の偽・誤情報の分析においては、新型コロナウイルスによる生活へのネガティブな影響41、コロナワクチン関心度42、政府信頼度43、医療従事者44、インターネット利用歴（年）、学歴（大卒以上）、性別（男性）、年齢、居住地（大都市圏）。政治関連の偽・誤情報の分析においては、政治的保守度、政治的極端度、政治関心度45、政府信頼度、インターネット利
用歴（年）、学歴（大卒以上）、性別（男性）、年齢、居住地（大都市圏）。この内政治的

新型コロナウイルスの影響として、「収入が減った」「同居している家族の収入が減った」「生活に必要な費用が増えた」の 3 つについてそれぞれ「全くそう思わない」～「非常にそう思う」の 5 件法で調査した結果の平均値。
「非常にそう思う」を 5 点としている
ので、経済的にネガティブな影響を受けている人ほど高い点数となる。
42
コロナワクチンへの関心度について、「まったく関心がない」～「非常に関心がある」の 5 件法で調査した結果。
「非常に関心がある」が 5 点となっている。
43「あなたは現在の日本政府をどれくらい信頼していますか。」という問いについて、「まったく信頼していない」～「非常に信頼している」の 5 件法で調査した結果。「非常に信頼している」5 点としている。
44
医療従事者であれば 1 とするダミー変数。
45
政治への関心度について、「まったく関心がない」～「非常に関心がある」の 5 件法で調査した結果。
「非常に関心がある」が 5 点となっている。
41

50

Innovation Nippon わが国における偽・誤情報の実態の把握と社会的対処の検討 報告書

保守度と政治的極端度について、田中・浜屋（2018）46の調査を参照し、「憲法 9 条を改正する」
「社会保障支出をもっと増やすべきだ」などの下位尺度 10 項目について、「7点：非常に賛成である」～「1 点：絶対に反対である」として 7 件法で調査し、保守系の内容はそのまま、リベラル系の内容は逆転したうえで 4 を引いてから平均値を算出したものを用いた。つまり、この点数は－3 以上 3 以下の範囲をとり、数字が大きけれ
ば保守、小さければリベラルと解釈できる。そして、政治傾向（極端度）はその絶対値をとることで、保守・リベラル関係なく、政治傾向が極端（強い）かどうかわかる変数とした。つまり、絶対値が大きければ、それだけどちらか片方に「非常に賛成」や「絶対に反対」といった強い賛成・反対をしており、政治的に極端といえる47。
⚫

𝐹𝑁𝑡𝑗 ：分野 j の偽・誤情報 t のことであれば 1 とするダミー変数のベクトル。

⚫

𝛼、𝛽1 、𝛽2 、𝛽3 、𝛽4、𝛾1、：各変数、ベクトルにかかっているパラメータ。
データはパネルデータ構造になっている。

３．４．２．分析結果
以上を踏まえて式（3.1）を推定したのが図表 3.17 と図表 3.18 である。また、そもそも偽・誤情報に接触していなければ真偽判定は出来ないため、個人 i が偽・誤情報 t に接触しているサンプルのみを分析対象としている。p 値は偽・誤情報のクラスタに頑健な標準誤差から算出されている。
この推定結果について、5%水準で有意なもの48だけを抽出して、限界効果を分かりやすく図としたものが図表 3.15 と図表 3.16 である。解釈としては、例えばメディアリテラシーであれば、メディアリテラシーが最大（4 点）の人は、最小（1 点）の人に比べて、偽・誤情報を誤っていると気づく確率が 35.9%高いということになる。

46

田中辰雄, & 浜屋敏. (2018). ネットは社会を分断するのか－パネルデータからの考察－.

研究レポート, 462, 1-25.
具体的な調査項目は以下のとおり。
憲法 9 条を改正する
社会保障支出をもっと増やすべきだ ※逆転項目
夫婦別姓を選べるようにする ※逆転項目
経済成長と環境保護では環境保護を優先したい ※逆転項目
原発は直ちに廃止する ※逆転項目
国民全体の利益と個人の利益では個人の利益の方を優先すべきだ
政府が職と収入をある程度保障すべきだ ※逆転項目
学校では子供に愛国心を教えるべきだ
中国の領海侵犯は軍事力を使っても排除すべきだ
現政権は日本を戦前の暗い時代に戻そうとしていると思う ※逆転項目
48
偽・誤情報の種類を除く。
47












51

Innovation Nippon わが国における偽・誤情報の実態の把握と社会的対処の検討 報告書

解釈を加えていく。まず、図表 3.15 のコロナワクチンについては、全てのリテラシー（「メディアリテラシー」、「情報リテラシー」、「ヘルスリテラシー」）が高いと、誤情報と気づく傾向が見られた。特に「メディアリテラシー」はその関係が強い。メディア偽・を適切に批判的に見ることができ、メディアあるいはメディアメッセージを読み解く能力を高めることは、偽・誤情報への免疫力を非常に高めるといえる。
また主に情報を収集している媒体では、「官公庁のウェブサイト」と「医師との直接の会話」で情報を収集している場合は偽・誤情報と気づく傾向にある一方で、「動画共有サービス」「その他49のウェブサイト・ブログ」「家族・友人・知人との直接の会話」で主に情報を収集している場合は、偽・誤情報と気づきにくい傾向が見られた。まず、気づく傾向については、官公庁のウェブサイトや医師の情報発信では、コロナワクチンに関して正しい情報を伝えているため、効果が出ていると考えらえる。他方、気づかない傾向については、SNS でコロナワクチン関連の偽・誤情報が対策されたのちも、ウェブサイトやブログでは偽・誤情報を発信しているものが少なくなく、そういったものを見ている人は偽・誤情報と気づかない傾向にあると考えられる。家族・友人・知人との直接の会話は、拡散手段として最も多い手段であり、また、拡散している人は偽・誤情報を信じている傾向にあることが第５章で明らかになる。そのため、家族・友人・知人との直接の会話で情報を収集していると、偽・誤情報と気づきにくいと考えられる。
興味深いのが動画共有サービスであり、情報収集媒体の中で最も偽・誤情報と気づかない傾向が見られる。実際、ワクチン接種初期～中期には、動画共有サービスで多くのコロナワ
クチンの偽・誤情報を訴えているクリエイターが少なくなかった。SNS ではリツイートなどで偶発的にファクトチェック結果がに接触する機会も多いが、動画共有サービスではそのようなことも相対的に少ないことが影響していると考えられる。しかし逆にいえば、代表的な動画共有サービス YouTube において、2021 年 9 月からコロナワクチン関連の偽・誤情報の投稿禁止を発表し、偽・誤情報を発信する多くの動画やチャンネルを削除したことは有効だったと予想される。
また、偽・誤情報拡散の主戦場と考えられている SNS について、有意な影響が見られなかったのも興味深い。SNS では偽・誤情報も多く拡散したが、同時に偽・誤情報を訂正する
情報も少なくなかった。その効果が打ち消しあっていたと考えられる。
周囲の人については、全て有意となった。コロナワクチンを打たないように勧めてこない
人が SNS や家族・友人・知人にいると、偽・誤情報と気づかない傾向であり、コロナワク
チンを打つように勧めてくる人が SNS や家族・友人・知人にいると、偽・誤情報と気づく傾向が見られた。周囲にいる人がどのような人かも、偽・誤情報判断に影響していると考え

49

SNS、ネットニュース、メッセージアプリ、官公庁のウェブサイト以外。

52

Innovation Nippon わが国における偽・誤情報の実態の把握と社会的対処の検討 報告書

られる。
属性では、
「コロナワクチン関心度」「政府信頼度」が高い人や、「医療従事者である」「大卒以上である」「男性である」といった人は偽・誤情報と気づく傾向にある一方で、「新型コ
ロナウイルスによって生活にネガティブな影響を受けた人」や「年齢の高い人」は偽・誤情報と気づかない傾向が見られた。この内特に「コロナワクチン関心度」「政府信頼度」は大きな効果を持っている。後者については、政府が適切にコミュニケーションをし、政府信頼度を高めることは、コロナワクチンの拡散を食い止めることにもつながると考えられる。
続けて政治関連の偽・誤情報（図表 3.16）については、リテラシーでは「メディアリテラ
シー」だけが有意に正となった。偽・誤情報の種類関係なく、「メディアリテラシー」を高めることは偽・誤情報への免疫力を高めるといえる。
主な情報収集媒体では、「官公庁のウェブサイト」と「書籍」の場合、偽・誤情報と気づく傾向が顕著に見られた。これらの媒体で個別のファクトチェック結果を発表していたとは考えにくいが、全体的にこのような媒体で政治について情報収集している人は、偽・誤情報への免疫力が高まっていると考えられる（図表 3.6 で偽・誤情報と気づいた経緯の最多が「論理的にありえないように思ったから」だったことからも、ファクトを教えてもらうということだけでなく、個人が考えて誤っていると気づくケースも相当多いといえる）。また興
味深いのが、「SNS」で情報を収集していると、むしろ偽・誤情報と気づく傾向にあることである。これは前述したように、ファクトチェック結果も流れてくることが多いためと考えられる。一方、「ネットニュース」「その他のウェブサイト・ブログ」「家族・友人・知人との直接の会話」で情報収集していると偽・誤情報と気づかない傾向にあり、とりわけ「その他のウェブサイト・ブログ」「家族・友人・知人との直接の会話」でその傾向が強い。コロ
ナワクチンの時と同様の理由と考えられるが、コロナワクチンよりも傾向が強くなっているといえる。
周囲の人では、「政治について話す人（家族・友人・知人）」がいると、誤情報と気づく傾向が見られた。「家族・友人・知人との直接の会話」で政治関連の情報を収集していると誤情報と気づかない傾向だったにもかかわらず、周囲にそのような人がいるのはむしろ気づく傾向なのは興味深い。周囲に政治的な話題をする人がいる環境の人は、政治関連の偽・誤情報に対して免疫力がつくが、主たる情報源とするには注意が必要であるといえる。ただし、限界効果は小さい。
最後に属性では、「政府信頼度が高い」「男性」という属性だと、偽・誤情報と気づく傾向が顕著に見られた。偽・誤情報事例は保守派に有利なものとリベラル派に有利なものの両方を同数用意していたが、それでも「政府信頼度が高い」ことは偽・誤情報に気づく傾向があった。一方、政治的保守度や政治的極端度は、偽・誤情報と気づく傾向との関連が見られな

53

Innovation Nippon わが国における偽・誤情報の実態の把握と社会的対処の検討 報告書

かった。政府信頼度を高めることは、政治的な偽・誤情報の拡散を食い止める効果もあるといえる。その一方で、「インターネット利用歴が短い」「年齢が高い」と、偽・誤情報と気づかない傾向が見られた。

図表 3.15 分析結果：コロナワクチン関連の偽・誤情報の真偽判断に対する限界効果

54Innovation Nippon わが国における偽・誤情報の実態の把握と社会的対処の検討 報告書

図表 3.16 分析結果：政治関連の偽・誤情報の真偽判断に対する限界効果

55Innovation Nippon わが国における偽・誤情報の実態の把握と社会的対処の検討 報告書

図表 3.17 詳細な分析結果：コロナワクチン関連の偽・誤情報の真偽判断
変数分類 変数
リテラシー メディアリテラシー
情報リテラシー（読解力）
ヘルスリテラシー
主な情報 SNS
収集媒体 ネットニュース
メッセージアプリ
動画共有サービス
官公庁のウェブサイト
上記以外のウェブサイト・ブログ
家族・友人・知人との直接の会話
医師との直接の会話
テレビ・新聞などのマスメディア
書籍
その他
周囲の人 打たないように勧めてくる人（SNS）
打つように勧めてくる人（SNS）
打たないように勧めてくる人（家族・友人・知人）
打つように勧めてくる人（家族・友人・知人）
属性
コロナによる生活にネガティブな影響
コロナワクチン関心度
政府信頼度
医療従事者
インターネット利用歴（年）
学歴（大卒以上）
性別（男性）
年齢
居住地（大都市圏）
偽・誤情 死亡報告を上げないと決めた報
不妊になる
周囲に病気をまき散らす
水銀が入っている
感染予防にはならない
定数項
サンプルサイズ
注1：**p<0.01、*p<0.05。
注2: p値は不均一分散に頑健な標準誤差から算出している。

56

限界効果
0.120
0.018
0.016
-0.012-0.0180.019-0.1440.094-0.071-0.0420.054
0.048-0.023-0.033-0.0610.089-0.0850.046-0.024
0.059
0.062
0.045
0.001
0.011
0.092
-0.0020.014-0.2020.037-0.0480.012-0.356

係数
0.695
0.105
0.094
-0.067-0.1060.111-0.8370.543-0.411-0.2430.314
0.281-0.133-0.190-0.3530.516-0.4930.268-0.137
0.344
0.361
0.261
0.004
0.065
0.535
-0.0110.081-1.1720.217-0.2810.070-2.065-3.967
8177

p値
0.000
0.040
0.016
0.479
0.082
0.269
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.145
0.219
0.100
0.002
0.000
0.001
0.000
0.000
0.000
0.000
0.019
0.421
0.000
0.000
0.000
0.053
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000

**
*
*

**
**
**
**
**

**
**
**
**
**
**
**
*
**
**
**
**
**
**
**
**
**

Innovation Nippon わが国における偽・誤情報の実態の把握と社会的対処の検討 報告書

図表 3.18 詳細な分析結果：政治関連の偽・誤情報の真偽判断
変数分類 変数
リテラシー メディアリテラシー
情報リテラシー（読解力）
主な情報 SNS
収集媒体 ネットニュース
メッセージアプリ
動画共有サービス
官公庁のウェブサイト
上記以外のウェブサイト・ブログ
家族・友人・知人との直接の会話
テレビ・新聞などのマスメディア
書籍
その他
周囲の人 政治について話す人（SNS）
政治について話す人（家族・友人・知人）
属性
政治的保守度
政治的極端度
政治関心度
政府信頼度
インターネット利用歴（年）
学歴（大卒以上）
性別（男性）
年齢
居住地（大都市圏）
偽・誤情 旧民主党の事業仕分けで「日本ウイルス学会」などを廃止した
報
自民党・公明党・日本維新の会が勝つと消費税が19％に
選挙機材大手「ムサシ」の大株主が安倍晋三元首相である
長野五輪で5千人の中国人が集合し暴動になった
コロナ政策批判に、枝野元代表が党首討論にふさわしくないといった
定数項
サンプルサイズ
注1：**p<0.01、*p<0.05。
注2: p値は不均一分散に頑健な標準誤差から算出している。

57

限界効果
0.065
-0.0040.017-0.023-0.024-0.0590.065-0.066-0.040-0.014
0.098
0.025
0.007
0.021
-0.013-0.0110.013
0.064-0.0030.010
0.051-0.002-0.003
0.073
0.149
0.133
0.081
0.084

係数
0.454
-0.0270.116-0.157-0.167-0.4090.454-0.461-0.280-0.095
0.683
0.174
0.046
0.149
-0.088-0.0790.093
0.445-0.0190.072
0.352-0.014-0.023
0.508
1.034
0.928
0.565
0.585
-3.847
2920

p値
0.003
0.622
0.016
0.018
0.189
0.081
0.000
0.032
0.006
0.476
0.000
0.090
0.525
0.048
0.675
0.391
0.198
0.000
0.000
0.514
0.024
0.026
0.791
0.000
0.000
0.000
0.001
0.000
0.000

**
*
*

**
*
**
**

*

**
**
*
*
**
**
**
**
**
**

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４．コロナワクチン接種行動と偽・誤情報との関係
４．１．コロナワクチン関連の状況
本調査のサンプルにおけるワクチン接種率を示したのが図表 4.1 である。政府の発表する
ワクチン接種率と大きな乖離はなく、バイアスは小さいと考えられる。

図表 4.1 ワクチンを 1 回以上接種した確率
図表 4.2 は、周囲にコロナワクチンについて言及する人がいるかどうかを調査した結果である。打つように勧めてくる人も、打たないように勧めてくる人も存在はするが、家族・友人・知人の「コロナワクチンを打つように勧めてくる人」の 24.4%以外は、それほど多くない。また SNS でも家族・友人・知人でも、「コロナワクチンを打つように勧めてくる人」の方が、「コロナワクチンを打たないように勧めてくる人」よりも多いことが分かる。

図表 4.2

周囲にいるコロナワクチンについて言及する人

58

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４．２．コロナワクチン接種行動に影響を与えたもの
４．２．１．分析方法
さて、このようなコロナワクチン接種行動に、偽・誤情報への接触はどのように影響を与えたのだろうか。コロナワクチン接種行動には多くの要素が影響を与えていると考えられるため、回帰分析によってその影響を明らかにする。個人 i のコロナワクチン接種行動モデ
ルは、次のように書ける。
𝑃[𝑉𝑎𝑐𝑐𝑖𝑛𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛𝑖 ]𝑙𝑜𝑔𝑖𝑡[𝑃(𝑉𝑎𝑐𝑐𝑖𝑛𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛𝑖 = 1)] = 𝑙𝑜𝑔 ()
1 − 𝑃[𝑉𝑎𝑐𝑐𝑖𝑛𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛𝑖 ]= 𝛼 + 𝛽1 𝐹𝑎𝑘𝑒_𝑐𝑜𝑟𝑟𝑒𝑐𝑡𝑖 + 𝛽2 𝐹𝑎𝑘𝑒_𝑢𝑛𝑘𝑛𝑜𝑤𝑛𝑖 + 𝛾1 𝐿𝑖𝑡𝑒𝑟𝑎𝑐𝑦𝑖 + 𝛾2 𝑀𝑒𝑑𝑖𝑎𝑖+ 𝛾3 𝑃𝑒𝑜𝑝𝑙𝑒𝑖 + 𝛾4 𝐶ℎ𝑎𝑟𝑎𝑐𝑡𝑒𝑟𝑖𝑠𝑡𝑖𝑐𝑠𝑖（4.1）
ただし、各記号は以下を指す。また、モデルはロジットモデルとなっている。
⚫

𝑉𝑎𝑐𝑐𝑖𝑛𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛𝑖 ：個人 i が、ワクチンを接種していたら 1 とするダミー変数。

⚫

𝑃(𝑉𝑎𝑐𝑐𝑖𝑛𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛𝑖 = 1)：𝑉𝑎𝑐𝑐𝑖𝑛𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛𝑖 = 1となる確率。

⚫

𝐹𝑎𝑘𝑒_𝑐𝑜𝑟𝑟𝑒𝑐𝑡𝑖 ：各偽・誤情報に接触しており、かつ、「正しい情報だと思う」を選択していたら 1 とするダミー変数のベクトル。

⚫

𝐹𝑎𝑘𝑒_𝑢𝑛𝑘𝑛𝑜𝑤𝑛𝑖 ：各偽・誤情報に接触しており、かつ、「わからない・どちらともいえない」を選択していたら 1 とするダミー変数のベクトル。

⚫

𝐿𝑖𝑡𝑒𝑟𝑎𝑐𝑦𝑖𝑡 ：リテラシーのベクトル。ここでは情報という観点以外で直接ワクチン接種
行動に影響を与えるものとして、ヘルスリテラシーのみ。

⚫

𝑀𝑒𝑑𝑖𝑎𝑖 ：コロナワクチンについて主に情報収集している媒体を示すダミー変数のベク
トル。SNS、ネットニュース、メッセージアプリ、動画共有サービス、官公庁のウェブ
サイト、上記以外のウェブサイト・ブログ、家族・友人・知人との直接の会話、医師との直接の会話、テレビ・新聞などのマスメディア、書籍、その他の 10 個。

⚫

𝑃𝑒𝑜𝑝𝑙𝑒𝑖 ：周囲にコロナワクチンについて言及する人がいたら 1 とするダミー変数のベ
クトル。具体的には、打たないように勧めてくる人（SNS）、打つように勧めてくる人（SNS）、打たないように勧めてくる人（家族・友人・知人）、打つように勧めてくる人（家族・友人・知人）の 4 つ。

⚫

𝐶ℎ𝑎𝑟𝑎𝑐𝑡𝑒𝑟𝑖𝑠𝑡𝑖𝑐𝑠𝑖：個人 i の属性ベクトル。具体的には、新型コロナウイルスによる生活

59

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へのネガティブな影響50、コロナワクチン関心度51、政府信頼度52、医療従事者53、インターネット利用歴（年）、学歴（大卒以上）、性別（男性）、年齢、居住地（大都市圏） 。
⚫

𝛼、𝛽1 、𝛽2 、𝛾1、𝛾2、𝛾3、𝛾4 、：各変数、ベクトルにかかっているパラメータ。

４．２．２．分析結果
以上のモデルを分析した結果が図表 4.5 となる。ただし、限界効果列には平均限界効果を記載している。p 値は不均一分散に頑健な標準誤差から算出されている。さらに、有意な限界効果を分かりやすくグラフにまとめたものが図表 4.3 である。
解釈を加えていく。まず、偽・誤情報については、「コロナワクチンを打つと不妊になる」「コロナワクチン接種者は周囲に病気をまき散らす」「コロナワクチンは感染予防にはつな
がらず、重症化予防にしかならない」「コロナワクチンは人口減少を目論んだものだ」の 4つに接触し、かつ、その情報を正しいと思っているか、真偽が分からないと思っている人は、
コロナワクチンを接種しない傾向が強く見られた。
このことから、少なからず偽・誤情報への接触が、コロナワクチン接種行動に影響を与えていることが示唆される。最も大きい関係があったのが「人口減少をもくろんだもの」を正しいと思っていた場合で、13.6%コロナワクチン接種行動が低くなった。また、例えばこれら 4 つ全ての情報を正しいと思っている場合、ワクチン接種確率が 36.9%低い。尚、これらの限界効果は、「コロナワクチンの偽・誤情報に接触していないか、接触していても誤っていると考えている人」と比較しての効果である。
また、真偽が分からない場合にもコロナワクチン接種確率が低いのが興味深い。特に、「周囲に病気をまき散らす」については、分からない場合には 10.1%コロナワクチン接種確率が低い。
尚、これらの偽・誤情報を正しいと思うか、分からないと思っている人の割合は、図表 4.4のようになる。これは図表 2.4 の偽・誤情報接触率と、図表 3.1 の真偽判定から算出している。これを見ると、最も多い「感染予防にはならない」は 19.6%が接触したうえで正しいと
新型コロナウイルスの影響として、「収入が減った」「同居している家族の収入が減った」「生活に必要な費用が増えた」の 3 つについてそれぞれ「全くそう思わない」～「非常にそう思う」の 5 件法で調査した結果の平均値。
「非常にそう思う」を 5 点としている
ので、経済的にネガティブな影響を受けている人ほど高い点数となる。
51
コロナワクチンへの関心度について、「まったく関心がない」～「非常に関心がある」の 5 件法で調査した結果。
「非常に関心がある」が 5 点となっている。
52「あなたは現在の日本政府をどれくらい信頼していますか。」という問いについて、「まったく信頼していない」～「非常に信頼している」の 5 件法で調査した結果。「非常に信頼している」5 点としている。
53
医療従事者であれば 1 とするダミー変数。
5060

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思うか真偽が分からないと思っており、少なくない。しかし図表 4.3 のとおり、コロナワク
チン接種行動と有意に関係している。偽・誤情報は少なからず社会全体のコロナワクチン接種率と関係していたと考えられる。
次に、コロナワクチンに関して主に情報収集している媒体では、「メッセージアプリ」「官
公庁のウェブサイト」「マスメディア」ではコロナワクチンをむしろ接種する傾向にあった
一方で、「動画共有サービス」「その他54のウェブサイト・ブログ」「書籍」であるとコロナワクチンを接種しない傾向が見られた。
「メッセージアプリ」が有意に正なのは興味深い。メ
ッセージアプリで家族・友人・知人と情報シェアする中で、必要性を感じたなどの理由が考えられるが、予想の域を出ない。また、「動画共有サービス」で収集していると、コロナワ
クチン関連の偽・誤情報に騙されやすい傾向が強く見られたが、調査で挙げた偽・誤情報接触をコントロールしてもなお、コロナワクチンを接種しない傾向に強く影響を与えていた。
これは、その他の偽・誤情報やネガティブな情報が動画共有サービスで多く流れており、それに影響された可能性がある。第３章同様、動画共有サービスにおいてコロナワクチンに関する偽・誤情報対策を強化したことは、ワクチン接種率向上に寄与した可能性が高いといえる。他に、「その他のウェブサイト・ブログ」がネガティブだったのは、SNS でコロナワク
チン関連の偽・誤情報の取り締まりが強化される中で、多くの偽・誤情報やネガティブな情報を流すウェブサイトやブログが存在していたことが影響していると考えられる。「書籍」
については、ワクチンについてネガティブな書籍や、偽・誤情報を扱う書籍が少なくないことがネガティブに働いていると考えられる。
周囲の人については、打つように勧めてくる人が SNS にいる場合はコロナワクチンを接種する傾向が見られたが、打たないように勧めてくる人が家族・友人・知人にいる場合はコ
ロナワクチンを接種しない傾向が見られた。SNS で打たないように勧めてくる人がいる場
合には有意でないのは興味深い。SNS で打たないように勧められても無視するのが容易だ
が、家族・友人・知人の場合は難しいということが背景の 1 つとして考えられる。
最後に、属性では、「政府信頼度」「学歴（大卒以上）」「年齢」が有意に正となった。政府
信頼度は大きな関係があり、政府信頼度が最も低い人と最も高い人では、ワクチン接種確率が 19.0%異なった。ワクチン接種率向上にあたっては、丁寧なコミュニケーションによって政府信頼度を向上させることも重要であるといえる。

54

SNS、ネットニュース、メッセージアプリ、官公庁のウェブサイト以外。

61

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図表 4.3 分析結果：ワクチン接種行動に対する限界効果

図表 4.4

各偽・誤情報に接触し、正しいと思うか真偽が分からない人の割合

62

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図表 4.5 詳細な分析結果：ワクチン接種行動に対する限界効果
変数分類 変数「正しいと思 死亡報告を上げないと決めたう」偽・誤情 不妊になる
報
周囲に病気をまき散らす
水銀が入っている
感染予防にはならない
人口減少を目論んだもの「わからな
死亡報告を上げないと決めたい」偽・誤 不妊になる
情報
周囲に病気をまき散らす
水銀が入っている
感染予防にはならない
人口減少を目論んだもの
リテラシー
ヘルスリテラシー
主な情報 SNS
収集媒体 ネットニュース
メッセージアプリ
動画共有サービス
官公庁のウェブサイト
上記以外のウェブサイト・ブログ
家族・友人・知人との直接の会話
医師との直接の会話
テレビ・新聞などのマスメディア
書籍
その他
周囲の人 打たないように勧めてくる人（SNS）
打つように勧めてくる人（SNS）
打たないように勧めてくる人（家族・友人・知人）
打つように勧めてくる人（家族・友人・知人）
属性
政府信頼度
医療従事者
学歴（大卒以上）
性別（男性）
年齢
居住地（大都市圏）
定数項
サンプルサイズ
注1：**p<0.01、*p<0.05。
注2: p値は不均一分散に頑健な標準誤差から算出している。

63

限界効果
-0.050-0.086-0.061-0.042-0.086-0.136-0.020-0.032-0.101
0.021-0.048-0.055-0.0170.005-0.0040.061-0.0970.052-0.055
0.017
0.045
0.060
-0.065-0.027-0.0360.088-0.066
0.014
0.047
0.062
0.046
-0.006
0.002
0.025

係数
-0.431-0.734-0.522-0.362-0.737-1.164-0.172-0.273-0.8670.176-0.412-0.469-0.1480.042-0.0350.524-0.8330.441-0.474
0.143
0.382
0.512
-0.557-0.228-0.3050.749-0.565
0.121
0.405
0.529
0.392
-0.053
0.020
0.215
0.002
5569

p値
0.062
0.009
0.049
0.344
0.000
0.000
0.296
0.027
0.000
0.473
0.000
0.001
0.104
0.775
0.781
0.039
0.000
0.008
0.006
0.285
0.075
0.000
0.048
0.507
0.204
0.013
0.001
0.414
0.000
0.166
0.001
0.669
0.000
0.070
0.997

**
*
**
**
*
**
**
**

*
**
**
**

**
*

*
**
**
**
**

Innovation Nippon わが国における偽・誤情報の実態の把握と社会的対処の検討 報告書

５．偽・誤情報の拡散実態と「ファクト」拡散者の特徴
５．１．偽・誤情報の拡散状況
図表 5.1 と図表 5.2 は、それぞれの偽・誤情報を拡散した人の割合について、年代別に見たものである。分母は各偽・誤情報に接触した人である。ただし、ここでいう拡散とは、「SNSに投稿した・シェアした」「SNS でリプライをした」「メッセージアプリで家族・友人・知人に知らせた」「動画共有サービスに動画・コメントを投稿した」「自分のウェブサイトやブログで発信した」「家族・友人・知人に直接の会話で伝えた」「電話やメールフォームで企業・組織・政府に伝えた」「その他の方法で誰かに伝えた」のいずれかをしたことを指す。
これらの図表からは、どの偽・誤情報でも、15～35%は拡散している人がいることが分かる。最も多かったのは「衆議院選挙において自民党・公明党・日本維新の会が勝つと消費税が 19％になる」であった。また興味深いのが、政治に関する偽・誤情報は 20 代、30 代の拡散している割合が高い一方で、コロナワクチンについては年齢による影響が小さく、「コロナワクチンには水銀が含まれていて危険である」など内容によっては年齢が高い人の方が拡散している点である。コロナワクチンは政治よりも身近な話題であり、接触している人も多く、周囲にも話しやすいことから直接の会話などでの伝達が多かったため、年齢による大きな違いが生まれなかった可能性がある。

図表 5.1

コロナワクチン関連の偽・誤情報を拡散した人の割合（年代別）

64

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図表 5.2

政治関連の偽・誤情報を拡散した人の割合（年代別）

コロナワクチン関連の偽・誤情報は直接の会話などでの伝達が多かったということは、図表 5.3 からも明らかである。図表 5.3 と図表 5.4 は、偽・誤情報をどのような手段で伝えたのか、全体的な傾向を算出した結果である。これらを見ると、まず、「家族・友人・知人に直接の会話で伝えた」がコロナワクチン関連でも政治関連でも最多であることが分かる。この結果はこれまでの Innovation Nippon でも同様であったが、やはり、直接の会話での伝達が最も多いといえる。
さらに興味深いのが、コロナワクチンに関しては「家族・友人・知人に直接の会話で伝えた」が 16.5%で非常に多い一方で、他の手段が軒並み少ない点である。先ほど図表 5.1 で拡散した人の割合に年代で差がなかった理由はやはりここにあるといえるだろう 55。また、2番目に「SNS に投稿した・シェアした」が来ているのも共通している。
尚、「家族・友人・知人に直接の会話で伝えた」は最も多い伝達手段ではあるが、不特定多数に対する拡散ではないため、偽・誤情報接触経路として最多なわけではない。図表 2.8や図表 2.9 のように、接触経路としては SNS やネットニュースが多く、家族・友人・知人との直接の会話は第 4 位である。それでも多いことに変わりはなく、直接の会話での偽・誤情報の伝達にも注意を払う必要があるだろう。

インターネットによる拡散が主たる拡散手段でないため、年齢によって拡散率にほとん
ど差がつかない。
55

65

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図表 5.3

コロナワクチン関連の偽・誤情報の拡散手段

図表 5.4 政治関連の偽・誤情報の拡散手段

５．２．真偽判断と拡散行動の関係
図表 5.4 と図表 5.5 は、偽・誤情報拡散者の中での真偽判断状況を示している。ただし、「誤った情報・根拠不明情報だと思う」については、「誤った情報・根拠不明情報だと思うが、それを伝えていない」と「誤った情報・根拠不明情報だと思い、かつそれを伝えた」の2 つに分割している。
これらの図表からいえることはいくつかある。まず、興味深いのが、図表 3.1 と図表 3.2と比較して、全ての偽・誤情報について、拡散者の人の方が「正しいと思う」人の割合が多66

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いという点である。つまり、偽・誤情報を信じている人の方が、その情報を拡散する傾向にあるといえる。この傾向はかなり顕著に表れており、例えば「各県の医師会がワクチン接種
後の死亡報告を上げないことを決めた」であれば、「正しい情報だと思う」人は全体では27.4%であったが、拡散者では 45.7%も存在する。他の偽・誤情報についてもおよそこれくらいの差がある。
その一方で、「誤った情報・根拠不明情報だと思うが、それを伝えていない」と「誤った情報・根拠不明情報だと思い、かつそれを伝えた」を足し合わせた割合は、図表 3.1 と図表
3.2 の「誤った情報・根拠不明情報だと思う」に比べて少ない傾向にある。その傾向が特に顕著なのがコロナワクチン関連の偽・誤情報である。偽・誤情報が広く拡散し、訂正情報が中々広まらない背景には、そもそも信じている人の方が拡散する傾向にあるということもあるといえる。
もう 1 つ、「誤った情報・根拠不明情報だと思う」人でその情報を拡散した経験があるにもかかわらず、拡散時にそれが誤っていることを伝えていない人もいた。これは、拡散時には誤っていることに気づいていなかったと考えられる。その結果、「誤った情報・根拠不明
情報だと思い、かつそれを伝えた」という、いわゆるファクト拡散者は、コロナワクチン関連で拡散者のおよそ 20%ほど、政治関連で拡散者のおよそ 10%ほどとなっている。

図表 5.5 コロナワクチン関連の偽・誤情報拡散者の中での真偽判断

67

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図表 5.6

政治関連の偽・誤情報拡散者の中での真偽判断

ファクト拡散者についてさらに分析するため、各分野について全体的な拡散行動を分析したのが図表 5.7 と図表 5.8 である。ただしこの分母は偽・誤情報接触者であり、図表 5.5と図表 5.6 とは異なる（図表 5.5 と図表 5.6 の分母は拡散者）。これを見ると、ファクト拡散
者は、コロナワクチン関連の偽・誤情報接触者の 4.3%、政治関連偽・誤情報接触者の 2.9%にとどまることが分かる。
その一方で、偽・誤情報だと言及せずに拡散した人は、コロナワクチン関連の偽・誤情報
接触者の 17.6%、政治関連の偽・誤情報接触者の 21.0%存在する。ここからも、偽・誤情報が広く拡散し、訂正情報が拡散しにくいことが良くわかる。しかもこのような傾向はあらゆ
る拡散手段で見られており、SNS だけでなく、直接の会話などでも、偽・誤情報を信じている人の方が拡散していた。
また、ファクト拡散者の割合は、コロナワクチン関連の偽・誤情報については年代によって大きな差がなかった。他方、政治関連の偽・誤情報については、20 代、30 台で割合が高く、50 代、60 代で極端に低い傾向が見られた。拡散者全体の割合でも似たような傾向になっているが、特に 50 代、60 代は、拡散者の中でのファクト拡散者の割合も少ない。

68

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図表 5.7

コロナワクチン関連の偽・誤情報の拡散行動（年代別）

図表 5.8

政治関連の偽・誤情報の拡散行動（年代別）

５．３．偽・誤情報を拡散する理由
図表 5.9 と図表 5.10 は、偽・誤情報を拡散した理由について、図表 5.5 と図表 5.6 の拡散
者の真偽判断別に確認したものである。個別の偽・誤情報ではなく、全体の傾向を示している。

69

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まず、コロナワクチン関連の偽・誤情報（図表 5.9）については明確な傾向が見て取れる。
それは、「正しい情報だと思う」「誤った情報・根拠不明情報だと思い、かつそれを伝えた」
人は、共に「間違ったことを言っている人・組織を正す必要があると思ったから」が多く、他に「伝えることが人・組織・社会のためになると思ったから」も多い。他方、「わからな
い・どちらともいえない」と「誤った情報・根拠不明情報だと思うが、それを伝えていない」
人は「不安を感じ、誰かに伝えたかったから」が多く、特に「わからない・どちらともいえない」ではそれが顕著であった。興味深いのが、正しいと思って広めている人も、誤っていることを伝えている人も、ともに「間違ったことを言っている人・組織を正す必要があると思ったから」と考えている場合が多いことと、特に正しいと思っていると「伝えることが人・組織・社会のためになると思ったから」という利他的な理由が非常に多いことであろう。
次に、政治関連の偽・誤情報（図表 5.10）については、全く違う傾向が見られる。「伝えることが人・組織・社会のためになると思ったから」が、「正しい情報だと思う」「誤った情
報・根拠不明情報だと思い、かつそれを伝えた」人で多いのは同じ傾向だが、「正しい情報だと思う」人では「怒りを感じ、伝える必要があると思ったから」が最も多い一方で、その他の人はその理由は少ない。また、「わからない・どちらともいえない」人で「不安を感じ、誰かに伝えたかったから」が多いのはコロナワクチン関連と同様の傾向であった。
以上の結果をまとめると、正しいと思って拡散している人も、誤っていることを伝えている人も、共に「伝えることが人・組織・社会のためになると思ったから」という利他的な理由が、その他の考えで拡散している人に比べて多い。また、コロナワクチン関連では「間違ったことを言っている人・組織を正す必要があると思ったから」も多い。ただしこれらは偽・
誤情報の種類によって異なる点も多く、政治関連においては、正しいと思って拡散している人は「怒りを感じ、伝える必要があると思ったから」が突出して多かった。また、全体を通して、「わからない・どちらともいえない」人は、「不安を感じ、誰かに伝えたかったから」が多かった。

70

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図表 5.9コロナワクチン関連の偽・誤情報を拡散した理由（情報真偽判断別）

図表 5.10 政治関連の偽・誤情報を拡散した理由（情報真偽判断別）

71

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５．４．ファクト拡散者は何で情報に接し、何で真偽を確かめたいか数少ない「誤った情報・根拠不明情報だと思い、かつそれを伝えた」――ここでは「ファクト拡散者」と呼ぶ――に対し、正確な情報を伝えることが、偽・誤情報を訂正するのには有効な手段の 1 つであると考えられる。では、ファクト拡散者はどのような媒体で情報に接し、どのような媒体でファクトを見られるのを望んでいるのだろうか。
図表 5.11 と図表 5.12 は、ファクト拡散者などがそれぞれのテーマで主に情報を収集している媒体について 示したものである。図表 2.1 と 2.2 の、拡散者別のクロス分析結果といえる。これらの図表でファクト拡散者とその他との差に注目すると、コロナワクチン関連の偽・誤情報については、「官公庁のウェブサイト」と「医師との直接の会話」が相対的に多いことが分かる。特に官公庁のウェブサイトは施策としてコントロールしやすい媒体であり、官公庁のウェブサイトでより分かりやすく、積極的にファクト結果を配信することは、
ファクト拡散者に情報を届けることにもつながるといえるだろう。また、迅速に、適切な形式でデータを公開していくことも重要と考えられる。もちろん、SNS やネットニュース、マスメディアもファクト拡散者の情報源としては多いため、ファクトを流す意義は大きい。ただし、ファクト拡散者以外の拡散者も利用している媒体なため、誤解を招かないファクトの配信がより一層重要であるといえよう。尚、ファクト拡散者とそれ以外の拡散者が SNS や直接の会話で情報を収集している割合が高いが、これらはそのまま拡散手段ともなることも相関する要因となっていると考えられる。
一方、政治関連の偽・誤情報については、ファクト拡散者が特に特定の媒体で情報収集しているといった特徴は見られなかった。むしろ相対的に、ネットニュースやマスメディアでの情報収集は少ない傾向にある。他方、SNS での情報収集は多い。SNS での政治関連の偽・誤情報のファクトチェック結果配信は、ファクト拡散者に情報を届けやすくする可能性がある。

72

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図表 5.11

コロナワクチンについて情報を得ている主な媒体（拡散行動別）

図表 5.12 政治について情報を得ている主な媒体（拡散行動別）
続けて、図表 5.13 と図表 5.14 は、情報の真偽を確かめられると便利な媒体の調査結果で73

Innovation Nippon わが国における偽・誤情報の実態の把握と社会的対処の検討 報告書ある。図表 3.7 と図表 3.8 に対応する。
まず、図表 5.13 からは、ファクト拡散者は特に「官公庁・自治他のウェブサイト」「テレ
ビ・新聞などのマスメディアでの報道」への期待が高いことが分かる。他には、「SNS から読めるネットニュース」も高い。一方、図表 5.14 からは、政治関連の偽・誤情報について
は、ファクト拡散者もその他の拡散者もむしろ官公庁・自治体のウェブサイトには真偽を確かめることを期待しない傾向にあり、その代わり、「SNS から読めるネットニュース」のニーズが非常に高いことが分かる。他には、「メッセージアプリから読めるネットニュース」「動画サービスでのインフルエンサーの投稿」も相対的に多い。マスメディアはファクト拡散者で特別高いということはないが、どの属性でも期待が高かった。
以上、図表 5.11～図表 5.14 をまとめると、コロナワクチン関連の偽・誤情報のファクト
チェック結果は「官公庁・自治体のウェブサイト」「マスメディア」で届けることが、ファクト拡散者に情報を届けるという意味でも効果が期待できる。また、政治関連の偽・誤情報のファクトチェック結果は、「SNS から読めるネットニュース」「動画サービスでのインフルエンサー投稿」「マスメディア」での配信が期待されている。特に「SNS から読めるネッ
トニュース」「動画サービスでのインフルエンサー投稿」はファクト拡散者が相対的に多く期待しているところで、このような媒体でのファクトチェック結果の配信は、ファクトの拡散につながると考えられる。

図表 5.13 コロナワクチン関連の情報の真偽を確かめられると便利な媒体（拡散行動別）

74

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図表 5.14 政治関連の情報の真偽を確かめられると便利な媒体（拡散行動別）

５．５．偽・誤情報を拡散する人の特徴
５．３．１．分析方法
𝑃[𝑆ℎ𝑎𝑟𝑒𝑖𝑡𝑗 ]𝑙𝑜𝑔𝑖𝑡[𝑃(𝑆ℎ𝑎𝑟𝑒𝑖𝑗𝑡 = 1)] = 𝑙𝑜𝑔 ()
1 − 𝑃[𝑆ℎ𝑎𝑟𝑒𝑖𝑡𝑗 ]= 𝛼 + 𝛽1 𝐷𝑒𝑡𝑒𝑟𝑚𝑖𝑛𝑒𝑖𝑗𝑡 + 𝛽2 𝐿𝑖𝑡𝑒𝑟𝑎𝑐𝑦𝑖𝑗 + 𝛽3 𝑀𝑒𝑑𝑖𝑎𝑖𝑗 + 𝛽4 𝑃𝑒𝑜𝑝𝑙𝑒𝑖𝑗+ 𝛽5 𝐶ℎ𝑎𝑟𝑎𝑐𝑡𝑒𝑟𝑖𝑠𝑡𝑖𝑐𝑠𝑖𝑗 + 𝛾1 𝐹𝑁𝑗𝑡
（5.1）
ただし、各記号は以下を指す。また、モデルはロジットモデルとなっている。
⚫

𝑆ℎ𝑎𝑟𝑒𝑖𝑡𝑗 ：個人 i が、分野 j の偽・誤情報 t を拡散していたら 1 とするダミー変数。

⚫

𝑃(𝑆ℎ𝑎𝑟𝑒𝑖𝑡𝑗 = 1)：𝑆ℎ𝑎𝑟𝑒𝑖𝑡𝑗 = 1となる確率。

⚫

𝐷𝑒𝑡𝑒𝑟𝑚𝑖𝑛𝑒𝑖𝑗：分野 j の偽・誤情報 t に関する真偽判定結果のダミー変数のベクトル。変
数は「正しい情報だと思う」「わからない・どちらともいえない」「誤った情報・根拠不明情報だと思う」の 3 つであるが、基準を「わからない・どちらともいえない」とする。

⚫

𝐿𝑖𝑡𝑒𝑟𝑎𝑐𝑦𝑖𝑡 ：リテラシーのベクトル。メディアリテラシー、情報リテラシー（読解力）、
ヘルスリテラシー。ただし、政治関連の偽・誤情報の分析においてはヘルスリテラシー

75

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を除く。
⚫

𝑀𝑒𝑑𝑖𝑎𝑖：各分野 j（コロナワクチンと政治）について、それぞれ主に情報収集している媒体を示すダミー変数のベクトル。SNS、ネットニュース、メッセージアプリ、動画共有サービス、官公庁のウェブサイト、上記以外のウェブサイト・ブログ、家族・友人・知人との直接の会話、医師との直接の会話、テレビ・新聞などのマスメディア、書籍、その他の 10 個。ただし、政治関連の偽・誤情報の分析においては医師との直接の会話は含めない。

⚫

𝑃𝑒𝑜𝑝𝑙𝑒𝑖𝑗 ：周囲に分野 j について言及する人がいたら 1 とするダミー変数のベクトル。
具体的には、コロナワクチンでは打たないように勧めてくる人（SNS）、打つように勧めてくる人（SNS）、打たないように勧めてくる人（家族・友人・知人）、打つように勧めてくる人（家族・友人・知人）の 4 つ。政治では、政治について話す人（SNS）と政治について話す人（家族・友人・知人）の 2 つ。

⚫

𝐶ℎ𝑎𝑟𝑎𝑐𝑡𝑒𝑟𝑖𝑠𝑡𝑖𝑐𝑠𝑖：個人 i の属性ベクトル。具体的には、コロナワクチン関連の偽・誤情報の分析においては、新型コロナウイルスによる生活へのネガティブな影響56、コロナワクチン関心度57、政府信頼度58、医療従事者59、インターネット利用歴（年）、学歴（大卒以上）、性別（男性）、年齢、居住地（大都市圏） 。政治関連の偽・誤情報の分析においては、政治的保守度、政治的極端度、政治関心度60、政府信頼度、インターネット
利用歴（年）、学歴（大卒以上）、性別（男性）、年齢、居住地（大都市圏）。この内政治的保守度と政治的極端度について、田中・浜屋（2018）61の調査を参照し、「憲法 9 条を改正する」
「社会保障支出をもっと増やすべきだ」などの下位尺度 10 項目について、「7
点：非常に賛成である」～「1 点：絶対に反対である」として 7 件法で調査し、保守系の内容はそのまま、リベラル系の内容は逆転したうえで 4 を引いてから平均値を算出したものを用いた。つまり、この点数は－3 以上 3 以下の範囲をとり、数字が大きけれ
ば保守、小さければリベラルと解釈できる。そして、政治傾向（極端度）はその絶対値

新型コロナウイルスの影響として、「収入が減った」「同居している家族の収入が減った」「生活に必要な費用が増えた」の 3 つについてそれぞれ「全くそう思わない」～「非常にそう思う」の 5 件法で調査した結果の平均値。
「非常にそう思う」を 5 点としている
ので、経済的にネガティブな影響を受けている人ほど高い点数となる。
57
コロナワクチンへの関心度について、「まったく関心がない」～「非常に関心がある」の 5 件法で調査した結果。
「非常に関心がある」が 5 点となっている。
58「あなたは現在の日本政府をどれくらい信頼していますか。」という問いについて、「まったく信頼していない」～「非常に信頼している」の 5 件法で調査した結果。「非常に信頼している」5 点としている。
59
医療従事者であれば 1 とするダミー変数。
60
政治への関心度について、「まったく関心がない」～「非常に関心がある」の 5 件法で調査した結果。
「非常に関心がある」が 5 点となっている。
61
田中辰雄, & 浜屋敏. (2018). ネットは社会を分断するのか－パネルデータからの考察－.
研究レポート, 462, 1-25.
56

76

Innovation Nippon わが国における偽・誤情報の実態の把握と社会的対処の検討 報告書をとることで、保守・リベラル関係なく、政治傾向が極端（強い）かどうかわかる変数とした。つまり、絶対値が大きければ、それだけどちらか片方に「非常に賛成」や「絶対に反対」といった強い賛成・反対をしており、政治的に極端といえる62。
⚫

𝛼、𝛽1 、𝛽2 、𝛽3 、𝛽4、𝛽5 、𝛾1、：各変数、ベクトルにかかっているパラメータ。

５．３．２．分析結果
以上を踏まえて式（5.1）を推定したのが図表 5.17 と図表 5.18 である。また、そもそも偽・誤情報に接触していなければ拡散は出来ないため、個人 i が偽・誤情報 t に接触しているサンプルのみを分析対象としている。p 値は偽・誤情報のクラスタに頑健な標準誤差から算出されている。
この推定結果について、5%水準で有意なもの63だけを抽出して、限界効果を分かりやすく図としたものが図表 5.15 と図表 5.16 である。
解釈を加えていく。まず、コロナワクチン関連の偽・誤情報について図表 5.15 を見る。
真偽判断では、５．２．で見た通り、「正しい情報だと思う」と拡散する確率が 14.2%も高いことが分かる。一方、「誤った情報・根拠不明情報だと思う」場合にはむしろ拡散確率は6.2%低い。
リテラシーでは、「メディアリテラシー」と「情報リテラシー」は、低い人の方が拡散する傾向が顕著に見られた。ヘルスリテラシーこそ高い人が拡散しているが、このことは、リテラシーの低い人（真偽判定結果をコントロールしてもなおリテラシーが低いということが拡散行動に影響を与えている）による拡散が行われやすいことを示唆している。つまり、
偽・誤情報に関して、それを信じている人や、メディアリテラシー・情報リテラシーの低い人によう拡散が多いのである。これは、偽・誤情報が拡散していくメカニズムの大きな理由となっているだろう。

具体的な調査項目は以下のとおり。
憲法 9 条を改正する
社会保障支出をもっと増やすべきだ ※逆転項目
夫婦別姓を選べるようにする ※逆転項目
経済成長と環境保護では環境保護を優先したい ※逆転項目
原発は直ちに廃止する ※逆転項目
国民全体の利益と個人の利益では個人の利益の方を優先すべきだ
政府が職と収入をある程度保障すべきだ ※逆転項目
学校では子供に愛国心を教えるべきだ
中国の領海侵犯は軍事力を使っても排除すべきだ
現政権は日本を戦前の暗い時代に戻そうとしていると思う ※逆転項目
63
偽・誤情報の種類を除く。
62












77

Innovation Nippon わが国における偽・誤情報の実態の把握と社会的対処の検討 報告書

主な情報収集媒体では、「SNS」「動画共有サービス」「その他のウェブサイト・ブログ」「家族・友人・知人との直接の会話」で収集している場合は拡散する傾向で、「医師との直接の会話」で収集している場合は拡散しない傾向が見られた。
周囲の人では、「打たないように勧めてくる人（SNS）」「打つように勧めてくる人（SNS）」「打たないように勧めてくる人（家族・友人・知人）」「打つように勧めてくる人（家族・友人・知人）」、いずれもいる人の方が、そうでない人よりも拡散する傾向にある。
最後に属性では、「新型コロナウイルスによって生活にネガティブな影響を受けた人」「コ
ロナワクチン関心度が高い人」「医療従事者」「男性」「年齢が高い」場合には拡散する傾向があり、「インターネット利用歴が長い人」「大都市圏在住」であると拡散しにくい傾向が見られた。インターネット利用歴については興味深い結果であるが、インターネットを長く利用している中で、このようなセンシティブな内容は拡散しないようになっているのかもしれない。
続けて政治関連の偽・誤情報について図表 5.16 を見ると、大きな傾向はコロナワクチン
関連の偽・誤情報と似ている。真偽判断については、「正しい情報だと思う」と拡散する確率が 19.8%高い。コロナワクチン関連の偽・誤情報と異なり、「誤った情報・根拠不明情報だと思う」場合も拡散する傾向が見られたが、その限界効果は 6.5%であり、いずれにせよ「正しい情報だと思う」であると拡散しやすい傾向は変わらない。
リテラシーでは、「メディアリテラシー」と「情報リテラシー」は、低い人の方が拡散する傾向に見られた。特にメディアリテラシーの影響は大きく、メディアリテラシーが最大（4点）の人は、最小（1 点）の人に比べて、拡散する確率が 52.6%も低い。政治関連の偽・誤情報についても、正しい情報だと思う人や、メディアリテラシー、情報リテラシーが低い人が拡散する傾向にあるといえる。
主な情報収集媒体では、「メッセージアプリ」「その他のウェブサイト・ブログ」「家族・友人・知人との直接の会話」だと拡散する傾向にあったが、「ネットニュース」「マスメディ
ア」「その他」だと拡散しない傾向だった。
周囲の人では、コロナワクチン関連の偽・誤情報の時と同様、政治について話す人が SNSにいる場合も、家族・友人・知人にいる場合も、拡散確率が高くなった。
最後に属性では、「政治的保守度が高い」「政府信頼度が高い」「大卒以上」「男性」であると拡散しやすく、「インターネット利用歴が長い」「大都市圏在住」であると拡散しない傾向にあった。政治的な傾向では、リベラル派の人のほうが政治的な偽・誤情報を拡散する傾向にあるといえる。また、コロナワクチンと同様に「インターネット利用歴が長い」と拡散しない傾向が見られた。

78

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図表 5.15 分析結果：コロナワクチン関連の偽・誤情報の拡散行動に対する限界効果

図表 5.16 分析結果：政治関連の偽・誤情報の拡散行動に対する限界効果

79Innovation Nippon わが国における偽・誤情報の実態の把握と社会的対処の検討 報告書

図表 5.17 詳細な分析結果：コロナワクチン関連の偽・誤情報の拡散行動
変数分類 変数
真偽判定 正しい情報だと思う
誤った情報・根拠不明情報だと思う
リテラシー メディアリテラシー
情報リテラシー（読解力）
ヘルスリテラシー
主な情報 SNS
収集媒体 ネットニュース
メッセージアプリ
動画共有サービス
官公庁のウェブサイト
上記以外のウェブサイト・ブログ
家族・友人・知人との直接の会話
医師との直接の会話
テレビ・新聞などのマスメディア
書籍
その他
周囲の人 打たないように勧めてくる人（SNS）
打つように勧めてくる人（SNS）
打たないように勧めてくる人（家族・友人・知人）
打つように勧めてくる人（家族・友人・知人）
属性
コロナによる生活にネガティブな影響
コロナワクチン関心度
政府信頼度
医療従事者
インターネット利用歴（年）
学歴（大卒以上）
性別（男性）
年齢
居住地（大都市圏）
偽・誤情 死亡報告を上げないと決めた報
不妊になる
周囲に病気をまき散らす
水銀が入っている
感染予防にはならない
定数項
サンプルサイズ
注1：**p<0.01、*p<0.05。
注2: p値は不均一分散に頑健な標準誤差から算出している。

80

限界効果
0.142
-0.065-0.090-0.021
0.022
0.029-0.0100.028
0.048-0.0060.029
0.105-0.016-0.0200.014-0.001
0.076
0.046
0.074
0.048
0.014
0.011
0.003
0.073
-0.002
0.004
0.028
0.001
-0.009
0.034
0.011
0.044
0.005
0.035

係数
1.022
-0.468-0.651-0.1480.161
0.209-0.0730.198
0.346-0.0440.211
0.756-0.112-0.1410.102-0.010
0.546
0.332
0.529
0.348
0.102
0.080
0.019
0.522
-0.017
0.031
0.201
0.008
-0.065
0.248
0.076
0.317
0.038
0.248
-1.188
8177

p値
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.340
0.061
0.000
0.230
0.039
0.000
0.012
0.271
0.188
0.940
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.017
0.588
0.000
0.000
0.457
0.001
0.000
0.001
0.000
0.000
0.000
0.268
0.000
0.031

**
**
**
**
**
**

**
*
**
*

**
**
**
**
**
*
**
**
**
**
**
**
**
**
**
*

Innovation Nippon わが国における偽・誤情報の実態の把握と社会的対処の検討 報告書

図表 5.18 詳細な分析結果：政治関連の偽・誤情報の拡散行動
変数分類 変数
真偽判定 正しい情報だと思う
誤った情報・根拠不明情報だと思う
リテラシー メディアリテラシー
情報リテラシー（読解力）
主な情報 SNS
収集媒体 ネットニュース
メッセージアプリ
動画共有サービス
官公庁のウェブサイト
上記以外のウェブサイト・ブログ
家族・友人・知人との直接の会話
テレビ・新聞などのマスメディア
書籍
その他
周囲の人 政治について話す人（SNS）
政治について話す人（家族・友人・知人）
属性
政治的保守度
政治的極端度
政治関心度
政府信頼度
インターネット利用歴（年）
学歴（大卒以上）
性別（男性）
年齢
居住地（大都市圏）
偽・誤情 旧民主党の事業仕分けで「日本ウイルス学会」などを廃止した
報
自民党・公明党・日本維新の会が勝つと消費税が19％に
選挙機材大手「ムサシ」の大株主が安倍晋三元首相である
長野五輪で5千人の中国人が集合し暴動になった
コロナ政策批判に、枝野元代表が党首討論にふさわしくないといった
定数項
サンプルサイズ
注1：**p<0.01、*p<0.05。
注2: p値は不均一分散に頑健な標準誤差から算出している。

限界効果
0.204
0.069
-0.172-0.0350.019-0.042
0.127
0.017
0.010
0.043
0.081
-0.0480.003-0.0680.096
0.114-0.035-0.0180.008
0.016-0.008
0.028
0.034
0.000
-0.027
0.037
0.084
0.053
0.057
-0.024

係数
1.522
0.511
-1.280-0.2580.145-0.312
0.944
0.127
0.074
0.317
0.604
-0.3550.019-0.5100.713
0.851-0.263-0.1360.058
0.117-0.0580.212
0.251-0.003-0.201
0.277
0.623
0.394
0.423
-0.176
2.172
2920

p値
0.000
0.002
0.000
0.000
0.100
0.000
0.000
0.138
0.580
0.022
0.000
0.000
0.875
0.005
0.000
0.000
0.001
0.093
0.397
0.010
0.000
0.034
0.016
0.549
0.001
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000

**
**
**
**
**
**

*
**
**
**
**
**
**

*
**
*
*
**
**
**
**
**
**
**

５．３．３．詳細な分析結果：どの拡散手段でも正しいと思っている人ほど拡散する
最後に、このように正しいと思っている人ほど拡散する傾向は、どの拡散手段でも起こっているのか確認するため、式 5.1 の𝑆ℎ𝑎𝑟𝑒𝑖𝑗𝑡 を、各拡散手段で拡散したら 1 とするダミー変数にして推定を行った。つまり、解釈不能な「その他の方法で誰かに伝えた」を除いた「SNSに投稿した・シェアした」などの 7 つの拡散手段それぞれについてモデルを構築し、コロナワクチン関連の偽・誤情報と政治関連の偽・誤情報、それぞれ 7 本ずつの合計 14 本の推定を行った。ただし、拡散していない人との比較をするために、全サンプルを使うのではなく、その他の手段で拡散しているサンプルを除外して分析を行った。つまり、「SNS に投稿した・
シェアした」の分析をしている場合は、「SNS に投稿した・シェアした」で拡散しておらず、
かつ、他の「メッセージアプリで家族・友人・知人に知らせた」などで拡散しているサンプ

81

Innovation Nippon わが国における偽・誤情報の実態の把握と社会的対処の検討 報告書

ルは除外した。
詳細な分析結果は省くが、限界効果は図表 5.19 と図表 5.20 のとおりである。
これらの図表を見ると、コロナワクチン関連の偽・誤情報でも政治関連の偽・誤情報でも、全ての拡散方法において「正しい情報だと思う」場合は、基準である「わからない・どちらともいえない」場合に比べて拡散しやすい傾向にあることが分かる。ただし限界効果は、説
明変数が 1 単位変化したときに、被説明変数が何ポイント変化するかを示すものなので、元の確率が高ければ高くなる。そのため、一概に「家族・友人・知人に直接の会話で伝えた」
場合にバイアスが大きいとはいえない。
さて、一方で「誤った情報・根拠不明情報だと思う」の限界効果は、一部有意に正のものもあるが、限界効果はすべての場合において「正しい情報だと思う」より小さい。また、コ
ロナワクチン関連の偽・誤情報においては、「誤った情報・根拠不明情報だと思う」場合、
むしろ拡散しない傾向が見られた。以上より、どのような拡散手段であっても、偽・誤情報を信じている人の方が拡散する傾向が確認された。
図表 5.19 コロナワクチン関連の偽・誤情報の各拡散方法における限界効果（真偽判断別）
拡散方法
SNSに投稿した・シェアしたSNSでリプライをしたメッセージアプリで家族・友人・知人に知らせた
動画共有サービスに動画・コメントを投稿した
自分のウェブサイトやブログで発信した
家族・友人・知人に直接の会話で伝えた電話やメールフォームで企業・組織・政府に伝えた

限界効果
正しい情報だと思う 誤った情報・根拠不明情報だと思う
3.4%
0.0%
2.2%
0.9%
3.2%
0.0%
1.6%
0.5%
1.1%
0.0%
11.9%
-7.4%
1.3%
0.0%

図表 5.20 政治関連の偽・誤情報の各拡散方法における限界効果（真偽判断別）
拡散方法
SNSに投稿した・シェアしたSNSでリプライをしたメッセージアプリで家族・友人・知人に知らせた
動画共有サービスに動画・コメントを投稿した
自分のウェブサイトやブログで発信した
家族・友人・知人に直接の会話で伝えた電話やメールフォームで企業・組織・政府に伝えた

限界効果
正しい情報だと思う 誤った情報・根拠不明情報だと思う
7.2%
0.0%
5.0%
3.5%
1.9%
0.0%
3.3%
1.9%
4.0%
2.5%
15.3%
0.0%
2.1%
1.9%

82

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６．偽・誤情報の訂正情報への人々の反応
６．１．調査設計
本章では、訂正情報の効果に関する実証実験の報告を行う。まずは調査設計から説明する。
サーベイ実験で用いる偽・誤情報は、実際に社会で広まった偽・誤情報を用いた。具体的には以下の二つである。これらのニュースは、両方とも FIJ 及びそのパートナーメディアによるファクトチェックで「誤り」であると判定されている。
⚫

岸田内閣が、レジ袋有料化の廃止を決定した。（政治関連）⚫

フランス政府は、2021 年 9 月から保護者の同意なしに子供たちにコロナワクチンを接種している。（コロナワクチン関連）
上記二つのニュースを調査前から知っていた参加者は分析から除外している。実験の効果を測定できないからである。上記のニュースについて、提示されて初めて知った参加者に対して、ニュースの内容を正しいと思うかどうかを質問した。選択肢は、「1=正しい情報だと思う」「2=誤った情報・根拠不明情報だと思う」「3=わからない・どちらともいえない」の 3 件である。2 を選択した人が正解である。続いて、上記のニュースに対する訂正情報を提示したうえで、再度ニュースについてどう考えるかを質問した。具体的には、訂正情報が、ネットニュース、SNS、新聞、政府のウェブサイトに掲載された状況を設定し、サンプルをランダムに分けた 4 つのグループにそれぞれ割り振った。例えば、ネットニュースに訂正情報が掲載された設定のグループは以下の質問に回答している。
以下のような情報がネットニュースの記事に掲載されました。担当部署である環境省リサイクル推進室は、岸田内閣がレジ袋廃止に関する決定をしたという情報について、「そのような事実はありません」と明確に否定した。この情報を踏まえて、再度以下のニュースについてどう考えますか。
「岸田内閣が、レジ袋有料化の廃止を決定した。」
以下のような情報がネットニュースの記事に掲載されました。フランスの国民教育・
高等教育・研究省のウェブサイトには、未成年のワクチン接種について「12 歳から 18
歳へのワクチン接種は強く奨励されている。しかし、接種するか否かは個人の自由であり、12 歳から 15 歳が接種するにあたっては、親の同意が必要である」とまとめられている。この情報を踏まえて、再度以下のニュースについてどう考えますか。「フランス政府は、2021 年 9 月から保護者の同意なしに子供たちにコロナワクチンを接種している。」
他の 3 グループに対しては、「ネットニュースの記事に掲載されました」の部分を、それぞれ、「SNS 上に投稿されました」、「新聞記事に掲載されました」、「政府のウェブサイ
トに掲載されました」に変更して質問文を提示している。選択肢は、「1=正しい情報だと思83

Innovation Nippon わが国における偽・誤情報の実態の把握と社会的対処の検討 報告書う」「2=誤った情報・根拠不明情報だと思う」「3=わからない・どちらともいえない」の 3件である。2 を選択した人が正解で、情報の正しい認識にたどり着いたことになる。
以上のプロセスで、二つの偽・誤情報に関して、ファクトチェック前にどう考えるか、ファクトチェック後にどう考えるかを参加者に尋ねている。

６．２．調査結果の概観
上記の調査設計でサーベイ実験を行った結果は以下の図表の通りである。図表 6.1 は、「岸田内閣が、レジ袋有料化の廃止を決定した。」というニュースに対して、訂正情報が与えられていない状態でどのように考えるかを示したものである。約 62%の人が「誤った情報・根拠不明情報だと思う」を選択しており、半数以上の人が正しい認識を示している。
図表 6.2 は、各メディアで訂正情報を提示された後の判断の分布を示したものである。
「わからない・どちらともいえない」の割合が減っている一方で、「正しい情報だと思う」と誤った認識をしてしまう人の割合が増えている。正しい認識にたどり着いた人の割合は
大きくは変化していない。このことは非常に不可解なことであるため、次節以降において考察を行っていく。また、媒体別では、ネットニュース＜ SNS＜ 新聞 ＜政府のウェブサイトの順に正答率が増加していくが、微細な差であり、統計上有意なものかどうかは次節以降の分析を待たなければならない。
図表 6.1「岸田内閣が、レジ袋有料化の廃止を決定した。」に対する認識（訂正前）

図表 6.2「岸田内閣が、レジ袋有料化の廃止を決定した。」に対する認識（訂正後）

図表 6.3～図表 6.4 は、「フランス政府は、2021 年 9 月から保護者の同意なしに子供たちにコロナワクチンを接種している。」というニュースに対する回答の分布である。訂正情報を提示される前の回答分布は、「わからない・どちらともいえない」と答えた人の割合が約59%で半数を超えており、政治関連の偽・誤情報に比べて判断が難しかった様子がうかがえ

84

Innovation Nippon わが国における偽・誤情報の実態の把握と社会的対処の検討 報告書る。
一方で、各メディアで訂正情報を提示された後の回答分布を見てみると、「わからない・
どちらともいえない」と回答した人の割合は大幅に減少している。「誤った情報・根拠不明
情報だと思う」と回答した人（正しい認識にたどり着いた人）が増えている一方で、「正しい情報だと思う」と回答した人の割合も増えている。以上から、訂正情報は、情報の正誤の判断には役立ったようであるが、必ずしも正しい認識に導かれていないことが見て取れる。
また、媒体別では、SNS＜ ネットニュース ＜ 新聞

＜ 政府のウェブサイトの順に正答率が増加していくが、これも微細な差であり、統計上有意なものかどうかは次節による分析を待たなければならない。
図表 6.3「フランス政府は、2021 年 9 月から保護者の同意なしに子供たちにコロナワク
チンを接種している。」に対する認識（訂正前）

図表 6.4「フランス政府は、2021 年 9 月から保護者の同意なしに子供たちにコロナワク
チンを接種している。」に対する認識（訂正後）

６．３．正しい認識を行った人の特徴とメディアごとの違い
以上の点について、どういった要素が情報の正しい認識を導くのかを明らかにするために、本節では回帰分析を行う。なお、本節の関心は、訂正情報を受けて正しい認識にたどり着いた人の特徴やメディアごとの違いを明らかにすることにあるので、訂正情報を提示される前の質問で既に偽・誤情報だと見抜いた人は分析から除外している。
用いるモデルは、個人を i として以下のように書ける。政治関連の場合及びコロナワクチ
ン関連の場合の両方を記載すると煩雑になるので、ここでは代表的に政治関連の場合のみ示す。

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𝑃[𝑃𝑜𝑙𝑖 ]𝑙𝑜𝑔𝑖𝑡[𝑃(𝑃𝑜𝑙𝑖 = 1)] = log ()
1 − 𝑃[𝑃𝑜𝑙𝑖 ]= 𝛼 + 𝛽1 𝐶ℎ𝑎𝑟𝑎𝑐𝑡𝑟𝑖𝑠𝑡𝑖𝑐𝑠𝑖 + 𝛽2 𝑀𝑒𝑑𝑖𝑎_𝑑𝑢𝑚𝑚𝑦𝑖 + 𝛽3 𝐿𝑖𝑡𝑒𝑟𝑎𝑐𝑦𝑖 + 𝛽4 𝑇𝑟𝑢𝑠𝑡𝑖（6.1）
ただし、各記号は以下を指す。また、モデルはロジットモデルとなっている。なお、右辺の変数はダミー変数を除いて標準化している。
𝑃𝑜𝑙𝑖 ：「岸田内閣が、レジ袋有料化の廃止を決定した。」というニュースを偽・誤情報と見抜けたかどうかを示すダミー変数。
正解した場合は 1、そうでない場合は 0 となる。



𝑃(𝑃𝑜𝑙𝑖 = 1)：𝑃𝑜𝑙𝑖 となる確率。

𝐶ℎ𝑎𝑟𝑎𝑐𝑡𝑟𝑖𝑠𝑡𝑖𝑐𝑠𝑖 ：個人 i の属性ベクトル。具体的には、性別、年齢、政治関心の 3 つの変数を持ったベクトル。（コロナワクチンに関連するニュースの場合は、性別、年齢、コロナへの関心、ワクチンへの不安の 4 つの変数を持ったベクトル。）

𝑀𝑒𝑑𝑖𝑎_𝑑𝑢𝑚𝑚𝑦𝑖 ：個人 i がどのメディアで訂正情報を受け取ったかを示すダミー変数。
SNS が基準となっている。



𝐿𝑖𝑡𝑒𝑟𝑎𝑐𝑦𝑖：個人 i のリテラシーベクトル。具体的には、メディアリテラシー、情報リテ
ラシーの 2 つの変数を持ったベクトル。（コロナワクチンに関連するニュースの場合
は、メディアリテラシー、情報リテラシー、医療リテラシーの 3 つの変数を持ったベク
トル。）

𝑇𝑟𝑢𝑠𝑡𝑖：個人 i が各メディアをどの程度信頼しているかを示す。ネットニュースへの信
頼、SNS への信頼、マスメディアへの信頼、官公庁のウェブサイトへの信頼という 4 つの変数を持ったベクトル。

𝛼、𝛽1 、𝛽2 、𝛽3 、𝛽4：各変数、ベクトルにかかっているパラメータ。
まずは政治関連の偽・誤情報について、式 6.1 を分析した結果を報告する。以上の変数を全て投入したモデルが図表 6.5 である。また、5％水準で有意になったもののみ抜き出したのが図表 6.6 である。図表 6.6 を主として解釈していく。図表 6.6 の中で、正になっている
ものは正しい情報の認識を促進する要因で、負になっているものは抑える要因である。

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図表 6.5

図表 6.6推定結果（政治関連の偽・誤情報・正解）

誤情報と判断した人の特徴（政治関連の偽・誤情報）訂正情報を受け取った媒体による違いは、今回の分析では見出されなかった。今回の調査
設計では、状況の想定による質問設計を行っている。実際に、ネットニュース、SNS、新聞、
政府のウェブサイトを提示しているわけではない。そのため、推定上の違いが出るほどの影
響力はなかったものと思われる。この点は今回の調査の限界であり、今後の課題である。
リテラシー関連では、情報リテラシーのみが真偽判定に対して正の効果を持っている。情報リテラシーは文章の読み取り等のクイズ形式で出題されているので、個人の読解力等がダイレクトに測定される。Innovation Nippon 2019、2020、本報告書の前半においても、偽・87

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誤情報に騙されないためには情報リテラシーが重要である結果が報告されているが、訂正情報に従って正しい判断ができるか否かも、情報リテラシーの射程の範囲内にあるということが明らかとなった。
メディアへの信頼に関しては、SNS への信頼が負、官公庁のウェブサイトへの信頼が正、
マスメディアへの信頼が正の効果を持っている。調査設計上、各メディアへの信頼度が高ければ高いほど、当該メディアで報じられた訂正情報を正しく認識するというのは自然に理解できることである。一方で、SNS を信頼していないほど、正解にたどり着きやすいという点は興味深い。この点の解釈については多様に考えられる。SNS には多様な情報が混在しており、個人が投稿した情報も、メディアが投稿した編集された情報も等価な位置づけが与えられる。そうした情報を安易に信頼しない態度は、正しい情報とそうでない情報を見分ける能力と関連していると考えられる。
続いて、コロナワクチン関連のニュースについて報告する。推定結果を表したものが図表6.7 である。また、5％水準で有意になったもののみ抜き出したのが図表 6.8 である。図表 6.8を主として解釈していく。
図表 6.7推定結果（コロナワクチン関連の偽・誤情報・正解）

88Innovation Nippon わが国における偽・誤情報の実態の把握と社会的対処の検討 報告書

図 6.8

誤情報と判断した人の特徴（コロナワクチン関連の偽・誤情報）

政治関連の偽・誤情報とは異なり、個人属性で女性であることが正の効果を持っている。
女性の方がワクチン関連の情報に敏感であるということかもしれない。
媒体別では、政府のウェブサイトで情報提示されたグループが正解にたどり着く確率が有意に高くなった。この点は政治関連の偽・誤情報とは異なるところである。ワクチン関連
情報は、「レジ袋の無料化」に比べれば、人間の身体・生命に直接関わる事象であるため、政府というオーソライズされた機関による情報発信を、他のメディアによる情報発信よりも信じるということは合理的である。
リテラシーについては、メディアリテラシー及び情報リテラシーが正の効果を持っていた。メディアリテラシーは、メディアから流れてくる情報の性質を理解しているかを問うている。こうした能力は、コロナワクチンに関しては訂正情報の正しい理解につながるということである。ワクチンに関しては、様々な媒体で日々様々な情報が錯綜しており、メディアを批判的に検討する能力が深く関係していることが想定される。また、情報リテラシーについては政治関連と同様に重要な要素であることが示唆された。
メディアへの信頼に関しても、政治関連のニュースとほぼ同様の傾向を示しており、SNSへの信頼が負、ネットニュースへの信頼が正、官公庁のウェブサイトへの信頼が正の効果を有している。ファクトチェックにおいては、公的情報への信頼が深くかかわっていることが推察される。

89

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６．４．訂正情報を受け取った上で誤った認識をした人の特徴
第 2 節の図表 6.6 及び図表 6.8 で確認したように、今回の調査においては、訂正情報を受け取ったにも関わらず、元の情報を「正しい情報だと思う」と誤った認識をしてしまう
人の割合が増えている。この点は合理的に考えれば非常に不可解な点である。
訂正情報がかえって誤信を招いてしまう事態は、バックファイア効果と呼ばれており、一定の学術研究が蓄積されている。例えば、2003 年の米国によるイラク侵攻を支持していた共和党支持者は、イラクに大量破壊兵器が存在しているという情報が虚偽であったという
訂正情報を受け入れにくい傾向があることが実証研究により明らかになっている（Nyhan &Reifler 2010）64。こうした事態が起きてしまう理由については未だ明らかとされていないが、個人が元々持っている信念や認知が関係していると考えられている（Nyhan & Reifler 2012）
65。
今回は、コロナワクチン関連のニュースについて、訂正情報に接した後に、元の情報が「正しい」と認識した人がどのような特徴を持っているかを回帰分析によって明らかにすることを試みる。なお、本節の分析においては、訂正情報を提示される前の段階で正解した人もサンプルに含んでいる。当初は偽・誤情報を見抜いたが、訂正情報を見せられて考えを変えてしまった人にも重要な意味があるからである。
用いるモデルは、個人を i として以下のように書ける。
𝑙𝑜𝑔𝑖𝑡[𝑃(𝑉𝑎𝑐𝑖 = 1)] = log (𝑃[𝑉𝑎𝑐𝑖 ])1 − 𝑃[𝑉𝑎𝑐𝑖 ]= 𝛼 + 𝛽1 𝐶ℎ𝑎𝑟𝑎𝑐𝑡𝑟𝑖𝑠𝑡𝑖𝑐𝑠𝑖 + 𝛽2 𝑀𝑒𝑑𝑖𝑎_𝑑𝑢𝑚𝑚𝑦𝑖 + 𝛽3 𝐿𝑖𝑡𝑒𝑟𝑎𝑐𝑦𝑖 + 𝛽4 𝑇𝑟𝑢𝑠𝑡𝑖（6.2）
ただし、各記号は以下を指す。また、モデルはロジットモデルとなっている。なお、右辺の変数はダミー変数を除いて標準化している。


𝑉𝑎𝑐𝑖 ：「フランス政府は、2021 年 9 月から保護者の同意なしに子供たちにコロナワク
チンを接種している。」というニュースについて、訂正情報に接触した後にも関わらず、「正しいと思う」を選んでしまうかどうかを示すダミー変数。該当する場合は 1、そう
でない場合は 0 となる。



𝑃(𝑉𝑎𝑐𝑖 = 1)：𝑉𝑎𝑐𝑖 となる確率。

Nyhan, B. & Reifler, J. (2010). ‘When corrections fail: The persistence of politicalmisperceptions’ Political Behavior, Vol. 32, pp.303–330.
65
Nyhan, B. and Reifler, J. (2012). Misinformation and fact‐checking: Research findings fromsocial science. New America Foundation Media Policy Initiative Research Paper. Washington, DC.
[online] https://www.dartmouth.edu/~nyhan/Misinformation_and_Fact-checking.pdf
6490

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𝐶ℎ𝑎𝑟𝑎𝑐𝑡𝑟𝑖𝑠𝑡𝑖𝑐𝑠𝑖 ：個人 i の属性ベクトル。具体的には、性別、年齢、コロナへの関心、ワクチンへの不安の 4 つの変数を持ったベクトル。

𝑀𝑒𝑑𝑖𝑎_𝑑𝑢𝑚𝑚𝑦𝑖 ：個人 i がどのメディアで訂正情報を受け取ったかを示すダミー変数。
SNS が基準となっている。



𝐿𝑖𝑡𝑒𝑟𝑎𝑐𝑦𝑖：個人 i のリテラシーベクトル。具体的には、メディアリテラシー、情報リテ
ラシー、医療リテラシーの 3 つの変数を持ったベクトル。

𝑇𝑟𝑢𝑠𝑡𝑖：個人 i が各メディアをどの程度信頼しているかを示す。ネットニュースへの信
頼、SNS への信頼、マスメディアへの信頼、官公庁のウェブサイトへの信頼という 4 つの変数を持ったベクトル。

𝛼、𝛽1 、𝛽2 、𝛽3 、𝛽4：各変数、ベクトルにかかっているパラメータ。
上記推定の結果を図表 6.9 及び図表 6.10 に示す。まず個人属性については、女性である

ことが負の効果、つまり男性である方が誤った回答に至りやすい傾向になっている。この点は、第 3 節における結果と逆の傾向と理解すればよいだろう。また年齢については、年齢が高い方が誤った回答に至りやすいという結果になっている。
図表 6.9詳細な分析結果：コロナワクチン関連の偽・誤情報についてファクト提示後に不正解する人の特徴

91

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図表 6.10 分析結果：コロナワクチン関連の偽・誤情報についてファクト提示後に不正解する人の特徴媒体別の効果については、SNS を基準として、新聞で訂正情報を受け取った人は不正解になりにくいという傾向を示している。ネットニュース及び政府のウェブサイトも、p 値10%以下の参考水準ではあるが、係数が負になっている。つまり、これらの媒体に割り振られた場合、SNS に割り振られた場合に比べて不正解になりにくいということである。この点は、SNS 上の情報が一般的には玉石混合であることを踏まえれば、SNS 上で訂正情報を提示されてもかえって混乱するだけということが考えられる。
リテラシーに関しては、メディアリテラシー及び情報リテラシーの係数が負となっており、第 3 節の結果の逆転であると考えれば素直に理解できる。一方で不可解なのが、医療リ
テラシーの係数が正になっている点である。一般的には、医療リテラシーが高ければ、コロ
ナワクチン関連の正しい情報にたどり着きやすいと考えられそうである。そこで前述の医療リテラシーに関する調査項目を振り返ってみると、メディアリテラシー及び情報リテラ
シーがクイズ形式になっていたのに対し、医療リテラシーは自己申告の形式になっている。
つまり厳密にいえば、この項目は「医療リテラシーの自認」なのである。Innovation Nippon
2019 においては、自分に自信がある人ほど偽・誤情報を信じて拡散する傾向にあることが示されており、その点を踏まえると、「自分は医療リテラシーがある」と過信してしまっている人ほど、不正解になってしまうという事実は首肯できる。つまり、医療情報について自己判断ができると思っているからこそ、第三者による訂正情報を受けてもそれを素直に受け入れることができないのである。

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６．５．本章の結論
これまでの節で、訂正情報への反応に関する実証実験の結果を概観してきた。政治関連、
コロナワクチン関連のニュースともに重要であったのは情報リテラシーであった。訂正情報をどう受け取るかということも、つきつめれば情報の真偽判定であるので、Innovation
Nippon 2019、同 2020、そして本報告書の前半でも示された通り、リテラシーは偽・誤情報に対抗するにあたって極めて重要な要素となっている。第 4 節で分析したように、どれほど訂正情報を発信しても、リテラシーがなければ人は正しい認識にたどり着かない。メディア
リテラシー及び情報リテラシーの育成は急務である。
続いて媒体別の状況においては、コロナワクチン関連のニュースのみであるが、政府のウェブサイトを通じた発信が効果的であることが示された。特に、第 4 節で分析を行ったバッ
クファイア効果を踏まえると、SNS での安易な情報発信はかえって誤認識につながるリス
クすらある。
最後に、公的情報への信頼感を醸成することの重要性が見いだされた。官公庁のウェブサ
イトを信頼している人ほど、正しい認識にたどり着きやすい。情報は時に即時性が求められるが、官公庁のウェブサイトというオーソライズされた媒体においては、普段から誤った情報を掲載しないよう細心の注意が必要である。また同時に、見やすく整理された情報をわかりやすく伝えていくことも求められるだろう。

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７．コロナワクチンに関する Twitter 上での言説の変化とファクトチ
ェックの効果７．１．はじめに新型コロナウイルス感染症に関して、日本では 2021 年 2 月に医療従事者へ、4 月には高齢者へ、6 月には一般へのワクチン接種が始まった。米国、英国においては日本に先んじて、2020 年 12 月より既にワクチン接種が開始されている。それに伴い、ワクチンに関する偽・誤情報も一定程度蓄積されている。
ワクチンに関しては、国内外を問わず、古くから偽・誤情報や陰謀論等の発生が見られる。
同時に、反ワクチン運動や訴訟、ワクチン忌避等も繰り返し生じており、ワクチンの普及には様々な困難が伴っている。一般的に考えても、「予防」は普及が難しい施策である。それは、予防的医療の効果を主観的に実感することが難しいからである。「ワクチンを受けても病気になった人」は予防が効かなかったと恨みに思い、「ワクチンの副作用で苦しむ人」も予防医療によって病気になったと恨みに思う。一方で、大多数の「何も起きない人」はその効果を実感することは少ない66。
このような事情に加えて、メディア等でワクチンの危険性を示唆する報道がなされ不信感が強まると、ワクチン忌避に誘導されることは容易に想像できる。もちろん、あらゆる薬にはリスクがある以上、ワクチンの副反応についても過小評価されることは決してあってはならないことである。しかし一方で、新型コロナウイルス感染症の流行から約 2 年が経過
し、我々は未だ社会経済生活における様々な制約を余儀なくされている。一刻も早い事態の解決が望まれる中で、ワクチンの接種は有効な施策の一つであり、それが偽・誤情報等により普及を妨げられるのであれば、失われる社会的厚生は大きなものである。幸いなことに、
日本においては、2022 年 1 月時点で、国民の 75%以上が 2 回以上ワクチンを接種している。
それでも、後述するように、ワクチンに関する偽・誤情報を一定程度拡散されていた。本章
ではその内容を振り返り、今後の予防医療に関するコミュニケーションについて一定の示唆を得ようとするものである。
総務省の調査によると、新型コロナウイルス感染症に関する情報を見た媒体として、「Twitter」と回答した人は 22.6%で、ソーシャルメディアの中で最も高い割合となっている。
特に、10 代及び 20 代では約 50％となっており、若年層における Twitter のメディアとしての役割は看過できない（総務省 2020）67。また、関連する研究においては、メディア接触と岩田健太郎.(2017).『ワクチンは怖くない』光文社新書, p. 36
総務省 .(2020).「新型コロナウイルス感染症に関する情報流通調査」,
https://www.soumu.go.jp/menu_news/s-news/01kiban18_01000082.html
66
67

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Innovation Nippon わが国における偽・誤情報の実態の把握と社会的対処の検討 報告書

ワクチンに対する認識の間には関連が認められている68。そこで本稿は、Twitter のログデー
タを分析することにより、コロナワクチンに関連する偽・誤情報の布置連関を明らかにする。

７．２．ワクチン関連ツイートにおける偽・誤情報
本研究では、2021 年 3 月から 10 月までの全ツイートのうち、「ワクチン」を含むツイー
トを Twitter API を利用して全て収集した。まず「ワクチン」を含むツイートの総数を図表7.1 に示す（全 27,944,166 ツイート、RT を除く）。3 月以降、徐々に増え続け、接種率の上昇が見られた夏頃にピークを迎える。その後、接種率の上昇が落ち着くとともにツイート数も減少していく。

図表 7.1「ワクチン」を含むツイート数の推移

今回の政府によるコロナワクチンの推進（以下、ワクチン推進事業）において、どのような偽・誤情報がどの程度拡散されたのか。本研究では、以下のアプローチで分析を行った。
①「ワクチン」を含む全ツイートから、一週間ごとに 500 ツイートごとをランダムに抽出する。

②「ワクチン」を含む全ツイートのうち、1,000RT 以上なされたツイートを抽出する。

③①及び②によって得られたデータセットを手動で分析し、どのような偽・誤情報がどの程度含まれているのかを明らかにする。偽・誤情報の特定にあたっては、FIJ やロイタ

Betsch, C, Renkewitz F., Betsch T., & Ulshöfer C. (2010). “The influence of vaccine-criticalwebsites on perceiving vaccination risks”, Journal of Health Psychology 15(3), pp.446-455.
68

95

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ー通信をはじめとした国内外のファクトチェックサイトを参考にした。
第一に、一週間ごとにランダムに 500 ずつ抽出したツイートの分析結果を報告する（図表7.2）。この作業により、ワクチン関連ツイートにおける偽・誤情報の割合の推移を間接的に知ることができる。図 7.2 を見ると、偽・誤情報の割合は、概ね約 0.50%～2.00%で推移している。3 月、4 月末及び 6 月は若干量が多いように見える。一方、ワクチン接種が普及した 8 月以降は、比較的落ち着いている様子である。ただしこれらの差は僅少であり、誤差の範囲内とも考えられる。いずれにせよ、特定の期間に極端に多かったり少なかったりするということは見受けられず、ほとんど全期間を通じて、僅少の割合で偽・誤情報が存在していたことが観察される。

図表 7.2

各週における偽・誤情報の割合の推移

また、前述の工程により明らかにした割合と、各日のツイート数を掛け合わせ、偽・誤情報の実数を明らかにすることを試みた（図表 7.3）。割合は減少しているものの、ワクチン関連のツイート数自体が増加していく 7 月以降には、偽・誤情報も増えていくことが分かる。ただし、急増していっているというほどではなく、7 月以降は平均するとほぼ横ばいである。

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図表 7.3

各日における偽・誤情報の数（推計値・7 日間移動平均）

次に、1,000RT 以上なされたツイート（以下、高シェアツイート）における偽・誤情報の状況を報告する。高シェアツイートにおいては、偽・誤情報やワクチンに関する不安を煽る
ツイートに対して、冷静な対応を呼びかけるツイートが散見されたことが特徴的である。例
えば次のようなツイートである。

完全なるデマです！この論文では『ワクチン接種による S 蛋白抗体は SARSCov2 の感染だけではなく、血管内皮障害も抑制すると思われる』と結論づけてあり、予防接種を強く勧めるものです。ワクチンの S 蛋白が毒性を持つなどと書いてありません。全く結論が逆です。議員がデマを広めないで下さい！ (7 月 24 日, 5,734RT)
本章ではこうしたツイートを「打消しツイート」と呼ぶ。正義感からツイートを拡散する傾向にあることは学術的にも指摘されているが69、今回はその傾向が望ましい形で表出したものと考えられる。中には、反ワクチンを辞めようとしている人の背中を後押しするようなツイートも見受けられた。例えば、以下の 8 月 21 日のツイートが 5,275RT されている。

今まで反ワクチンだったり、打つ気はないと思って接種券を捨ててしまったという方。この頃の情勢や、ニュースを見てやっぱり打ちたいな…と思ったら、再発行できますので、事前にご連絡ください。別に誰も「手のひら返して…」とか思いません。意見を変えることは悪いことではないです。

69

山口真一.(2020).『正義をふりかざす「極端な人」の正体』光文社新書

97

Innovation Nippon わが国における偽・誤情報の実態の把握と社会的対処の検討 報告書

高シェアツイートにおける、偽・誤情報及び打消しツイートの割合の推移を図表 7.4 に示す。今回の調査においては、期間中の高シェアツイートは 7,974 件であった。そのう
ち、偽・誤情報を拡散しているツイートは 180 件（2.26%）であった。つまり、50 件に 1件程度の高シェアツイートはその内容の真偽が不明のまま拡散されていることになる。また、RT 数については、1,000RT 以上なされたツイートの合計 RT 数 23,049,827 回のうち、
305,928 回（1.33%）であった。「打消しツイート」は 240 件（3.01%）であった。偽・誤情報よりも全体に占める割合が高い。また RT 数で見ると、692,883 回（3.01%）であった。なお、偽・誤情報は、FIJ やロイター通信をはじめとした国内外のファクトチェック
サイトを参考にしつつ、その真偽が疑われる情報を筆者の判断で特定した。
偽・誤情報の推移は、緩やかに谷型を描いており、3 月及び 10 月の割合が高い。一方で、打消しツイートはワクチン導入期の 3 月の割合が突出して高い傾向にある。ただし前者の差は僅少であり、誤差の範囲内とも考えらえる。ランダムに抽出したツイートよりも偽・誤情報の割合が高いことから、やはりワクチンに関する偽・誤情報は刺激的であり、拡散されやすいことがうかがえる。ただし、それ以上に打消しツイートの割合も高く、高シェアツイート内で様々な情報が錯綜していたようである。

図表 7.4

高シェアツイートにおける偽・誤情報及び打消しツイートの推移

次に、高シェアツイートに占める偽・誤情報の内容の内訳を図表 7.5（ツイート数ベース）及び図表 7.6（RT 数ベース）に示す。各月においてツイート数（RT 数）が多い上位 1位を橙色で、2 位を水色でマーキングした。
全体として、ワクチンによる死亡や重篤な副反応を過度に強調する言説が多くみられ

98

Innovation Nippon わが国における偽・誤情報の実態の把握と社会的対処の検討 報告書た。時期に固有な事象としては、4 月に多く拡散された「国はワクチンを確保できていな
い、あるいは確保しているのに供給しない」ことに関する偽・誤情報が挙げられる。4 月
頃は、ワクチン供給に係る政府の対応の遅さに対する不満がピークに達していた時期であり、マスメディアでも頻繁に関連する報道がなされていた。そうした国民の不満や不安を反映し、ワクチン供給や確保に関する不確かな情報が拡散されたと考えられる。例えば、
4 月 22 日、ブルームバーグが「EU は 1 月 31 日から 4 月 19 日までに 43 カ国向けに 1 億3610 万回分のワクチン輸出を許可した。ブルームバーグが内部文書を確認した。このうち
約 5230 万回分が日本に出荷された」との記事を報道した70。これを受けて、「そのワクチンはどこへ行ったのか？」「日本政府は何をやっているのか？」という旨のツイートが大量に拡散される。有名インフルエンサーもこの情報を捉えて日本政府を批判するツイートを投稿しており、4,000 回近くの RT がなされている。一方で、河野太郎ワクチン担当相（当時）は、「数字がだいぶ違いますね。」と、ブルームバーグの誤報を示唆するツイー
トを行い、これも 1,000 回以上 RT されている。4 月 30 日付の駐日 EU 代表部の発表によると、5,230 万回分の「輸出を承認」したとしている71。日本国内の大手メディアもこれを踏まえて報道を行っている。こうした情報が「既に日本に入っている」というような誤解を生み、Twitter 上で情報が混乱したものと思われる。ただし、本情報の真偽については本報告書内では判断しかねる。あくまで、Twitter 上で、インフルエンサーや政府関係者、大手メディアも巻き込んで、情報が右往左往したことを指摘するものである。
一方で、一般への接種が始まった 6 月以降においては、ワクチンと死亡や重症を結びつける言説や、ワクチンの効果に疑問を呈する言説が散見されるようになる。前者はワクチ
ン導入期にも拡散されたタイプの言説のバリエーションであるが、後者については、変異株の流行が影響していると考えられる。両方とも FIJ によりファクトチェックがなされている。例えば次のような言説である。

ファイザー製ワクチンには未知の成分が入っており、ラットにおける毒性試験で「肝細胞の空洞化が認められた」厚生省の資料よりつまり接種すると“肝臓が壊死する”危険性がある。それはつまり死ぬという事。（3 月 24 日、約 1,600RT）
この動画、必見。「70 歳以上の人がワクチンを打つと、2〜3 年のうちに亡くなる可能性がある。そして、年齢に関係なく寿命が短くなり、30 代なら 5〜10 年以内に亡くなる可能性がある。アレルギー疾患が出る方は多い。神経認知上や炎症もそうですが、最大の問題は不妊です。」（4 月 11 日、動画付き、約 1,100RT）

Bloomberg .(2021). 「日本のワクチン接種遅れに批判強まる－大量のＥＵ製が承認済みと発覚」 https://www.bloomberg.co.jp/news/articles/2021-04-30/QSCXHSDWLU6H01
71
Delegation of the European Union to Japan .(2021). “EU continues to actively support vaccine
production and global distribution” https://eeas.europa.eu/delegations/japan/96794/node/96794_en
70

99Innovation Nippon わが国における偽・誤情報の実態の把握と社会的対処の検討 報告書「コロナワクチンは感染を防ぐことは出来ないが重症化を抑える事が出来る」だと？
そもそもワクチンは免疫を持たせるもので、抗ウイルス薬ではない。感染してしまう時
点で「効果はない」。重症化を抑える効果があるなら、普通の生活をして軽く感染する方がよほど安全でラクにいい免疫が出来るはず。（9 月 26 日、約 2,151RT）
図表 7.5

高シェアツイートにおける偽・誤情報の内訳（オリジナルツイート）

図表 7.6

高シェアツイートにおける偽・誤情報の内訳（RT）

以上の結果を総合的に考察すると次のようになる。第一に、ランダムに取得したツイート、
高シェアツイートともに、全体として偽・誤情報の割合がそれほど高くないことがうかがえる。3 月、4 月の高シェアツイートにおいてのみ、約 5%前後が偽・誤情報とその割合が相対的に高い。この背景には、国内で医療従事者への先行接種が始まる中で、「未知のワクチン」というイメージが先行したためと考えられる。また、この時期には先行していた欧米で様々な偽・誤情報が流布しており、それらの一部が輸入されてくるタイミングにあったと考えられる。さらに、3 月 2 日には、国内で初めてワクチン接種後に死亡した事例が大々的に報道され、注目を集めたことも起因しているだろう。実際、3 月 2 日及び 3 日における、「ワクチン」という語を含むツイートにおける頻出語を調べたところ、1 位が「死亡」で、2 位が「因果関係」である。関連する報道は人々の不安を助長し、その結果 Twitter 上でも関連する偽・誤情報が拡散力を持つに至ったのであると考えられる。

100

Innovation Nippon わが国における偽・誤情報の実態の把握と社会的対処の検討 報告書

その後、高シェアツイートにおいては、5 月から 7 月にかけて偽・誤情報は減少し、8 月以降に再び散見されるようになる。誤差の範囲内とも考えられるが、第５節で後述するように、この半年間で Twitter 上のワクチンに関する言説の趨勢が変化したことが影響している可能性がある。結論だけ述べると、3 月はワクチンへの恐怖心がツイート拡散の動機となっていたが、4 月においては政府によるワクチン供給体制構築の遅さがツイート拡散の動機となっていた。ところが、8 月、9 月となり、接種者数が増加してくると、それに伴い、ワクチンの副反応や効果が明らかとなり、それに紐づいた偽・誤情報が拡散されるようになったと考えられる。
偽・誤情報の内容は多様であり、同じカテゴリの話題でも時期によって様々な偽・誤情報が拡散されている。例えば、「コロナは存在しない、あるいは計画されたものである」といった言説は未だに時期を問わず一定以上拡散されている。また、「ワクチンによる死亡」や「ワクチンによる重篤な副反応」の因果関係を過度に強調するものも定期的に拡散されている。6 月には、「ワクチンによって不妊になる」旨のツイートが拡散されたが、その詳細については次節で述べる。ワクチン接種が日本国内で本格化した 8 月以降には「ワクチンは感染予防に効果はない、あるいはワクチンに効果はない」「ワクチン接種した人は MRI を受けられなくなる」「ワクチンによる有害事象は 10 年間公表されないという契約がある」「ワクチン接種者の方が変異株に罹患しやすい」といった旨の偽・誤情報が拡散された。
ただし、以上の高シェア偽・誤情報ツイートは、比較的少数のアカウントによるものであり、ごく一部のユーザが定期的に反ワクチン言説として偽・誤情報を投稿しているものであることを付記しておく。

７．３．「不妊」デマと河野元大臣発言に係る分析
今回拡散された偽・誤情報のうち、ひときわ耳目を集めた言説が「ワクチンで不妊になる」という言説である。これに関しては 5 月下旬ごろから 6 月にかけてネット上で広まり、当時のワクチン担当相が公式に否定するまでに至った。この件について掘り下げて検討する。
まず確認しておきたいことは、「ワクチンで不妊になる」という情報は明確に誤りであるということだ。Buzzfeed によるファクトチェックでも「誤り」とされている72。このデマは、ファイザー社の元 Vice president のマイケル・イードン氏が、「胎盤を形成するシンシチン－１という蛋白とスパイク蛋白が似ているため、スパイク蛋白の抗体がシンシチン－１も攻撃してしまう」と主張したことが発端である。しかし実際には抗体が反応するために大切籏智広太 .(2021). 「「ワクチンが卵巣に蓄積、不妊の原因に」は誤り。「一生妊娠できなくなる」と YouTube 動画も拡散、若い女性に影響か」
https://www.buzzfeed.com/jp/kotahatachi/vakzin-fc-4
72

101

Innovation Nippon わが国における偽・誤情報の実態の把握と社会的対処の検討 報告書

なアミノ酸の配列は似ているところが少なく、そのような反応が起きたことは確認されていない。また、アメリカで行われた 3,958 人の妊婦を対象とした研究で、流産や早産、先天奇形が起こりやすいということがないことも確認されている。
6 月中における「ワクチン

不妊」
を含むオリジナルツイート数の推移を図表 7.7 に示す。

河野大臣（当時）が言及したタイミングで関連するツイート数が増加していることが読み取れる。どのような反応があったのか。不妊の件に言及しているツイートを実際に確認してみたところ、図表 7.8 のようになった。6 月 20 日に、河野大臣がテレビ番組でデマを否定した
ことにより、デマを信じている人の割合が大幅に減少し、信じなくなった人の割合が増加していることが読み取れる。このように、政府の責任ある立場の人が明確に否定すると強力なファクトチェック拡散の効果があることが明らかとなった。

図表 7.7「ワクチン 不妊」を含むツイート数の推移（オリジナルツイートのみ）

図表 7.8「コロナワクチンを打つと不妊になる」を信じている投稿の割合の変化

102

Innovation Nippon わが国における偽・誤情報の実態の把握と社会的対処の検討 報告書

７．４．ファクトチェックに効果はあったのか
本節においては、ある偽・誤情報について、FIJ によるファクトチェック記事が発表される前後の Twitter の様相を分析し、ファクトチェックの効果を事例分析的に探索する。取り上げる事例は「ワクチンの添加物で肝臓が空洞化」及び「菅首相が打ったワクチンは偽物」という二事例である。
「ワクチンの添加物で肝臓が空洞化」は、3 月 15 日に Twitter で最初に投稿され、4 月
15 日付の BuzzFeed の記事で正式に否定がなされている73。3 月 15 日に拡散された最初のツイートは以下の投稿である。

ワクチンに入っている添加物。初のものが使われており、肝臓の空洞化をもたらすことがわかっている。これと mRNA ワクチンであることの複合的な意味とは？（3 月
15 日、約 1,700RT）
リンク先には、ワクチンが人体に及ぼす危険性を示唆する文書が表示されている（図表7.9）。この情報の根拠となっているのは、本年 2 月に開催された厚生労働省の審議会資料である。実際の資料には次のように記載されている。「（ワクチンの添加物について）製剤を用いた毒性試験のうち、ラットにおける反復筋肉内投与毒性試験では、肝臓への影響（血中 GGT の増加及び肝細胞の空胞化）が認められたが、毒性学的意義は低いと考えられた」。
元ツイートはこの文章を拡大解釈したものと考えられる。BuzzFeed が専門家に確認したところ、ことさら危険性が高いものではないことが確認されている74。

千葉雄登 .(2021). 「「菅首相がうったワクチンは偽物」「ワクチンの中身は水銀」「添加物で肝臓が空洞化」は本当なの？専門家の見解は…」
https://www.buzzfeed.com/jp/yutochiba/vaccination-factcheck74
千葉雄登 .(2021). 「「菅首相がうったワクチンは偽物」「ワクチンの中身は水銀」「添加物で肝臓が空洞化」は本当なの？専門家の見解は…」
https://www.buzzfeed.com/jp/yutochiba/vaccination-factcheck73

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Innovation Nippon わが国における偽・誤情報の実態の把握と社会的対処の検討 報告書

図表 7.9

偽・誤情報ツイートに添付された文書分析にあたっては、3 月 15 日と 4 月 15 日のワクチン関連のツイートのうち、上記の話題に言及しているツイートを悉皆的に収集し、元の偽・誤情報を信じているツイートの割合と、ファクトチェック結果を信じているツイートの割合を比較した75。3 月 15 日においては、上記の話題に言及しているツイートは 1,788 件であった（RT を含む。うち 1,732 件は上記オリジナルツイートの RT）。そしてその全てが、上記の偽・誤情報を肯定するものであった。
ワクチンの危険性を主張する人だけが情報発信をしているという状態である。FIJ によるファクトチェック記事が発信された 4 月 15 日にこの話題に言及したツイートは 5,766 件（うち 3,343 件が、BuzzFeed による公式ツイートを RT するもの）であった。そのうち、偽・誤情報を信じている（ファクトチェック記事を信じていない）ツイートはわずか 4 件であり、それ以外は全て、ファクトチェック結果を広めようとするものであった。今度は、偽・誤情報を否定し、ワクチンが安全であると認識している人が情報発信の多数派になったのである（図表 7.10）。以上から、ファクトチェックの前後では、当該話題に対する Twitter 空間の態度は全く異なるものになっていることがうかがえる。

75

キーワード「肝臓」を含む全ツイートを目視で確認した。

104

Innovation Nippon わが国における偽・誤情報の実態の把握と社会的対処の検討 報告書

図表 7.10 「ワクチンの添加物で肝臓が空洞化」に関するツイート数「菅首相が打ったワクチンは偽物」については、菅首相がワクチンを接種する様子が報道された 3 月 16 日に発生したデマである。「注射器はビタミンなどの栄養剤専門のもの」「シールで製造番号が記入されていない」等の理由から、接種したワクチンが偽物であったと主張されている。この主張の背後には、ワクチンは本当は危険なものであるにもかかわらず、
国民を安心させるために政府が演出をしているという考えがあるものと思われる。
BuzzFeed は、実際にワクチン注射を担当した医師に確認を取り、ワクチンが本物であることを確認している76。また、本物のワクチンの注射器にはシールで製造番号が記載されているという情報もデマであり、実際のシールはワクチンの瓶に貼られるものであり、注射器に貼られるものではない。
本件についてのツイートを見てみると、結果は次の通りであった。3 月 16 日に、本件に言及したツイートは全部で 499 件であった（RT を含む）。そのうち、当該偽・誤情報を肯定するツイートは 474 件、否定するツイートは 25 件であった77。やはり、ワクチンが偽物であると主張する人ばかりが情報発信をしていることがうかがえる。BuzzFeed によるファクトチェック記事が発信された 4 月 15 日にこの話題に言及したツイートは 4,810 件であった。そのうち、4,800 件がファクトチェック結果を広めようとするもの（うち 3,343 件が、BuzzFeed による公式ツイートを RT するもの）で、偽・誤情報の内容を否定しないツイートはわずか 10 件であった（図表 7.11）。ここでも、情報発信主体の交代が起こっている。偽・誤情報に否定的な態度の人々が情報発信の多数派になっているのである。
ただし、Twitter 空間は一般的な世論とは異なり、「書きたい人だけ」が書いているもので千葉雄登 .(2021). 「「菅首相がうったワクチンは偽物」「ワクチンの中身は水銀」「添加物で肝臓が空洞化」は本当なの？専門家の見解は…」
https://www.buzzfeed.com/jp/yutochiba/vaccination-factcheck77
キーワード「偽物」または「本物」を含むツイートを目視で確認した。
76

105

Innovation Nippon わが国における偽・誤情報の実態の把握と社会的対処の検討 報告書あるので、以上の分析をもってファクトチェックの効果が大であると断定することはできない。しかし、情報発信における主体を変更する力は持っており、Twitter 言論を塗り替える効果があることは示唆される。

図表 7.11 「菅元首相が打ったワクチンは偽物」に関するツイート数

７．５．どういった言説が拡散されたか
本節では、導入期から普及期まで、現在進行形でプロジェクトが進んだワクチン接種事業に関して、Twitter 上でどのように言説が変容したのかを検証する。ワクチン推進とメディ
ア接触の関係に関する先行研究は一定の蓄積がある。関連先行研究をレビューした Puri et al.
（2020）78によると次のように整理できる。①ソーシャルメディア上におけるワクチン関連
情報は、ワクチン接種に対してネガティブな情報が多く、拡散されやすい。②ソーシャルメ
ディア上の反ワクチン情報は、現実世界の反ワクチン運動と関連する。③反ワクチン的な情報に接触した人は、ワクチンのリスクに関する警戒心が強くなる。
例えば、Blankenship et al.（2018）79は、Twitter 上における、ワクチンに対して賛成の意見や中立的な意見と、反ワクチン的な意見の拡散のされやすさを比較している。この調査は、2010 年から 2016 年にかけて、「#vaccine」が付されたツイートデータセットからランダム
サンプリングを行ったログデータ及び、 2014 年から 2015 年にかけてツイートされた「#vaccineworks」が付されたツイートのうち、RT 数を多いものを抽出して使用している。
手動でコーディングを行い、ツイート内容と RT 数の関連を回帰モデルにより分析していPuri N, Coomes EA., Haghbayan H. & Gunaratne K. (2020). “Social media and vaccine
hesitancy: new updates for the era of COVID-19 and globalized infectious diseases”, Human
Vaccines & Immunotherapeutics 16(11), pp.2586-2593.doi: 10.1080/21645515.2020.1780846
79
Blankenship, E. B., Goff, M. E., Yin, J., Tse, Z.T., Fu, K. W., Liang, H., Saroha, N., & Fung, I. C.
(2018). “Sentiment, Contents, and Retweets: A Study of Two Vaccine-Related Twitter Datasets”, The
Permanente Journal 22, pp.17-138. doi: 10.7812/TPP/17-138.
78

106

Innovation Nippon わが国における偽・誤情報の実態の把握と社会的対処の検討 報告書る。その結果、反ワクチン的なツイートの方がリツイートされやすいことを実証している。
また、Betsch et al.（2010）80及び Nan et al.（2012）81は、実験的な調査により、反ワクチン的なウェブサイトやブログへの接触がワクチン接種の意志に負の影響を与えることを実証している。
以上のように、メディア上においては、反ワクチン的な言説の方が影響力が大きく、それが人々のワクチン忌避に一定の関連があるという知見が概ね示されている。
ソーシャルメディアにおける情報一般についての研究を概観しても、ネガティブな感情を伴う情報の方が影響力が大きいことが示されている。Fan et al.（2014）82は、Weibo のユーザ同士が、どういった感情でつながっているかを調査した。Fan らは、2010 年から 2011年にかけて、約 28 万人のユーザと約 7,000 万件の投稿を使用して分析を行った。感情については、「怒り」「喜び」「嫌悪」「悲しみ」の四つの感情に着目した。分析の結果、つながりが近い場合、全体的に感情の相関係数も高くなるが、特に「怒り」の感情相関が他の感情のそれよりも大幅に大きくなることが明らかとなった。つまり、Weibo 上において人々は、「怒り」の感情をベースにつながっている傾向があることが明らかになった。また、
Wollebæk et al.（2019）83は、ノルウェーでサーベイ調査を行い、国内の経済社会状況に対する怒りと、ソーシャルメディア上での政治的議論への参加度合いの関連を調査している。その結果、怒りのスコアが高い人は、ソーシャルメディア上での政治的議論に参加する傾向があることが明らかになった。これらの研究に基づけば、ソーシャルメディア上では、怒りを掻き立てるようなネガティブな意見の方が拡散されやすいことが想定される。
以上を踏まえると、今回の政府によるワクチン推進事業においても、ネガティブな情報がTwitter 上で拡散されたことが想定される。しかし現在のところ、目下進行中のコロナワク
チン推進事業に関して、ソーシャルメディア上でどのような言説が拡散されていったのかについての知見は提出されていない。そこで本節ではコロナワクチンに関する Twitter 上の言説の変遷を辿りながら、どのような言説が拡散されやすかったのかということについて、
時期別に探索的に探究する。具体的には、以下の二つのリサーチ・クエスチョンを設定する。
RQ1：コロナワクチン推進事業において、Twitter 上では関連する話題がどのように変遷しBetsch, C., Renkewitz F., Betsch T., & Ulshöfer C. (2010). “The influence of vaccine-criticalwebsites on perceiving vaccination risks”, Journal of Health Psychology 15(3), pp.446-455.
81
Nan, X., & Madden, K. (2012). “HPV vaccine information in the blogosphere: how positive andnegative blogs influence vaccine-related risk perceptions, attitudes, and behavioral intentions”,
Health Communication, 27(8), pp.829-836.
82
Fan, R., Zhao, J., Chen, Y., & Xu, K. (2014) “Anger Is More Influential than Joy: Sentiment
Correlation in Weibo”, PLoS ONE 9(10): e110184.
83
Wollebæk, D., Karlsen, R., Steen-Johnsen, K., & Enjolras, B. (2019). “Anger, Fear, and Echo
Chambers: The Emotional Basis for Online Behavior”, Social Media + Society 5(2),doi:10.1177/2056305119829859
80

107

Innovation Nippon わが国における偽・誤情報の実態の把握と社会的対処の検討 報告書ていったのかRQ2：コロナワクチン推進事業において、Twitter 上で拡散されやすい話題はどのように変遷していったのか
以上二点を明らかにすることにより、ソーシャルメディアとワクチン接種の関連に関して、新たな知見を追加することができる。ひいては、ワクチン忌避感情が比較的高いとされる日本において、なぜ高い接種率を達成できたのかについてのヒントが得られるだろう。本節では、RQ1 及び RQ2 に回答するため、3 つのステップでツイートデータの分析を行った。

７．５．１．ステップ①

頻度分析

RQ1 に関して、本節では計算社会科学的方法を用いて Twitter 上の言説を俯瞰する。第一に、頻度分析を行った。頻度分析とは、単純に頻出語をカウントして各月のトレンドを大まかに把握する分析方法である。単純ではあるが、容易に再現可能であり頑健性は高い。今回
は特に、ツイート及びリツイートはネガティブな感情を伴いやすいという理論的想定をしている。そこで、人々にネガティブな感情を引き起こしやすいトピックを、頻出語から抽出する作業を行う。
ワクチンに関するネガティブな情報とは一体何だろうか。第一に考えられるのは、ワクチンの副反応に関する言説である。日本よりも早く接種が始まった欧米において、ワクチンの副反応に関する言説やデマが出回っており、それらが日本に飛び火している可能性が考えられる。なお、プログラミング言語は Python3.7 を使用し、形態素解析器には MeCab、辞書
は mecab-ipadic-NEologd を用いて名詞及び形容詞のみを抽出した。「こと」「もの」「あれ」
や数字等、単独では意味を持たない語や、「コロナ」「日本」等、頻出するものの必ずしも
その月の特徴を表さない語はストップワーズとして除外した。
各月の頻出語上位 30 語を図表 7.12 に示す。図表 7.12 は、「ワクチン」という語が含まれるツイートにおいて、どのような語が共起しているかを示したものである。ここから、コロ
ナワクチンに関して頻繁にツイートされるトピックを大まかに特定した。第一に、重篤な副反応に関する懸念に関連すると思われる単語について、「死亡」「副反応」「副作用」「アナフィラキシー」「怖い」の 5 つの語を特定した（ワクチン忌避関連語、表中網掛け部分）。
なお、接種率が急上昇し始めた 7 月以降、「熱」や「腕」等、ワクチンの副反応を示す語が上位に挙がっているが、これらは発熱や接種部位の痛みといった軽度の副反応であり、必ずしもワクチンに対してネガティブなツイートが想定されるわけではないので、ワクチン忌
避関連語には含めなかった。
第二に、ワクチン行政に関する語彙である。4 月から 6 月にかけて、政府によるワクチン供給の遅さがメディアから批判されていたことは記憶に新しい。特に、接種率が低いにもか108

Innovation Nippon わが国における偽・誤情報の実態の把握と社会的対処の検討 報告書

かわらずオリンピックを開催することについては、国民を二分する議論になっていた。また、接種率が急上昇していった夏頃においても、「予約」等のワクチンに関するロジスティクスを想起させる語彙が頻繁にツイートされていることが読み取れる。そこで、ワクチン行政に関連する語彙が一つの群をなしていたと判断して、「予約」「オリンピック」「券」「会場」「政府」の 5 語をワクチン行政関連語として特定した（表中下線部分）。
これらの語の、全体に占める割合の推移を表したものが図表 7.13 である。割合は、（各関連語の当該月における語数）／（当該月の形態素解析後の全語数）により算出した。5 月
頃を折り返し地点として、ワクチン忌避関連語は緩やかに谷型に、ワクチン行政関連語は緩やかに山型を描いている。
図表 7.12 各月の頻出語上位 30 語
1

2

3

4

5

6

3月

感染

変異

中国

マスク

効果

死亡

4月

感染 高齢者 変異

予約

オリン
ピック

医療
従事

オリン アストラ
副反応 早くピック ゼネカ
ファイ
早く
副反応 検査ザー

5月

予約 高齢者

感染 副反応

早く

優先

電話

6月

予約 副反応 感染

オリン
ピック

早く

券

効果

7月

予約 副反応

腕

感染

時間

熱

8月

予約 副反応

熱

腕

感染

9月

副反応

腕

熱

明日

10月 副反応

熱

明日

16

17

18

3月

高齢
者

医療
従事

情報

4月

必要

優先

時間

5月

問題

必要

大規
模

ウイル
ス
副作
用
ファイ
ザー

6月

ファイ
ザー

株

死亡

7月

効果

注射

8月
9月
10月

大丈
夫
大丈
夫
頭痛

7

8

9

10

11

12

13

14

15

検査 ファイザー 必要

株

開発

株

効果

マスク

政府

医療

会場

変異 システム 政府

時間

マスク

医療
従事

台湾

会場

マスク

怖い 副作用 高齢者

腕

時間

痛い

明日

オリン
ピック

痛み

早く

時間

明日

痛い

怖い

痛み 副作用時間

予約

痛い

感染 副作用 痛み

腕痛い

時間 副作用 感染

怖い

19

20

21

22

23

世界

アナフィ
ラキ

副作
用

開発

率

株

必要

痛く

効果

オリン
ピック

副作用

券

怖い

マスク

ファイ
ザー

仕事

早く

重症

怖い

痛く

仕事

注射

ファイ
ザー

仕事

痛く

痛み

予約 大丈夫 注射

24

25

26

27

28

29

30

注射

問題

政府

医療

怖い

女性

報道

多い

供給

世界

怖い

問題

感染
者

確保

病院

緊急
事態

自治
体

検査

病院

効果

死亡

医療

怖い

先

仕事

率

注射

情報

変異

リスク

職域

政府

熱

仕事

問題

明日

仕事

ファイ
ザー

重症

大丈
夫

株

職域

なく

会場

無い

病院

率

予定

注射

痛く

マスク

経過

発熱

株

モデル
ナ

会場

週間

頭痛

なく

病院

完了

経過

効果

頭痛

完了

体調

早く

パス
ポート

発熱

週間

なく

マスク

休み

朝

重症

ファイ
ザー

体調

経過

休み

元気

梁

効果

マスク

朝

完了

体

なく

率

発熱

109

ウイル
ス
副作
用

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図表 7.13 各関連語の当該月における語数／当該月の形態素解析後の全語数７．５．２．ステップ②

コサイン類似度の分析

ステップ①で、コロナワクチンに関するトピックとして、ワクチン忌避関連語とワクチ
ン行政関連語を特定した。本節では、それらを種語として、各日のツイート全文とのコサ
イン類似度を計測し、話題の推移がどのように変遷したのかを明らかにする。コサイン類
似度とは、ベクトル空間モデルにおいて、文書同士を比較する際に用いられる類似度計算手法である。本稿における計算は gensim ライブラリを用いて行ったため、その範囲は 0 か
ら 1 の間に正規化されている。なお、単語のベクトルを算出する学習器としては、2017 年
時点の日本語 Wikipedia を学習した fastText を用いた84。
各単語のコサイン類似度は、各日のツイート全文を構成する単語それぞれと、ワクチン
忌避関連語（またはワクチン行政関連語）を構成する単語それぞれのベクトルのコサイン類似度を合計し、種語の数で割ることによって得られた。さらに各日のツイート全文のコサイン類似度は、前工程で作成された各単語のコサイン類似度を一日分で合計し、一日分のツイートを構成する単語数で割ることによって得られた。ただし、本稿で使用した
fastText のモデルで学習できない未知の単語等、コサイン類似度を評価できない語は一律に N/A と評価して計算過程から除外している。
ステップ②の結果として、2021 年 3 月から 10 月までのツイートについて、「一日のツイート」＝「一文書」として、ワクチン忌避関連語及びワクチン行政関連語とのコサイン類似度を示したものが図 7.14 である。全体の傾向を見ると、ワクチン忌避関連語とのコサ
イン類似度は、5 月末ごろを折り返し地点として緩やかに谷型を描いている。逆に、ワク
チン行政関連語とのコサイン類似度は、5 月末ごろを折り返し地点として緩やかに山型を84

下記リンク先にて公開されている。https://qiita.com/Hironsan/items/513b9f93752ecee9e670

110

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描いている。この点は、「（各関連語の当該月における語数）／（当該月の形態素解析後の全語数）」を示した図表 7.13 と同様の傾向であり、コサイン類似度の使用に一定の妥当性があることが確認される。
ワクチン忌避に関しては、特に導入期の 3 月が高くなっている。これは、ワクチン導入
期に、副反応による死亡事例や重篤な副反応（アナフィラキシー等）が大々的に報道されたことが影響していると考えられる。4 月、5 月は、それ以降に比べて相対的に低くなっている。一方でこの時期は、ワクチン忌避に反比例するかのように、ワクチン行政関連語との類似度が上昇している。日本政府によるワクチン供給の遅れへの不満がピークに達していた時期であり、そのことと何らかの関連があることが想定される 。その証左として、夏季以降、ワクチン接種が急速に進むと、ワクチン行政関連語との類似度は低下していく。一方で、多くの人がワクチンを接種するようになり、「副反応」「副作用」を含む
ワクチン忌避関連語との類似度は再び上昇し始める。しかし、3 月の導入期ほどではないことから、死亡や重篤な副反応への危惧ではなく、単にワクチン接種の副反応に関する報告的なツイートをしているだけと考えられる。
以上のような言説の推移は、高シェアツイートにおける偽・誤情報の割合の推移と連動しているように見える。つまり、ワクチン忌避関連語の言及頻度の推移と、偽・誤情報の頻度の水位が似ていることが観察される。このことは、国民のワクチン忌避感情が、ワクチンに関する偽・誤情報と関連していることを示唆している。

図 7.14

コサイン類似度の推移

111

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７．５．３．ステップ③

回帰分析

ステップ①及び、ステップ②により、RQ1 への回答が得られる。具体的には、前述の二つのトピック及び、その時期別の言及度合いが示される。ステップ③では、RQ2 に応えるために次のような方法を展開する。
1.

各月の「ワクチン」を含むツイートから 10%をランダムに抽出する。

2.

各ツイートに関して、ワクチン忌避関連語とワクチン行政関連語のコサイン類似度を
計測する。

3.

2. を独立変数、各ツイートのリツイート数を従属変数として回帰分析を行う。
各単語のコサイン類似度は、各ツイートを構成する単語それぞれと、ワクチン忌避関連語（またはワクチン行政関連語）を構成する単語それぞれのベクトルのコサイン類似度を合計し、種語の数で割ることによって得られた。さらに各ツイートのコサイン類似度は、前工程で作成された各単語のコサイン類似度を一ツイート分で合計し、当該ツイートを構成する単語数で割ることによって得られた。本稿で使用した fastText のモデルで学習できない未知の単語や、形態素解析の過程でストップワーズを除外した結果有意な単語が残らなかったツイートは、コサイン類似度を評価できないため、N/A と評価して計算過程から除外している。
また、統制変数としては、「各日の RT 数の平均値」を設定した。時系列データにおいては、トレンドが相関することがしばしばあるためである。つまり、そもそも RT 数が多い日
は、全体的にコロナワクチンへの関心が高まっており、コロナワクチンに関連するというだ
けでリツイートされやすくなる可能性があるということである。「各日の RT 数の平均値」の合計は、疑似的にではあるが、コロナワクチンへの関心度を表す指標として使用することができる。
今回の従属変数は RT 数であり、正規分布が想定されない制限従属変数である。リツイー
ト数の分布が 0 に集中しているため、回帰分析を行うにあたって通常の最小二乗法では推定にバイアスが生じる。そこで、打ち切り回帰（Tobit）モデルを使用する。各月において説
明変数が有意かどうかを確認するための回帰分析を行うので、単純に考えれば月ごとにモデルを 8 本（3 月～10 月）立てることになる。しかし、それでは統制変数の効果が月によって異なるということになってしまい、理論的な整合性を担保できない。また、回帰表も 8 つになり、結果を直感的に把握しづらい。そこで本稿では、各月のダミー変数を作成し、説明変数であるコサイン類似度とかけ合わせて交互作用項を作成し、モデルを一本化した。具体的には、以下の推定式（7.1）を参照されたい。

112

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𝑅𝑇𝑖∗ = 𝛼 + 𝛽1 𝑥𝑖 + 𝛽2 𝑦𝑖 + 𝛾𝑚 ∗ 𝐷𝑚 ∗ 𝑥𝑖 + 𝛿𝑚 ∗ 𝐷𝑚 ∗ 𝑦𝑖 + 𝛽3 𝑧𝑡 + 𝜀
𝑅𝑇 ∗ ,
𝑅𝑇𝑖 = { 𝑖0,𝑅𝑇𝑖∗ > 0
𝑅𝑇𝑖∗ ≤ 0（7.1）

ただし、各記号は以下を表す。


𝑅𝑇𝑖：ツイート i のリツイート数

𝑥𝑖 ：ツイート i のワクチン忌避関連語とのコサイン類似度

𝑦𝑖 ：ツイート i のワクチン行政関連語とのコサイン類似度



𝐷𝑚 ：各月のダミー変数。

𝑧𝑡 ：日にち t における、RT 数の平均値



𝛼：定数項



𝛽1 ：ワクチン忌避関連語とのコサイン類似度に係るパラメータ（主効果）

𝛽2 ：ワクチン行政関連語とのコサイン類似度に係るパラメータ（主効果）𝛾𝑚 ：月 m におけるワクチン忌避関連語とのコサイン類似度に係るパラメータ𝛿𝑚 ：月 m におけるワクチン行政関連語とのコサイン類似度に係るパラメータ𝛽3 ：RT 数の平均値に係るパラメータ



𝜀：誤差項
ステップ③に関して、説明変数及び被説明変数の基本統計量を図表 7.15 に示す。また、回帰分析の結果を図表 7.16 に示す。p 値は White（1980）85の不均一分散に頑健な標準誤差から算出されている。まずは、月ごとに分解せず、対象期間における各コサイン類似度の平均的な効果を見てみる。図表 7.16 を見ると意外にも、ワクチン忌避関連語は拡散されにくいという結果となっている。一方、ワクチン行政関連語は拡散されやすいという結果となっている。
さらに精緻な分析をするため、式（7.1）に従って月ごとの交互作用項を投入した。結果を見ると、ワクチン忌避関連語に関しては、3 月及び 6 月は拡散されやすく（主効果のパラメータと交互作用項のパラメータを足し合わせると推定値が正となる）、その他の月は拡散されにくいという結果になった。一方で、ワクチン行政関連語に関しては、全ての月において正の推定値が見いだされた。3 月から 10 月にかけて一貫して、ワクチン行政に関連するツイートはリツイートされやすい傾向にあったということである。特に、3 月、4 月及び 10 月の係数が大きく、夏季を折り返し地点として谷型を描いている。以上のことを直観的に把握するために、月ごとの推定値の推移を図表 7.17 に示した。3 月は、基準月である 10 月と同様ということなので、回帰表の上では有意ではないが、推定値を計算して記載している。

White, H. (1980). “A heteroskedasticity-consistent covariance matrix estimator and a direct testfor heteroskedasticity.” Econometrica, Journal of the Econometric Society, 48(4), pp.817-838.
85

113

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また、統制変数として設定した各日の RT 数平均値は有意に正の相関があった。これは事前の想定通り、そもそもコロナワクチンへの関心が高い場合、関連するツイートの拡散数が増えることを意味していると考えられる。
表 7.15

表 7.16

基本統計量

推定結果（Tobit モデル）114

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図 7.17推定値の推移７．５．４． 考察と結論以上を踏まえて、総合的に考察を行う。第一に、ワクチン忌避関連語に近いツイート
は、ワクチン導入期及びワクチン普及期に多く見られた。しかし、RT 数と正の相関があったのは 3 月及び 6 月のみであった。この原因をまずは考察していきたい。
3 月においてワクチン忌避関連語が有意に拡散されやすかった背景には、ワクチン接種
後の死亡事例やアナフィラキシー等の重篤な副反応の事例がマスメディアで多く報道されたということが挙げられる。例えば 3 月 2 日、3 日は国内で初めてワクチン接種後の死亡事例が報道され、図表 7.12 においても、「死亡」が頻出語の上位に挙がっていることから、Twitter 上においても少なからず言及されていたことがうかがえる。関連する報道は人々の不安を助長し、その結果ソーシャルメディア上でも関連する情報が拡散力を持つに至ったのであると考えられる。6 月に有意である理由はにわかには理解しがたいが、関連する事象としては、ワクチンが一般へ普及し始めたこの時期に、前述した「ワクチンを打つと不妊になる」等のフェイクニュースが拡散された事実が挙げられる。実際、6 月においては、頻出語上位に「デマ」が挙がっている（登場回数 49,664 回で 38 位だったため表
1 には表れていない）。関連する事象として指摘しておく価値はあるだろう。
第二に、3 月及び 6 月を除く月において、ワクチン忌避関連語は意外にも拡散力を有していない点である。特に 7 月以降は、推定値の係数が低下傾向にある。図 7.16 及び図 7.17を見ると、7 月以降もワクチン忌避関連語の言及頻度及びコサイン類似度は上昇していくことが見て取れる。しかしこの時期における関連ツイートは拡散力を失っていたため、3月から 5 月頃における言及頻度及びコサイン類似度の上昇とは異なる性質のものと考えるのが妥当である。7 月以降は、頻度分析における上位語に「熱」「腕」等の、軽度の副反応を示す語が挙がっていることを踏まえると、7 月以降におけるワクチン忌避関連語との115

Innovation Nippon わが国における偽・誤情報の実態の把握と社会的対処の検討 報告書

コサイン類似度の上昇は、ワクチンを打った後の報告に関するツイートによるものであり、必ずしもワクチン忌避感情の上昇を示すものではないということが結論付けられる。
このような結論は、ネガティブな情報は拡散されやすいという先行研究と整合的である。
また、8 月 17 日は次のようなツイートが拡散数トップであった（RT 数約 26,000、いいね
数約 99,000）。

やっぱりワクチンの副反応で一番あるのが「自分の状態をつぶやきたくなる」である
ワクチンを接種した後、自分の体調を報告的にツイートするということが頻繁に行われていたことがうかがえる。それはワクチン忌避とは性質的に異なるツイートであると理解するのが自然である。
第三に、ワクチン行政関連語は対象期間中、常にリツイートされやすい傾向にあったということである。特に、3 月、4 月及び 10 月は係数が大きい。一方で、言及頻度やコサイン類似度のピークは 4 月及び 5 月頃である。つまり、4 月は言及頻度も高く拡散もされやすかったということである。この点について考察する。ネガティブな情報は拡散されやす
い、という先行研究に照らすと、何かしらのネガティブな要因が 4 月に存在したことが想定される。この背景には次のような事情があると考えらえる。この時期は、オリンピックに関連して、ワクチン供給の遅れやワクチン提供のスキームに対する批判的な報道がなされていた時期であり、Twitter 上でも関連する不満がピークに達していたと考えられる。ワ
クチンの供給体制に関する偽・誤情報が拡散されたのも 4 月である。例えば、4 月 13 日に最も拡散されたツイートは、次のようなツイートである。

ニューヨーク・タイムズは、日本で新型コロナの感染拡大が収まらず、ワクチン接種も滞る中で東京オリンピックを開催するのは「最悪のタイミング」であり、日本と世界にとって「一大感染イベント」になる可能性があると報じました。（RT 数約 5,600、いいね数約 9,400）以上を踏まえると、次のように整理できる。ワクチン導入期においては、確かにワクチ
ン忌避感情は Twitter 上に存在していたし、拡散されやすい状況にあった。しかし、接種が一定程度普及し始める 7 月以降になってくると、ワクチン忌避感情は落ち着きを見せる。
この時期には、再びワクチン忌避関連語の言及頻度やコサイン類似度が上昇し始めるが、これはワクチン忌避感情ではなく、ワクチンを打った後の状況報告をするツイートが増加したものと推測される。一方で、ワクチン行政への関心は一貫して高い水準を維持しており、4 月頃にはピークに達していた。この時期には、ワクチン行政への不満が Twitter 上で拡散力を持ったということが推測される。
日本の Twitter 空間においては、ワクチン忌避感情が、ワクチン提供の遅れや提供スキー
ムを批判する感情に取って代わり、その状態のまま接種開始となったのである。ワクチン116

Innovation Nippon わが国における偽・誤情報の実態の把握と社会的対処の検討 報告書に対して慎重になる態度が、ワクチンを切望する感情に打ち消されたことになる。つまり、ワクチンの提供が諸外国に比べて遅れたからこそ、接種開始とともに堰を切るように接種率が急上昇したと想定されるのである。
以上で示してきたように、本節においては、次の知見を提示した。第一に、ワクチン忌
避関連語は、ワクチン導入期及びワクチン普及期に頻繁に言及され、ワクチン導入期に拡散力を持った。第二に、ワクチン行政関連語は、4 月及び 5 月に頻繁に言及され、対象期間を通じて拡散力を持ったことである。そしてこれらの背景には、ワクチン導入期から普及期にかけて、ワクチンを忌避する感情に対して、ワクチンを切望する感情が上回っていたことが見いだせる。

117

Innovation Nippon わが国における偽・誤情報の実態の把握と社会的対処の検討 報告書

８．偽・誤情報のマッピング：ファクトチェック優先度の検討
８．１．偽・誤情報のファクトチェック優先度分析方法
偽・誤情報の分類に関しては、Wardle（2017）の 7 分類86等、ファクトチェック後の判定によるものは多く見られるが、ニュースのジャンルに着目して分類した研究はほとんど存在しない。しかし、限られたリソースでファクトチェックを行う以上、判定前の段階で分類し、一定程度の優先順位付けを行う必要がある。例えば、新型コロナウイルス感染症の予防に関する偽・誤情報と、芸能人のスキャンダルに関する偽・誤情報とでは、ファクトチェッ
クの社会的優先順位は異なってくるだろう。このようなことは、Disinformation 対策フォー
ラムでも指摘されている。
そこで本章では、「社会的影響度」及び「時間的優先度」に着目して、社会に与える害の大きさを評価することを試みたい。ただし、これらはそれぞれ以下を指す。
⚫

社会的影響度：その分野の偽・誤情報が作成され、広まったときに社会に対する影響がどれくらい大きいか。

⚫

時間的優先度：その分野の偽・誤情報が作成され、広まったときに、ファクトチェックの即時性はどれほど求められるか。
まず、偽・誤情報の分類を行っているものとしては、Innovation Nippon 2019 報告書87及びソウル大学ファクトチェックセンターによるニュース分野別の分類88が挙げられる。しかし管見の限り、ニュース分野に着目して分類を行ったものはこの二つだけである。
それらを参照したうえで、通常のニュースの分類と合わせて分類方法を考察する。ネット
ニュースで最大手の Yahoo!ニュース及び、発行部数の多い全国紙（読売新聞、朝日新聞、毎日新聞、産経新聞）には記事分類が存在する（図表 8.1）。これらの最大公約数的な分類を導き出すと、以下の 10 分類が考えられる。カッコ内は、それぞれの分類の小分類を表す。小
分類についても、大手メディアの小分類を参考にしている。ただし、優先度に影響を与え得ると判断される分類のみ採用した。例えば、「生活」のカテゴリーにおける「衣」
「食」
「住」
や、
「科学」のカテゴリーにおける各分野等は優先度に影響しないと考えられるので小分類は記載していない。なお、各分類における偽・誤情報の事例・イメージは図表 8.2 に示した。
① 国内政治（a.選挙期間、b.選挙期間外）

Wardle, C. (2017, 2-17). Fake News. It’s complicated. Medium. https://medium.com/1stdraft/fake-news-its-complicated-d0f773766c79
87
山口真一, 菊地映輝, 青木志保子, 田中辰雄, 渡辺智暁, 大島英隆, 永井公成 (2019). 日
本におけるフェイクニュースの実態と対処策. https://www.glocom.ac.jp/activities/project/6128
88
ソウル大学ファクトチェックセンター. http://factcheck.snu.ac.kr/
86

118

Innovation Nippon わが国における偽・誤情報の実態の把握と社会的対処の検討 報告書② 経済（a.景気、b.株式、c.商品）③ 社会（a.社会保障、b.環境、c.教育、d.医療・健康）④ 国際⑤ スポーツ・芸能⑥ 文化⑦ 生活⑧ 事件・事故⑨ 科学⑩ 災害
図表 8.1
メディア

各メディアにおける分類

分類

Innovation Nippon 2019、 ①スポーツ・芸能・文化、②社会・事件、③外国人、④健2020 における分類

康・生活、⑤経済、⑥国内政治、⑦国際情勢、⑧災害

韓国ソウル大学ファク①政治、②経済、③国際、④社会、⑤文化、⑥IT／科学、⑦そトチェックセンターに

の他

おける分類
Yahoo!ニュース

ニュ①国内、②国際、③経済、④エンタメ、⑤スポーツ、⑥IT、⑦ース分野

科学、⑧ライフ、⑨地域

読売新聞 大分類①政治、②経済、③社会、④スポーツ、⑤文化、⑥生活、⑦事件・事故、⑧科学、⑨国際、⑩皇室毎日新聞 面名①社会、②内政、③国際、④経済、⑤家庭、⑥運動、⑦総合、⑧文化、⑨芸能、⑩読書、⑪科学

朝日新聞 記事分類①政治、②経済、③文化、④科学、⑤社会、⑥災害犯罪、⑦国際産経新聞 記事分類①政治、②経済、③社会、④労働、⑤事件、⑥文化、⑦科学、⑧スポーツ、⑨国際
図表 8.2

各分類におけるス偽・誤情報の事例

中分類

小分類

偽・誤情報の事例（実事例のほか創作も含む）

国内政

選挙期

（沖縄知事選において）共産党出馬の翁長知事が訪米しても政府関係

治間者の誰にも会えなかったし、沖縄の米軍基地の中にすら入れなかった
（実事例）

選挙期

川崎市役所職員のうち 400 人が「朝鮮人」である（実事例）

間外党首討論で、菅義偉首相が立憲民主党のコロナ政策を批判したことに

119

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対し、枝野幸男代表が「党首討論に相応しくない」などと反論した（実事例）
復興庁によるトリチウムのゆるキャラが電通に 3 億 700 万円で発注されていた（実事例）
経済景気

日本の 2019 年 10 月の小売売上高が歴史的低下となり、海外では多く報道されている にもかかわらず、日本ではほとんど報道されなかった（実事例）

企業

企業 B と企業 C が合併することが発表された（創作）豊川信用金庫が倒産する（実事例）

商品

E 社のチョコレートに人間の髪の毛が混入していた（創作）「ほっともっと」ののり弁のちくわのサイズが、消費税増税の影響で半分になっていた（実事例）

社会

社会保

年金財政は 10 年以内に破綻する（創作）障

生活保護の申請は、貯金が全くない状態でないと通らない（実事例）

環境

岸田内閣がレジ袋有料化の廃止を決定した（実事例）

教育

学校 F が生徒に体罰を行った（創作）医療・

PCR 検査について、アメリカの疾病対策センター（CDC）が中止を決健康定した（実事例）
ワクチンは感染予防にはつながらず、あくまで重症化予防のために打つためのものである（実事例）
水素水を飲むと病気が治る（実事例）

国際

国際

アフガニスタンで銃撃されて亡くなった医師の中村哲氏の追悼式典に、日本政府関係者は 1 人も出席しなかった（実事例）
韓国人や在日の人々は NHK の受信料を払わなくてもいい（実事例）

スポー

スポー

新国立競技場の「月極駐車募集中」の英訳が「The moon ultra parking

ツ・芸能

ツ・芸

is being recruited.」とでたらめである（実事例）能

芸能人 G と芸能人 H は犬猿の仲である（創作）文化

歴史表現が適切でないとして、『はだしのゲン』が公共図書館から撤文化去された（実事例）
生活

生活

東京メトロ銀座線の運休のお知らせが日本語、中国語、韓国語のみで書かれている（実事例）
牡蠣を食べるときは殻に口をつけず、お箸などで貝柱を外してから食べた方があたりにくい（実事例）

事件・事

事件・

京都アニメーションの放火・殺人事件について、NHK のディレクタ

故事故

ーと容疑者の間に接点があり、スクープを撮影するために取材日を容120

Innovation Nippon わが国における偽・誤情報の実態の把握と社会的対処の検討 報告書

疑者に漏らす等していた（実事例）
韓国を旅行していた日本人女児がデパートで暴行されたが、「被害者が日本に帰国したため無罪が妥当と考えられる」として、犯人の男は無罪になった（実事例）
科学

科学

地球は中空である（実事例）

災害

災害

西日本豪雨で、レスキュー隊の服を着た窃盗グループが被災地に入っていた（実事例）東日本大震災の直後、有害物質の雨が降った（実事例）

さて、これらの分類に沿って、有識者会議にも参加する有識者 8 名を対象に調査を実施した。具体的には、図表 8.2 の 16 個の小分類に沿って、それぞれの「社会的影響度」と「時間的優先度」を、1～10 で評価してもらった（10 が影響度が大きい・優先度が高いを示す）。
社会的影響度とは、その分野の偽・誤情報（フェイクニュース）が作成され、広まったときに社会に対する影響がどれくらい大きいかを示す。時間的優先度とは、その分野の偽・誤情報（フェイクニュース）が作成され、広まったときに、ファクトチェックの即時性はどれほど求められるか。調査にあたっては、付録Ａ３のような調査票で行っており、ここに記載した分類、分類ごとの事例、社会的影響度と時間的優先度の解説などは全て示した。

８．２．ファクトチェック優先度分析の結果
本調査の結果をまとめたのが図表 8.3 である。図表 8.3 では、有識者 8 名の平均値を散布図で示している。また、図表 8.4 は、平均値のほかに、標準偏差、最小値、最大値といった基本統計量を記載している。
図表 8.3 を見ると、「災害」「国内政治：選挙期間」の 2 つが、社会的影響度と時間的優先
度共に極めて高い。これらはいずれも一時的な期間に影響を及ぼすものである。であれば、これらの平時以外の状況になった際に、迅速にファクトチェック体制を充実させることが社会的な対応として求められていると考えられる。
他に高いものとしては、「社会：医療・健康」と、「経済：株式」が高かった。前者については、新型コロナウイルスやコロナワクチン関連の偽・誤情報の社会的影響や時間的優先度を考えると高いのも頷ける。有識者からは、「命にかかわることが想定されるため、影響度・緊急度とも最大限に見積もっておく必要がある」といった意見が聞かれた。後者については、企業の株価へ影響を与えるような事態になった場合、速いスピードで多くの人にネガティブな影響を与えることが考慮されたと考えられる。また、「社会的影響度」と「時間的優先度」は極めて強い相関をしていた。
以上を踏まえると、平時は特に医療・健康関連や、株価に影響を与えかねない経済関連の121

Innovation Nippon わが国における偽・誤情報の実態の把握と社会的対処の検討 報告書

偽・誤情報を特に優先的にファクトチェックしておき、災害時や選挙時にはさらにファクト
チェック体制を強化して、それら関連の偽・誤情報のファクトチェックを迅速に実施することが求められているといえる。ただし、「事件・事故」や「国際」「国内政治：選挙期間外」
も高い値であり、医療・健康、株価、災害、選挙時以外はファクトチェックしなくて良いということではない。また、有識者からは、「長期的な影響まで考えると、ジャンルを問わず、また、内容に関わらず、虚偽情報が大量に流れること自体が、情報への信頼を損ね、社会に対する悪影響をもたらすと考える」という意見も聞かれた。
次に、図表 8.4 を確認すると、「社会：社会保障」「社会：環境」「社会：教育」といった、社会関連でかつ社会的影響度も時間的遊園ども低めの分野では、有識者間で大きい開きがあるといえる。ただしそれでも標準偏差は 2.00～2.44 である。

図表 8.3 各分野における偽・誤情報の社会的影響度と時間的優先度

122Innovation Nippon わが国における偽・誤情報の実態の把握と社会的対処の検討 報告書

図表 8.4
中分類
国内政治
経済

社会

国際
スポーツ・芸能
文化
生活
事件・事故
科学
災害

各分野における偽・誤情報の社会的影響度と時間的優先度の基本統計量
小分類
選挙期間
選挙期間外
景気
株式
商品
社会保障
環境
教育
医療・健康
国際
スポーツ・芸能
文化
生活
事件・事故
科学
災害

社会的影響度（1～10）
時間的優先度（1～10）
平均値 標準偏差 最小値 最大値 平均値 標準偏差 最小値 最大値
9.63
0.48
9.00 10.00
9.75
0.43
9.00 10.00
7.50
1.66
5.00 10.00
6.63
1.80
3.00
9.00
6.13
1.36
4.00
8.00
6.13
1.83
3.00
8.00
7.50
1.94
4.00 10.00
8.25
1.85
4.00 10.00
6.13
1.69
4.00
8.00
6.63
1.41
4.00
8.00
6.25
1.98
3.00
8.00
5.75
2.44
2.00
8.00
6.13
2.03
3.00
8.00
5.00
2.00
2.00
8.00
6.38
2.00
2.00
8.00
5.50
2.18
2.00
8.00
9.00
1.66
5.00 10.00
9.00
1.66
5.00 10.00
7.50
1.80
5.00 10.00
6.88
2.03
3.00 10.00
3.25
1.71
1.00
6.00
3.00
1.73
1.00
6.00
5.13
1.36
3.00
7.00
4.13
1.83
1.00
6.00
5.75
1.92
3.00
9.00
4.38
1.41
2.00
6.00
7.38
1.58
5.00 10.00
7.38
1.49
5.00 10.00
5.88
2.37
2.00
9.00
5.00
1.73
2.00
8.00
9.88
0.33
9.00 10.00 10.00
0.00 10.00 10.00

８．３．有識者から寄せられた意見と優先度付けの今後の課題
各有識者から寄せられた意見は、図表 8.5 のようになる。尚、有識者名は匿名としている。
これらのコメントの内、分類方法の課題としては概ね以下のようなものがあった。
「誰が」取り上げられているかや、「どのように」「誰に」広がっているかが重要なので
はないか。



同分野の中でも、具体的な事例によってかなり変わるケースがある。また、複数の分野にまたがる場合もあるだろう。



事件事故、災害に関するものは、事後評価か事案最中かで大きく異なるので、国内政治の項目のように時間軸を入れた方が良い。



他に軸になりうる要素として、「不当な差別や人権侵害につながる可能性があるか」「真
偽が明確に判断できるか」「拡散するスピード（人々の興味を引き、話題になりやすい
内容か）」「偽・誤情報を否定する情報（当事者の言葉やメディアによる報道）が人々の目に触れやすいか」などが考えられる。



修正情報をどう伝えるかも課題である。
ファクトチェックの優先度を検討することは、今後偽・誤情報の拡散を効果的・迅速に食い止めるという点において必要不可欠であろう。このような取り組みを進めていくと共に、
さらに上記のような改善点を踏まえ、より実用的なファクトチェック優先度付けを行っていくことが求められる。

123

Innovation Nippon わが国における偽・誤情報の実態の把握と社会的対処の検討 報告書

図表 8.5

有識者からのコメント

有識者 ID

コメント

A

・「社会的~」「時間的～」の同項目におけるスコア差は、被害回復や誤情報の訂正にかかる、コスト・可否といった観点で生じました。
・判断が難しいと感じたのが、複数要素が絡むと優先度が大きく変動する（【選挙と科学】福島の残留放射能デマを争点とした選挙【商品と株価】風評被害に連動した株価下落など）点です。
・また同じ分類項目でも、実害の内容や、実害の被害者が個人か否かを考慮すると、判断が難しくなると感じました。
（スポーツ・芸能は低スコアですが、希に人命が失われることを考慮すると、このスコアで良いのか非常に悩みます）

B

科学などはものによって大きく変化すると考えられる。
例えば、新型コロナワクチンのフェイクニュースなどは重要度が高いが、地球は中空というものには大した重要ではない。

C

社会的影響度と時間的優先度に関してはテーマによる分類以上に「誰が」取り上げられているかや、「どのように」「誰に」広がっているか、などの方が社会的影響度や時間的優先度に関わってくると思われる。例えば、芸能人の自殺に関する情報が、希死念慮を持つ人たちの自殺の引き金のケースになる
ような場合、社会的影響度や時間的優先度は高いと言えるが、スポーツ芸能や文化に関する話題と分類すれば、医療・健康よりも影響度・優先度が低いと分類されるかもしれない。

D■具体的な影響や緊急度は、偽・誤情報の内容に依存すると思われます。
■「スポーツ・芸能」「文化」は、今回は低めに評定しましたが、これが政治的な意図と結びついた場合は、影響度・時間的優先度ともに高くなると考え
ます。
■同様に、
「生活」も、医療・健康に直結するような場合は、優先度が高くなります。
■長期的な影響まで考えると、ジャンルを問わず、また、内容に関わらず、虚偽情報が大量に流れること自体が、情報への信頼を損ね、社会に対する悪影
響をもたらすと考えます。
＜評価の基準＞■影響度および優先度については「影響が大きい」「優先度が高い」を「10」としました。
■「社会的影響」は、「それにより生じる社会的な損失の可能性」「大きな影響を受けそうな人の数」「その情報に接する可能性のある人の数」から判断しま

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Innovation Nippon わが国における偽・誤情報の実態の把握と社会的対処の検討 報告書

した。
■「時間的優先度」は、「情報が拡散される速度」「即時的な対応をしないと取り返しがつかなくなる程度」から考えましたが、情報の内容にもよるので、一般的な評価は難しいところがあります。
E

事件事故、災害に関するものについては、事例のように事後評価的なものについては優先度が低くなると思いますが、事案最中である場合には優先度が高くなる事例もあると思います。そのため、「国内政治」の項目のように時間軸を入れて分類するのも一手かと存じます。

F

類型的に、
・選挙期間中の候補者に関すること
・いわゆるワクチンデマ
・戦争や大規模災害時に飛び交う情報については、社会的影響度も時間的優先度も高いと言えるように思いますが、その他については、実際の偽・誤情報の中身に左右される気もします。
社会的影響度・時間的優先度の 2 軸のほか、対策の必要性につき、分野横断的に軸となり得る考慮要素としては、・不当な差別や人権侵害につながる可能性があるか・真偽が明確に判断できるか・拡散するスピード（人々の興味を引き、話題になりやすい内容か）・偽・誤情報を否定する情報（当事者の言葉やメディアによる報道）が人々の目に触れやすいかといったことも考えられるかと思います。

G

・国内政治：虚偽事項の公表（公職選挙法）は、本来は犯罪捜査の範疇であるものの、特に選挙期間中は有権者の判断に資する正確な情報提供が必要とされることから、影響度・緊急度とも高いと考えます。選挙期間外であれば、
おおむね一般的な事件・事故と同様のレベルで捉えることができるのではな
いかと思います。
・経済：関係するプレーヤーがおおむねプロであることや、風説の流布（金融商品取引法）などの法的な規律もあることから、影響度・緊急度とも限定的ではないかと考えます。
・社会：「医療・健康」は命にかかわることが想定されるため、影響度・緊急度とも最大限に見積もっておく必要があるかと思います。
「教育」については、参考事例にあるような学校現場の事案である場合、関係者への誹謗中傷につながる懸念があるため、影響度・緊急度はやや高いと思われます。
「環境」については、問題自体は深刻であるものの、影響度・緊急度は他の事案に比べ125

Innovation Nippon わが国における偽・誤情報の実態の把握と社会的対処の検討 報告書て限定的かと思います。
・国際：特に今般のウクライナ情勢を踏まえると、影響度・緊急度とも極めて高いものとして対応を考える必要はあろうかと思います。
・スポーツ・芸能：分類の中では最もユーザーの関心が高く、ネット上のト
ラフィックという点では大きな割合を占めます。その一方で、誹謗中傷につながる事案は「事件・事故」のくくりとして考えるのであれば、社会全体への実質的な影響度・緊急度としては、選択肢の中では最も低いかと思います。
・文化：例示されている事案のように、政治的な議論に発展する場合には対応が必要でしょうが、それ以外では影響度・緊急度は限定的かと思います。
・生活：「医療・健康」以外であれば、おおむね影響度・緊急度は限定的かと思います。
・事件・事故：事案の規模によって影響度・緊急度は変わってくるでしょう
が、関係者への誹謗中傷などが発生する場合は深刻化しかねないため、迅速な対応が求められると思います。
・科学：「医療・健康」以外であれば、おおむね影響度・緊急度は限定的かと思います。
・災害：影響・緊急度とも規模に応じて異なるでしょうが、最大限の位置づけで構えておく必要はあろうかと思います。
H

生命、健康に関するものは最優先、選挙結果など不可逆的かつ社会制度への信頼に深刻なダメージを与えるもの、人権など個人に大きな影響を与えるものはすみやかな対応が求められる。修正情報をどう伝えるかも課題。

126Innovation Nippon わが国における偽・誤情報の実態の把握と社会的対処の検討 報告書

９．調査研究結果から得られる含意
以上の調査研究で得られた結果や、有識者会議での議論等を踏まえ、わが国における偽・
誤情報対策について、以下 10 個の含意が得られる。

９．１．【全体】対象年齢を問わない広範囲の偽・誤情報対策が急務

コロナワクチン関連と政治関連、それぞれ 6 個の計 12 個の偽・誤情報について、1 つ以上に接触している人は全年代で 40.4%にのぼった。特にコロナワクチン関連は多く、1 つ以上接触している人が 37.1%存在していた（政治関連は 11.5%）。



コロナワクチン関連は若い人ほど接触している傾向にあったが、政治関連はどの年代でも接触率が変わらなかった。



コロナワクチン関連の偽・誤情報については、全年代で 43.4%の人が「誤った情報・根拠不明情報だと思う」と回答しているが、政治関連については 20.3%にとどまった。



偽・誤情報を「正しい情報だと思う」人の割合は、年齢が上がるほど高くなり、特にそれは政治関連で顕著であった。



コロナワクチン関連の偽・誤情報に接触し、かつ、その情報を正しいと思っているか、
真偽が分からないと思っている人は、コロナワクチンを接種しない傾向が顕著にみられた。

⇒

偽・誤情報はすでに日本でもかなり広まっており、目に見える社会的影響も出ている。
実効性のある対策の検討と実施が急務である。

⇒

偽・誤情報は若者だけの問題ではなく、老若男女問わない対策が求められる。

９．２．
【全体】平時・有事双方を想定したファクトチェック体制と結果の配信体制を構築する

ファクトチェックは大きな効果がある。例えば、「菅元首相が打ったワクチンは偽物」という偽・誤情報については、ファクトチェック前は Twitter で投稿された関連ツイー
トの内 94.99%がそれを信じていたが、ファクトチェック後はそれが 0.21%にまで低下
した。



同様に、
「コロナワクチンを打つと不妊になる」も、河野太郎元ワクチン担当大臣がテレビ出演までして内容を否定したところ、関連ツイートで不妊を信じている人の割合
は、61.19%から 29.31%に低下した。

「災害」「国内政治：選挙期間」の 2 つが、社会的影響度とファクトチェックの時間的優先度、共に極めて高い分野となった。他に高いものとしては、「社会：医療・健康」と、「経済：株式」があった。



有識者会議では、偽・誤情報の拡散前に、「こういう偽・誤情報が流される危険がある」

127

Innovation Nippon わが国における偽・誤情報の実態の把握と社会的対処の検討 報告書と配信することが、ロシア・ウクライナ戦争で効果があったという意見が出た。
⇒

ファクトチェックをさらに推進すると共に、それを多くの人に届ける体制を構築することが求められる。

⇒

平時は特に医療・健康関連や、株価に影響を与えかねない経済関連の偽・誤情報を優先的にファクトチェックしておく。そして、災害時・選挙時・戦争時といった時にはさらにファクトチェック体制を強化して、それら関連の偽・誤情報のファクトチェックを迅速に実施することが必要である。

⇒

事前に「拡散するかもしれない偽・誤情報」を発表し、免疫をつける取り組みも効果がある可能性がある。

９．３．
【政府】官公庁・自治体のウェブサイトをより見やすいものとし、正確な情報・データやファクトチェックを迅速に発信する

人々が情報の真偽を確かめられると便利と考えている媒体として、「官公庁・自治体のウェブサイト」は 2 位と高かった。しかし、実際に利用されている主な情報収集媒体として、「官公庁のウェブサイト」は多くなかった。



ファクト拡散者（偽・誤情報を誤っていると思い、かつ誤っているということを他の人に伝えた人）も同様に、「官公庁・自治体のウェブサイト」への期待が高かった。



有識者会議では、官公庁のウェブサイトでオープンデータを活用しやすい形（マシンリーダブルで公開したり、透明性を担保したりすることが重要という意見が出た。

⇒

官公庁・自治体のウェブサイトをより見やすいものにし、ファクトチェック結果を積極的に掲載することで、国民が偽・誤情報の真偽を確かめるのがより容易になると考えられる。また、データを、活用しやすい形で迅速に公開していくことも求められる。

⇒

ただし、専門性や中立性を考慮すれば、ファクトチェック自身は外部機関が行うのが望ましいと思われる。また、政治的な偽・誤情報に関する取扱いについては議論の余地が
ある。

９．４．
【政府】政府信頼度を損なわないようなコミュニケーションを実施する


コロナワクチン接種行動においては、政府信頼度が大きな効果を持っており、政府信頼度が高い人のほうが接種するという顕著な傾向が見られた。



コロナワクチン関連でも政治関連でも、政府信頼度が高い人ほど偽・誤情報を誤っていると気づきやすい傾向が見られた。

⇒

政府信頼度を損なわないように、丁寧なコミュニケーションを継続的に実施していく
ことが、ワクチンの普及だけでなく、偽・誤情報に強い社会を作るという意味でも重要
になる。

128

Innovation Nippon わが国における偽・誤情報の実態の把握と社会的対処の検討 報告書

９．５．【政府・メディア】ワクチンのように機微に触れるトピックでは、偽・誤情報のきっかけにならないよう細心の注意を払って発信する

コロナワクチンのような機微に触れるトピックでは、人々の不安を反映して多様な誤情報が発信され、忌避関連語が多く Twitter 上に発信されていた。



Twitter での特に高シェアツイートにおける誤情報の内訳をみると、ワクチンによる死亡や重篤な副反応を過度に強調するような偽・誤情報が多く拡散されていた。また、中にはメディア報道がトリガーになっているものも少なからず存在していた。



有識者会議では、メディアのアテンション・エコノミーからの脱却や、リテラシーのアップデートの必要性が指摘された。例えば、事実と真偽不明情報を共に記載するような誤った両論併記が、偽・誤情報の拡散につながっていた可能性があると指摘された。

⇒

ワクチンのように機微に触れるトピックでは、偽・誤情報のきっかけになるような情報発信を政府やメディアでしないように、細心の注意を払って発信する必要がある。

⇒

アテンション・エコノミーに代わるメディアエコシステムの検討や、両論併記の仕方について、メディアにもより一層の工夫が求められる。

９．６．
【政府・プラットフォーム事業者・メディア】メディア情報リテラシー
教育のより一層の充実を図る

コロナワクチンのような機微に触れるトピックでは、人々の不安を反映して多様な誤情報が発信され、忌避関連語が多く Twitter 上に発信されていた。



Twitter での特に高シェアツイートにおける誤情報の内訳をみると、ワクチンによる死亡や重篤な副反応を過度に強調するような偽・誤情報が多く拡散されていた。また、中にはメディア報道がトリガーになっているものも少なからず存在していた。



有識者会議では、メディアのアテンション・エコノミーからの脱却や、リテラシーのアップデートの必要性が指摘された。例えば、事実と真偽不明情報を共に記載するような誤った両論併記が、偽・誤情報の拡散につながっていた可能性があると指摘された。

⇒

産官学民一体となってメディア情報リテラシー教育をより一層充実させていくことが必要である。

⇒

そのための多様な層を対象とした講座の開発や、動画などのコンテンツ制作、インフル
エンサーや広告を利用した周知など、日本全体のメディア情報リテラシーを向上させるような、多面的な活動が求められる。

⇒

ファクトチェックとメディア情報リテラシー教育に対して、一体的な支援が求められる。また、シビックテックコミュニティの育成・支援も、偽・誤情報対策の取り組みの促進に有効と考えられる。。

129

Innovation Nippon わが国における偽・誤情報の実態の把握と社会的対処の検討 報告書

９．７．
【プラットフォーム事業者】偽・誤情報を誤っていると気づいている人の投稿が拡散されやすくなるような仕組みを構築する

コロナワクチンのような機微に触れるトピックでは、人々の不安を反映して多様な誤情報が発信され、忌避関連語が多く Twitter 上に発信されていた。



Twitter での特に高シェアツイートにおける誤情報の内訳をみると、ワクチンによる死亡や重篤な副反応を過度に強調するような偽・誤情報が多く拡散されていた。また、中にはメディア報道がトリガーになっているものも少なからず存在していた。



有識者会議では、メディアのアテンション・エコノミーからの脱却や、リテラシーのアップデートの必要性が指摘された。例えば、事実と真偽不明情報を共に記載するような誤った両論併記が、偽・誤情報の拡散につながっていた可能性があると指摘された。

⇒

偽・誤情報に対する注意喚起投稿が優先的に表示されるようにするなどで、情報環境においてファクトが目に入りやすくなるアルゴリズムを検討する必要がある。

⇒

偽・誤情報について、誤っていると気づいている人が拡散したくなるようなインセンテ
ィブ設計の検討も求められる（ラベル付けなど）。

⇒

人々自身も、「偽・誤情報は、それを信じている人ほど拡散する」というバイアスがあることを前提に、情報に触れる必要がある。。

９．８．
【プラットフォーム事業者】特に偽・誤情報を信じやすい媒体において対策を推進する

コロナワクチンのような機微に触れるトピックでは、人々の不安を反映して多様な誤情報が発信され、忌避関連語が多く Twitter 上に発信されていた。



Twitter での特に高シェアツイートにおける誤情報の内訳をみると、ワクチンによる死亡や重篤な副反応を過度に強調するような偽・誤情報が多く拡散されていた。また、中にはメディア報道がトリガーになっているものも少なからず存在していた。



有識者会議では、メディアのアテンション・エコノミーからの脱却や、リテラシーのアップデートの必要性が指摘された。例えば、事実と真偽不明情報を共に記載するような誤った両論併記が、偽・誤情報の拡散につながっていた可能性があると指摘された。

⇒

偽・誤情報を扱っているウェブサイトやブログが、検索サービスで表示されにくくなる
ような取り組みをさらに進めることが有効である。

⇒

ブログサービス、動画共有サービス、ネットニュース配信ポータルサイトなどにおいて、
偽・誤情報対策の強化をより一層進めていくことが求められる。

⇒

プラットフォーム事業者が、偽・誤情報拡散経路に沿ってファクトチェック結果を優先表示することが、効果的と考えられる。

⇒

人々自身も、家族・友人・知人との直接の会話や、ウェブサイト・ブログ、ネットニュース、動画共有サービスで情報を収集していると、偽・誤情報を誤っていると気づきに130

Innovation Nippon わが国における偽・誤情報の実態の把握と社会的対処の検討 報告書

くいということを意識したうえで、情報に接触することが肝要である。。

９．９．
【プラットフォーム事業者・メディア】真偽を確かめることにニーズの高い媒体（マスメディア・SNS から読めるネットニュース）でのファクトチェ
ック配信を強化する

人々が情報の真偽を確かめられると便利と考えている媒体は、最も多いのが「テレビ・新聞などのマスメディアでの報道」で、3 位に「SNS とメッセージアプリから読めるもの以外のネットニュース」となった。ただし、20 代と 30 代については、「SNS から読めるネットニュース」が TOP3 に入ってくる。



また、ファクト拡散者（偽・誤情報が誤っているということを拡散している人）も、「テ
レビ・新聞などのマスメディアでの報道」「SNS から読めるネットニュース」で情報の真偽を確かめられると便利と考えている。

⇒

マスメディアやネットメディアなどが、拡散している偽・誤情報のファクトチェックに積極的に取り組むことへのニーズが高い。そのような取り組みは、情報環境に大きくポ
ジティブな影響をもたらすと共に、メディアへのエンゲージメントを高めると予想される。

⇒

SNS 事業者が、メディアによるファクトチェック記事を優先的に・適切に配信することが求められる。

９．１０．
【研究機関】偽・誤情報についてさらに調査研究を実施し、具体的な対策を導出していく

有識者会議では、次の点に関してさらなる調査必要という意見が出た。
1.

偽・誤情報の社会的インパクトによって対策が変わってくるので、それをより詳細に調査すべきである。

2.

正しい情報を誤っていると考える人の分析が必要である。

3.

こういう情報環境にいる人にはこういう対策が効く、など、属性によって対策が変わる可能性があるので、そのような詳細な分析が必要である。

4.

情報の分野だけでなく、偽・誤情報の拡散状況や感情のあおり方などの軸で、偽・誤情報の対応を整理する必要がある。

⇒

偽・誤情報についてさらなる研究を進める。具体的には、「①偽・誤情報の社会的イン
パクト」「②正しい情報を誤っていると考える人の特徴・メカニズム」「③人々の情報環
境や属性を考慮した対策の導出」「④偽・誤情報の拡散状況や感情のあおり方など様々な軸を考慮した、偽・誤情報のファクトチェックマッピングの発展」に取り組む。

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付録

付録

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Ａ１．アンケート調査票89

調査票中「改ページ」など書かれているが、実際の調査においては回答者に表示されて
いない。
89

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Ａ２．2021 年 1 月～10 月における主なコロナワクチン・政治関連の
偽・誤情報の一覧
Ａ２．１．コロナワクチン関連の偽・誤情報
時期

機関

判定

拡散度

事象

1/25

BuzzFeed

誤りYahoo ！ ニ「ワクチンは感染予防にはつながらず、あくまで

ュ ー ス で重症化予防のために打つためのもの」という旨の1500 件以上

記事が、デイリー新潮により 1 月 20 日に公開さのコメント

れ、Yahoo!ニュースでも配信され、1500 件以上のJapanコメントを集めた。しかしこれは誤りである。ワ
クチンの効果を検証するために行われた臨床研
究では、発症予防効果は 90％を超えている。な
お、デイリー新潮は記事公開の翌 21 日に記事を
削除した。
2/2

BuzzFeed

虚偽

Japan

2000 回以上

ファイザー社製の新型コロナワクチンを接種しの RT、3000

たアメリカの 56 歳の男性産科医が「エボラの症

回以上のい

状」
「全身から血を吹き出して死亡」した、とい

いね

う情報が拡散した。発端はまとめサイトの記事であり、Twitter 上でも拡散された。しかし、これは虚偽である。男性産科医の死因は血小板が減少す
る難病「特発性血小板減少性紫斑病」（ITP）による脳出血で、エボラ出血熱のような症状とは異なる。また、死因についても、現段階ではワクチンとの直接的な因果関係はわかっていない。

3/23

BuzzFeedJapan

誤り1000 回以上

3 月 21 日、Twiitter で「アナフィラキシー発作時の RT、2000の対応薬エピネフリンは全国在庫がなく、代わり回以上のいにアドレナリンが用意されています」という情報

いねが拡散された。しかし、この情報は誤りである。
エピネフリンとアドレナリンは呼び名は違うが同一のアドレナリン製剤であり、ワクチン接種の現場では緊急時にはエピネフリンに限らず使用可能なアドレナリン製剤を使うことで準備が進められている。

184

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3/23

BuzzFeed

誤り

Japan

Youtube でYouTube 上に展開する「ネット TV 局」の番組で、30 万回以上

2 月 12 日、中部大学特任教授の武田邦彦氏が「日再生本の高校生 320 万人全員にワクチンをうったら、確率的には 50 人が死亡するか、それに相当する
副作用に見舞われる」「半身不随になっちゃう」などと発言した。しかし、これは誤りである。武田氏が紹介したイギリスにおける接種のレポー
トには、ワクチンに直接関連する死亡例やそのような重篤な副反応（副作用）は報告されていない。

3/28

InFact根 拠

3 月 2 日、ファイザー社製のワクチン接種後に 60

不明

不明

代の日本人女性がくも膜下出血で死亡したことを厚生労働省が発表し（日本での 1 例目）、このニュースは日本だけでなく世界でも報じられた。
インターネット上では、女性の死亡とワクチン接種を関連付ける投稿が散見され、週刊新潮も「日本人初の死亡者も…」と、あたかもワクチン接種と女性の死亡との間に因果関係があるかのような「見出し」をつけている。しかし、ワクチン接種とくも膜下出血に因果関係があるかは不明であり、ワクチン接種と女性の死亡を関連付ける言説は根拠不明である。

4/1

InFact誤り1000 回以上

2 月 12 日、新型コロナウイルスワクチンの中にの RT、2000

人間を操る「ナノテクノロジーロボット」が入っ回以上のいていると主張する投稿が Twitter 上でなされた。

いね

細胞を捕獲する奇妙な物体の動画が添付されている。しかし、これは誤りである。動画に映っているのはワクチンとは何ら関係の無い不妊治療用のロボットである。

4/15

BuzzFeedJapan

誤り6700 回以上

Twitter 上で、「ワクチンの中身に水銀や堕胎されRT 、た胎児の細胞が入っている」旨の情報が拡散され29000 回 以た。しかし、これは誤りである。専門家によると、

上のいいねmRNA ワクチンには、水銀も堕胎された胎児のの細胞も含まれていない。

185

Innovation Nippon わが国における偽・誤情報の実態の把握と社会的対処の検討 報告書

4/15

BuzzFeed

誤り

Japan

1900 回以上

Twitter 上で、「ワクチンに入っている添加物が、の RT

肝臓の空洞化をもたらす」旨の情報が拡散された。しかし、これは誤りである。専門家によると、動物実験で確認されたのは肝細胞の「空胞化」であり、肝臓の「空洞化」という概念はない。肝細胞の「空胞化」は、様々な薬剤への反応や肝炎、アルコール摂取などでも生じるものであり、ことさらに強調するものではない。

4/15

BuzzFeed

誤り

Twitter 上で、「菅首相が打ったワクチンは偽物で

不明

Japan

ある」旨の情報が拡散された。しかし、これは誤りである。様々な理由付けは根拠のないものであり、専門家も「古典的なデマである」と否定して
いる。

5/3

BuzzFeed

誤り

Japan

Twitterや

新型コロナウイルスのワクチンをめぐり、「不妊

Facebook で症を起こす危険性がある」などという情報が、ネ4000 回以上

ット上に拡散している。しかし、これは誤りであシェアる。ファイザーの元副社長の話として拡散しているが、まったく根拠のない情報だ。ワクチンと妊娠をめぐっては、流産につながるという言説も同様に広がっているが、これも誤った情報である。
不妊や流産などに直接の影響がないということ
は、臨床試験や 10 万人を超える妊婦への接種後の追跡調査から明らかになっている。

6/13

InFact

不 正

600 回以上

急な予約キャンセルなどで余ったワクチンの扱

確の RT、1300

いについて議論が進む中、ワクチン担当の河野太

回以上のい郎大臣が公表した通達文書に対して、立憲民主党

いねの小西洋之議員が「ワクチンが余った時の対応の指針を今ごろ出すことがおかしい」とツイートで批判した（5 月 25 日）。しかし、このツイートは不正確である。実際は、3 月には指針が出されて
いた。

186

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7/1

BuzzFeed

誤り

Japan

Facebook で「ワクチン接種者が周囲に病気をまき散らす」、

1800 回 、「ワクチン接種が麻痺を引き起こす」旨の情報がTwitterで

ネット上で拡散。しかし、これらの情報は誤りで3300 回以上ある。ワクチンの安全性は、臨床試験により検証

シェア。note

されている。

上では 3000
回以上のい
いね
7/2

BuzzFeed

誤り

Japan

1 万回以上「新型コロナワクチンにはマイクロチップが含の RTまれている」旨の情報が SNS 上で拡散される。
しかし、この情報は誤りである。ワクチンの内容
物は公開され、複数の専門家の評価を受けている。マイクロチップや放射性物質は含まれていない。

7/5

BuzzFeed

誤り

Japan

Twitter

で新型コロナワクチンをめぐり、フランシスコ・ロ

3500 以上のーマ教皇が「天国に行くためには新型コロナワク

い い ね 、チンが必要」と発言したとする情報が、Twitter 及

Instagram でび Instagram で 6 月～7 月にかけて拡散している。

1700 以上の

しかしこれは誤りである。発端はアメリカの風刺

いいね

サイトで、実際にローマ教皇がそのような発言をした事実はない。

7/13

BuzzFeed
Japan

誤り

不明

「ワクチンは感染予防効果を期待できるものではありません」という大阪府泉大津市のワクチン接種券に同封されている、市長からのあるメッセージが SNS 上で注目を集めた。
「メディアや周りに流されるのではなく、最低限のことは調べたう
えで、自らの意思で判断をしてほしい」同市の南出賢一市長はこう発信している。しかし、このメッセージは誤りである。アメリカでは 4,000 名
弱の医療従事者などを対象に毎週 PCR 検査を実施した結果から、mRNA ワクチンを 2 回接種することによって 90% の感染予防効果が得られることがわかったことが CDC から発表されている。

187

Innovation Nippon わが国における偽・誤情報の実態の把握と社会的対処の検討 報告書

7/13

BuzzFeed

誤り

Japan

SNS

や

8 月頃、
「新型コロナウイルスのワクチン接種がYouTube 、

変異ウイルスを生み出した」とする言説が、ノーnote などのベル賞科学者の発言としてネット上で拡散されプラットフてた。しかし、これは誤りである。変異ウイルス

ォームや、は、ワクチンが実用化される前の段階で発生して

ネットメデ

いる。

ィアの記事
を通じて広
がっている
9/2

毎日新聞

誤り

6000 回以上「各県の医師会がワクチン接種後の死亡報告をの RT、8600

上げないことを決めた」という情報が、8 月 25 日

回以上のいに Twitter 上に投稿され、拡散された。しかしこ

いねれは誤りである。厚生労働省の公表資料によれ
ば、医師会は副反応の報告には関わっておらず、
北海道医師会など複数の都道府県の医師会も投稿内容を否定した。

9/20

InFact誤り2000 回以上

フランス政府が、9 月からは保護者の同意なしにの RT、3400

子どもたちにワクチンを接種する予定であると回以上のいいう情報が、Twitter 上で 8 月下旬に拡散された。

いね

しかしこれは誤りである。フランス政府は未成年の新型コロナワクチン接種を義務とはしていな
い。

9/30

琉球新報

不 正

1000 回以上

沖縄県うるま市の老年精神科病院「うるま記念病

確の RT、2200

院」で今年８月までに明らかになった沖縄最大の回以上のい新型コロナウイルスのクラスターを巡り、「感染

いね

者の９割は（ワクチン）２回接種済みだった」とする情報が、8 月 19 日 Twitter 上で投稿された。
しかしクラスターが発生したうるま記念病院に取材すると、感染した患者のワクチン接種状況はクラスター発生当時は２回接種済みが約２割と接種は進んでいないのが実態だった。

188

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Ａ２．２．政治関連の偽・誤情報
時期

機関

判定

拡散度

事象

1/23

毎日新聞

不 正

1 万 3000 回

新型コロナウイルスに感染した国会議員 9 人の確

以上の RT、 リストを示し、自民党議員が無症状で入院してい2 万 2000 回

るのに野党議員は入院できないと対比させたツ以上のいいイートが拡散された（1 月 23 日）。しかしこれはね

不正確である、
実際には入院した野党議員もいる
ほか、発熱して入院した自民党議員もいる。

1/29

BuzzFeed

不 正5000 回以上

新型コロナウイルス感染拡大の影響が長引き、
政

Japan

確

の RT、1 万府の支援が届かず生活に困窮する人もいる中、菅4000 回以上義偉首相が国会で「最終的には生活保護がある」のいいねと発言したことに関連し、「簡単に言うが結構ハ
ードルが高い」などとするツイートが拡散した（発端は 1 月 28 日のツイート）。投稿には、生活保護の申請時には▽現金や食料がまったくないこと▽不動産、株、車やバイクの保有はダメ▽金
目のものは売り払うーーなどの条件が示されている。しかしこの投稿には、誤った情報が多く含まれており、全体として「不正確」である。関連
法令や、厚生労働省への取材によると、貯金が全くないことは求められておらず、自動車等の保有も認められている。

3/29

BuzzFeedJapan

誤り

Youtubeでアメリカのバイデン大統領をめぐり、記者会見す

50 万回以上る姿が「合成」であるという陰謀論がアメリカや再生

日本のネット上の一部で広がっている（発端は 3
月 17 日の英語でのツイート）。しかし、これは誤りである。目の錯覚でそのように見えるだけで、複数のメディアが別の角度からの様子を撮影し
ている。

189

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4/6

毎日新聞

誤り

1800 回以上「日本で新型コロナウイルスのワクチン開発がの RT、2800

成功しないのは、民主党による事業仕分けで『日回以上のい本ウイルス学会』など 4 学会を廃止したことがいね原因」という旨のツイートが拡散された（3 月 31日）
。しかし、これは誤りである。事業仕分けの対象は学会の存廃ではなく、しかも 4 学会が廃止された事実はない。

4/16

毎日新聞

不 正

2400 回以上

米国のトランプ前大統領の純資産が 4 年前の就

確

の RT

任時から 3 分の 1 減ったとの米経済誌の推定に関し、作家の西村幸祐氏が 4 月 12 日に Twitter で「ほぼ無給で働いたから」と投稿し、拡散された。
しかしこれは不正確である。
給与のほぼ全額を米政府機関などに寄付していたのは事実であるが、トランプ氏の資産に占める割合を鑑みても、ほぼ無給だったことが、資産が減った主要な要因とは
言えない。

4/18

InFact誤り1700 回以上

小泉進次郎環境相が「生態系の破壊が進んでいの RT、2700

る。
生物多様性のために社会を再構築する必要が回以上のいある。 人類の数は半分でいい」と発言したといいねう情報が、3 月 22 日、Twitter 上に投稿され、拡散された。しかし、これは誤りである。問題の言説は、今年（21 年）3 月に公開された報告書の内
容と 2016 年の講演会での発言を根拠なく繋げたもので、 実際は二つの主張に因果関係はなく、引用内容も誤っていた。

4/21

InFactミ ス

1000 回以上

4 月 2 日作家の室井佑月氏が、「自分から発生しリ ーの RT、1900

たデマなどが、どれだけ社会的に問題になろう

ド

回以上のい

が、知ったこっちゃないのよ。そんときに自分が

いね

売れれば。
」とデマを肯定する発言をしたとのツイートが投稿され、拡散された。しかし、室井氏の発言は一部が切り取られており、
当該ツイートは本来の意図を誤解させるものだった。

190

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4/23

InFact誤り8000 回以上「トリチウムのゆるキャラが電通に 3 億 700 万の RT、9000円で発注されていた」という投稿が、4 月 14 日

回以上のいに Twitter 上でなされ、拡散された。キャラクタ

いねーは復興庁が 4 月 13 日、福島第一原発で発生した放射性物質「トリチウム」を含む処理水の安全性を PR するためにチラシや動画で公開したもの。しかし、これは誤りである。
「3 億 700 万円」
は原発事故の風評を払拭する情報発信事業全体にかけた金額（2020 年度）であり、その中でキャラクターの動画・チラシにかけた金額は「数百万円程度」だった。

6/3

InFact根 拠

900 回 以 上

3 月 31 日、川崎市役所職員のうち 400 人が「朝不明の RT、1500

鮮人」であるとする投稿が Twitter 上で拡散した。

回以上のい

しかしその根拠は提示されておらず、
市の担当者

いね

は、投稿発信時点での外国籍の職員の数は 26 人であったと回答している。

6/10

BuzzFeed

誤り

Japan

2900 回以上

党首討論で、菅義偉首相が立憲民主党のコロナ政の RT、7700

策を批判したことに対し、枝野幸男代表が「党首回以上のい討論に相応しくない」などと反論しているようにいね

見える動画が SNS で拡散している。しかし、これは誤りである。
枝野代表が言及したのは菅首相が約 2 分半にわたって披露した 1964 年東京五輪の「思い出話」だが、拡散している動画ではその部分が編集され、カットされている。

7/16

InFact誤り

3400 回以上「政府専用機 ニューデザイン！」というコメンの RT、15000

トとともに、
機体に大きく旭日旗風の柄が施され回以上のいたデザインの政府専用機の画像が、5 月 21 日、いね

Twitter 上に投稿され、拡散された。しかし、航空
自衛隊によると、
現時点でデザイン変更の予定はなく、これまで運用されてきた機体も、拡散された画像とは異なったデザインであった。

191

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7/26

InFact誤り1800 回以上環境大臣の小泉進次郎氏が、「景気が良くなれば、の RT、5500

必ず不景気から抜け出せます。
私はそう信じてい回以上のいる。
」という内容に乏しい発言をしたという情報

いねが、3 月 6 日に Twitter 上に投稿され、拡散された。しかし、これは虚偽である。発言は実在が確認できず、投稿者が創作であることを認めてい
る。

10/7

BuzzFeed

誤り

Japan

1200 回以上「岸田内閣がレジ袋有料化の廃止を決定した」との RT、4300

する、
まとめサイトの情報がネット上で拡散され回以上のいた（10 月 5 日の記事が発端）。しかし、これは誤いねりである。この記事が廃止の根拠としているのは、自民党の桜田義孝衆院議員が新たに就任した
山口壮環境相に「レジ袋について相談した」という情報に過ぎない。環境省の担当部署も、取材に対し、「廃止を決定したという事実や関連する動
きはない」と明確に否定している。

10/15

毎日新聞

誤り

不明

選挙機材大手「ムサシ」の大株主が安倍晋三元首
相であり、不正が行われやすくなっているといううわさが拡散された。
しかし、これは誤りである。
ムサシがホームページ上で公表している 02 年以降の有価証券報告書では、所持する株数が多い上
位 10 者を記載した「大株主の状況」に、安倍氏は一切登場しない。

10/19

Wasegg誤り

公明党公式

公明党の山口那津男代表は年 10 月 14 日、街頭

YouTube チ

演説の中で「共産党は（中略）天皇制は憲法違反、ャンネルで廃止すべき、こういう政党と政権を一緒にする、

ライブ配信

閣外協力すると言ってみても、それは極めて安定され、5 万回感のない、そういう政権にほかなりません」と述以上再生さべた。しかし、これは誤りである。共産党 HP にれる掲載されている「天皇の制度と日本共産党の立場
志位委員長に聞く」によると、共産党は 2004 年に党綱領を改定し、それまでの党綱領にあった「君主制の廃止」という課題を削除している

192

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10/22

Wasegg根 拠

関連ツイー

10 月 15 日、参議院議員会館で開かれた集会で、不明

トが 3600 回

れいわ新選組の山本代表が「れいわ新選組が野党

以 上 RT 、統一候補として出られる所は 1 ヶ所もない」旨

9300 回いいの発言をした。関連するツイートが投稿され、拡ねされる散された。しかし、これは根拠不明である。れいわ新撰組担当者に取材を行ったところ、実際には「野党統一候補」が存在し、山本代表の発言と食い違いが生じた。

10/23

InFact不 正不明確NHK の番組（10 月 17 日放送）で、自民党の甘利明幹事長が「ここにあるこのスマホ、世界を席巻しているスマホも、3D プリンターもあの量子コンピューターも、全部日本の発明です。
」と発言した。しかし、これは不正確である。3D プリ
ンターの発明者は日本人だが、スマートフォンはアメリカの IBM 社の発明、商用量子コンピュー
ターはカナダのベンチャー企業が発明した。

10/23

Japan

In-

誤り

不明

depth

10 月 17 日、立花孝志氏が、ネット上の党首討論
で、立憲民主党の枝野代表に対し、「民主党政権
交代時、結局子ども手当を 1 円ももらえなかった」旨の発言をした。しかし、これは誤りである。
実際には支給されていた。

10/25

InFactミ ス

3000 回以上

保守系の Twitter アカウント「Dappi」がアップし

リ ー

の RT

た予算委打順表は一般人は入手不能であるため、

ド

特定議員と一体のアカウントとみて間違いない
旨のツイートがなされ、拡散された。しかし、これはミスリードである。
事前に福島みずほ議員がTwitter 上に予算委打順票をアップしていた。

10/27

Wasegg

誤り不明

日本維新の会の馬場伸幸幹事長が、NHK の番組（10 月 17 日放送）で、「私立高校も大阪では完全無償」という旨の発言をした。しかし、これは誤りである。
授業料補助の要件として世帯収入の基準が定められている。

193

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10/27

BuzzFeed

誤り

不明

Japan

自民党の麻生太郎副総裁が北海道での街頭演説で行った「温暖化で北海道のお米は美味しくなった。
農家のおかげではない」という趣旨の発言が、批判を集めた。この発言は誤りである。北海道産
米の品質が向上したのは事実だが、それには長年、道を挙げて米の品種や栽培技術の改良に取り組んだという背景があり、品質向上はその成果とするのが主な見方である。

10/27

Japan
depth

In-

不 正

不明

確

立憲民主党の菅直人氏が、公開討論会（10 月 18日）において「民主党政権の時代に、高校無償化まで実現しました。現在も無償化になってます」という旨の発言をした。
しかしこれは不正確である。
民主党政権時にも私立高校は無償化されていないし、現在においては、所得制限が加えられて
いる。

10/29

InFactミ ス

不明

立憲民主党の枝野幸男代表が、日本記者クラブ党

リ ー

首討論（10 月 18 日）で「法人税についてはですドね、安倍政権で 23(％)まで下がったものを 28(％)に戻すということを言っています。
バイデン政権も 28(％)に戻そうと言っていますね。
」と発言した。しかし、この発言はミスリードである。法人
税率を 30％から 25.5%まで引き下げたのは、民主党政権である野田内閣においてなされたこと。

10/30

Waseggミ ス

TBS の公式

日本維新の会の松井一郎代表は 10 月 14 日、TBS

リ ーYouTube チの番組で行われた党首討論会で「大阪だけでも府ド

ャンネルで市合わせて 3000 億、預貯金を基金を、積み上げも配信されてきた」と述べた。しかし、これはミスリードでており、80ある。2021 年度は 9 月時点で 1638 億円の見込み

万回再生さを公表しており、視聴者が現在の財政調整基金のれる状況と誤解する可能性が高い。

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10/30

Wasegg

不 正

不明

10 月 16 日に放送された読売テレビの番組で、れいわ新選組が「消費税ゼロ（最大 3 ヵ月のステイ

確

ホーム期間中）」という公約を掲げているとの説明があった。しかし、この報道は不正確である。
れいわ新選組が掲げるのは恒久的な『消費税の廃止』である。
10/30

Wasegg根 拠

1 万回以上Twitter 上で 10 月 21 日に、「衆議院選挙において不明の RT、2 万自民党・公明党・日本維新の会が勝つと消費税が3000 回以上

19％になる」といった情報が投稿され、拡散してのいいねいる。しかしこれは根拠不明である。自民・公明・
維新

195

いずれも消費税増税には言及していない。

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Ａ３．偽・誤情報マッピング調査票
実際の調査にあたっては、横長の Excel ファイルで回答していただいた。
お名前：
中分類
国内政治
経済

社会

国際
スポーツ・芸能
文化
生活
事件・事故
科学
災害

小分類
選挙期間
選挙期間外
景気
株式
商品
社会保障
環境
教育
医療・健康
国際
スポーツ・芸能
文化
生活
事件・事故
科学
災害

社会的影響度*（1～10）

時間的優先度**（1～10）

全体的な所感・コメントなど（別紙記載も可）：*社会的影響度：その分野の偽・誤情報（フェイクニュース）が作成され、広まったときに社会に対する影響がどれくらい大きいか。
**時間的優先度：その分野の偽・誤情報（フェイクニュース）が作成され、広まったときに、ファクトチェッ
クの即時性はどれほど求められるか。

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ご参考
中分類
国内政治

小分類
選挙期間
選挙期間外

経済

景気
企業
商品

社会

社会保障
環境
教育
医療・健康

国際

国際

スポーツ・芸能

スポーツ・芸能

文化
生活

文化
生活

事件・事故

事件・事故

科学
災害

科学
災害

偽・誤情報の事例（実事例のほか創作も含む）（沖縄知事選において）共産党出馬の翁長知事が訪米しても政府関係者の誰にも会えなかっ
たし、沖縄の米軍基地の中にすら入れなかった（実事例）川崎市役所職員のうち400人が「朝鮮人」である（実事例）
党首討論で、菅義偉首相が立憲民主党のコロナ政策を批判したことに対し、枝野幸男代表が「党首討論に相応しくない」などと反論した（実事例）
復興庁によるトリチウムのゆるキャラが電通に3億700万円で発注されていた（実事例）
日本の 2019 年 10 月の小売売上高が歴史的低下となり、海外では多く報道されている にもかかわらず、日本ではほとんど報道されなかった（実事例）
企業Bと企業Cが合併することが発表された（創作）豊川信用金庫が倒産する（実事例）
E社のチョコレートに人間の髪の毛が混入していた（創作）「ほっともっと」ののり弁のちくわのサイズが、消費税増税の影響で半分になっていた（実事例）
年金財政は10年以内に破綻する（創作）
生活保護の申請は、貯金が全くない状態でないと通らない（実事例）
岸田内閣がレジ袋有料化の廃止を決定した（実事例）
学校Fが生徒に体罰を行った（創作）PCR検査について、アメリカの疾病対策センター（CDC）が中止を決定した（実事例）
ワクチンは感染予防にはつながらず、あくまで重症化予防のために打つためのものである（実事例）
水素水を飲むと病気が治る（実事例）
アフガニスタンで銃撃されて亡くなった医師の中村哲氏の追悼式典に、日本政府関係者は1人も出席しなかった（実事例）
韓国人や在日の人々はNHKの受信料を払わなくてもいい（実事例）
新国立競技場の「月極駐車募集中」の英訳が「The moon ultra parking is being
recruited.」とでたらめである（実事例）
芸能人Gと芸能人Hは犬猿の仲である（創作）
歴史表現が適切でないとして、『はだしのゲン』が公共図書館から撤去された（実事例）東京メトロ銀座線の運休のお知らせが日本語、中国語、韓国語のみで書かれている（実事例）
牡蠣を食べるときは殻に口をつけず、お箸などで貝柱を外してから食べた方があたりにくい（実事例）
京都アニメーションの放火・殺人事件について、NHK のディレクターと容疑者の間に接点があり、スクープを撮影するために取材日を容疑者に漏らす等していた（実事例）
韓国を旅行していた日本人女児がデパートで暴行されたが、「被害者が日本に帰国したため無罪が妥当と考えられる」として、犯人の男は無罪になった（実事例）
地球は中空である（実事例）
西日本豪雨で、レスキュー隊の服を着た窃盗グループが被災地に入っていた（実事例）東日本大震災の直後、有害物質の雨が降った（実事例）197

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Innovation Nippon わが国における偽・誤情報の実態の把握と社会的対処の検討 報告書「Innovation Nippon わが国における偽・誤情報の実態の把握と社会的対処の検討―政治・コロナワクチン等の偽・誤情報の実証分析―」
発行：2022 年 4 月
国際大学グローバル・コミュニケーション・センター〒106-0032

東京都港区六本木 6-15-21 ハークス六本木ビル 2F

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