y12Innovation Nippon 調査研究報告書

フェイクニュース
with コロナ時代の情報環境と社会的対処

3

4

Innovation Nippon は、国際大学グローバル・コミュニケーション・センター（GLOCOM） が、グーグル合同会社のサポートを受けて 2013 年に立ち上げた研究プロジェクトです。情報通信技術（IT）を通じて日本におけるイノベーションを促進することを目的とし、法制度や、産業振興・規制緩和等の政策、ビジネス慣行などに関する産学連携の実証的なプロジェクトを行い、関係機関の政策企
画・判断に役立ていただくための提言などを行っています。
※これまでの活動についてはウェブサイトをご覧ください。
Innovation Nippon ウェブサイト：
http://innovation-nippon.jp
Innovation Nippon 2019「フェイクニュースの社会的影響と日本における実態」
https://www.glocom.ac.jp/activities/project/6128
国際大学グローバル・コミュニケーション・センター ウェブサイト：
https://www.glocom.ac.jp/

5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）‒

菊地映輝（国際大学 GLOCOM 講師・研究員）‒

谷原吏（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）

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）※プロジェクトリーダー‒

菊地映輝（国際大学 GLOCOM 講師・研究員）‒

渡辺智暁（国際大学 GLOCOM 教授・研究部長・主幹研究員）‒

青木志保子（国際大学 GLOCOM 主任研究員）‒

田中辰雄（慶應義塾大学経済学部教授／国際大学 GLOCOM 主幹研究員）‒

谷原吏（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）

事務局‒

小島安紀子（国際大学 GLOCOM シニアコーディネータ）‒武田友希（国際大学 GLOCOM コーディネータ）有識者会議委員・メンバー‒

小木曽健（情報リテラシー専門家）‒

桑江令（シエンプレ株式会社 主任 Web コンサルタント）‒

坂本旬（法政大学キャリアデザイン学部 教授）‒

西田亮介（東京工業大学リベラルアーツ研究教育院‒

安野智子（中央大学文学部‒

井田充彦（グーグル合同会社公共政策部 部長） ※オブザーバー‒

古田大輔（グーグル合同会社 Google News Lab ティーチングフェロー） ※オブザー

教授）

バー
‒

准教授）

総務省 ※オブザーバー

6目次
本報告書で得られる主な知見......................................................................................................... 11
第２章 フェイクニュース等の知識やメディア接触・信頼度の傾向 ................................. 11
第３章 フェイクニュースの真偽判定力を高める要素とは .................................................12
第４章 フェイクニュース拡散行動の実態：「スーパースプレッダー」は誰で、どれくらいいるのか ....................................................................................................................................13
第５章 コミュニケーション環境とフェイクニュース拡散の関係 .....................................14
第６章 訂正情報の効果とメディアによる違い .....................................................................15
第７章 国内外のメディア情報リテラシー教育の動向と課題 .............................................16
導かれる政策的含意 ....................................................................................................................17
本編 ....................................................................................................................................................19
１．はじめに ....................................................................................................................................20
１．１．本調査研究の目的.........................................................................................................20
１．２．本稿でのフェイクニュースの定義 .............................................................................21
１．３．調査研究手法.................................................................................................................21
１．３．１．文献調査.............................................................................................................21
１．３．２．アンケート調査分析.........................................................................................21
１．３．３．生活者インタビュー調査 .................................................................................23
１．３．４．ヒアリング調査.................................................................................................24
１．３．５．有識者ラウンドテーブル .................................................................................25
２．フェイクニュース等の知識やメディア接触・信頼度の傾向 .............................................26
２．１．フェイクニュース関連の知識の傾向 .........................................................................26
２．２．メディア接触行動の傾向.............................................................................................28
２．２．１．人々はどの媒体で情報・ニュースに接触しているか .................................28
２．２．２．各媒体の信頼度傾向.........................................................................................31
２．３．リテラシー ....................................................................................................................35
２．３．１．4 つのリテラシーの調査方法 ..........................................................................35
２．３．２．各リテラシーの傾向.........................................................................................38
２．４．情報検証行動の傾向.....................................................................................................41
２．５．第２章まとめ.................................................................................................................43
３．フェイクニュースの真偽判定力を高める要素とは .............................................................45
３．１．分析対象とするフェイクニュース群 .........................................................................45
３．２．フェイクニュース接触状況.........................................................................................47
３．２．１．フェイクニュース接触率 .................................................................................47
３．２．２．フェイクニュースを最初に何で知ったか .....................................................51

7

３．３．フェイクニュースを偽情報と判断している人の割合 .............................................52
３．４．フェイクニュース真偽判定の正答率決定要因 .........................................................61
３．４．１．分析モデル.........................................................................................................61
３．４．２．分析結果.............................................................................................................66
３．５．フェイクニュース真偽判定正答率を上げる情報検証行動 .....................................77
３．５．１．分析モデル.........................................................................................................77
３．５．２．分析結果.............................................................................................................78
３．６．第３章まとめ.................................................................................................................83
４．フェイクニュース拡散行動の実態：「スーパースプレッダー」は誰で、どれくらいいるのか ....................................................................................................................................................86４．１．フェイクニュースを偽情報だと気づかずに拡散する行動の実態 .........................86４．２．フェイクニュースを拡散する動機 .............................................................................91
４．３．フェイクニュースはどれくらいの人数に拡散されているのか .............................93
４．４．
「スーパースプレッダー」はどれほど拡散しているのか .......................................96
４．５．
「スーパースプレッダー」の特徴 ...............................................................................99
４．５．１．分析モデル.........................................................................................................99
４．５．２．分析結果........................................................................................................... 102
４．５．第４章まとめ............................................................................................................... 105
５．コミュニケーション環境とフェイクニュース拡散の関係 ............................................... 107
５．１．問題の所在 .................................................................................................................. 107
５．２．調査概要 ...................................................................................................................... 108
５．３．調査結果の分析........................................................................................................... 110
５．３．１．フェイクニュースへの接触 ........................................................................... 110
５．３．２．フェイクニュースを信じた理由 ................................................................... 114
５．３．３．なぜフェイクニュースがフェイクとわかったか ....................................... 119
５．３．４．なぜフェイクニュースを拡散したのか ....................................................... 120
５．４．各インフォーマントのコミュニケーション環境 ................................................... 127
５．４．１．インフォーマント A のコミュニケーション環境 ...................................... 127
５．４．２．インフォーマント B のコミュニケーション環境 ...................................... 129
５．４．３．インフォーマント C のコミュニケーション環境 ...................................... 130
５．４．４．インフォーマント D のコミュニケーション環境 ...................................... 131
５．４．５．インフォーマント E のコミュニケーション環境 ...................................... 133
５．４．６．インフォーマント F のコミュニケーション環境 ....................................... 135
５．５．コミュニケーション環境からフェイクニュース対策を考える ........................... 139
５．６．第５章まとめ............................................................................................................... 143
６．訂正情報の効果とメディアによる違い ............................................................................... 145

8

６．１．訂正情報の効果に関する学術研究の動向 ............................................................... 145
６．２．本章における調査と分析........................................................................................... 145
６．２．１．訂正情報が発信されるメディアによって人々の反応は異なる ............... 146
６．２．２．マスメディアで考えを変える人とソーシャルメディアで考えを変える人の違い .......................................................................................................................................... 148
６．２．３．新型コロナウイルスへの関心や不安が影響を与えるか ........................... 149
６．２．４．リテラシーとの関連....................................................................................... 151
６．２．５．
「ファクトチェック」という用語を知っているかどうか ......................... 152
６．３．各メディアで考えを変える人の特徴 ....................................................................... 153
６．３．１．マスメディアで考えを変える人の特徴 ....................................................... 153
６．３．２．ソーシャルメディアで考えを変える人の特徴 ........................................... 156
６．４．国内政治関連の情報・ニュースについてはどうか ............................................... 159
６．５．スーパースプレッダーは訂正情報を受け入れるのか ........................................... 162
６．６．本章の結論と政策的含意........................................................................................... 164
６．７．第６章まとめ............................................................................................................... 165
７．国内外のメディア・情報リテラシー教育状況 ................................................................... 166
７．１．国内外のメディア・情報リテラシー教育のコンテンツ ....................................... 166
７．２．国内外のメディア・情報リテラシー教育の提供手法 ........................................... 175
７．３．第７章まとめ............................................................................................................... 182
８．ヒアリング調査結果............................................................................................................... 184
８．１．小木曽健（情報リテラシー専門家） ....................................................................... 184
８．２．鈴木 朋子（IT ライター・スマホ安全アドバイザー） ........................................ 186
８．３．安野智子（中央大学文学部 教授） ....................................................................... 188
９．政策的含意 .............................................................................................................................. 190
９．１．全体 .............................................................................................................................. 190
９．１．１．ステークホルダー間連携によって、インターネットに関する総合的な啓発・対策を推進する ...................................................................................................................... 190
９．２．ファクトチェック関連............................................................................................... 191
９．２．１．特に政治関連のファクトチェックを推進し、幅広いメディアによって行き
届かせることが必要............................................................................................................... 191
９．２．２．拡散数の多い人（スーパースプレッダー）にファクトチェック結果が届きやすい設計を検討する........................................................................................................... 192
９．２．３．ファクトチェックをより活発にし、ファクトに辿り着きやすいようなアーキテクチャ上の工夫をさらに進める................................................................................... 192
９．３．教育・啓発 .................................................................................................................. 193
９．３．１．フェイクニュース対策に有効な情報検証行動を啓発する（それはジャンル

9

別に異なる） .......................................................................................................................... 193
９．３．２．身近な人からの情報であっても時には誤っていることもあることを啓発す
る .............................................................................................................................................. 194
９．３．３．体系的で多元的なメディア・情報リテラシー教育を実施する ............... 194
９．４．メディア関連............................................................................................................... 195
９．４．１．生活者がマスメディアへの理解を深められるような施策を講じる ....... 195
付録 .................................................................................................................................................. 197
Ａ１．アンケート調査票............................................................................................................... 198
Ａ２．2020 年 1 月～7 月のフェイクニュース一覧 ................................................................... 236
Ａ２．１．新型コロナウイルス関連....................................................................................... 236
Ａ２．２．国内政治関連........................................................................................................... 241
Ａ３．ヒアリング調査票............................................................................................................... 250

10本報告書で得られる主な知見
第２章⚫

フェイクニュース等の知識やメディア接触・信頼度の傾向

85%の人はフェイクニュースという言葉を聞いたことがあり、70%の人は概念を理解している。その一方で、ファクトチェックを聞いたことがある人は 29%しかおらず、
disinformation 等の関連用語はほとんどの用語が 20%以下の人しか聞いたことがなかった。また、関連用語は若者の方が認知率が高い傾向にあった。

⚫

情報・ニュースの接触媒体としてはテレビが突出して高く（84.1%）、2 位がネットニュース（66.6%）、3 位と 4 位がほぼ同じで新聞（紙のもの）（37.6%）と家族・友人・知り合いとの直接の会話（36.2%）であった。ソーシャルメディアでは Twitter（28.8%）が
最も多い。

⚫

若者はソーシャルメディアで情報・ニュースに接触している人が多く、マスメディアで接触している人は少ない傾向だった。特に、10 代の 60%以上が Twitter で情報・ニュースに接触していた。中高年以上の人はマスメディアでの接触が多いだけでなく、家族・
友人・知り合いとの直接の会話で接触する割合も高かった。

⚫

全体的にマスメディアとネットニュースで提供される情報・ニュースの信頼度は高く、Twitter や電子掲示板といった、情報が集約されていない UGC メディアの信頼度は高い。ただし、家族・友人・知り合いとの直接の会話はネットメディアよりも信頼度が高い。

⚫

多くのマスメディアに対して 20 代～40 代では信頼度が低い U 字型の傾向が見られ、10 代はむしろマスメディアを信頼する傾向があった。ソーシャルメディアや動画共有サービス、電子掲示板、個人のブログについては逆 U 字型で、20 代、30 代の信頼度が高い。

⚫

メディアリテラシー、ニュースリテラシー、情報リテラシーは年代によってほとんど違
いがなかった。その一方で、IT リテラシーは 10 代～30 代が同じ程度に高く、40 代以降でかなり低くなる傾向が見られた。

⚫

情報検証行動では、全ての行動について毎回している人はほとんどいないものの「たまにしている」以上の人は、「ネットで検索して他の情報源を探し、確認する」で 50%以
上、それ以外でも約 40%はいた。

⚫

若い人ほど情報検証行動をよくしていた。その理由としては、インターネットに慣れていることと、玉石混交の情報が大量に存在するインターネットから情報を摂取するこ11

とが当たり前になっている若い世代は情報を検証することが身についていることが考
えられる。

第３章
⚫

フェイクニュースの真偽判定力を高める要素とは20 件のフェイクニュースについて、概ねどのフェイクニュースにも 5%以上の人が接触しており、最も高いもので 17.5%であった。また、新型コロナウイルス関連のフェイク
ニュースの方が国内政治関連のフェイクニュースよりも接触率が高かった。

⚫

1 つ以上のフェイクニュースに接触した人は全体の 51.7%存在していた。年代別には、1 位が 10 代だが 2 位は 40 代となっており、単調減少ではなかった。また、平均的な接触数は 1.51 件であった。

⚫

フェイクニュースを最初に知る媒体としてはテレビ（35.1%）で、ネットニュース（22.7%）、Twitter（13.5%）、家族・友人・知り合いとの直接の会話（4.0%）と続いた。

⚫

各フェイクニュースを偽情報だと判断している人は、ニュースジャンルによって大きく異なった。特に、新型コロナウイルス関連で医療・健康系のフェイクニュースについては約 70%～90%の人が偽情報と判断していた。これは、一時広まったものの、その後様々なメディアでそれらが偽情報である旨の注意喚起がなされ、それがソーシャルメ
ディアや直接の会話を通して広まっていったためと考えられる。その一方で、国内政治
関連では約 15%～約 25%の人しか偽情報と判断していなかった。

⚫

フェイクニュースをテレビで最初に知っていても、少なくない人が偽情報だと判断できていなかった。これは、マスメディアで報じられたニュースと、他の経路で知った真実を含むフェイクニュースが結びつき、偽情報だと判断できていなかったと考えられる。

⚫

総合的には、フェイクニュースを偽情報だと判断している割合は 43.8%であった。ただし、新型コロナウイルス関連のフェイクニュースは 58.9%だったのに対し、国内政治関連のフェイクニュースは 18.8%に留まった。また、新型コロナウイルス関連では中高年以上の方が偽情報と判断している傾向にあった一方で、国内政治関連では年齢別の違
いがほとんど見られなかった。

⚫

新型コロナウイルス関連のフェイクニュースのように、医療・健康等の科学的なフェイ
クニュースや、パンデミック等の有事の際に拡散されるデマ・フェイクニュースに対しては情報リテラシーを高めることが大きな対策となる。情報リテラシーとは、「加工されていない生のデータが何かわかる」「筆者の意見が入った文章かわかる」「文章から確
実に言えることが何かわかる」といったの能力のことであり、端的にいうと読解力・国語力に近い。

12

⚫

「情報の発信主体を確認する」等の 9 つの情報検証行動について、「たまにしている」
以上の人はどの行動でも 35～60%ほどおり、「ネットで検索して他の情報源を探し、確認する」以外は 57%いた。また、年齢別に見ると、若い人ほどしていた。

⚫

マスメディアに不満がある人は国内政治関連のフェイクニュースを偽情報と判断できない傾向にある。

⚫

普段から多様なメディアで情報・ニュースに接触しておくことはフェイクニュース耐性を高める。それはテレビ、新聞等のマスメディアやネットニュースだけでなく、ソーシャルメディアでも効果がある。

⚫

Twitter や電子掲示板といった、情報が集約されていないメディア（UGC メディア）で接触する情報・ニュースへの信頼度が高い人はフェイクニュース耐性が低い。

⚫

「情報の発信主体を確認した」「ネットで検索して他の情報源を探し、確認した」「情報が発信された目的を考えた」という行動はフェイクニュースの真偽判定行動として有効であった。ただしこれもニュースジャンルによって異なり、新型コロナウイルス関連
では「1 次ソースを調べた」「情報発信者の姿勢やトーン、感情を考えた」の 2 つが有効で、国内政治関連では「情報の発信主体を確認した」「情報が発信された目的を考えた」の 2 つが有効であった。

第４章 フェイクニュース拡散行動の実態：「スーパースプレッダー」は誰で、どれくらいいるのか⚫

フェイクニュースを偽情報だと気づかずに拡散するケースについて、最も多いのが「家族・友人・知り合いに直接話した」（10.3%）であった（分母はフェイクニュース接触者）。
続いて「メッセージアプリで家族・友人・知り合い・グループにいる人などに伝えた」（5.9%）、「Twitter に投稿した・シェアした（リツイートした）」（4.3%）である。不特定多数への拡散だけでなく、家族・友人・知り合いへの拡散がかなりされていることが分かる。

⚫

偽情報と気づかずに拡散した人は、新型コロナ関連のフェイクニュースで 24.0%、国内
政治関連で 31.0%、全体で 26.7%であった（分母はフェイクニュース接触者）。また、拡散している人は 10 代～30 代で多く、20 代がトップであった。

⚫

拡散動機では、「情報を共有して他の人の意見を聞きたかったから」（25.0%）が最も多
く、その後「不安に感じ、それを他の人と共有したかったから」（21.0%）、「怒りを覚え、
それを他の人と共有したかったから」（20.2%）と続いた。利他的な動機は少なかった。
また特に、新型コロナウイルス関連では「不安に感じ、それを他の人と共有したかったから」が多く、国内政治関連では「怒りを覚え、それを他の人と共有したかったから」

13

が多かった。
⚫

フェイクニュース 20 件について偽情報と気づかずに拡散した人数の合計値については、
家族・友人・知り合いへの拡散で最大 5,008 人、ソーシャルメディアでの拡散で最大
2,325,000 人であった。ただし後者はフォロワー数から計算しており、エンゲージメン
ト数ではない。

⚫

拡散人数の合計では 20 代、30 代が非常に多く、10 代は少なかった。

⚫

多くの人は拡散していても数人～数十人である一方で、ごく一部大量に拡散するスー
パースプレッダーが存在した。家族・友人・知り合いに対して偽情報だと気づかずに 100
人以上に拡散した人は全体の 0.65%であったが、拡散人数では 94.42%であった。ソー
シャルメディアで偽情報だと気づかずに 10,000 人以上に拡散した人は全体の 0.62%であったが、拡散人数では 96.96%を占めていた。これらの条件のいずれかに該当するスーパースプレッダーは全体の 1.09%であった。

⚫

スーパースプレッダーの特徴として、情報リテラシーが低い、若い、大卒である、友人が多い等の属性があった。特に情報リテラシーは大きな影響を与えていた。他方、情報
検証行動を普段からしているかはほとんど効果がなく、むしろ「リンクが張られていた
場合、リンク元を確認する」をしている人の方がスーパースプレッダーになる傾向があった。

⚫

Facebook を信頼していたり、Facebook で情報・ニュースに接触していたりする人がスーパースプレッダーになっている傾向があった。他のソーシャルメディアにそのような特徴は見られず、Twitter で情報・ニュースに接触している人はむしろスーパースプ
レッダーになりにくい傾向が見られた。Facebook では、実名で信頼している人からの情報・ニュースに接して強く信じたのち、Twitter ほど他のユーザからのファクトが流れてこないため、強く信じたまま拡散してしまうと考えられる。

第５章⚫

コミュニケーション環境とフェイクニュース拡散の関係

全インフォーマントが他者に対して口頭またはソーシャルメディアを通じてフェイク
ニュースを拡散していた。特に家族に対しては全インフォーマントが口頭でフェイク
ニュースを共有していた。

⚫

インフォーマントの多くは怪しいニュースに接触した際に、情報検証行動を行っていた。多くはインターネットで検索をすることであったが、専門機関に直接電話をかける者もいた。また、真偽をインターネットで検索したが答えにたどり着けないと述べていた者もいた。Google が米国で導入しているツール Question Hub のように、情報検証行動をとったユーザがウェブで見つけられなかった質問に答えるようなサービスを今後14発展させていくことが有効と考えられる。
⚫

専門家が複数の異なる回答を行う場合にはかえって混乱が生じるとの証言も得た。情報量が多いほど判断材料が増えるとも考えられるが、相矛盾する内容であった場合には人々が情報の真偽を判断することができず、検証を諦めてしまう可能性がある。

⚫

情報検証行動を行う人々の窓口になるウェブサービスを提供する必要性がある。既に行われているファクトチェック団体・サイトの社会的認知度を上げるとともに、ソーシャルメディアや検索エンジンでの検索結果の上位に表示されるようにするなどの工夫が必要と考えられる。またファクトチェックの提供は即応性が必要である。

⚫

インフォーマントたちの中には不安や願望を抱えている状態でフェイクニュースに接触した際に、そのフェイクニュースを信じてしまうという現象が見られた。これは流言研究において、流言が生じる際に不安が関係しているという研究結果とも整合する。

⚫

「他者」の存在がフェイクニュースを信じる際の根拠になることも窺われた。「他者」
は権威がある他者と、権威はないが複数の他者への同調の 2 つに整理される。同様に「他者」の存在がフェイクニュースの打ち消しにも効果的だと考えられる。メディア出
演者等がフェイクニュースを発信しないようにメディア側も注意すると同時に、権威ある専門家によってファクトチェック結果やフェイクニュースの打ち消し情報を発信することを地道に続けていく必要がある。

⚫

多くのインフォーマントが家庭内や親族にフェイクニュースを伝えていた。理由としては、家族を気遣って、日常的な会話のネタとしてなどが挙げられる。食事をしている
最中にフェイクニュースが話題に挙がったという例も複数あった。

⚫

共有や議論を行うことで人々は不安の解消を行おうとしている可能性がある。その場
合には、ファクトチェックの提供などで人々の不安を取り除ければ、家庭内や友人間での共有や議論を減らすことができるかもしれない。

⚫

ソーシャルメディアのアーキテクチャへの要望が見られた。例えば、トレンドなどで、
フェイクニュースを拡散したくなったり、誰かが発信したフェイクニュースが不特定多数の目に触れたりするような状況が確認されたため、改善の余地があるといえる。その一方で、人々がソーシャルメディア上でのトレンドや投稿をよく見ているということでもあるため、過去のフェイクニュースとファクトチェックの結果を紐付けて、打ち消し情報を付与するというアーキテクチャ（ラベル付け）等は効果的と考えられる。

第６章⚫

訂正情報の効果とメディアによる違い

どのメディアで訂正情報を知るかによって人々の判断は異なる。概ね、テレビや新聞等

15

の伝統的なマスメディアでは訂正情報を受け入れて考えを変える人の割合が高く、Twitter や Facebook 等のソーシャルメディアにおいては割合が低い傾向にある。
⚫

【コロナ関連】マスメディアからの訂正情報で考えを変える人は、年齢が若く、政治的に穏健で、マスメディアを信頼している。また、新型コロナウイルス関連の情報に関心が高く、ニュースリテラシーも高い傾向にある。

⚫

【コロナ関連】ソーシャルメディアからの訂正情報で考えを変える人は、年齢が若く、政治的にはリベラル傾向がある。また、ソーシャルメディア利用時間が長く、メディア
リテラシー及びニュースリテラシーは高い傾向にある。

⚫

【国内政治関連】政治的に穏健な傾向がある人は、訂正情報を受け入れやすい傾向にある。このことは、関連する先行研究とも整合的である。

⚫

【共通】情報リテラシーが低い傾向にある人は、ソーシャルメディアからの訂正情報で考えを変える傾向にある。情報リテラシーがフェイクニュースの真偽判定と正の関係にあることを踏まえると、ソーシャルメディアで考えを変える人は後から来る情報に左右されやすいだけという可能性がある。

⚫

【共通】スーパースプレッダーは、ソーシャルメディアからの訂正情報で考えを変えると回答する人がサンプル全体よりも多く、必ずしも「意固地」ではない。

第７章⚫

国内外のメディア情報リテラシー教育の動向と課題

メディア・情報リテラシー教育全体の目的は、講義と実習を通じ、批判的にメディアを読み解く力を養成することであり、これは国内外で共通している。

⚫

講義の内容に関する国内外での差異は小さい。主な内容として、メディア・情報リテラ
シー全般に関する講義とフェイクニュースに焦点を当てた講義がある。

⚫

メディア・情報リテラシー全般に関する講義では、ニュースの背景を能動的に探り始める学生の増加、受動的にニュースを閲覧していた学生の意識改革、の効果が見られた。
一方、フェイクニュースに焦点を当てた講義では、情報ソースを検証するための知識増
加、批判的にニュースを読み解く必要性の理解度増加、の効果がみられた。

⚫

講義に関する国内外の差異は、講義段階での学生参加度合いに見られた。国外では講義の段階で学生の参加を促す施策が取られており、理解度チェックのクイズやフェイク
ニュースに関するクイズを実施するなど、学生の発言を求める設計となっている。一方、日本国内では教員からの一方的な講義を行った後、実習に移る形式が多く、講義の段階で学生が能動的に発言する設計になっていない。

16

⚫

実習に関しては、実施内容に国内外で差異が見られた。国外ではメディアコンテンツを作成する実習が多い傾向にあり、国内では既存メディアを利用した読み比べの実習が多く行われている傾向がある。

⚫

これらの実習により、メディアコンテンツを作成する実習では、メディアに対して批判的な思考力を持つことができるようになるほか、投げかけられたメッセージに対して疑問を持つ、大手メディアの記事にも問題があることを体験的に理解できる効果が見られた。一方、既存メディアを利用した実習では、ニュースの背景を能動的に考える学生が増加したほか、自分と他者の意見を踏まえた客観的かつ多角的な意見を持つようになる効果が見られた。

⚫

国外では、初等教育の段階から国を挙げてメディア教育を実施しており、国営放送局とも連携した体系的な授業が行われている。一方、日本国内では初等中等教育でのリテラシー教育は、PC 操作を基本とした情報リテラシー教育に留まることが多い。また、メディア・情報リテラシー教育が行われていたとしても、体系的な教育がなされず教師の裁量によってしまっている。

導かれる政策的含意
1.

ステークホルダー間連携によって、インターネットに関する総合的な啓発・対策を推進
する

2.

特に政治関連のファクトチェックを推進し、幅広いメディアによって行き届かせるこ
とが必要

3.

拡散数の多い人（スーパースプレッダー）にファクトチェック結果が届きやすい設計を
検討する

4.

ファクトチェックをより活発にし、ファクトに辿り着きやすいようなアーキテクチャ
上の工夫をさらに進める

5.

フェイクニュース対策に有効な情報検証行動を啓発する（それはジャンル別に異なる）

6.

身近な人からの情報であっても時には誤っていることもあることを啓発する

7.

体系的で多元的なメディア・情報リテラシー教育を実施する

8.

生活者がマスメディアへの理解を深められるような施策を講じる

17

18

本編

本編

19

１．はじめに
１．１．本調査研究の目的
総務省「プラットフォームサービスに関する研究会」で指摘されていたとおり、フェイク
ニュースについては①実態解明の遅れ、②認知度の低さ、③持続的な対策とコスト負担、の3 点が日本における課題として広く認識されている。これは世界でも同様の状況であり、米国や EU を始めとする各国でフェイクニュース対策が進められているものの、より高い透明性、信頼性、説明能力を持つオンライン・エコシステムやリテラシー教育の重要性が指摘されているだけで、具体的な対策にはあまり至っていない（ファクトチェックには積極的だが、コスト負担で同様の悩みを抱えている）。
また、国内外でインターネットに関するリテラシー教育・啓発活動は盛んに行われている
ものの、その効果が検証されることは少なく、どのような内容が必要なのか明らかになっていないという問題もある。一方、昨今の新型コロナウイルス関係でも多くのフェイクニュー
スが拡散されているように、情報が膨大に流通している情報社会において、フェイクニュー
ス対策は喫緊の課題である。
そのような状況を受け、2019 年度調査研究（https://www.glocom.ac.jp/activities/project/6128）
では、フェイクニュースの認知度、拡散行動の実態、リテラシー教育の実態と効果、社会的影響などを俯瞰的に調査したうえで、産学官のラウンドテーブルで今後の取り組みについて議論した。しかしながら、全体の実態と今後必要な取り組みは明らかになったものの、具体的で持続可能な対策の導出には未だ至っていない。リテラシー教育についても、情報リテ
ラシー教育が重要なこと、SNS・インターネットの投稿内容に関する教育がフェイクニュー
ス対策に資することが分かったが、具体的な内容の検証にまでは踏み込めなかった。
以上を踏まえ、2020 年度調査研究では、「フェイクニュース問題に対する具体的な対処策」
をエビデンスベースで明らかにすることを目指す。具体的には、下記の内容を範囲とする。
⚫

フェイクニュース等の知識やメディア接触の傾向（基礎データ）⚫

フェイクニュースの真偽判定力を高める要素⚫

フェイクニュース拡散行動の実態：「スーパースプレッダー」は誰で、どれくらいいるのか⚫

コミュニケーション環境とフェイクニュース拡散の関係⚫

ファクトによる情報修正の傾向⚫

今、求められる教育とは何か⚫

世界各国のリテラシー教育状況20１．２．本稿でのフェイクニュースの定義
本調査研究でも、2019 年度に引き続きフェイクニュースの定義は以下のように定める。

あらゆる形態における虚偽の、不正確な、又は誤解を招くような情報で、設計・表示・宣伝されるなどをとおして公共に危害が与えられたもの
これは、EU 等の disinformation の定義に、misinformation（意図しない場合）のものも含めるようにアレンジしたものである。このように故意でないものを含める理由としては、現実には故意ではなく虚偽の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いうことが挙げられる。また、実際にはこの disinformation
なのか misinformation なのかといった点は、生活者には当然判断がつかず、それを観察する
人間からしても極めて判別が難しいこともある。

１．３．調査研究手法
調査研究は、①文献調査、②アンケート調査分析、③生活者インタビュー調査、④有識者
ヒアリング調査、⑤有識者ラウンドテーブルの 5 構成で行われる。

１．３．１．文献調査
国内外の多量の文献を調査し、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に反映する。具体的には、文献調査によって以下を明らかにする。
1.

どのようなフェイクニュースが 2020 年に拡散されたか。

2.

リテラシー尺度。

3.

どのような情報検証行動がフェイクニュース対策に有効といわれているか。

4.

情報・ニュースを人々が拡散する動機。

5.

国内外でどのようなメディアリテラシー教育がなされているか。それはどういう手法
で、どういうコンテンツを押さえているか。

１．３．２．アンケート調査分析
文献調査、ヒアリング調査結果を基にアンケート調査項目を作成し、15～69 歳の男女
6,000 名（予備調査 2 万人）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。分析では主に以下を明らかにする。また、アンケート調査
票の詳細は付録Ａ１に記載している。

21

1.

フェイクニュースやファクトチェック、エコーチェンバー等について、人々はどれほ
ど知識を持っているか。

2.

人々はどのような媒体で情報・ニュースに接していて、それらの媒体をどれほど信頼しているのか。

3.

人々はどのような情報検証行動をとっているか。

4.

フェイクニュースにどれくらいの人が接触しており、それを最初に何で知ったか。

5.

フェイクニュースを偽情報だと判断している人はどれくらいいるのか。

6.

フェイクニュースを偽情報だと判断する行動に、人々のどのような要素が影響しているか。

7.

情報検証行動はフェイクニュースを偽情報だと判断する行動にどれほど影響を与えて
いるのか。

8.

フェイクニュースを拡散している人はどれくらいいるのか。その人たちは何人に拡散しているのか。

9.

フェイクニュースを大量に拡散するスーパースプレッダーにどのような特徴があるのか。

10. 訂正情報は人々のフェイクニュースへの信頼をどれくらい変えるのか、それはメディアによってどう異なるか。
11. マスメディア、ソーシャルメディアそれぞれのメディアで訂正情報に接触した時、考えを変える人はどのような人か。
12. スーパースプレッダーは訂正情報で考えを変えるか。
尚、アンケート調査では実際のフェイクニュース事例を（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フェイクニュース事例が真実ではないことを、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 2020 年 9 月 2 日～9
月 6 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並びに提携会社の保有する、15 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（令和元年 8 月確定値）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。
予備調査は回収目標数を 20,000 人として、89,737 人に配信した。予備調査ではフェイク
ニュース 20 事例（第３章参照）に接触したかどうか等を質問し、データクリーニング後の回収数は 19,991 人となった。データクリーニングにおいては、全てのマトリクス質問で同じ回答をしている人と異常に短時間で回答している人を除外し、さらに、フェイクニュ

22

ース 2 ジャンルの内 1 ジャンルのフェイクニュースをすべて知っており、且つ、予備調査の他のマトリクス質問においてストレート回答をしている人を除外した。
次に、本調査は予備調査回答者の中から以下を回収目標として実施した。
⚫

20 件のフェイクニュースのどれか 1 つ以上に接触している人を 5,000 人⚫

20 件のフェイクニュースいずれにも接触していない人を 1,000 人
ただし、上記のフェイクニュース 2 ジャンルの内 1 ジャンルのフェイクニュースをすべて知っており、且つ、予備調査の他のマトリクス質問においてストレート回答をしている人を除外するデータクリーニングにより、合計 5,991 人となった。性年代別のサンプルサ
イズは以下のとおり。10 代は 15 歳～19 歳を指す。
表 1.1 本調査サンプルサイズ（性年代別）

10代
20代
30代
40代
50代
60代
合計

男性 女性
190 242
340 458475 563752 664
607 606
483 6112847 3144

合計
432
798
1038
1416
1213
1094
5991

しかしながら、スクリーニングの段階でフェイクニュースに接触している人を多めにとっているため、フェイクニュース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可能性がある。そこで、本調査研究のフェイクニュース接触者に絞らないすべての分析において、予備調査でのフェイクニュース接触率に応じたウェイト付けを行って分析を行った。予備調査では 1 つ以上のフェイクニュースに接触した人は 51.7%存在した。それに対し、本調査では 83.3%を占めているため、それを調整するためのウェイト付けをしている。

１．３．３．生活者インタビュー調査
フェイクニュースに遭遇し、自らが他者にフェイクニュースを伝えてしまった経験を持
つ生活者 6 名（男性 3 名、女性 3 名）に対してインタビュー調査を行う。
調査を通じて、フェイクニュースが人々の間を伝播していく際のコミュニケーションのされ方を、その前提となるコミュニケーション環境を描き出すことで明らかにする。具体的には、彼らがどのように新型コロナウイルスに関連したフェイクニュースに接触し、そのニュースをどのように捉え、最終的に他者に伝える／真偽を判断するなどのアクションをな23

ぜ行ったのかを解明する。さらに、そうした彼らの振る舞いがどのようなコミュニケーショ
ン環境で行われているかも明らかにする。
コミュニケーション環境に注目する理由としては、これまでフェイクニュースに関する議論では 1 つのコミュニケーション形態（たとえば SNS 上でのやり取り等）が取り上げられ、そこでのコミュニケーションだけが議論の対象となっていたことがある。本調査では「コミュニケーション環境」という概念を用いることで、インターネット、対面、電話による通話など個別のコミュニケーションを統合し、一人の人間を取り巻く総合的な環境として把握しようした。尚、詳細な調査方法については、５．２．に記している。

１．３．４．ヒアリング調査
有識者 3 名を対象にヒアリング調査を行い、フェイクニュース対策についての知見を得る。尚、ヒアリング調査に当たっては、アンケート調査で明らかになったフェイクニュー
スの真偽判定行動に影響を与える要素、情報検証行動、ファクトチェックとメディアの関係を事前に提示する。
具体的には、ヒアリング調査では以下を質問する。実際のヒアリング調査票については
付録Ａ３．を参照されたい。
1.

情報社会においてどのようなリテラシー教育が必要と考えているでしょうか。

2.

上記のリテラシー教育を、どのように日本全国に広めていくのが良いと思うでしょう
か。どのようにすれば「誰一人として取り残されない」リテラシー向上が可能でしょうか。

3.

今後日本で、どのようにフェイクニュースが問題になっていくとお考えでしょうか。
特にどのような内容のフェイクニュースが社会に大きな影響を与えるとお考えでしょうか（特に対処すべき分野）。

4.

フェイクニュース等の対策として、プラットフォーム事業者に何を期待しているでし
ょうか。

5.

フェイクニュース等の対策として、マスメディアやその他の民間企業に何を期待しているでしょうか。

6.

リテラシー教育以外の啓発手段として、何があり得ると思うでしょうか。

7.

人によって受けるべき啓発や教育はどのように異なるとお考えでしょうか。

8.

政策的に期待することは何でしょうか。

9.

フェイクニュース研究として、今後何が必要だとお考えでしょうか。
ヒアリング対象とする有識者は以下の 3 名である。

⚫

小木曽健（情報リテラシー専門家）

24

⚫

鈴木 朋子（IT ライター・スマホ安全アドバイザー）⚫

安野智子（中央大学文学部教授）

１．３．５．有識者ラウンドテーブル
以下の委員でラウンドテーブルを開催し、研究成果についてのディスカッションを行う。
＜有識者委員＞⚫

小木曽健（情報リテラシー専門家）⚫

桑江令（シエンプレ株式会社 主任 Web コンサルタント）⚫

坂本旬（法政大学キャリアデザイン学部 教授）⚫

西田亮介（東京工業大学リベラルアーツ研究教育院⚫

安野智子（中央大学文学部

准教授）

教授）

＜オブザーバー＞⚫

井田充彦（グーグル合同会社公共政策部 部長）⚫

古田大輔（グーグル合同会社 Google News Lab ティーチングフェロー）⚫

総務省＜国際大学グローバル・コミュニケーション・センター＞⚫

青木志保子（国際大学 GLOCOM 主任研究員）⚫

菊地映輝（国際大学 GLOCOM 講師・研究員）⚫

田中辰雄（慶應義塾大学経済学部教授／国際大学 GLOCOM 主幹研究員）⚫

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）

25

２．フェイクニュース等の知識やメディア接触・信頼度の傾向
本章では、人々のフェイクニュース関連の知識の現状と、メディア接触・信頼度の傾向について、基礎的なデータを見ていく。

２．１．フェイクニュース関連の知識の傾向
本節では、フェイクニュース、ファクトチェック、disinformation といった、フェイクニュ
ース関連用語について、人々がどれほど認知しているかを見ていく。
図 2.1 は、それぞれの用語について、「人に説明できる程度に詳しく知っている」～「知らない」の 4 段階で調査したものである。

図 2.1 フェイクニュース関連用語の認知度
まず、よく使われる「フェイクニュース」と「ファクトチェック」についてみると、フェイクニュースという言葉を知らない人は 14%しかおらず、名前を聞いたことがある人を除いても 70%は用語を理解していることが分かる。その一方で、ファクトチェックについて
は 71%の人が名前すら聞いたことがないと回答しており、認知率は低い。フェイクニュー
スのファクトをチェックするような活動があること自体が浸透していないと考えられる。
また、よく知られていた「フェイクニュース」であるが、「disinformation」「misinormation」という言葉はまだほとんどの人が知らない（83%、82%）。専門家の中では、それらの区別が26

重要であると指摘している人も多いが、メディアではまだほとんど登場しない用語であり、ほとんどの人が知らない概念といえる。
尚、これら 4 つの用語の調査は 2019 年度にも行っている。結果は今年度調査とほとんど同値であり、調査実施の間（約 8 か月間）にほとんど知識が更新されていないことが窺える。
よくネットの民主主義・社会の分断という文脈で語られる「エコーチェンバー」「サイバーカスケード」「フィルタ―バブル」「集団極性化」も、ほとんどの人が聞いたことすらないという結果となった。特に前 3 つの用語は知名度が低く、いずれも 85%以上の人が知らない。これらはいずれも、情報社会において「意見を極端化しない」「フェイクニュースに騙されない」と心がけるためにも重要な概念である。まだまだ、それぞれの用語を正しく啓発
していくこと必要があるといえる。
次に、これを年代別に見たものが図 2.2 であり、図 2.1 において「知らない」と回答した
人以外の人の割合を示している。

図 2.2 フェイクニュース関連用語の認知度（年代別）
図 2.2 を見ると、「フェイクニュース」「ファクトチェックには年代による目立った傾向はない（「フェイクニュース」について 20 代、30 代がやや低い）ものの、それ以外の用語については基本的に若い人の認知率が高く、年齢を重ねるにつれて低くなっていくことが分かる（ただし、60 代は 50 代よりやや認知度が高い）。

27この理由としては 2 つ考えられる。第一に、学校教育の中でこれらの用語の解説をしているということ。第二に、インターネットを利用する中でそのような用語に触れる機会があり、ネット利用率・利用時間の長い若者の方が、認知率が高くなったということ。
しかしながら、2019 年度調査でも明らかになったように、年齢が高いからといってフェイクニュースの真偽判定に優れるという傾向はみられない。また、田中・浜屋（2020）1では、高齢者の方が意見の極端化が進んでいることが示唆されている。
中高年も見るマスメディア等を通して、これらの用語の概念や社会への影響を伝えていくことが、人々がフェイクニュースやネットの情報の偏りを正しく認識することに繋がっていくだろう。

２．２．メディア接触行動の傾向
２．２．１．人々はどの媒体で情報・ニュースに接触しているか
本節では、フェイクニュースに対する人々の行動を調査する前に、そもそも人々が現在どのような情報環境で情報・メディアに接しているかを明らかにする。まず、普段情報・ニュースに接触（閲覧・視聴など）している媒体について調査した結果が図 2.3 である。
図 2.3 からは、テレビが突出して高い（84.1%）ことが確認される。インターネットが普及して視聴率低迷が叫ばれるが、依然として情報・ニュースの接触先として非常に多く利用されていることが窺える。また、次に多いのはネットニュース（66.6%）であり、3 人に 2 人が利用するほどすでに普及している。
3 位、4 位はほぼ同じで新聞（紙のもの）（37.6%）と家族・友人・知り合いとの直接の会
話（36.2%）であった。マスメディアである新聞も依然として情報源として高水準なのと同時に、3 人に 1 人以上の人が周囲の人からの直接の会話から情報・ニュースに接しているというのは興味深い。ソーシャルメディアで情報・ニュースに接触している人は 5 位の Twitter（28.8%）まで登場せず、現在の情報環境においてもマスメディアやネットニュースといったニュース媒体と、直接の会話が主流といえる。
ソーシャルメディアの内訳をみると Twitter（28.8%）が突出して高く、Facebook（10.3%）
は Instagram（11.8%）以下である。世界では Facebook が情報・ニュース接触として最も注目されるところであるが、日本ではかなり少ない。これは、日本でのアクティブユーザ数が影響していると考えられる。公式発表によると、Twitter の MAU が 4,500 万人強である（2017年 10 月）のに対し、Facebook の MAU は 2,600 万人（2019 年 3 月時点）である。

1

田中辰雄, & 浜屋聡. (2019). ネットは社会を分断しない. KADOKAWA

28

図 2.3 情報・ニュースに接触している媒体（複数選択）
続けて、これを年代別に見たものが図 2.4～図 2.6 である。まず、マスメディアとネット
ニュースといういわゆるニュース媒体の傾向を示した図 2.4 を見ると、ネットニュースも含んで多くの媒体で年齢が上がると情報・ニュース接触率が増加する傾向が分かる。新聞については、紙のものだけでなく、新聞社のウェブサイト・アプリであってもその傾向がある。
ただし、テレビでの接触率については、20 代が最低である一方で、10 代は 30 代よりも高い。これは、親と同居していることが大きく影響していると考えられるが、テレビ回帰が起こっている可能性もある。
ソーシャルメディアについて図 2.5 を確認すると、多くのソーシャルメディアにおいて若い人ほど情報・ニュース接触媒体として利用していることが分かる。とくに Twitter においては、10 代で 60%以上が、20 代で 50%以上が情報・ニュースの接触媒体と回答しており、多くの若者が Twitter から情報・ニュースを得ていることが分かる。Instagram も特に 10 代
20 代で高い。その一方で、Facebook は 20 代～60 代までほぼ同じで、10 代に至ってはほとんど情報・ニュース接触先として考えていなかった。Facebook ユーザが高齢化してきていると言われるが、顕著にその傾向が出ている。
最後にその他を図 2.6 で確認すると、動画共有サービスは若者の方が高いものの、電子掲
示板は 40 代が最も高く、メールマガジン・メールマガジン以外・個人ブログは年齢が高い

29

人の方が情報・ニュース接触媒体として考えている傾向が顕著にみられた。インターネット
サービスだからといって若者が多く使っているとは限らないといえる。また、家族・友人・知り合いとの直接の会話も年代について単調増加であった。年齢を重ねるにつれて会話の中で情報・ニュースの話題が増えるということであろう。

図 2.4 情報・ニュースに接触している媒体（メディア・年代別）

図 2.5 情報・ニュースに接触している媒体（ソーシャルメディア・年代別）

30

図 2.6 情報・ニュースに接触している媒体（その他・年代別）

２．２．２．各媒体の信頼度傾向
続けて、各媒体に対する信頼度を、「5 点：信頼できると思う」～「1 点：信頼できないと思う」の 5 段階で調査した結果が図 2.7 である。具体的には、「あなたは以下で流れている・
発信されている情報・ニュースをどれくらい信頼していますか。」という質問をしている。
これを見ると、まず突出して高いのがマスメディアであり、とりわけ紙の新聞への高い信頼度（3.42）が窺える。マスメディアの中では唯一雑誌のみが信頼度が低い。また、マスメ
ディア以外ではネットニュースが高いことからも、ソーシャルメディアや電子掲示板の情報よりも、メディアとしてまとまっている情報・ニュースの方が信頼されている傾向が分かる。
興味深いのは「家族・友人・知り合いとの直接の会話」の信頼度が、テレビのウェブサイ
ト・アプリ・ネット配信や、ラジオ、ネットニュースよりも高い点である。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2。第 5 章のイン
タビュー調査でも明らかになっているが、新型コロナウイルス関連のデマは家族や友人との直接の会話や、LINE グループ等知っている人からのメッセージでかなり広まったことがBottger, P. C. (1984). Expertise and air time as bases of actual and perceived influence in problemsolving groups. Journal of Applied Psychology, 69(2), 214.
2

31

指摘されている。また、このような信頼感がフェイクニュース拡散の要因となっていることは山口（2020）3も指摘しているところである。たとえ家族・友人から直接や、メッセージ
アプリを通して聞いた情報でも、安易に信じてはいけないということを啓発することが、フェイクニュース拡散を抑止する可能性がある。
さらに、各媒体で情報・ニュースに接触している人の中での信頼度平均値を算出したものが図 2.8 である。図 2.8 を見ると、図 2.7 よりも全体的に高い値になっていることが分かる。
やはり、信頼しているからこそ情報・ニュースの接触先として選択しているといえる。その差はおおよそ 0.3 ほどで、媒体によって大きな違いはない。差が最も小さいのはネットニュース（0.09）であり、差が最も大きいのはメールマガジン以外のメール（0.52）であった。

図 2.7 各媒体で流れる情報・ニュースの信頼度（高いほど信頼）山口真一（2020）「フェイクニュース拡散のしくみと 私たちに求められるリテラシー」、
国民生活、11-14.
332図 2.8 各媒体で流れる情報・ニュースの信頼度（各媒体で情報・ニュースに接触している人のみ）
そして、図 2.7 について年代別に傾向を見たのが図 2.9～図 2.11 である。まず、図 2.9 でメディア（マスメディア・ネットニュース）の傾向を見ると、雑誌を除いてはっきりと U 字型になっているのが分かる。多くのメディアにおいて 20 代・30 代・40 代では信頼度が低い傾向が見られる。その一方で、この年代は雑誌への信頼度は相対的に高い。インターネット
がメディアとして普及する中でも、デジタルネイティブはむしろテレビや新聞などのマスメディアの情報・ニュースを高く信頼していることが分かる。
次に、図 2.10 のソーシャルメディアについては、予想通り若い世代ほど信頼度が高い傾向が見られる。ただし、決して単調減少というわけではなく、全てのソーシャルメディアについて最も信頼度が高いのは 20 代であり、やや逆 U 字になっている。
同じ傾向は動画共有サービス、電子掲示板でも見られる（図 2.11）。そして、メールマガ
ジン、メールマガジン以外のメール、直接の会話はむしろ中高年以上の方が信頼しており、個人のブログについては最も信頼しているのは 30 代であった。
総合すると、若者はソーシャルメディアへの信頼度が高いものの、青少年である 10 代は
20 代よりもソーシャルメディアを信じておらず、また、マスメディアやネットニュース等のメディアを信頼する傾向が強いといえる。

33

図 2.9 各媒体で流れる情報・ニュースの信頼度（その他・年代別）

図 2.10 各媒体で流れる情報・ニュースの信頼度（その他・年代別）

34

図 2.11 各媒体で流れる情報・ニュースの信頼度（その他・年代別）

２．３．リテラシー
２．３．１．4 つのリテラシーの調査方法
フェイクニュース対策として、EU を始めとして多くの機関・人が必要性を訴えているのが「リテラシー向上」である。本研究ではフェイクニュース拡散行動に何が影響を与えるか分析するが、本節ではその際に利用するリテラシーについて概観する。
リテラシーの考え方・測り方は数多く存在するが、多くの先行研究を引用しながらフェイ
クニュースとリテラシーの関係を実証的に研究した Jones-Jang et al.（2019）4の研究を参照
する。当該研究では、リテラシーを「メディアリテラシー」「ニュースリテラシー」「デジタ
ルリテラシー」「情報リテラシー」の 4 つに分類している。各リテラシーは以下のように定義される。
⚫

メディアリテラシー：特定の事象に関して、メディア情報にアクセスして分析し発信する能力。

⚫

ニュースリテラシー：ニュースが社会で果たす役割を理解する能力、ニュースを検索・識別する能力、ニュースを作成する能力など。

Jones-Jang, S. M., Mortensen, T., & Liu, J. (2019). Does Media Literacy Help Identification of
Fake News? Information Literacy Helps, but Other Literacies Don’t. American Behavioral Scientist,
0002764219869406.
4

35

⚫

デジタルリテラシー：インターネットに関する知識と、それと相関している情報の読み取り、書き込み、表示、聞き取り、作成、伝達に関する能力。

⚫

情報リテラシー：情報を適切に判断し、情報を通じて決定を下す能力。
それぞれのリテラシーが下位尺度を持っており、情報リテラシー以外は「7 点：非常にそう思う」～「1 点：全くそう思わない」の 7 件法で調査した結果の平均値をそれぞれのリテ
ラシーとする。
ただし、情報リテラシーは、Jones-Jang et al.（2019）のものを踏襲しつつも、より情報を読み解く能力を重視した内容としている。元の情報リテラシーの下位尺度は脚注のとおり
であった5。しかしこの設計には 2 つの課題がある。第一に、情報を読み解く能力だけでなく、事実の検証に適した情報源は何かなど、メディア・情報媒体の知識まで問うており幅広である点。第二に、遺伝子組み換えやそれに対する欧州の事情等、日本人の関心がそこまで高くない分野の質問になっている点。
以上を踏まえ、本研究ではより文章から読み解く能力に特化した情報リテラシー指標を作成した。全 4 問の 5 点満点からなるが、大きく分けて次の 3 つの能力を確認している。
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
このうち 1, 2 は Jones-Jang et al.（2019）でも取り上げられていたものである。3.は 2.の派

生形で、文章から読み解く能力について問うている。これらを踏まえた情報リテラシーは、
読解力・国語力に近いものとなっている。

5 ・知らない概念を理解するために最も信頼でき、簡潔だが包括的に知ることができるツールは＿＿である。
（新聞，国語辞典，百科事典，学術論文）
・以下のものを、きちんと事実か検証されていると思う順番に順位付けをしてください。
（ブ
ログ、新聞、学術論文、裁判所による事実の認定）
・以下の選択肢の中から、加工されていない生のデータを 1 つお選びください。
（株価の終値、天気図、表で公表されている人口データ、グラフで公表されている人口データ）
・以下の遺伝子組み換え食品に関する文の内、筆者の意見が入っていないものはどれでしょうか。最も近いものを 1 つお選びください。
（遺伝子組み換え食品は世界的な食糧危機をもたらした、2013 年には新たに 15 の遺伝子組み換え食品が欧州で認可された、遺伝子組み換
え実験は止めるべきである、大抵の遺伝子組み換え研究者は大企業から大きな収入を得ている）

36

メディアリテラシー
1.

私はいくつかのニュースソースを用いてニュースを見ている

2.

私は自身の反応や批判を示すために、ニュース制作者に対して連絡を取っている

3.

私は自分の家族や友人と、ニュースに関して情報交換を行っている

4.

私はメディアの与える負の影響に関して、周囲の人間に注意を促している

ニュースリテラシー
1.

報道機関の所有者は、メディアコンテンツに対して影響力を持つと思う2.

個人の見つけるニュースには、その個人の政治的価値観が反映されていると思う

3.

2 人の人間が同じニュースを見たとしても、得られる情報は違うと思う

4.

政治候補者に関するニュースは、人々の意見に対して影響力があると思う

5.

ニュースは現実よりもドラマティックに作られていると思う

6.

紛争・戦争に関するニュースは目立つように特集されていると思う

デジタルリテラシー
1.

高度な検索を使い慣れている

2.

PDF を多く使っている

3.

スパイウェアを理解している

4.

Wiki を使い慣れている

5.

キャッシュを理解している

6.

フィッシングサイトを理解している

7.

タグ付けを理解している

8.

JPG を理解している

9.

ブログや SNS などのソーシャルサービスを使い慣れている

10. コンピュータウイルスについて理解している
情報リテラシーQ1. 以下の選択肢の中から、加工されていない生のデータを 1 つお選びください。（正解は①）① 2019 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
Q2. 以下のあるレストラン X 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。最も近いものを 1 つお選びください。（正解は②）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37

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Q3. 以下のガリレオ・ガリレイに関する文の内、筆者の意見が入っていないものはどれでしょうか。最も近いものを 1 つお選びください。（正解は④）① ガリレオ・ガリレイは優れた科学者であった② ガリレオ・ガリレイは良い科学者ではなかった③ ガリレオ・ガリレイは素晴らしい発見をした④ ガリレオ・ガリレイを優れた科学者であったと評価する人がいる
Q4. 次のような、アマゾン熱帯雨林に関するニュースがあります。
「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。
（正解は①と④、各 1 点）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
ただし、この中で情報リテラシー以外の 3 つについては、あくまで自己申告であることは留意する必要がある。

２．３．２．各リテラシーの傾向
これらリテラシーについて、年代別の傾向を見たものが図 2.12 である。図 2.12 からは、
メディアリテラシー、ニュースリテラシー、情報リテラシーの 3 つについては、年代によって大きな違いがないことが確認される。メディアリテラシーは 30 代がやや高いもののほぼ同じであり、ニュースリテラシーは 20 代がやや低いもののやはりほぼ同じである。情報リ
テラシーはどちらかといえば中高年がやや高くなっているものの、60 代が最も低い。情報リテラシーは読解力・国語力に近いものであるが、年代によって大きな差はないといえる。
一方で、IT リテラシーは、10 代～30 代はほぼ同じ一方で、40 代以上は明確に低くなった。やはり、デジタルに慣れている若い世代と、中高年以上ではっきりと IT リテラシーは異なるといえる。

38

図 2.12 各リテラシー（年代別）
さらに、下位尺度の平均点を見たものが図 2.13～図 2.15 である。まず、図 2.13 でメディ
アリテラシー、ニュースリテラシーについて見ると、「私はいくつかのニュースソースを用いてニュースを見ている」「報道機関の所有者（オーナー）は、その機関の報道する内容に影響力を持つと思う」「2 人の人間が同じニュースを見たとしても、得られる情報は違うと思う」が高くなっている。現代では無料のニュースソースが多様化する中、多くの人が複数のニュースソースを用いてニュースを見ていることが分かる。また、報道機関所有者の意図がニュースに反映されたり、人によってニュースから得られる情報が異なったりすることは、少なからず認識されているようだ。その一方で、「私は自身の反応や批判を示すために、
ニュース制作者に対して連絡を取っている」は極端に低い。特に日本では、記事制作者の連
絡先がメディア記事に掲載されていることは非常に少ないことも影響していると考えられる。
図 2.15 の情報リテラシーでは、筆者の意見が入っていないものは多くの人が分かった一方で、加工されていない生のデータが何か答えさせる問題が最も正答率が低かった。どのよ
うなデータが生のデータであり、どのような編集が施されていると加工されているといえるのか理解できていない人が多いといえる。

39

図 2.13 メディアリテラシーの下位尺度

図 2.14 IT リテラシーの下位尺度40図 2.15 情報リテラシーの下位尺度２．４．情報検証行動の傾向
人々は、情報・ニュースに出会った後にどのような情報検証行動をしているのだろうか。
EU のレポートにおいて情報検証行動として推奨されているものや、Kim et al.（2014）6を参照に、9 つの情報検証行動について調査を行った。その結果が図 2.16 である。尚、質問文では「あなたは普段情報・ニュースに接する時何をしていますか。関心のある情報・ニュースを知った後に普段からしている行動について、最も近いものを 1 つお選びください。
」としており、関心のある情報・ニュースの時に限定している。
図 2.16 を見ると、全ての行動について毎回している人はほとんどいないものの「たまにしている」以上の人は、「ネットで検索して他の情報源を探し、確認する」で 50%以上、それ以外でも約 40%はいる。ただ、ネットでの検索よりも発信の目的を考えたり、リンク元を確認したりする方が手間はかからないはずであり、単純に手間によるものというよりは、ネットで検索して他の情報源を探すことはそれなりに社会に浸透しているといえる。
続けてこれを年代別に示した図 2.17 からは、若い人ほど情報検証行動をしっかりやっている実態が浮き彫りになる。これは単調減少であり、最も情報検証行動をしているのは 10代である。これにはインターネットに精通していることも関係していると考えられるが（例えば「情報の発信主体（SNS アカウント・メディア・企業・官公庁等）を確認する」「ネッ
トで検索して他の情報源を探し、確認する」「SNS などネットで他の人（自分以外の人）がどのように言っているかを確認する」等はインターネットに慣れている人の方がやるだろKim, K. S., Sin, S. C. J., & Yoo-Lee, E. Y. (2014). Undergraduates' use of social media as
information sources. College & Research Libraries, 75(4), 442-457.
6

41

う）
、インターネットと関係のなさそうな項目（「情報が発信された目的を考える」等）まで、単調減少となっている。
この理由としては、情報が集約されてある程度の質が担保されたマスメディアから情報を摂取していた中高年以上と、玉石混交の情報が大量に存在するインターネットから情報を摂取することが当たり前になっている若い世代で、考え方が異なっていることが考えられる。つまり、インターネットを早い段階から利用し、そこで情報と接触していると、そこにはデマやフェイクニュースが少なくないことに気づく。そのため、情報検証行動する人が多くなっているというわけである。実際、Innovation Nippon 2019 年度調査研究でも、ネット
歴の長い人ほどフェイクニュースを拡散しづらい傾向にあった。

図 2.16 情報検証行動42

図 2.17 情報検証行動（高いほど頻度が高い・年代別）

２．５．第２章まとめ⚫

85%の人はフェイクニュースという言葉を聞いたことがあり、70%の人は概念を理解している。その一方で、ファクトチェックを聞いたことがある人は 29%しかおらず、
disinformation 等の関連用語はほとんどの用語が 20%以下の人しか聞いたことがなかった。また、関連用語は若者の方が認知率が高い傾向にあった。

⚫

情報・ニュースの接触媒体としてはテレビが突出して高く（84.1%）、2 位がネットニュース（66.6%）、3 位と 4 位がほぼ同じで新聞（紙のもの）（37.6%）と家族・友人・知り合いとの直接の会話（36.2%）であった。ソーシャルメディアでは Twitter（28.8%）が
最も多い。

⚫

若者はソーシャルメディアで情報・ニュースに接触している人が多く、マスメディアで接触している人は少ない傾向だった。特に、10 代の 60%以上が Twitter で情報・ニュースに接触していた。中高年以上の人はマスメディアでの接触が多いだけでなく、家族・
友人・知り合いとの直接の会話で接触する割合も高かった。

⚫

全体的にマスメディアとネットニュースで提供される情報・ニュースの信頼度は高く、

43

UGC メディアの信頼度は高い。ただし、家族・友人・知り合いとの直接の会話はネッ
トメディアよりも信頼度が高い。
⚫

多くのマスメディアに対して 20 代～40 代では信頼度が低い U 字型の傾向が見られ、10 代はむしろマスメディア信頼する傾向があった。ソーシャルメディアや動画共有サービス、電子掲示板、個人のブログについては逆 U 字型で、20 代、30 代の信頼度が高い。

⚫

メディアリテラシー、ニュースリテラシー、情報リテラシーは年代によってほとんど違
いがなかった。その一方で、IT リテラシーは 10 代～30 代が同じ程度に高く、40 代以降でかなり低くなる傾向が見られた。

⚫

情報検証行動では、全ての行動について毎回している人はほとんどいないものの「たまにしている」以上の人は、「ネットで検索して他の情報源を探し、確認する」で 50%以
上、それ以外でも約 40%はいた。

⚫

若い人ほど情報検証行動をよくしていた。その理由としては、インターネットに慣れていることと、玉石混交の情報が大量に存在するインターネットから情報を摂取することが当たり前になっている若い世代は情報を検証することが身についていることが考
えられる。

44

３．フェイクニュースの真偽判定力を高める要素とは
３．１．分析対象とするフェイクニュース群「フェイクニュースに対する行動」を調査するうえで最も難しいのが、そもそもフェイク
ニュース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。例えば、MMD 研究所が発表しているフェイクニュースの接触経験では、フェイク
ニュースの説明をした後に「フェイクニュースを見たことがあるか」と直接質問し、そのう
えで、フェイクニュース拡散経験や騙された経験などの深掘りをしている。
しかし、この質問では総合的なフェイクニュースへの行動を調査できる反面、フェイクニ
ュースと認識していないニュースに対する行動は調査できない。また、とりわけ騙された経
験は、気づかずに騙されている人の方が多いことが予想され、正確な調査が難しい。
その一方で、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フェイクニュース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、Innovation Nippon 2019 年度調査研究と同様に、フェイクニュー
ス事例を直接提示することで、フェイクニュースに対する行動を取得することとした。提示するフェイクニュースは、事実と明らかに異なることが示されているニュースに限定し、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、2020 年 1 月～2020 年 7 月の間にファクトチェックされた、新型コロナウイ
ルスと国内政治に関するフェイクニュースを対象とする。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）のパートナーであり、継続的にファクトチェ
ックを実施している BuzzFeed Japan と INFACT の 2 団体とする。ジャンルを新型コロナウ
イルスと国内政治としたのは、前者は 2020 年にフェイクニュース・デマの拡散が大きな問題となって総務省の調査レポートも発表されたため、後者は世界的にみて選挙や民主主義に影響を与えるとして政治的フェイクニュースが最も注目されているためである。
該当するフェイクニュースの一覧は付録２に記している。さらにこの中から、新型コロナウイルスに関するものを 10 件、政治に関するものを 10 件選択した。選択に当たっては、以下の条件を踏まえた。
⚫

新型コロナウイルス関連：「深く息を吸って 10 秒我慢できれば、新型コロナウイルスに45

感染していない」等、医療・健康ジャンルに該当するものを 5 件、その他を 5 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。
⚫

政治関連：「コロナ禍の中、4 月 8 日・9 日の国会審議が、野党の審議拒否によって実施されなくなった」等、保守派にポジティブと考えられるニュースを 5 件。
「安倍首相のニコニコ生放送において、運営が大量にコメントを削除して言論統制のようなことをしていた」等、リベラル派にポジティブと考えられるニュースを 5 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フェイクニュースは次の 20 件である。尚、この文章はアンケ

ート調査回答者に見せた文章のままとなっている。
新型コロナウイルス関連7
1.

転売屋がマスクを 1 週間あたり 9 億枚も購入したのでマスク不足となった

2.

PCR 検査は普通の風邪も検出する

3.

深く息を吸って 10 秒我慢できれば、新型コロナウイルスに感染していない

4.

新型コロナウイルスは 26～27 度のお湯を飲むと予防できる

5.

新型コロナウイルス検査では、陰性の場合 8 万円かかる

6.

花こう岩はウイルスの分解に即効性がある

7.

WHO が感染者の隔離は不要でソーシャルディスタンスも不要と述べた

8.

5G が新型コロナウイルスを広めている

9.

日本政府が 4 月 1 日からロックダウン（都市封鎖）を行う

10. 漂白剤（次亜塩素酸ナトリウム）を飲むと新型コロナウイルスに効果がある
国内政治関連8① 河井あんり議員が安倍首相と共に「一連托生」と書かれた紙を掲げていた② ロイター通信が、コロナ禍の中 50 人で旅行した昭恵夫人について「世界一間抜けなファーストレディ」と報じた③ コロナ禍の中、4 月 8 日・9 日の国会審議が、野党の審議拒否によって実施されなくなった④ 歴代総理の中で安倍首相が初めて硫黄島を訪問した⑤ 安倍首相がウイルス対策会議を欠席して稲田朋美議員の誕生会に出席した⑥ 安倍首相が日本の平均的な共働き夫婦の月収について、「ご主人が 50 万円、奥さんが25 万円」と発言した⑦ 健康保険が外国人に悪用される原因は、民主党政権の医療観光を強化する政策のため⑧ 「桜を見る会」の参加者数、安倍政権で 850 人に対し鳩山政権下では 1 万人だった

7
8

3、4、6、8、10 が医療・健康関連のフェイクニュース。
3、4、7、8、10 が保守派にポジティブと考えられるフェイクニュース。

46

⑨ 安倍首相のニコニコ生放送において、運営が大量にコメントを削除して言論統制のよ
うなことをしていた⑩ アベノマスクを回収して再検品した結果、不良品はたったの 12 枚だった

３．２．フェイクニュース接触状況
３．２．１．フェイクニュース接触率
以上を踏まえ、フェイクニュースに対する人々の行動を調査する。まず、これらのフェイ
クニュースに接触している人はどのくらいいるのかを描いたものが図 3.1 と図 3.2 である。
図 3.1 は新型コロナウイルス関連のフェイクニュースを、図 3.2 は国内政治関連のフェイク
ニュースを示している。尚、ここではフェイクであることに気づいているかどうかは質問していない。
尚、調査においてフェイクニュース接触者を優先的に取得（6,000 名中 5,000 名がフェイ
クニュース接触者になるように調整）しているが、分析する際には、スクリーニング段階での性年代別人口で割り付けをした状態で、優先取得する前の割合を参照したウェイト付けを行っている。つまり、ここで示されている数や、本章以降の様々な分析結果は、フェイク
ニュース接触者を多めに取得した調査の結果ではなく、スクリーニング前の性年代別に層化抽出法で取得したサンプルにおける割合や数となっている。これは社会全体の傾向に近いといえる。
接触率を見ると、概ねどのフェイクニュースでも 5％以上の人が接触しており、最も高いもので「転売屋がマスクを 1 週間あたり 9 億枚も購入したのでマスク不足となった」（17.5%）となった。マスク不足が深刻である中、フリマアプリやオークションサイトでのマスクの高額転売が報じられていた。そのような中、「転売屋が購入していた」という真実を含んでいたために広まったと考えられる（「9 億枚も購入した」が虚偽）。
また、全体的に新型コロナウイルス関連のフェイクニュースの方が接触率が高い。
Innovation Nippon 2019 年度報告書でも示されているように、東日本大震災や関東大震災のような災害時・危機時には流言が広まりやすいといわれている。新型コロナウイルスという未知の脅威が社会全体を覆う中、関連する様々なフェイクニュースが社会に広まっていったといえるだろう。

47

図 3.1 各フェイクニュースに接触した人の割合（新型コロナウイルス関連）

図 3.2 各フェイクニュースに接触した人の実割合（国内政治関連）

48

さらにこれらフェイクニュースについて、どれか 1 つでも接触していたら接触したとカウントし、年代別のフェイクニュース接触率を見たものが図 3.3 である。図 3.3 を確認すると、若者の方がフェイクニュースに接触する傾向にあるものの、それは決して単調減少でな
いことが分かる。特に新型コロナウイルス関連のフェイクニュースについては、1 位こそ 10代（53.1%）であるものの、2 位は 40 代（50.7%）である。また、新型コロナウイルス関連のフェイクニュースの方が接触率が高いこともあり、全体傾向でもその影響が如実に出ており、2 位はやはり 40 代（56.1%）であった。フェイクニュースが若者だけの問題でないことが良くわかる。
２．２．１．で見たとおり、ソーシャルメディアで情報・ニュースに接触している人は、
若い年代ほど多い（Facebook を除く）。その一方で、直接の会話で情報・ニュースに接触している人は中高年に多く、電子掲示板で情報・ニュースに接触している人は中年に多い。以上から、フェイクニュースは単純にソーシャルメディア上の問題というよりは、多様な媒体・経路で人々に届いていると推察される。
そして、20 件のフェイクニュースの中でどれか 1 つでも接触したことのある人は 51.7%
存在していた。20 件に絞っているものの、2 人に 1 人以上は何らかのフェイクニュースに接触しているのである。特に新型コロナウイルス関連だけでも、45.2%の人は 10 件中 1 件
以上のフェイクニュースに接触していた。
尚、図 3.4 は各年代におけるフェイクニュース接触数の平均値を示したものであるが、図3.3 と酷似している。フェイクニュース 20 件について、平均して 1.51 件接触しているといえる。

図 3.3 1 つ以上のフェイクニュースに接触した人の実割合（年代別）

49

図 3.4 フェイクニュース接触数（年代別）
そして、フェイクニュース接触数について分布を描いたものが図 3.5 である。図 3.5 からは、多くの人はフェイクニュースに接触していないものの、一部の人は 10 件などの非常に多くのフェイクニュースに接触しているような、ロングテール型の分布となっていることが分かる。

図 3.5 フェイクニュース接触数の分布50

３．２．２．フェイクニュースを最初に何で知ったか
続けて、それらのフェイクニュースを最初に何で知ったのか、その割合を示したものが図3,6 と図 3.7 である。図 3.6 を見ると、最も多いのがテレビ（35.1%）から知ったケースで、
ネットニュース（22.7%）、Twitter（13.5%）と続くことが分かる。これはフェイクニュースのジャンル別に見た図 3.7 でも変わらない。
テレビもフェイクニュースを報じることは時にあるものの、滅多にない。むしろ「このようなフェイクニュースが拡散されている」と報じたものを見た人が多いと推察される。
興味深いのが「家族・友人・知り合いとの直接の会話」（4.0%）が Twitter の次に高いことである。図 3.7 からは、それが特に新型コロナウイルス関連で多い（5.3%）ことが分かる。
ここからも、フェイクニュースが単純にインターネット上で拡散しているということではなく、多様な経路で人々に伝わっていっていることが観察される。

図 3.6 フェイクニュースを最初に何で知ったか

51

図 3.7 フェイクニュースを最初に何で知ったか（ジャンル別）

３．３．フェイクニュースを偽情報と判断している人の割合
さらに本節では、フェイクニュースに接触している人の中で、偽情報と判断できている人がどれくらいいるか確認していく。尚、調査に当たっては、フェイクニュース接触経験や接触後の行動等を一通り調査したのち、以下の質問を行った。
pq1 で聞いたことがある・知っているとお選びいただいた新型コロナウイルス関連の情報・ニュースについてお聞きします。それぞれの情報・ニュースの正確さについてどのように考えているでしょうか。最も近いものを 1 つお選びください。
1.

絶対に正しいと思う

2.

正しいと思う3.

おそらく正しいと思う

4.

わからない・どちらともいえない5.

おそらく間違っていると思う6.

間違っていると思う7.

絶対に間違っていると思う⚫

転売屋がマスクを 1 週間あたり 9 億枚も購入したのでマスク不足となった52

⚫

PCR 検査は普通の風邪も検出する⚫

深く息を吸って 10 秒我慢できれば、新型コロナウイルスに感染していない⚫

新型コロナウイルスは 26～27 度のお湯を飲むと予防できる⚫

新型コロナウイルス検査では、陰性の場合 8 万円かかる⚫

花こう岩はウイルスの分解に即効性がある⚫

WHO が感染者の隔離は不要でソーシャルディスタンスも不要と述べた⚫

5G が新型コロナウイルスを広めている⚫

日本政府が 4 月 1 日からロックダウン（都市封鎖）を行う⚫

漂白剤（次亜塩素酸ナトリウム）を飲むと新型コロナウイルスに効果がある
ただし、同じ質問を国内政治関連の情報・ニュースについても行っている。回答させるのは、回答者が接触したことのあるフェイクニュースに限る。その結果をまとめたものが図3.8 と図 3.9 であり、偽情報と判断している人の割合（「おそらく間違っていると思う」「間違っていると思う」「絶対に間違っていると思う」を選択）を示したものが図 3.10、図 3.11である。

図 3.8 各フェイクニュースに対する判断（新型コロナウイルス関連）

53

図 3.9 各フェイクニュースに対する判断（国内政治関連）

54図 3.10 偽情報と判断している人の割合（新型コロナウイルス関連）

図 3.11 偽情報と判断している人の割合（国内政治関連）

55これらの図を見ると、まず新型コロナウイルス関連のフェイクニュースについては偽情報と判断していることが分かる。特に、医療・健康系のフェイクニュース9は約 70%～90%の人が偽情報と判断している。これは、一時広まったものの、その後マスメディア含め様々なメディアでそれらが偽情報である旨の注意喚起がなされ、それがソーシャルメディアや直接の会話を通して広まっていったためと考えられる。つまり、ファクトチェック結果が正
しく広まったケースといえるだろう。その一方で、「PCR 検査は普通の風邪も検出する」（17%）
といった、検査等に関するフェイクニュースはファクトチェック結果がそれほど広まっていないのか、偽情報と判断している人が少ない。
「日本政府が 4 月 1 日からロックダウン（都市封鎖）を行う」については、調査時点で既にロックダウンがなかったことが明らかにもか
かわらず、少なくない人が偽情報と判断できていなかった。
このように、新型コロナウイルス関連のフェイクニュースについては多くの人が偽情報と判断できているが、国内政治関連では約 15%～約 25%の人しか偽情報と判断できておらず、最高でも「安倍首相が日本の平均的な共働き夫婦の月収について、「ご主人が 50 万円、奥さんが 25 万円」と発言した」の 33%であった。様々なジャンルのフェイクニュースを取り扱った Innovation Nippon 2019 年度調査研究では約 25%の人が偽情報と判断していたので、それよりもやや低い水準となっている。国内政治関連のフェイクニュースは、ファクトチェ
ック結果が全く浸透していない現状が浮き彫りになったといえるだろう。
興味深いのが、図 3.7 では、国内政治関連のフェイクニュースを知る経路として、新型コ
ロナウイルス関連と比較して、テレビがやや減って Twitter がやや増えるものの、新聞等も増えており、総合的に見るとメディアから知っているケースも十分多いということである。
特に、マスメディアがこれらの国内政治関連フェイクニュースをフェイクだと明示せずに報道したとは考えにくい。それにもかかわらず多くの人が偽情報だと判断できていないのである。
このような現象が起こる理由は想像の域を出ないが、1 つ考えられるのは、別の文脈で報じられた内容を当該フェイクニュースのように解釈し、それが定着しているということである。例えば、「安倍首相が日本の平均的な共働き夫婦の月収について、「ご主人が 50 万円、奥さんが 25 万円」と発言した」というフェイクニュースは、BuzzFeed Japan がファクトチ
ェックしたものである。当該記事では、以下図 3.12 のように Twitter で拡散している画像を示したうえで、この内容が誤りであることを述べている。

「深く息を吸って 10 秒我慢できれば、新型コロナウイルスに感染していない」「新型コ
ロナウイルスは 26～27 度のお湯を飲むと予防できる」「花こう岩はウイルスの分解に即効性がある」「5G が新型コロナウイルスを広めている」「漂白剤（次亜塩素酸ナトリウム）を飲むと新型コロナウイルスに効果がある」の 5 つ。
956

図 3.12 Twitter 上でのフェイクニュースの投稿・拡散10
これは 2019 年頃から画像が出回り始め、今回、政府が新型コロナウイルスの感染拡大に伴う「現金給付」をめぐる批判が集まった際、再び画像が使われた形となったらしい。そして、元々は安倍元首相が 2016 年 1 月 8 日の衆議院予算委員会で語った以下の発言が改変されたとみられる。

「ご指摘の実質賃金の減少についてでありますが、景気が回復し雇用が増加する過程において、パートで働く人が増えていくと、1 人当たりの平均賃金が低く出ることになるわけでありまして、私と妻、妻は働いていなかったけれども、景気はそろそろ本格的によくなっていくから働こうかと思ったら、働き始めたら、我が家の収入は例えば私が 50 万円で妻が 25万円であったとしたら 75 万円に増えるわけでございますが、2 人が働くことによって、2 で割りますから、平均は、全体は下がっていくということになるわけでございます」
元の発言でははっきりと「我が家の収入」という表現を使っており、日本の平均的な共働き夫婦の月収とは述べていない。BuzzFeed Japan ではこのような経緯から、この情報・ニュースを「誤り」と判定している。
ところが、Yahoo!ニュースに掲載された本記事のコメント欄で最も「いいね」が付いているコメントは、以下図 3.13 のとおりである。

10

https://www.buzzfeed.com/jp/kensukeseya/fc-abe-pic57図 3.13 Twitter 上でのフェイクニュースの投稿・拡散11
どのような意図でこのコメントが投稿されているか完全に把握することは難しいが、少なくとも「ある程度分かり易い数字を使う必要があるのは分かる。」「総理大臣なら日本の平均年収くらい理解しておかないとダメでしょ（笑）
」という言葉からは、「分かりやすい区切
りの良い数字として 50 万円、25 万円という数字を使ったのだろう」と考え、それに対して「（安倍元首相が）平均年収を理解していないのはダメ」と批判しているように捉えられる。
本コメントには 3,245 の「いいね」が付き、コメントの最上位に表示される（2021 年 1 月時点）。
そして、コメント欄で明確に画像が誤りであることを指摘しているものは 7 番目のコメント「確かに画像の内容は明らかにミスリードを誘うものであり事実と異なります。が、記事にもある当時安部首相がパートもしくは共働き増加の原因として挙げた『景気はそろそろ本格的によくなっていくから働こうか』などというのも事実と異なるのではないかと思います。
」まで出てこない（当該コメントの「いいね」数は 308）。
ちなみに本記事のタイトルは「安倍首相「平均的な共働き夫婦の奥さんの月収」画像は誤り 発言が改変、検索で大量ヒット」であり、明確に誤りであることを示している。それにも関わらず、ファクトチェック記事にすら誤解したようなコメントが付き、それに「いいね」
が集まるのである。
ここから 1 つの推察が出来る。人は認知バイアスによって、情報・ニュースも自分に都合

11https://www.buzzfeed.com/jp/kensukeseya/fc-abe-pic

58

の良いように解釈すると指摘される。つまり、例えば昔、安倍元首相が「我が家の収入は例
えば私が 50 万円で妻が 25 万円であったとしたら 75 万円に増えるわけでございますが」と発言したことをテレビで報じているのを見たとする。あるいは、その後の衆議院予算委員会
で、立憲民主党の西村智奈美議員が「25 万円ももらえるパートがどこにあるのか、あったら教えてほしい」と追及するなどしているため、テレビで批判的に取り上げられたかもしれない。その記憶と、インターネット上で出回っている図 3.12 のような画像が結びつき、「日本の平均的な共働き夫婦の月収 ご主人の月給が 50 万円 奥さんのパート収入が月 25 万円 ご夫婦で月 75 万円の収入があるわけですが」というニュースを最初にテレビで見た、と考えたというわけである。
国内政治関連のフェイクニュースというのは、今回取り上げた 10 件のフェイクニュース
からも明らかなとおり、真実を含んでいたり、真実と関連したりするものが多い。例えば「コロナ禍の中、4 月 8 日・9 日の国会審議が、野党の審議拒否によって実施されなくなった」
であれば、確かにこの 2 日間の国会審議はされていなかった。ただし、4 月 7 日の緊急事態宣言を受け与野党の協議のうえ決まったことで、一方的な「審議拒否」ではなかったことが分かっている。
そのように国会審議がなくなったというニュースをマスメディアで見たうえで、「野党が審議拒否した」という情報・ニュースと接触した時に、それらがセットで混同されるということは十分考えられる。この場合、フェイクニュースに最初に接触したと想起されるのはマスメディアの方である。
これらの事実は、ニュースの報じ方の難しさとファクトチェック結果の報じ方の難しさの両方を我々に示している。たとえマスメディアで正しいニュースを報じていたとしても、それが真実を含むフェイクニュースと結びつくことで、「信頼度の高いマスメディア（図 2.7）
で報じられていた内容」として記憶されてしまう。情報・ニュースに接触する媒体が複雑化する情報社会では、各媒体での情報・ニュースはその媒体で完結しないのである。
また、ファクトチェック結果も、タイトルで誤りであることを明確にしているケースです
ら、むしろフェイクのまま拡散してしまうことがあるのである。記事冒頭の「そんな中、安倍晋三首相が『日本の平均的な共働き夫婦の月収 ご主人の月給が 50 万円 奥さんのパー
ト収入が月 25 万円 ご夫婦で月 75 万円の収入があるわけですが』と発言したとする画像を添えた Twitter の投稿が拡散した。
」を読んでコメントを投稿したものと見られる。
さて、総合的な正答率を年代別に見たものが図 3.14 である。尚、正答率は、（偽情報と判断したフェイクニュースの件数）/（接触したフェイクニュースの件数）で算出している。
図 3.14 からは、国内政治関連のフェイクニュースは年齢によって違いがないものの、新型
コロナウイルス関連のフェイクニュースは年齢によって違いがあり、年齢が高くなるにつれて正答率が高くなる傾向が如実にみてとれる。これは、ソーシャルメディア等でフェイク

59

ニュースに接触することの多い若者と、ファクトチェック結果をマスメディア等で知ることの多い中高年以上で差がついたと考えられる。
全年代では、新型コロナウイルス関連のフェイクニュースの正答率は 58.9%で国内政治関連のフェイクニュースは 18.8%となり、総合では 43.8%の正答率となった。

図 3.14 フェイクニュース真偽判定・正答率（年代別）

図 3.15 フェイクニュース真偽判定・正答率の分布60さらに、図 3.15 では正答率の分布を示している。多くの人が正答率 0%か 100%に分布しており、これらの人だけで 70%程度いることが分かる。フェイクニュース接触数が 1 件の人は当然このいずれかになるわけだが、図 3.5 からも明らかなとおり、接触数が 2 件以上の人も少なくない。それにも関わらず 0%と 100%に偏るということは、偽情報と判断できる
人は全てのフェイクニュースで判断している一方で、判断できない人は全てのフェイクニ
ュースを偽情報と判断できていないという、両極端な傾向が分かる。

３．４．フェイクニュース真偽判定の正答率決定要因
３．４．１．分析モデル
では、このような正答率は何によって決定づけられているのだろうか。これまでのデータを踏まえ、本節では正答率決定要因について定量的な検証を行う。これまでの分析でも年齢による正答率の違い等は見てきたものの、フェイクニュース真偽判定には様々な要素が関係している可能性がある。そこで、フェイクニュース真偽判定行動に関するモデルを構築し、回帰分析を行う。フェイクニュース真偽判定決定要因モデルは、個人を i、フェイクニュー
スを t とした時に、次のように書ける。
𝐿𝑜𝑔𝑖𝑡[𝑃(𝐶𝑜𝑟𝑟𝑒𝑐𝑡𝑖𝑡 = 1)] = 𝑙𝑜𝑔 (𝑃[𝐶𝑜𝑟𝑟𝑒𝑐𝑡𝑖𝑡 ])1 − 𝑃[𝐶𝑜𝑟𝑟𝑒𝑐𝑡𝑖𝑡 ]= 𝛼 + 𝛽1 𝐿𝑖𝑡𝑒𝑟𝑎𝑐𝑦𝑖 + 𝛽2 𝑂_𝐴𝑐𝑡𝑖𝑜𝑛𝑖 + 𝛽3 𝐼𝑛𝑡𝑒𝑟𝑒𝑠𝑡𝑖𝑡 + 𝛽4 𝐶ℎ𝑎𝑟𝑎𝑐𝑡𝑟𝑖𝑠𝑡𝑖𝑐𝑠𝑖+ 𝛽5 𝑃𝑜𝑙𝑖𝑡𝑖𝑐𝑦𝑖 + 𝛽6 𝐷𝑖𝑠𝑠𝑎𝑡𝑖𝑠𝑓𝑎𝑐𝑡𝑖𝑜𝑛𝑖𝑡 + 𝛽7 𝑀𝑒𝑑𝑖𝑎𝑖 + 𝛽8 𝑇_𝑀𝑒𝑑𝑖𝑎𝑖+ 𝛽9 𝐹𝑜𝑙𝑙𝑜𝑤𝑒𝑟𝑠𝑖 + 𝛾𝐹𝑎𝑘𝑒𝑡（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。
⚫

𝐶𝑜𝑟𝑟𝑒𝑐𝑡𝑖𝑡：個人 i が、フェイクニュース t を偽情報と判断していたら 1 とするダミー変数。

⚫

𝑃(𝐶𝑜𝑟𝑟𝑒𝑐𝑡𝑖𝑡 = 1)：𝐶𝑜𝑟𝑟𝑒𝑐𝑡𝑖𝑡 = 1となる確率。

⚫

𝐿𝑖𝑡𝑒𝑟𝑎𝑐𝑦𝑖 ：リテラシーベクトル。メディアリテラシー、ニュースリテラシー、IT リテ
ラシー、情報リテラシーが含まれる。詳しい内容は２．３．を参照。

⚫

𝑂_𝐴𝑐𝑡𝑖𝑜𝑛𝑖：普段の情報検証行動ベクトル。
「ネットで検索して他の情報源を探し、確認する」等の行動を、普段関心のある情報・ニュースに出会ったときにどれほどしているのかを表す変数のベクトル。詳しくは２．４．を参照。選択肢をそのまま変数としている。

⚫

𝐼𝑛𝑡𝑒𝑟𝑒𝑠𝑡𝑖𝑡 ：各ニュースジャンルに対する関心度を表す変数のベクトル。新型コロナウ
イルス関連の情報・ニュースと、国内政治関連の情報・ニュースについて、それぞれ「761点：非常に関心がある」～「1 点：全く関心がない」の 7 件法で調査した。フェイクニ
ュース t のジャンルによって値を変えている。
⚫

𝐶ℎ𝑎𝑟𝑎𝑐𝑡𝑟𝑖𝑠𝑡𝑖𝑐𝑠𝑖：個人 i の属性ベクトル。具体的には、性別12、年齢、都市圏在住13、未既婚14、学歴15、ネット歴16、友人数17。

⚫

𝑃𝑜𝑙𝑖𝑡𝑖𝑐𝑦𝑖：個人 i の政治傾向ベクトル。具体的には、政治傾向（極端度）、政治傾向（保守度）の 2 つの変数を持ったベクトルである。田中・浜屋（2018）18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19。

⚫

𝐷𝑖𝑠𝑠𝑎𝑡𝑖𝑠𝑓𝑎𝑐𝑡𝑖𝑜𝑛𝑖：不安・不満に関するベクトル。具体的には、「当該ジャンルへの不安・不満」「マスメディアへの不満」「自分の人生・生活・収入等への不満」の 3 つの変数がある。これらは「新型コロナウイルスに不安を感じる」等の調査項目に対して「7 点：

男性であれば 1 とするダミー変数。
東京都、大阪府、愛知県、神奈川県、埼玉県在住であれば 1 とするダミー変数。
14 既婚であれば 1 とするダミー変数。
15 大卒以上であれば 1 とするダミー変数。
16 単位は年。
17 「あなたはどれくらい友人がいますか（オンラインのみの友人を除く）。 最も近いものを 1 つお選びください。 ただし、過去 1 年以内に連絡をとったり、直接会ったりしたことのある友人に限ります。
」という質問で得られた回答を使用。
18 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.
19 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
12
13

62

非常にそう思う」～「1 点：全くそう思わない」の 7 件法で調査して作成した。20⚫

𝑀𝑒𝑑𝑖𝑎𝑖：情報・ニュースに接触する媒体ベクトル。２．２．１．を参照。各媒体で接触していれば 1 とするダミー変数を集めたベクトルである。

⚫

𝑇_𝑀𝑒𝑑𝑖𝑎𝑖 ：各媒体の信頼度ベクトル。２．２．２．を参照。1～5 点で、点数が高いほど提供される情報・ニュースへの信頼度が高い。

⚫

𝐹𝑜𝑙𝑙𝑜𝑤𝑒𝑟𝑠𝑖 ：ソーシャルメディアのフォロワー数変数。Twitter、Facebook、Instagram、
TikTok、その他の SNS のフォロワー数の合計値。

⚫

𝐹𝑎𝑘𝑒𝑡 ：フェイクニュースが t であれば 1 とするダミー変数のベクトル。各フェイクニ
ュース固有の効果を表す。

⚫

𝛼、𝛽1 、𝛽2 、𝛽3 、𝛽4 、𝛽5 、𝛽6 、𝛽7 、𝛽8 、𝛽9 、𝛾：各変数、ベクトルにかかっているパラメータと誤差項。
モデルは個人 i を ID、フェイクニュースを t としたパネルデータ構造になっている。
以上のモデルを推定するが、フェイクニュース真偽判定については、先行研究で情報リテ

ラシー等の影響の与える要素がいくつか分かっているものの、確立した仮説というものは存在せず、理論的にはどの要素も影響を与えているとも、いないとも考えられる。つまり、どの変数をモデルに利用するのが妥当か判断がつかなく、多くの変数が候補に挙がってしまう。
そこで、本分析では、stepwise selection によって有意な変数のみでモデルを構築するという手法を採択した。ただし、３．３．で明らかなとおり、フェイクニュースによって正答率は大きく異なる。そのため、𝐹𝑎𝑘𝑒𝑡 だけはモデルに必ず入るように制御をかけて分析を行う。
各変数の基本統計量は表 3.1 のとおり。

具体的な調査項目は以下のとおり。このうち、1 と 2 は当該ジャンルへの不安・不満として使用し、フェイクニュース t が新型コロナウイルス関連であれば 1 の値、国内政治関連であれば 2 の値となるようにした。9 は「マスメディアへの不満」としてそのまま使用。3～8 は「自分の人生・生活・収入等への不満」として平均点をとった。
1. 新型コロナウイルスに不安を感じる
2. 政治に不満を感じる
3. 自分の人生に不安を感じる
4. 自分の人間関係に不満を感じる
5. 自分の収入に不満を感じる
6. 自分のしている仕事の内容に不満を感じる
7. 自分の健康に不安を感じる
8. 自分の生活全般に不満を感じる
9. 日本のマスメディアに不満を感じる
20

63

表 3.1 基本統計量
変 数 カ

変数

テゴリ

平 均

標準偏

最小

最 大

値

差

値

値

フェイクニュース偽情報と判断

0.44

0.50

0

1

リ テ ラ

メディアリテラシー

4.09

1.10

1

7

シー

ニュースリテラシー

4.96

0.87

1

7

IT リテラシー

4.53

1.25

1

7

情報リテラシー

3.29

1.49

0

5

普段の

情報の発信主体（SNS アカウント・メディア・企

3.51

1.42

1

6

情 報 検

業・官公庁等）を確認する

証行動

情報が元々いつ発信されたものかを確認する

3.55

1.39

1

6

1 次ソース（情報が引用・抜粋・伝聞されている

3.44

1.40

1

6

ネットで検索して他の情報源を探し、確認する

3.79

1.34

1

6

SNS などネットで他の人（自分以外の人）がどの

3.44

1.48

1

6

3.51

1.37

1

6

情報が発信された目的を考える

3.49

1.39

1

6

情報発信者の姿勢やトーン、感情を考える

3.38

1.40

1

6

リンクが貼られていた場合、リンク元を確認す

3.42

1.44

1

6

目 的 変
数

場合の元の情報）を調べる

ように言っているかを確認する
テレビ・新聞・雑誌やそれらのウェブサイトやア
プリ、SNS アカウントで他の情報源を探し、確認
する

る
関心度

当該ジャンルへの関心度

5.55

1.22

1

7

属性

性別（男性）

0.52

0.50

0

1

年齢（歳）

42.61

14.96

15

69

都市圏在住

0.46

0.50

0

1

既婚

0.49

0.50

0

1

学歴（大卒以上）

0.54

0.50

0

1

ネット歴（年）

17.63

7.11

1.5

25

友人数（人）

14.00

23.39

0

125

政 治 傾

保守度

38.33

8.30

10

70

向

政治的極端度

6.14

5.60

0

32

不安・不

当該ジャンルへの不安・不満

5.30

1.41

1

7

64

マスメディアへの不満

5.52

1.31

1

7

自分の人生・生活・収入等への不満

4.57

1.16

1

7

情報・ニ

テレビ

0.82

0.38

0

1

ュ ー ス

テレビ局のウェブサイト・アプリ・ネット配信

0.21

0.41

0

1

に 接 触

新聞（紙のもの）

0.40

0.49

0

1

す る メ

新聞社のウェブサイト・アプリ

0.24

0.43

0

1

ディア

雑誌

0.18

0.38

0

1

ラジオ・Web ラジオ・ポッドキャスト

0.24

0.42

0

1

メッセージアプリ

0.24

0.43

0

1

Twitter

0.42

0.49

0

1

Facebook

0.16

0.37

0

1

Instagram

0.18

0.38

0

1

TikTok

0.04

0.19

0

1

上記以外の SNS

0.06

0.24

0

1

ネットニュース

0.68

0.47

0

1

動画共有サービス

0.28

0.45

0

1

電子掲示板

0.13

0.34

0

1

メールマガジン

0.18

0.39

0

1

メールマガジン以外のメール

0.11

0.32

0

1

個人のブログ

0.13

0.34

0

1

家族・友人・知り合いとの直接の会話

0.38

0.49

0

1

その他

0.01

0.11

0

1

メ デ ィ

テレビ

3.20

1.15

1

5

ア 信 頼

テレビ局のウェブサイト・アプリ・ネット配信

3.07

1.02

1

5

度

新聞（紙のもの）

3.37

1.09

1

5

新聞社のウェブサイト・アプリ

3.20

1.01

1

5

雑誌

2.86

0.90

1

5

ラジオ・Web ラジオ・ポッドキャスト

3.15

0.86

1

5

メッセージアプリ

2.71

0.89

1

5

Twitter

2.63

0.98

1

5

Facebook

2.59

0.94

1

5

Instagram

2.57

0.95

1

5

TikTok

2.33

0.98

1

5

上記以外の SNS

2.58

0.91

1

5

ネットニュース

3.10

0.90

1

5

満

65

フ ォ ロ

動画共有サービス

2.78

0.91

1

5

電子掲示板

2.43

1.00

1

5

メールマガジン

2.79

0.88

1

5

メールマガジン以外のメール

2.87

0.88

1

5

個人のブログ

2.68

0.90

1

5

家族・友人・知り合いとの直接の会話

3.23

0.86

1

5

6212.950432.5

0

7500

5

4

SNS フォロワー数合計（人）

ワー数

00

３．４．２．分析結果
以上を踏まえて（3.1）式を分析した結果が表 3.2 である。ただし、限界効果列には平均限界効果を記載している21。また、そもそもフェイクニュースに接触していなければ真偽判定は出来ないため、個人 i がフェイクニュース t に接触しているサンプルのみを分析対象としている。5%水準で有意な変数のみを stepwise selection で選択している。また、標準化係数列には標準化偏回帰係数を掲載している。標準化偏回帰係数とは、全ての変数の平均値を 0、標準偏差を 1 としたうえで推定した結果の係数であり、他の説明変数が一定という条件のもと、当該説明変数が 1 標準偏差変化した時に、標準化された被説明変数が何単位変化する
か表した値である。主として説明変数同士の説明力を横比較する際に用いられる。
この推定結果を分かりやすく図としたものが図 3.16 である。図 3.16 には標準化係数が掲載されており、影響力を横比較できる。また、正になっているのは「フェイクニュース真偽判定の正答率が高くなる」ものであり、負になっているものは低くなるものである。
推定結果の中で、まず、リテラシーを見ると、情報リテラシーが正の一方で、メディアリ
テラシー、ニュースリテラシーは負となっていることが分かる。情報リテラシーの標準化係
数絶対値は変数の中で最大であり、突出している。このことは、情報リテラシー――つまり、読解力・国語力といったものが備わっている人は、フェイクニュースを偽情報だと判断する能力がかなり高いことを示している。

限界効果とは、説明変数が 1 単位増加した時に確率がどの程度変化するのかを表している。限界効果は、以下のような式で算出される。
限界効果𝑖𝑙 = 𝑔(𝑋𝑖′ 𝛽)𝛽𝑙 = ∆(𝑋𝑖′ 𝛽)[1 − ∆(𝑋𝑖′ 𝛽)]𝛽𝑙
ただし、g は関数形、𝛽 𝑙 はベクトル X の l 番目の変数のパラメータという意味である。注
目すべきは、限界効果はサンプル i によって変化するという点である。そのため、サンプ
ル全体の平均値を求めるのが一般的である。これを平均限界効果という。本稿でも、平均限界効果を用いる。
1̂𝑙
平均限界効果 = ∑𝑛 𝑔(𝑋 ′ 𝛽̂)𝛽
21

𝑙

𝑛

𝑖=1

𝑖

66

その一方で、有意に正と予想されたメディアリテラシー、ニュースリテラシーが共に負であるのは興味深い。本件をさらに詳細にみるため、同じモデルでメディアリテラシー、ニュースリテラシー、情報リテラシーのみ下位尺度で分析した結果をまとめたものが図 3.18 である。
図 3.18 からは、情報リテラシーの下位尺度はいずれも有意に正であり、正答率に寄与していることが分かる。メディアリテラシー、ニュースリテラシーの中では、「私はいくつかのニュースソースを用いてニュースを見ている」という多様なニュースソースの利用は有
意に正の一方で、「私は自身の反応や批判を示すために、ニュース制作者に対して連絡を取っている」「報道機関の所有者（オーナー）は、その機関の報道する内容に影響力を持つと思う」「紛争・戦争に関するニュースは目立つように特集されていると思う」はいずれも有意に負となった。
この理由についてはいくつか考えられる。第一に、マスメディアに批判的であり、インターネット上の情報・ニュースをよく信じている人ほど「私は自身の反応や批判を示すために、
ニュース制作者に対して連絡を取っている」といった行動に出る、あるいは「報道機関の所
有者（オーナー）は、その機関の報道する内容に影響力を持つと思う」といった考えを持つようになっているという可能性がある。後ほど解釈するが、図 3.17 では、Twitter や電子掲
示板といったインターネット上の情報・ニュースへの信頼度が高いと正答率が低くなっていることが分かっている。また、マスメディアで情報・ニュースに接触している人は正答率が高い。そのため、ニュース制作者に対して連絡を取るような、メディアを批判的に見る人はむしろフェイクニュースを偽情報と判断できていない可能性がある。
第二に、メディアリテラシー、ニュースリテラシーは自己申告であり、正しく能力を反映していない可能性がある。
「私は自身の反応や批判を示すために、ニュース制作者に対して連絡を取っている」というのは実際の行動なので自己申告と実態があまり乖離していないと思うが、「報道機関の所有者（オーナー）は、その機関の報道する内容に影響力を持つと思う」等は実態と自己申告が乖離している可能性はある。
いずれにせよ本分析のみでメディアリテラシーやニュースリテラシーとフェイクニュー
ス真偽判断能力の負の相関の背景を同定することは困難であるため、追加調査研究が望まれる。
次に、普段の情報検証行動では、「ネットで検索して他の情報源を探し、確認する」「情報が発信された目的を考える」という行動をとっている人はフェイクニュースを偽情報と判断する確率が高かった。その一方で、他の 7 つの行動は有意に正にならなかったばかりか、「情報が元々いつ発信されたものかを確認する」に至っては有意に負となった。つまり、そういうことを心掛けている人ほど、フェイクニュースを偽情報と判断できていないということである。

67

この項目のみ有意に負となった理由については、本項目のみフェイクニュースの最初の発信タイミングを考えると解釈できるということが考えられる。つまり、例えば「ネットで検索して他の情報源を探し、確認する」等は、明確に他の情報源や見方を当たっている。また、「情報の発信主体（SNS アカウント・メディア・企業・官公庁等）を確認する」というのは、聞いた情報・ニュースを友人が言っているか専門家が言っているか、あるいはどのメ
ディアが言っているか確認する行為である。
「1 次ソース（情報が引用・抜粋・伝聞されている場合の元の情報）を調べる」は「情報が元々いつ発信されたものかを確認する」に近いが、それでも当該フェイクニュースそのものではなく、そもそもの 1 次ソースが何かを調査する行為である。
しかしながら、「情報が元々いつ発信されたものかを確認する」という項目だけは、当該
フェイクニュースがいつ発信されたものか確認する行為である。３．３．でフェイクニュー
スの多くは真実を一部含んでいることを述べたが、フェイクニュースがいつ発信されたか確認する過程で、さらに真実であることを確証していっている可能性がある。
いずれにせよ、これらの項目は EU 等でも推奨されている行為であるものの、実際にはそれほど大きな効果を得られない可能性がある（有意に正の 2 項目の標準化係数も大きくない）。ただし、各行為を実際に各フェイクニュースに接触した後にとった場合の効果については、３．５．にて分析する。
関心度については、関心があるほどフェイクニュースを偽情報だと判断する確率が高いという結果となった。これは、各ジャンルへの関心が高いほどフェイクニュースを偽情報だと見抜けず確信してしまう、という結果が得られた Innovation Nippon 2019 年度の結果と異なるものである。このような結果になった理由としては、今年度追加された新型コロナウイルス関連のフェイクニュースにおいては、ファクトチェック結果がマスメディア等で盛んに報じられたため、関心の高い人の方がそういった情報に触れた結果として、むしろ偽情報だと判断するようになったと考えられる。実際、後述するニュースジャンル別の分析では、
新型コロナウイルス関連のフェイクニュースでのみ情報・ニュースへの関心が有意に正となっている。
属性では、年齢とネット歴が有意に正となった。つまり、年齢が高い人、ネット歴が長い
人の方が、フェイクニュースを偽情報だと判断出来る傾向にある。ネット歴についてはInnovation Nippon 2019 年度の結果と重なるものであり、インターネットを長く利用していると、インターネット上には玉石混交で様々な情報が溢れていることを学び、鵜呑みにしな
いようになると考えられる。年齢は図 3.14 のとおり新型コロナウイルス関連のフェイクニ
ュースで如実に傾向が出ているため、それが反映された形となった。
不安・不満では、「マスメディアへの不満」や「自分の人生・生活・収入等への不満」が高い人は、フェイクニュースを偽情報だと判断する確率は低いという結果になった。前者は68

マスメディアへの不信感からインターネット上の玉石混交の情報を信じるようになった結果、フェイクニュース真偽判定の正答率が低下したと考えられる。後者は、自分の生活等に不満を抱えている人ほど、フェイクニュースを偽情報だと見抜きにくくなっているといえるが、その背景についてこのデータだけで考察するのは困難である。ただし、ジャンル個別の分析では、新型コロナウイルス関連でも国内政治関連でも有意な影響が見られなかった。
続けてメディアの傾向を見ると、情報・ニュースに接触するメディアではテレビ、新聞（紙）、新聞（ネット）といったマスメディアや、ネットニュースで接触しているとフェイ
クニュースを偽情報だと判断する確率が高いことがまず分かる。標準化係数を比較すると、接触するメディアの中ではこれらがベスト 4 となっている。やはり、これらの情報・ニュースをある程度集約して報じるメディアを利用することで、ファクトチェック結果を知る機会が増え、偽情報だと判断することが多くなっている（あるいは、知った時点でファクトチ
ェック記事だった）と考えられる。ただし、メッセージアプリと Twitter も有意に正である。
ここから推察されるのは、メディアであろうとソーシャルメディアであろうと、普段から情報・ニュースに接触している人ほどフェイクニュースを他の視点から見た情報・ニュースに
出会いやすいため、偽情報だと判断できるようになるということである。普段は情報・ニュースに接触していないにも関わらず、例えば新型コロナウイルスのような有事の際に突然フェイクニュースを知らされた場合、他の情報・ニュースに接触する確率が低いためにファクトチェック結果を知る確率も減るといえる。
最後に、メディアへの信頼度を見ると、Twitter、動画共有サービス、電子掲示板、メールへの信頼度が高い人は、フェイクニュースを偽情報だと判断する確率が低いことが明らかになった。前述したように Twitter を情報・ニュースに接触するメディアとして挙げている人はむしろ偽情報だと判断できる傾向にあるが、それを信頼している人はむしろ偽情報だと判断できない。多様なメディアで情報・ニュースに接触することは推奨されるものの、そこにある情報・ニュースの質がどのようになっていて、メディアにどう優先付けをするべきかといったことも同時に啓発しておく必要があるといえるだろう。

69

図 3.16 フェイクニュースの偽情報判断に影響を与える要素

図 3.17 フェイクニュースの偽情報判断に影響を与える要素（リテラシー下位尺度）70

表 3.2 フェイクニュース真偽判定行動の推定結果
変数カテゴリリテラシー

変数
限界効果 標準化係数
メディアリテラシー-0.022-0.092
ニュースリテラシー-0.027-0.110
情報リテラシー
0.072
0.294
普段の
情報が元々いつ発信されたものかを確認する-0.040-0.164
情報検証行動 ネットで検索して他の情報源を探し、確認する
0.022
0.092
情報が発信された目的を考える
0.015
0.062
関心度
情報・ニュースへの関心
0.021
0.086
年齢（歳）
0.014
0.059
属性
ネット歴（年）
0.024
0.098
不安・不満
マスメディアへの不満-0.019-0.078
自分の人生・生活・収入等への不満-0.016-0.064
情報・ニュースに テレビ
0.024
0.097
接触するメディア 新聞（紙）
0.024
0.098
新聞（ネット）
0.018
0.075
メッセージアプリ
0.016
0.067
Twitter
0.014
0.059
ネットニュース
0.018
0.076
その他
0.010
0.042
メディア信頼度 Twitter-0.027-0.111
動画共有サービス-0.021-0.088
電子掲示板-0.033-0.134メール-0.025-0.102
フェイクニュース フェイクニュースダミー
省略
定数項
定数項
-0.476
サンプルサイズ
14786
R2
0.3017
注1：**p<0.01、*p<0.05。
注2：logit modelで推定。被説明変数は偽情報と知っていたら1とするダミー変数。

p値
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.03
0.00
0.04
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.01
0.00
0.03
0.00
0.00
0.00
0.00

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

0.00 **

さらにこれをニュースジャンル別に分析した結果が表 3.3、表 3.4 で、その標準化係数をグラフ化したものが図 3.18、図 3.19 である。尚、表 3.3 と図 3.18 が新型コロナウイルス関連のフェイクニュースの分析結果で、表 3.4 と図 3.19 が国内政治関連のフェイクニュースの分析結果である。
この中で、主に図 3.18 と図 3.19 を見ながら、全体分析と異なる特徴を見ていく。まず、
新型コロナウイルス関連のフェイクニュースは概ね全体分析と似た傾向を示している。リテラシーでは IT リテラシーがやや有意に正となっていた。理由としてはネット歴と同様に、
インターネットに慣れているとインターネット上には玉石混交で様々な情報が溢れていることを学び、鵜呑みにしないようになると考えられる。
情報検証行動では、「リンクが貼られていた場合、リンク元を確認する」と新型コロナウ
イルス関連のフェイクニュースを偽情報だと判断する確率が低い傾向が見られた。これもリンクを辿ったところで当該フェイクニュースについての情報を深めるに過ぎないためと71思われる。
政治的傾向では政治的に極端だと新型コロナウイルス関連のフェイクニュースを偽情報だと判断する確率が高いという結果となったが、その理由は本分析だけでは解釈が難しい。
情報・ニュースに接触するメディアは概ね全体分析と似た傾向だったが、「それ以外の SNS」と「動画共有サービス」は有意に負となった。前者については、大手ソーシャルメディアは
ガイドライン違反の投稿を削除するなど積極的な対応をしていることや、大手ソーシャル
メディアでないとファクトチェック結果が拡散されていないこと等が影響していると考えられる。後者については、昨今動画共有サービスでフェイクニュースが公開されることも少なくなく、その一方でソーシャルメディアのようにファクトチェック結果がフォローしているユーザから流れてくるということも基本的にあまりないため、フェイクニュースを偽情報だと判断できない傾向にあったと考えられる。
メディア信頼度については、新聞（ネット）を信頼していると新型コロナウイルス関連のフェイクニュースを偽情報だと判断する確率が高い一方で、テレビ局のウェブサイト・アプ
リ・ネット配信、雑誌、Twitter を偽情報だと判断する確率が低くなった。マスメディアの中で雑誌は比較的玉石混交であるため解釈可能であるが、テレビ局のウェブサイト・アプリ・
ネット配信は予想と異なる結果である。1 つ考えられるのは、テレビ局のウェブサイト・ア
プリ・ネット配信は地上波放送と異なり、より多様な情報番組が放送されていることが影響している可能性はあるが、推測の域を出ない。
そして、注目すべきは Twitter の標準化係数が情報リテラシーに次いで第二位であるという点である。新型コロナウイルス関連のフェイクニュースはソーシャルメディア上で広く拡散された。Twitter から情報・ニュースを接触していることは、むしろファクトチェックと出会いやすくして偽情報だと判断する確率が高くなる一方で、Twitter の情報・ニュースへの信頼度が高いと偽情報と判断することが難しくなる傾向が特に新型コロナウイルス関連で強かったといえる。
続けて国内政治関連のフェイクニュースの分析結果を見ると、大きく傾向が異なり、そも
そも有意な変数が少ない。まず、リテラシーがすべて有意でないことは興味深い。全体分析
では情報リテラシーが大きく真偽判定能力に寄与していたが、それは新型コロナウイルス
関連のフェイクニュースに限定した話であり、少なくとも本分析では国内政治関連のフェイクニュースでは有意でなかった。医療・健康等の科学的なフェイクニュースや、パンデミ
ック等の有事の際に拡散されるデマ・フェイクニュースに対しては情報リテラシーを高めることが大きく対策となる。その一方で、イデオロギーが絡むような国内政治関連のフェイ
クニュースではまた別の対策が必要になってくるということだろう。このことは、フェイク
ニュースのジャンルによって対策方法が異なることを示唆している。

72

情報検証行動では有意に正のものは 1 つもないうえ、「情報が元々いつ発信されたものかを確認する」をしている人ほどフェイクニュースを偽情報と判断する確率が低くなっていた。これは全体分析や新型コロナウイルス関連の分析と一致する。
不安・不満では「マスメディアへの不満」が高い人ほどフェイクニュースを偽情報と判断する確率が低い。興味深いのはこの標準化係数が突出して高くトップである点である。これは新型コロナウイルス関連の分析では有意にもならなかった変数だ。近年、マスメディアへの信頼度は世界各国で下がっているが、マスメディアへの不満が高まれば高まるほど、政治関連のフェイクニュースを信じてしまう人が増えていく可能性がある。
政治的傾向では、政治的に極端であるほどフェイクニュースを偽情報と判断する確率が低いという結果となった。これは Innovation Nippon 2019 年度調査研究で、政治的に極端な人ほどフェイクニュースを信じて拡散する確率が高くなっていた結果と整合性がとれる。
情報・ニュースに接触するメディアについては他の分析結果と同様にマスメディアもソーシャルメディアもいくつか有意に正となっている。やはり、情報・ニュースに普段から様々なメディアで接触していると、よりフェイクニュースを偽情報と判断する確率が高くなるのは頑健な傾向であると考えられる。
メディア信頼度では、Twitter、電子掲示板、家族・友人・知り合いとの直接の会話への信頼度が高い人ほど、フェイクニュースを偽情報と判断する確率が低かった。ここでもマスメ
ディアやネットニュースといった情報・ニュースを集約するメディア以外の物への信頼度が高いと、フェイクニュースを偽情報と判断することが出来ない傾向にあることが示された。特に Twitter は全ての分析で有意に負となっている。
以上の分析結果をまとめると、次のようなことがいえる。
⚫

新型コロナウイルス関連のフェイクニュースのように、医療・健康等の科学的なフェイ
クニュースや、パンデミック等の有事の際に拡散されるデマ・フェイクニュースに対しては情報リテラシーを高めることが大きく対策となる。

⚫

普段の情報検証行動は必ずしもフェイクニュース耐性を高めるわけではない。行動の中では、「ネットで検索して他の情報源を探し、確認する」「情報が発信された目的を考える」が有効である。

⚫

マスメディアに不満がある人は、国内政治関連のフェイクニュースを偽情報と判断できない傾向にある。

⚫

普段から多様なメディアで情報・ニュースに接触しておくことはフェイクニュース耐性を高める。それはテレビ、新聞等のマスメディアやネットニュースだけでなく、ソーシャルメディアでも効果がある。

⚫

Twitter や電子掲示板といった、情報が集約されていないメディア（UGC 系メディア）73

で接触する情報・ニュースへの信頼度が高い人はフェイクニュース耐性が低い。

図 3.18 フェイクニュースの偽情報判断に影響を与える要素（新型コロナウイルス関連）

74

図 3.19 フェイクニュースの偽情報判断に影響を与える要素（国内政治関連）

75

表 3.3 フェイクニュース真偽判定行動の推定結果（新型コロナウイルス関連）
変数カテゴリリテラシー

変数
限界効果 標準化係数
メディアリテラシー-0.041-0.180
ニュースリテラシー-0.043-0.155
ITリテラシー
0.017
0.093
情報リテラシー
0.078
0.482
普段の
情報が元々いつ発信されたものかを確認する-0.021-0.124
情報検証行動 ネットで検索して他の情報源を探し、確認する
0.015
0.087
情報が発信された目的を考える
0.020
0.121
リンクが貼られていた場合、リンク元を確認する-0.017-0.105
関心度
情報・ニュースへの関心
0.024
0.128
年齢（歳）
0.002
0.137
属性
ネット歴（年）
0.003
0.084
政治傾向
政治的極端度
0.003
0.069
情報・ニュースに テレビ
0.105
0.160
接触するメディア 新聞（紙）
0.048
0.100
新聞（ネット）
0.054
0.093
メッセージアプリ
0.031
0.055
Twitter
0.054
0.110
それら以外のSNS-0.072-0.056
ネットニュース
0.064
0.128
動画共有サービス-0.038-0.068
その他
0.121
0.058
メディア信頼度 テレビ局のウェブサイト・アプリ・ネット配信-0.034-0.141
新聞（ネット）
0.023
0.094
雑誌
-0.027-0.099
Twitter-0.072-0.276
フェイクニュース フェイクニュースダミー
省略
定数項
定数項
1.061
サンプルサイズ9184
R2
0.3011
注1：**p<0.01、*p<0.05。
注2：logit modelで推定。被説明変数は偽情報と知っていたら1とするダミー変数。

76

p値
0.00
0.00
0.01
0.00
0.00
0.02
0.00
0.01
0.00
0.00
0.01
0.01
0.00
0.00
0.00
0.05
0.00
0.02
0.00
0.02
0.03
0.00
0.02
0.00
0.00

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

0.00 **

表 3.4 フェイクニュース真偽判定行動の推定結果（国内政治関連）
変数カテゴリ
普段の情報検証行動
不安・不満
政治傾向
情報・ニュースに接触する
メディア

変数
限界効果 標準化係数
情報が元々いつ発信されたものかを確認する-0.018-0.175
マスメディアへの不満-0.025-0.231
政治的極端度-0.002-0.077
新聞（紙）
0.027
0.092
ラジオ・Webラジオ・ポッドキャスト
0.030
0.083
Facebook
0.033
0.072
Instagram
0.056
0.124
それら以外のSNS
0.098
0.111
メディア信頼度
Twitter-0.016-0.102
電子掲示板-0.023-0.152
家族・友人・知り合いとの直接の会話-0.016-0.095
フェイクニュース
フェイクニュースダミー
省略
定数項
定数項
-1.286
サンプルサイズ5602
R2
0.0670
注1：**p<0.01、*p<0.05。
注2：logit modelで推定。被説明変数は偽情報と知っていたら1とするダミー変数。

p値
0.00
0.00
0.03
0.01
0.01
0.02
0.00
0.00
0.02
0.00
0.01

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

0.00 **

３．５．フェイクニュース真偽判定正答率を上げる情報検証行動
３．５．１．分析モデル
３．４．ではフェイクニュースを偽情報と判断するのに何が関係しているかを分析した。
しかし、情報検証行動については、普段どのような行動をとっているかとの関係しか見られていない。より詳細に情報検証行動の効果を分析するためには、それぞれのフェイクニュー
スに対して各人がどのような情報検証行動をとり、それによって真偽判定がどうなったか分析する必要がある。
そこで本節では、以下のモデルによって情報検証行動の効果を詳細に分析する。
𝐶𝑜𝑟𝑟𝑒𝑐𝑡𝑖𝑡 = 𝛼 + 𝛽1 𝐴𝑐𝑡𝑖𝑜𝑛𝑖𝑡 + 𝛽2 𝐹_𝑀𝑒𝑑𝑖𝑎𝑖𝑡 + 𝛾1 𝐹𝑎𝑘𝑒𝑡 + 𝛾2 𝐼𝑛𝑑𝑖𝑣𝑖𝑑𝑢𝑎𝑙𝑖 + 𝜀𝑖𝑡（3.2）
ただし、各記号は以下を指す。
⚫

𝐶𝑜𝑟𝑟𝑒𝑐𝑡𝑖𝑡：個人 i が、フェイクニュース t を偽情報と判断していたら 1 とするダミー変数。

⚫

𝐴𝑐𝑡𝑖𝑜𝑛𝑖𝑡 ：個人 i がフェイクニュース t に接触した後にとった情報検証行動に関するベ
クトル。各情報検証行動をとったら 1 とするダミー変数が集まっている。２．４．で見たような情報検証行動を 9 つ提示し、「それぞれの情報・ニュースを知った後にとった行動として当てはまるものを全てお選びください。
」という質問で、各情報・ニュースに接触した後の情報検証行動について調査を行った。

77

⚫

𝐹_𝑀𝑒𝑑𝑖𝑎𝑖𝑡 ：個人 i がフェイクニュース t に最初にどのメディアで接触したかを示すベクトル。メディアについては３．２．２．を参照。

⚫

𝐹𝑎𝑘𝑒𝑡 ：フェイクニュースが t であれば 1 とするダミー変数のベクトル。各フェイクニ
ュース固有の効果を表す。

⚫

𝐼𝑛𝑑𝑖𝑣𝑖𝑑𝑢𝑎𝑙𝑖：個人が i であれば 1 とするダミー変数のベクトル。各個人固有の効果を表す。

⚫

𝛼、𝛽1 、𝛽2 、𝛾1 、𝛾2 、𝜀𝑖𝑡 ：各ベクトルにかかるパラメータ、及び誤差項。
本モデルは𝐼𝑛𝑑𝑖𝑣𝑖𝑑𝑢𝑎𝑙𝑖 を説明変数にいれた固定効果法モデルとなっている。これは推定上の問題（内生性の問題）を解決するために導入しているベクトルである。本分析で着目している情報検証行動は、その人の情報リテラシーなどのリテラシーや、接触しているメディ
ア等と強く相関している可能性がある（例えば、情報リテラシーの高い人は情報検証行動を各フェイクニュースで行っている等）。
そこで、𝐼𝑛𝑑𝑖𝑣𝑖𝑑𝑢𝑎𝑙𝑖 で個人固有の効果をすべてコントロールすることで、情報検証行動がフェイクニュースを偽情報と判断する行動に与える純粋な影響を抽出する。

３．５．２．分析結果（3.2）式を分析した結果が表 3.5 である。ただし、ロジットモデルでは個人 i において接触したフェイクニュース t で目的変数がすべて 0 か 1 だった場合や、説明変数がすべて同じだった場合に分析が収束せずサンプルから除外されてしまう。そこで、線形での固定効果法
で分析している。
まず、制御変数を解釈すると、フェイクニュースを最初に知ったメディアがメッセージア
プリ、Twitter、ネットニュース、メールマガジン以外のメールであると偽情報と判断する確率が高いという結果になった。基準はテレビであるので、テレビよりもこれらで知った方が偽情報と判断できていることになる。
ネットニュース以外は、自分の知り合い・家族・フォローしている人から情報・ニュースを教えてもらったと考えられる。今回取り上げたフェイクニュースは、フェイクニュースが広く拡散したと同時に、ファクトチェックも広く拡散したものが多い。最初にフェイクニュ
ースに接触したのが直接ファクトチェックをした結果であり、そのまま正しく真偽判定できていると考えられる。
尚、３．４．では普段情報・ニュースと接触しているメディアと、全体的なメディア信頼度のデータを使用しているため、個別フェイクニュースをどの媒体で知ったかという今回の変数とは質が異なる。それでも普段情報・ニュースと接触しているメディアでは多様なメディアが有意に正となっていた。総合的に考えると、UGC メディアへの信頼度が高い場合

78

はフェイクニュースを偽情報と判断できない傾向になるが、フェイクニュース自体を知ったメディアや、普段から情報・ニュースに接しているメディアが UGC メディアであってもそのような傾向はなく、むしろ Twitter 等で接触している場合はフェイクニュースを偽情報と判断できる傾向になるといえる。
さて、関心のある情報検証行動の結果を見ると、「情報の発信主体を確認した」「ネットで検索して他の情報源を探し、確認した」「情報が発信された目的を考えた」の 3 つをしてい
ると、フェイクニュースを偽情報と判断する確率が高いという結果となった。このうち後者
2 つは３．４．の分析結果でも有意に正となったものであり、「ネットで検索して他の情報源を探し、確認した」「情報が発信された目的を考えた」という情報検証行動はフェイクニ
ュース対策としてかなり有効と考えられる。
表 3.5 分析結果：情報検証行動とフェイクニュース真偽判定
変数カテゴリ
情報検証
行動

変数
係数
p値
情報の発信主体を確認した
0.039
0.02
情報が元々いつ発信されたものかを確認した
0.012
0.48
1次ソースを調べた
0.006
0.73
ネットで検索して他の情報源を探し、確認した
0.028
0.03
ネットで他の人がどのように言っているかを確認した-0.0090.54
テレビ・新聞・雑誌（それらのネット含む）で他の情報源を探し、確認した
0.000
0.97
情報が発信された目的を考えた
0.056
0.00
情報発信者の姿勢やトーン、感情を考えた-0.0010.97
リンクが貼られていた場合、リンク元を確認した-0.0080.65
ニュースを知っ テレビ局のウェブサイト・アプリ・ネット配信-0.0040.87
たメディア（テ 新聞（紙のもの）-0.0350.13
レビが基準） 新聞社のウェブサイト・アプリ
0.021
0.38
雑誌
-0.0200.52
ラジオ・Webラジオ・ポッドキャスト
0.019
0.52
メッセージアプリ
0.066
0.01
Twitter
0.067
0.00
Facebook
0.014
0.71
Instagram
0.033
0.54
TikTok0.004
0.96
上記以外のSNS
0.067
0.16
ネットニュース
0.031
0.04
動画共有サービス-0.055
0.15
電子掲示板
0.055
0.17
メールマガジン
0.027
0.77
メールマガジン以外のメール
0.141
0.00
個人のブログ-0.0900.10
家族・友人・知り合いとの直接の会話
0.034
0.20
その他
0.051
0.15
フェイクニュース フェイクニュースダミー
省略
定数項
定数項
0.289
0.00
サンプルサイズ
14786
R2
0.6943
注1：**p<0.01、*p<0.05。
注2：個人をIDとしたfixed effect modelで推定。被説明変数は偽情報と知っていたら1とするダミー変数。

79

*

*

**

*
**

*

**

**

さらにこれをフェイクニュースのジャンル別に分析したものが表 3.6、表 3.7 である。また、全ての結果について、情報検証行動のパラメータをまとめたものが図 3.20 である。ただし、有意でなかったものは 0 としている。
これらの結果を見ると、国内政治関連のフェイクニュースの分析結果は全体の分析結果と酷似しており、「情報の発信主体を確認した」「情報が発信された目的を考えた」の 2 つが有意に正となっている。その一方で、新型コロナウイルス関連のフェイクニュースの分析結果は大きく異なり、「1 次ソースを調べた」「情報発信者の姿勢やトーン、感情を考えた」の2 つが有意に正となった。
「1 次ソースを調べた」については、科学的なフェイクニュースについては、最初に発信しているソースが専門家等の信頼できる人かどうか確認することが有効に働くのだと考えられる。
「情報発信者の姿勢やトーン、感情を考えた」については、社会全体が不安に包まれて混乱している中、「真偽不明ですが」等の枕詞を使って発信する等、よくわからずに発信・拡散している例も目立った。その姿勢や感情を考えることで偽情報と判断できるようになったと思われる。
以上、いくつかの情報検証についてはフェイクニュースを偽情報と判断するのに効果があることが確認された。そして、それはフェイクニュースのジャンルによって異なることも分かった。そして情報検証行動の中には、少なくとも本分析では効果の見られなかったものも少なくない。研究を進めていき、すべての情報検証行動を推奨するのではなく、エビデンスに基づいた効果的な行動を啓発していくことが大切だろう。
ただし、パラメータがいずれもそれほど大きくないことには注目すべきである。例えば、全体分析において最も大きいのは「情報が発信された目的を考えた」であり、この行動をしているとフェイクニュースを偽情報と判断する確率が 5.6%増加する。その一方で、例えば３．４．２．において情報リテラシーの限界効果は 0.072 であった。情報リテラシーは 5 点満点であるので、情報リテラシーが 5 点の人は、0 点の人に比べてフェイクニュースを偽情報と判断する確率が 36%高いという計算となる。
情報検証行動を啓発するだけでなく、情報リテラシーを上げる等の能力を底上げするよ
うな教育や、マスメディアへの不満を軽減する、政治的に極端になるのを防ぐ等の活動と組み合わせるのがより効果的といえるだろう。

80

図 3.20 フェイクニュースの偽情報判断に影響を与える情報検証行動81

表 3.6 分析結果：情報検証行動とフェイクニュース真偽判定
変数カテゴリ
情報検証
行動

変数
係数
p値
情報の発信主体を確認した
0.024
0.36
情報が元々いつ発信されたものかを確認した
0.030
0.28
1次ソースを調べた
0.066
0.01
ネットで検索して他の情報源を探し、確認した-0.0380.08
ネットで他の人がどのように言っているかを確認した
0.001
0.96
テレビ・新聞・雑誌（それらのネット含む）で他の情報源を探し、確認した-0.0140.55
情報が発信された目的を考えた
0.039
0.13
情報発信者の姿勢やトーン、感情を考えた
0.055
0.05
リンクが貼られていた場合、リンク元を確認した-0.0140.60
ニュースを知っ テレビ局のウェブサイト・アプリ・ネット配信
0.061
0.06
たメディア（テ 新聞（紙のもの）
0.004
0.90
レビが基準） 新聞社のウェブサイト・アプリ
0.051
0.16
雑誌
0.017
0.71
ラジオ・Webラジオ・ポッドキャスト
0.062
0.18
メッセージアプリ
0.090
0.02
Twitter
0.137
0.00
Facebook
0.010
0.85
Instagram
0.007
0.94
TikTok
-0.1300.24
上記以外のSNS
0.103
0.13
ネットニュース
0.066
0.00
動画共有サービス-0.132
0.02
電子掲示板
0.089
0.17
メールマガジン
0.078
0.57
メールマガジン以外のメール
0.085
0.19
個人のブログ-0.0760.35
家族・友人・知り合いとの直接の会話
0.019
0.58
その他
0.115
0.05
フェイクニュース フェイクニュースダミー
省略
定数項
定数項
0.695
0.00
サンプルサイズ9184
R2
0.7786
注1：**p<0.01、*p<0.05。
注2：個人をIDとしたfixed effect modelで推定。被説明変数は偽情報と知っていたら1とするダミー変数。

82

*

*

*
**

**
*

*
**

表 3.7 分析結果：情報検証行動とフェイクニュース真偽判定
変数カテゴリ
情報検証
行動

変数
係数
p値
情報の発信主体を確認した
0.054
0.05
情報が元々いつ発信されたものかを確認した
0.014
0.63
1次ソースを調べた-0.0500.07
ネットで検索して他の情報源を探し、確認した
0.022
0.36
ネットで他の人がどのように言っているかを確認した
0.009
0.74
テレビ・新聞・雑誌（それらのネット含む）で他の情報源を探し、確認した-0.0080.76
情報が発信された目的を考えた
0.080
0.01
情報発信者の姿勢やトーン、感情を考えた-0.0170.52
リンクが貼られていた場合、リンク元を確認した
0.002
0.94
ニュースを知っ テレビ局のウェブサイト・アプリ・ネット配信-0.0320.33
たメディア（テ 新聞（紙のもの）-0.0460.18
レビが基準） 新聞社のウェブサイト・アプリ
0.056
0.14
雑誌
0.044
0.33
ラジオ・Webラジオ・ポッドキャスト-0.0350.40
メッセージアプリ
0.057
0.18
Twitter
0.081
0.01
Facebook-0.0120.84
Instagram
0.125
0.10
TikTok
-0.0350.69
上記以外のSNS
0.145
0.13
ネットニュース-0.0060.82
動画共有サービス-0.007
0.92
電子掲示板
0.075
0.28
メールマガジン
0.205
0.18
メールマガジン以外のメール-0.1330.17
個人のブログ
0.076
0.56
家族・友人・知り合いとの直接の会話-0.1260.11
その他-0.0770.36
フェイクニュース フェイクニュースダミー
省略
定数項
定数項
0.252
0.00
サンプルサイズ5602
R2
0.7378
注1：**p<0.01、*p<0.05。
注2：個人をIDとしたfixed effect modelで推定。被説明変数は偽情報と知っていたら1とするダミー変数。

*

**

*

**

３．６．第３章まとめ⚫

20 件のフェイクニュースについて、概ねどのフェイクニュースにも 5%以上の人が接触しており、最も高いもので 17.5%であった。また、新型コロナウイルス関連のフェイク
ニュースの方が国内政治関連のフェイクニュースよりも接触率が高かった。

⚫

1 つ以上のフェイクニュースに接触した人は全体の 51.7%存在していた。年代別には、1 位が 10 代だが 2 位は 40 代となっており、単調減少ではなかった。また、平均的な接触数は 1.51 件であった。

⚫

フェイクニュースを最初に知る媒体としてはテレビ（35.1%）で、ネットニュース（22.7%）、Twitter（13.5%）、家族・友人・知り合いとの直接の会話（4.0%）と続いた。

83

⚫

各フェイクニュースを偽情報だと判断している人は、ニュースジャンルによって大きく異なった。特に、新型コロナウイルス関連で医療・健康系のフェイクニュースについては約 70%～90%の人が偽情報と判断していた。これは、一時広まったものの、その後様々なメディアでそれらが偽情報である旨の注意喚起がなされ、それがソーシャルメ
ディアや直接の会話を通して広まっていったためと考えられる。その一方で、国内政治
関連では約 15%～約 25%の人しか偽情報と判断していなかった。

⚫

フェイクニュースをテレビで最初に知っていても、少なくない人が偽情報だと判断できていなかった。これは、マスメディアで報じられたニュースと、他の経路で知った真実を含むフェイクニュースが結びつき、偽情報だと判断できていなかったと考えられる。

⚫

総合的には、フェイクニュースを偽情報だと判断している割合は 43.8%であった。ただし、新型コロナウイルス関連のフェイクニュースは 58.9%だったのに対し、国内政治関連のフェイクニュースは 18.8%に留まった。また、新型コロナウイルス関連では中高年以上の方が偽情報と判断している傾向にあった一方で、国内政治関連では年齢別の違
いがほとんど見られなかった。

⚫

新型コロナウイルス関連のフェイクニュースのように、医療・健康等の科学的なフェイ
クニュースや、パンデミック等の有事の際に拡散されるデマ・フェイクニュースに対しては情報リテラシーを高めることが大きく対策となる。情報リテラシーとは、「加工されていない生のデータが何かわかる」「筆者の意見が入った文章かわかる」「文章から確
実に言えることが何かわかる」といったの能力のことであり、端的にいうと読解力・国語力に近い。

⚫

「情報の発信主体を確認する」等の 9 つの情報検証行動について、「たまにしている」
以上の人はどの行動でも 35～60%ほどおり、「ネットで検索して他の情報源を探し、確認する」以外は 57%いた。また、年齢別に見ると、若い人ほどしていた。

⚫

マスメディアに不満がある人は国内政治関連のフェイクニュースを偽情報と判断できない傾向にある。

⚫

普段から多様なメディアで情報・ニュースに接触しておくことはフェイクニュース耐性を高める。それはテレビ、新聞等のマスメディアやネットニュースだけでなく、ソーシャルメディアでも効果がある。

⚫

Twitter や電子掲示板といった、情報が集約されていないメディア（UGC 系メディア）で接触する情報・ニュースへの信頼度が高い人はフェイクニュース耐性が低い。

⚫

「情報の発信主体を確認した」「ネットで検索して他の情報源を探し、確認した」「情報84

が発信された目的を考えた」という行動はフェイクニュースの真偽判定行動として有効であった。ただしこれもニュースジャンルによって異なり、新型コロナウイルス関連
では「1 次ソースを調べた」「情報発信者の姿勢やトーン、感情を考えた」の 2 つが有効で、国内政治関連では「情報の発信主体を確認した」「情報が発信された目的を考えた」の 2 つが有効であった。

85

４．フェイクニュース拡散行動の実態：「スーパースプレッダー」は誰で、どれくらいいるのか
４．１．フェイクニュースを偽情報だと気づかずに拡散する行動の実態
本章では、人々のフェイクニュース拡散行動について実態を明らかにしていく。ただし、フェイクニュースの拡散行動には、「偽情報だと感じたので注意喚起のために拡散した」というものと、「偽情報だと判断せずに拡散した」というものの 2 種類が存在する。これに対し、フェイクニュースを偽情報だと判断しているかどうかを調査する必要があるが、第 3 章
で用いた判断はあくまで調査時点の判断結果であり、拡散した時点の判断ではない。そこで、拡散した人について、拡散の動機を調査して「情報が間違っている・誤解を招くように思い、それを伝えたかったから」を選択した人は偽情報だと判断して拡散したと定義した。
以上を踏まえ、
フェイクニュース 20 件に対する全体的な拡散行動を調査した結果が図 4.1である。尚、実際には各フェイクニュースについて行動を聞いているが、それらの実数を足し合わせて最後に割合に変換したものとなっている。また、書かれているのは「偽情報と気づかずにとった拡散行動」の割合であり、分母はフェイクニュースに接触した人である。
図 4.1 を見ると最も多いのが「家族・友人・知り合いに直接話した」（10.3%）であり、フェイクニュース拡散の過程において直接の会話が大きな役割を果たしていることが分かる。
尚、これは第５章のインタビュー調査でも明らかになっている。次点で「メッセージアプリ
で家族・友人・知り合い・グループにいる人などに伝えた」（5.9%）であり、これも不特定多数ではなく自分の周囲に拡散する行為である。不特定多数への拡散は「Twitter に投稿した・シェアした（リツイートした）」（4.3%）まで出てこない。
興味深いのが、「YouTube などの動画共有サービスに動画を投稿・配信した」（1.1%）、「メ
ールマガジンで配信した」（0.6%）といった自らコンテンツを作成して配信している人も少なからず存在する点である。あらゆる手段で手軽にコンテンツを作成できるようになった
結果、ただソーシャルメディア上の投稿や直接の会話で伝達されるだけでなく、新たにコンテンツが作られて広まっていっているのが分かる。
尚、これをフェイクニュースジャンル別に見たものが図 4.2 であるが、政治的フェイクニ
ュースの方が全体的にインターネットを使って拡散している人が多いものの、大きな違い
はない。

86

図 4.1 フェイクニュース接触後に偽情報と気づかずにとった拡散行動（フェイクニュースに接触した中で）

図 4.2 フェイクニュース接触後に偽情報と気づかずにとった拡散行動（ジャンル別）

87

続けて、いずれかの行動をとった人を「偽情報と気づかずにフェイクニュースを拡散した」
として、その割合をフェイクニュースごとに見たものが図 4.3 と図 4.4 である。
まず、図 4.3、図 4.4 からは、どのフェイクニュースでも 10%～40%の人が何らかの方法で拡散していることが分かる。ジャンルごとに最も多いのが、「新型コロナウイルス検査では、陰性の場合 8 万円かかる」（36.4%）と「河井あんり議員が安倍首相と共に「一連托生」と書かれた紙を掲げていた」（39.1%）であった。
また、新型コロナウイルス関連のフェイクニュースは相当にばらつきがあるだけでなく、全体的に国内政治関連よりも拡散されていない傾向にある。これは分母がフェイクニュー
ス接触者であることが関係している。第３章でも新型コロナウイルス関連のフェイクニュ
ースは偽情報だと判断していた人が多かったように、「～というフェイクニュースが広まっているから注意しよう」というファクトが広く拡散された。そのため、注意喚起からフェイ
クニュースを知る人が多かったので、偽情報だと気づかずにフェイクニュースを拡散した人も割合としては少なかったと考えられる。
実際、拡散者数の実数を確認すると図 4.5 のようになる。
「新型コロナウイルスは 26～27
度のお湯を飲むと予防できる」を偽情報だと気づかずに拡散している人の数がそれほど少なくないことが分かる。
そして年代別・ジャンル別の違いを見た図 4.6 を見ると、10 代～30 代と、40 代～60 代で拡散率がかなり異なることが分かる。この 2 つのブロック内ではそれほど変化はなく、特に新型コロナウイルス関連でははっきりと 2 つのブロックができている。そして単調減少にはなっておらず、両ジャンルとも最も拡散率が高いのは 20 代であり、60 代は 50 代よりも拡散していることが分かる。60 代はフェイクニュース接触率も国内政治関連については 50
代を上回っていた（３．２．１．
）。これは、定年退職後の人が 50 代よりもはるかに多く含まれるためと考えられる。
全体で見ると新型コロナウイルス関連の拡散率は 24.0%、国内政治関連は 31.0%、総合的には 26.7%となった。フェイクニュースと接触した人の中で、4 人に 1 人以上は偽情報と気づかずに何らかの方法で拡散していることになる。

88

図 4.3 フェイクニュース接触後に偽情報と気づかずに拡散した人の割合（新型コロナウ
イルス関連）

図 4.4 フェイクニュース接触後に偽情報と気づかずに拡散した人の割合（国内政治関連）89

図 4.5 フェイクニュースを偽情報と気づかずに拡散した人の数

90

図 4.6 フェイクニュース接触後に偽情報と気づかずに拡散した人の割合（年代別）

４．２．フェイクニュースを拡散する動機
フェイクニュースを拡散した動機を調査した結果が図 4.7 である。ただし、本節における拡散には、偽情報と気づいている場合も含んでいる（偽情報と気づいていたかどうかの判断
基準も選択肢に含まれるため）。
拡散動機を見ると、「情報を共有して他の人の意見を聞きたかったから」（25.0%）が最も多く、その後「不安に感じ、それを他の人と共有したかったから」（21.0%）、「怒りを覚え、
それを他の人と共有したかったから」（20.2%）と続く。後者の 2 つについては不安や怒りといった感情から拡散する行動であり、そのような感情が歴史的に見てもデマの拡散につながっていると指摘されていることは、Innovation Nippon 2019 年度調査でも示したとおりである。それが実証的にも示されたといえる。そして、拡散している多くの人が他者の意見を参照するためにしている。
Innovation Nippon 2019 年度調査では、利他的な動機がフェイクニュース拡散の背景にある事が理論的に指摘されていたが、少なくとも本研究では利他的な動機は多くない（「ほかの人の役に立ちたかったから」12.8%）。そして、「情報が間違っている・誤解を招くように思い、それを伝えたかったから」という偽情報に気づいたケースを除くと、「自分の好きな
家族・友人・知り合いが発信・共有していたから」（15.4%）が第 4 位にきており、少なからず発信者との関係性が拡散に影響を与えていることが示唆された。
さらにこれをニュースジャンル別に分析したものが図 4.8 となる。いくつかの項目で大きな違いが出ている。例えば、感情については、新型コロナ関連では「不安に感じ、それを他91

の人と共有したかったから」が多く、国内政治関連では「怒りを覚え、それを他の人と共有したかったから」が多い。また、国内政治関連では利他的な動機「他の人の役に立ちたかったから」が少ない。
また、国内政治関連では「自分の好きなインフルエンサー・有名人が発信・共有していたから」が相対的に多めである。国内政治というイシューではインフルエンサーがどのように言っているかが、新型コロナウイルスのような科学的なフェイクニュースに比べて重要であるといえる。

図 4.7 フェイクニュースを拡散した動機

92

図 4.8 フェイクニュースを拡散した動機（ジャンル別）

４．３．フェイクニュースはどれくらいの人数に拡散されているのか
では、このような拡散行為によってどのくらいの人数に広まっているのだろうか。これを計算するため、次の 2 つの手段で「家族・友人・知り合いに拡散」した人数と、「ソーシャ
ルメディアで拡散」した人数を、以下の通り算出した。
⚫

家族・友人・知り合いに拡散：各フェイクニュースについて、接触後の行動として「LINEなどのメッセージアプリで家族・友人・知り合い・グループにいる人などに伝えた」「メールで家族・友人・知り合い・メーリングリストの人などに伝えた」「家族・友人・知93

り合いに直接話した」のいずれかを 1 つ以上選択していた場合、これら 3 つの手段で合計何人に伝えたかを調査した。人数はフェイクニュースごとに算出した。
⚫

ソーシャルメディアで拡散： Twitter、Facebook、Instagram、TikTok、その他のソーシャ
ルメディアの 5 つについて、それぞれフォロワー数を調査した（その他のソーシャルメ
ディアについては合計を回答してもらった）。そして、各フェイクニュースについて例
えば「Twitter に投稿した・シェアした（リツイートした）」が接触後の行動として選択されていれば、Twitter のフォロワー全員に拡散したとした。拡散人数は各フェイクニ
ュースのソーシャルメディアごとに算出した。
このような手法で算出された拡散人数の分布は図 4.9、図 4.10 のようになる。尚、ここでの拡散とは、偽情報と気づかずに拡散したことを指す。図は両方ともフェイクニュース 20
件の合計拡散人数を横軸に示しており、縦軸はそれぞれの拡散人数に該当する人の割合である。そして、図 4.9 は「家族・友人・知り合いに拡散」した人数について、図 4.10 は「ソーシャルメディアで拡散」した人数について示している。例えば図 4.9 であれば、家族・友人・知り合い 1 人に拡散した人は全体の 2.78%存在することを示している。
尚、目盛りが見づらくなるため、0 人に拡散しているケースは表示していない。家族・友人・知り合いに 1 人も拡散していない人は 88.72%、ソーシャルメディアで 1 人にも拡散していない人は 92.03%存在していた。これらの割合の分母はフェイクニュースに接触していない人も含めた全体である。１．３．２．で解説しているとおり、算出の際には性年代別に層化抽出法で取得した予備調査のサンプルでのフェイクニュース接触率によってウェイト付けを行っている。つまり、社会全体の傾向に近いといえる。
これらの図からは、偽情報と気づかずに拡散している人の拡散数の多くは数人（ソーシャルメディアであれば数十人、数百人）である一方で、大量に拡散している人が一部いることが分かる。家族・友人・知り合いに拡散している人の最大拡散数は 5,008 人で、ソーシャル
メディアで拡散している人の最大拡散数は 2,325,000 人であった。
ただし、家族・友人・知り合いへの拡散は比較的実際に相手に伝えた人数に近いと考えられるが、ソーシャルメディアでの拡散はあくまでフォロワー数の積み上げであり、実際にそれを読んだ人が何人いたかは示していない点には留意する必要がある。例えば、投稿を閲覧した人がフォロワーの 10 分の 1 であれば最大拡散数は 232,500 人であるし、100 分の 1 であれば 23,250 人となる。

94

図 4.9

家族・友人・知り合いに偽情報と気づかずに拡散した人数と該当する人の割合

図 4.10ソーシャルメディアで偽情報と気づかずに拡散した人数と該当する人の割合

さらに、偽情報と気づかずに拡散された合計人数を年代別に見たものが図 4.11 である。
棒グラフは家族・友人・知り合いに拡散した人数を、折れ線グラフはソーシャルメディアで拡散した人数を示している。ただし、10 代は 15 歳～19 歳であることは留意されたい。
図 4.11 を見ると、まず 10 代の拡散人数が家族・友人・知り合いでも、ソーシャルメディ
アでも多くないことが興味深い。図 4.6 のとおり拡散率は高いものの、人数としては（15 歳～19 歳しかいないことを考慮しても）決して多くない。特に家族・友人・知り合いに対し95

ては極端に少ないといえ、ソーシャルメディアですら 5 歳分しかいないことを考慮しても40 代と同程度である。これは 10 代のネットワークがまだ広くなく、フォロワー数が多い人も少ないことが要因と考えられる。
他方、20 代は家族・友人・知り合いに最も拡散しており、30 代はソーシャルメディアで最も拡散していた。この 2 世代の拡散人数は突出して多い。
40 代以上の中高年での拡散人数は相対的に少なく、とりわけ 50 代、60 代はソーシャル
メディアでほとんど拡散していない。ただし、家族・友人・知り合いに対しては 6,000 人～
8,000 人ほど拡散している。
全年代を合計すると、家族・友人・知り合いへの拡散が 70,473 人、ソーシャルメディアでの拡散が 7,805,450 人となった。

図 4.11 偽情報と気づかずに拡散した人数（年代別）

４．４．「スーパースプレッダー」はどれほど拡散しているのか
図 4.9、図 4.10 からも明らかなとおり、拡散している人も多くは数人（ソーシャルメディ
アでは数十人）程度である一方で、一部大量に拡散している人が存在する。そこで本節では、そのように偽情報だと気づかずに大量に拡散している人について分析を行う。
大量に拡散している人――スーパースプレッダー――について本研究では以下のように
定義する。

96

1.

家族・友人・知り合いに対して偽情報だと気づかずに 100 人以上に拡散した

2.

ソーシャルメディアで偽情報だと気づかずに 10,000 人以上に拡散したいずれかに該当する場合スーパースプレッダーとする。尚、
条件 1 に該当する人は 0.65%、

条件 2 に該当する人は 0.62%存在する。また、いずれか 1 つに該当する人は 1.09%存在していた。
このスーパースプレッダーについて、まず人数と拡散数を比較したものが図 4.12、図 4.13である。
図 4.12 と図 4.13 を見ると、いずれのケースでも人数はごくわずかにもかかわらず、偽情報だと気づかずに拡散した人数では約 95%を占めていることが分かる。手段に関わらず、ごく一部の拡散者がフェイクニュースを非常に広めている実態が浮き彫りになった。

図 4.12 スーパースプレッダーの人数と偽情報と気づかずに拡散した人数（家族・友人・知り合いに対して）

図 4.13 スーパースプレッダーの人数と偽情報と気づかずに拡散した人数（ソーシャルメ
ディアで）

97

さらにそのスーパースプレッダーの割合を年代別に見たものが図 4.14～図 4.16 である。
図 4.14 からはスーパースプレッダーとなるような人は 10 代～30 代に多く、とりわけ 20 代で多い（2.59%）ことが分かる。図 4.11 では 10 代で偽情報と気づかずに拡散している人数は多くないという結果になったが、スーパースプレッダーという観点で見ると 20 代に次いで多いという結果となった。
ただしこれは家族・友人・知り合いに対してか、ソーシャルメディア上で拡散したかによってかなり異なる。図 4.15 を見ると、20 代が最も多く 1.70%で、次いで 30 代（1.25%）、40
代（0.51%）、10 代（0.48%）となっている。その一方で、ソーシャルメディアでは最も多いのが 10 代（1.62%）である。
また、50 代、60 代にはほとんどスーパースプレッダーはいないものの、60 代の方が 50
代よりも多いことが分かる。これは、定年退職後で自由な時間が増えた人が多いことが要因と考えられる。

図 4.14 スーパースプレッダーの割合（年代別）

98

図 4.15 スーパースプレッダーの割合（家族・友人・知り合いに対して／年代別）

図 4.16 スーパースプレッダーの割合（ソーシャルメディアで／年代別）

４．５．「スーパースプレッダー」の特徴
４．５．１．分析モデル
では、このようなスーパースプレッダーはどのような特徴を持っているのだろうか。それを明らかにするため、次のスーパースプレッダー特徴モデルを使って定量的な分析を行う。
スーパースプレッダーの特徴についての分析は先行研究に少なく、仮説を立てづらい。そこ99

で３．４．と同様、stepwise selection によって変数を選択する。
𝐿𝑜𝑔𝑖𝑡[𝑃(𝑆𝑝𝑟𝑒𝑎𝑑𝑒𝑟𝑖 = 1)] = 𝑙𝑜𝑔 (𝑃[𝑆𝑝𝑟𝑒𝑎𝑑𝑒𝑟𝑖 ])1 − 𝑃[𝑆𝑝𝑟𝑒𝑎𝑑𝑒𝑟𝑖 ]= 𝛼 + 𝛾1 𝐹𝑎𝑘𝑒_𝑛𝑢𝑚𝑏𝑒𝑟𝑡 + 𝛽2 𝐿𝑖𝑡𝑒𝑟𝑎𝑐𝑦𝑖 + 𝛽3 𝑂_𝐴𝑐𝑡𝑖𝑜𝑛𝑖 + 𝛽4 𝐼𝑛𝑡𝑒𝑟𝑒𝑠𝑡𝑡+ 𝛽5 𝐶ℎ𝑎𝑟𝑎𝑐𝑡𝑟𝑖𝑠𝑡𝑖𝑐𝑠𝑖 + 𝛽6 𝑃𝑜𝑙𝑖𝑡𝑖𝑐𝑦𝑖 + 𝛽7 𝐷𝑖𝑠𝑠𝑎𝑡𝑖𝑠𝑓𝑎𝑐𝑡𝑖𝑜𝑛𝑖 + 𝛽8 𝑀𝑒𝑑𝑖𝑎𝑖+ 𝛽9 𝑇_𝑀𝑒𝑑𝑖𝑎𝑖 + 𝛽10 𝐹𝑜𝑙𝑙𝑜𝑤𝑒𝑟𝑠𝑖（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。
⚫

𝑆𝑝𝑟𝑒𝑎𝑑𝑒𝑟𝑖 ：個人 i がスーパースプレッダーであれば 1 とするダミー変数。

⚫

𝑃(𝑆𝑝𝑟𝑒𝑎𝑑𝑒𝑟𝑖 = 1)：𝑆𝑝𝑟𝑒𝑎𝑑𝑒𝑟𝑖 = 1となる確率。

⚫

𝐿𝑖𝑡𝑒𝑟𝑎𝑐𝑦𝑖 ：リテラシーベクトル。メディアリテラシー、ニュースリテラシー、IT リテ
ラシー、情報リテラシーが含まれる。詳しい内容は２．３．を参照。

⚫

𝑂_𝐴𝑐𝑡𝑖𝑜𝑛𝑖：普段の情報検証行動ベクトル。
「ネットで検索して他の情報源を探し、確認する」等の行動を、普段関心のある情報・ニュースに出会ったときにどれほどしているのかを表す変数のベクトル。詳しくは２．４．を参照。選択肢をそのまま変数としている。

⚫

𝐼𝑛𝑡𝑒𝑟𝑒𝑠𝑡𝑖：各ニュースジャンルに対する関心度を表す変数のベクトル。新型コロナウイルス関連の情報・ニュースと、国内政治関連の情報・ニュースについて、それぞれ「7点：非常に関心がある」～「1 点：全く関心がない」の 7 件法で調査した。

⚫

𝐶ℎ𝑎𝑟𝑎𝑐𝑡𝑟𝑖𝑠𝑡𝑖𝑐𝑠𝑖：個人 i の属性ベクトル。具体的には、性別22、年齢、都市圏在住23、未既婚24、学歴25、ネット歴26、友人数27。

⚫

𝑃𝑜𝑙𝑖𝑡𝑖𝑐𝑦𝑖：個人 i の政治傾向ベクトル。具体的には、政治傾向（極端度）、政治傾向（保守度）の 2 つの変数を持ったベクトルである。田中・浜屋（2018）28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 を引いてから男性であれば 1 とするダミー変数。
東京都、大阪府、愛知県、神奈川県、埼玉県在住であれば 1 とするダミー変数。
24 既婚であれば 1 とするダミー変数。
25 大卒以上であれば 1 とするダミー変数。
26 単位は年。
27 「あなたはどれくらい友人がいますか（オンラインのみの友人を除く）。 最も近いものを 1 つお選びください。 ただし、過去 1 年以内に連絡をとったり、直接会ったりしたことのある友人に限ります。
」という質問で得られた回答を使用。
28 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.
22
23

100

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29。
⚫

𝐷𝑖𝑠𝑠𝑎𝑡𝑖𝑠𝑓𝑎𝑐𝑡𝑖𝑜𝑛𝑖：不安・不満に関するベクトル。具体的には、「新型コロナウイルスへの不安」「政治への不満」「マスメディアへの不満」「自分の人生・生活・収入等への不満」の 4 つの変数がある。これらは「新型コロナウイルスに不安を感じる」等の調査項目に対して「7 点：非常にそう思う」～「1 点：全くそう思わない」の 7 件法で調査して作成した。30⚫

𝑀𝑒𝑑𝑖𝑎𝑖：情報・ニュースに接触する媒体ベクトル。２．２．１．を参照。各媒体で接触していれば 1 とするダミー変数を集めたベクトルである。

⚫

𝑇_𝑀𝑒𝑑𝑖𝑎𝑖 ：各媒体の信頼度ベクトル。２．２．２．を参照。1～5 点で、点数が高いほど提供される情報・ニュースへの信頼度が高い。

⚫

𝐹𝑜𝑙𝑙𝑜𝑤𝑒𝑟𝑠𝑖 ：ソーシャルメディアのフォロワー数変数。Twitter、Facebook、Instagram、
TikTok、その他の SNS のフォロワー数の合計値。

⚫

𝛼、𝛽1 、𝛽2 、𝛽3 、𝛽4 、𝛽5 、𝛽6 、𝛽7 、𝛽8 、𝛽9 、𝛽10：各変数、ベクトルにかかっているパラ

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
30 具体的な調査項目は以下のとおり。このうち、1 と 2 は当該ジャンルへの不安・不満として使用し、フェイクニュース t が新型コロナウイルス関連であれば 1 の値、国内政治関連であれば 2 の値となるようにした。9 は「マスメディアへの不満」としてそのまま使用。3～8 は「自分の人生・生活・収入等への不満」として平均点をとった。
10. 新型コロナウイルスに不安を感じる
11. 政治に不満を感じる
12. 自分の人生に不安を感じる
13. 自分の人間関係に不満を感じる
14. 自分の収入に不満を感じる
15. 自分のしている仕事の内容に不満を感じる
16. 自分の健康に不安を感じる
17. 自分の生活全般に不満を感じる
18. 日本のマスメディアに不満を感じる
29












101

メータと誤差項。

４．５．２．分析結果
以上を踏まえて（4.1）式を分析した結果が表 4.1 である。分析サンプルはフェイクニュースに接触していない人も含めた 5,991 人であるが、１．３．２．にあるとおり予備調査でのフェイクニュース接触率を参照してウェイト付けを行っている。5%水準で有意な変数のみ
を stepwise selection で選択している。
また、標準化係数列には標準化偏回帰係数を掲載している。標準化偏回帰係数とは、全ての変数の平均値を 0、標準偏差を 1 としたうえで推定した結果の係数であり、他の説明変数が一定という条件のもと、当該説明変数が 1 標準偏差変化した時に、標準化された被説明変数が何単位変化するか表した値である。主として説明変数同士の説明力を横比較する際に用いられる。
この推定結果を分かりやすく図としたものが図 4.17 である。図 4.17 には標準化係数が掲載されており、影響力を横比較できる。また、正になっているのは「スーパースプレッダーになる傾向」のものであり、負になっているものは「スーパースプレッダーになりにくい傾
向」のものである。
推定結果の解釈をする。まず、フェイクニュース接触数が多いとスーパースプレッダーになりやすい傾向となり、これは自然である。
リテラシーを見ると、情報リテラシーが高いとスーパースプレッダーになりにくい傾向が見られた。リテラシーでは情報リテラシーのみが有意であり、標準化係数もフェイクニュ
ース接触数に次いで大きい。３．４．の真偽判定に続き、スーパースプレッダーという観点からも情報リテラシーが非常に重要であることが示された。
情報検証行動では、日ごろから「リンクが張られていた場合、リンク元を確認する」人の方がスーパースプレッダーになりやすいという結果になった。情報検証行動をしている人はそれだけ偽情報と判断できるのでスーパースプレッダーになりにくいと考えられたが、実際には逆の結果となったといえる。そして、「リンクが貼られていた場合、リンク元を確認する」と新型コロナウイルス関連のフェイクニュースを偽情報だと判断する確率が低い
傾向が見られるという結果が出た図 3.18 と整合性がとれる。その解釈は想像の域を出ないが、３．４．２．と同様に、リンクを辿ったところで当該フェイクニュースについて深めるに過ぎないためと考えられる。
それ以上に興味深い点は、他の情報検証行動で有意になったものが 1 つもない点である。
無論、有意でない＝影響がないとは解釈できないが、6,000 人弱のサンプルで 1 つも 5%水
準でも有意になっていない。情報検証行動は国内外でフェイクニュース防止策として提唱

102

されているものであるが、情報検証行動を啓発するだけではスーパースプレッダー化は止められない可能性がある。
属性では年齢が有意に負、大卒と友人数が有意に正となった。つまり、若い・大卒・友人が多いという属性であるとスーパースプレッダーになりやすいといえる。このうち年齢は４．４．で見たとおり顕著な傾向があった。また、友人が多いほど拡散人数が多くなるのも自然である。興味深いのは大卒の方がスーパースプレッダーになりやすいという点である。
スーパースプレッダーは学歴が低いなどということはなく、むしろ大卒以上の割合が多いといえる。
情報・ニュースに接触するメディアでは、テレビ・Twitter・ネットニュースで情報・ニュースに接している人はスーパースプレッダーになりにくい傾向が見られた。テレビとネッ
トニュースは情報を集約して発信するメディアであること、Twitter は Twitter で情報収集しているとファクトチェック結果（偽情報という注意喚起）も流れてくるためと考えられる。
その一方、テレビ局のウェブサイト・アプリ・ネット配信・Facebook・メールマガジン以外のメールで情報・ニュースに接している人はスーパースプレッダーになりやすい傾向が見られた。Facebook、メールマガジン以外のメールは、Twitter に比べて拡散力が低く（メールマガジン以外のメールについては拡散力がない）、自分と近しい人からの情報・ニュースがメインとなるためと考えられる。第３章で見たとおり、人は自分と近しい人からの情報・ニュースだと信じやすい傾向にある。加えて拡散力が低いとファクトチェック結果も共有されにくいため、情報が訂正されにくい。その結果、接触したフェイクニュースを偽情報と気づかずに大量に拡散してしまう。その一方で、テレビ局のウェブサイト・アプリ・ネット
配信も有意に正となっているのは興味深い。因果関係は不明だが、少なくともスーパースプ
レッダーになるようなインフルエンサーには、テレビ局のウェブサイト・アプリ・ネット配
信で情報・ニュースに接触している人が多いといえる。
メディア信頼度については、ラジオ・Web ラジオ・ポッドキャストを信じている人はスー
パースプレッダーになりにくい一方で、Facebook を信じている人はスーパースプレッダーになりやすいという結果となった。前者はマスメディアであり、情報が集約されて発信されているメディアを信じている人はスーパースプレッダーになりにくいということであろう。
後者は、情報・ニュースに接触するメディアでも Facebook は有意に正となっており、スーパースプレッダーの特徴に Facebook は深くかかわっているといえる。他のソーシャルメデ
ィアと Facebook で異なる点は、実名制であり会ったことのある人がフォロワーの中心になることと、長文で構造的な文章が書けること、Twitter ほどの拡散力がないことである。実名で信頼している人からの情報・ニュースに接して強く信じたのち、Twitter ほど他のユーザからのファクトが流れてこないため、強く信じたまま拡散してしまうと考えられる。

103

図 4.17 スーパースプレッダーの特徴（標準化係数）
表 4.1 分析結果：スーパースプレッダーの特徴
変数カテゴリ
接触数
リテラシー
情報検証行動
属性

変数
標準化係数
p値
フェイクニュース接触数（件）0.866 0.00 **情報リテラシー-0.764 0.00 **リンクが貼られていた場合、リンク元を確認する
0.427 0.00 **年齢（歳）-0.647 0.00 **大卒
0.250 0.00 **友人数（人）
0.383 0.01 *情報・ニュースに テレビ-0.443 0.00 **接触するメディア テレビ局のウェブサイト・アプリ・ネット配信
0.216 0.05 *Twitter-0.339 0.02 *Facebook
0.243 0.02 *ネットニュース-0.542 0.00 **メールマガジン以外のメール
0.268 0.01 *メディア信頼度 ラジオ・Webラジオ・ポッドキャスト-0.305 0.03 *Facebook
0.490 0.00 **
定数項
定数項-6.839 0.00 **サンプルサイズ5991
R2
0.5189
注1：**p<0.01、*p<0.05。
注2：logit modelで推定。被説明変数はスーパースプレッダー（家族・友人・知人100人以上に偽情報と気づかずにフェイクニュースを拡散 or SNS上で10000人以上に偽情報と気づかずに
フェイクニュースを拡散）したら1とするダミー変数。

104

４．５．第４章まとめ⚫

フェイクニュースを偽情報だと気づかずに拡散するケースについて、最も多いのが「家族・友人・知り合いに直接話した」（10.3%）であった（分母はフェイクニュース接触者）。
続いて「メッセージアプリで家族・友人・知り合い・グループにいる人などに伝えた」（5.9%）、「Twitter に投稿した・シェアした（リツイートした）」（4.3%）である。不特定多数への拡散だけでなく、家族・友人・知り合いへの拡散がかなりされていることが分かる。

⚫

偽情報と気づかずに拡散した人は、新型コロナ関連のフェイクニュースで 24.0%、国内
政治関連で 31.0%、全体で 26.7%であった（分母はフェイクニュース接触者）。また、拡散している人は 10 代～30 代で多く、20 代がトップであった。

⚫

拡散動機では、「情報を共有して他の人の意見を聞きたかったから」（25.0%）が最も多
く、その後「不安に感じ、それを他の人と共有したかったから」（21.0%）、「怒りを覚え、
それを他の人と共有したかったから」（20.2%）と続いた。利他的な動機は少なかった。
また特に、新型コロナウイルス関連では「不安に感じ、それを他の人と共有したかったから」が多く、国内政治関連では「怒りを覚え、それを他の人と共有したかったから」が多かった。

⚫

フェイクニュース 20 件について偽情報と気づかずに拡散した人数の合計値については、
家族・友人・知り合いへの拡散で最大 5,008 人、ソーシャルメディアでの拡散で最大
2,325,000 人であった。ただし後者はフォロワー数から計算しており、エンゲージメン
ト数ではない。

⚫

拡散人数の合計では 20 代、30 代が非常に多く、10 代は少なかった。

⚫

多くの人は拡散していても数人～数十人である一方で、ごく一部大量に拡散するスー
パースプレッダーが存在した。家族・友人・知り合いに対して偽情報だと気づかずに 100
人以上に拡散した人は全体の 0.65%であったが、拡散人数では 94.42%であった。ソー
シャルメディアで偽情報だと気づかずに 10,000 人以上に拡散した人は全体の 0.62%であったが、拡散人数では 96.96%を占めていた。これらの条件のいずれかに該当するスーパースプレッダーは全体の 1.09%であった。

⚫

スーパースプレッダーの特徴として、情報リテラシーが低い、若い、大卒である、友人が多い等の属性があった。特に情報リテラシーは大きな影響を与えていた。他方、情報
検証行動を普段からしているかはほとんど効果がなく、むしろ「リンクが張られていた
場合、リンク元を確認する」をしている人の方がスーパースプレッダーになる傾向があ
った。

105

⚫

Facebook を信頼していたり、Facebook で情報・ニュースに接触していたりする人がスーパースプレッダーになっている傾向があった。他のソーシャルメディアにそのような特徴は見られず、Twitter で情報・ニュースに接触している人はむしろスーパースプ
レッダーになりにくい傾向が見られた。Facebook では、実名で信頼している人からの情報・ニュースに接して強く信じたのち、Twitter ほど他のユーザからのファクトが流れてこないため、強く信じたまま拡散してしまうと考えられる。

106

５．コミュニケーション環境とフェイクニュース拡散の関係
５．１．問題の所在
本章では、コミュニケーション環境とフェイクニュース拡散との関係について明らかにすることを試みる。
「コミュニケーション環境」とは、人々が他者とコミュニケーションを行う際に前提となる、その人を取り巻く環境のことである。ここには使用しているコミュニ
ケーションツールの種類だけではなく、コミュニケーション相手との関係性や、ツールの利
用方法も含むと本報告書では定義する。
当たり前だが、人々が日常的に行うコミュニケーションは、インターネット上に閉じられている訳ではない。人々はテレビや新聞などのマスメディアからの情報取得、家族や友人や職場の同僚などとの対面会話や電話通話も行う。したがって、インターネット上とインター
ネット外でのコミュニケーションは地続きであり、相互に作用していると考えられる。しかし、これまでのフェイクニュースに関する議論では、主にソーシャルメディアといった 1 つのコミュニケーション形態が取り上げられ、そこでのコミュニケーションだけが議論の対象となっていた。そこで本章では「コミュニケーション環境」という概念を用いることで、インターネット、対面会話、電話通話など個別のコミュニケーションを統合し、一人の人間を取り巻く総合的な環境として把握しようと試みる。
本章の目的は、フェイクニュースが人々の間を伝播していく際のコミュニケーションのされ方を、その前提となるコミュニケーション環境を描き出すことによって明らかにすることである。そのために本章では、質的調査法を用いる。具体的には、新型コロナウイルスに関連したフェイクニュースに接触し拡散した経験を持つ人々にインタビュー調査を実施
し、彼らがどのようにフェイクニュースに接触し、そのニュースをどのように捉え、最終的に他者に伝える／真偽を判断するなどのアクションをどのように行ったのかを明らかにする。そして、そうした彼らの振る舞いがどのようなコミュニケーション環境で行われているかを明らかにする。
本調査は、前章までの定量調査を補完すると同時に、フェイクニュース拡散におけるコミュニケーションとその前提となる環境を明らかにすることで、どのタイミングで、どこに、どのような内容の介入を行うのが適切かを具体的に考える一助になることが期待される。
本調査で注目するのは、まず、フェイクニュースが人から人へと伝播する過程において、どのようなコミュニケーション環境の中で、いかなるコミュニケーションが行われているのか。また、そこにおいて、人々は情報の真偽をどのように判断している／していないのかといった点である。

107

５．２．調査概要
本章で行った調査の概要について述べる。今回実施した調査は、フェイクニュースに遭遇
し自らが他者にフェイクニュースを伝えてしまった経験を持つ者へのインタビュー調査である。インフォーマントの選定には調査会社のリクルーティングサービスを利用した。まずスクリーニングのために、定量調査でも用いた新型コロナウイルスに関連するフェイクニュースリストを提示し、それぞれのニュースを聞いたこと／見たことがあるか、それはどこ経由で知ったか、知ったあとにどのような行動をとったか、そのニュースを正しいと思うかを尋ねた。また、インターネットや SNS の利用経験についても尋ねた。上記の質問を 5,000
人にオンラインアンケートとして配信し、その中から今回は下記の条件に合致する者を抽出した。

いずれかのフェイクニュースを 1 つでも 50 人以上にリアルで拡散した、またはいずれかのフェイクニュースを 1 つでも Twitter または Facebook で 300 人以上（フォロワー）に拡散した者。ただし、本人がそれをフェイクニュースと気づいているかは問わない。
抽出の結果複数名が上記の条件に合致したが、その中からインタビュー調査を受けることに同意した男性 3 名と女性 3 名の計 6 名に対してインタビュー調査を実施した。今回はその 6 名を分析対象とする（表 5.1）。
インタビュー調査では、事前のスクリーニング時にオンラインアンケートとして尋ねた
内容を再度尋ねている（表 5.2）
。その理由はオンラインアンケートの対象となった母集団が5,000 人と数が少なく、アンケートに対して適当に回答している可能性を排除できなかったためである。実際に話を聞いてみたところ、上記の抽出条件に当てはまる行動を一切とっていなかったインフォーマントも存在した。ただし、全インフォーマントがフェイクニュースには接触しており、上記条件よりも人数は少なかったものの、他者にフェイクニュースを拡散させていたため分析対象としては問題がないと判断した。
ここで 1 つ断っておきたいのが、本調査ではインフォーマント 6 名のフェイクニュース
に対する判断は問わないということである。インフォーマントによっては、フェイクニュー
スをフェイクではない正しいニュースとして信じている者もいる。本調査は、そうした態度
を間違っていると糾弾したり、否定したりするものではない。本調査が目指すのは、あくま
でフェイクニュースが拡散していくメカニズムをコミュニケーション環境の観点から解明しようということである。この点は本調査の基本的態度となるので明示しておきたい。

108

表 5.1 インフォーマント一覧
仮名

A

B

C

D

E

F

性別

女性

男性

女性

男性

女性

男性

年齢

21

31

35

40

29

49

職業

大学生

会社員

会社員

会社員

会社員

会社員

同居家族

父、母、妹、 父、母、本

夫、娘、本

妻、本人

夫、本人

妻、息子

本人

人

人

（長男）、
息子（次
男）、本人

表 5.2 質問項目一覧
1.

基礎的事項
⚫

2.

3.

年齢、職業、家族構成、既婚／未婚の別、住居形態、趣味など

以下のフェイクニュースを見たことがありますか？
⚫

転売屋がマスクを 1 週間あたり 9 億枚も購入したのでマスク不足となった⚫

PCR 検査は普通の風邪も検出する⚫

深く息を吸って 10 秒我慢できれば、新型コロナウイルスに感染していない⚫

新型コロナウイルスは 26～27 度のお湯を飲むと予防できる⚫

新型コロナウイルス検査では、陰性の場合 8 万円かかる⚫

花こう岩はウイルスの分解に即効性がある⚫

WHO が感染者の隔離は不要でソーシャルディスタンスも不要と述べた⚫

5G が新型コロナウイルスを広めている⚫

日本政府が 4 月 1 日からロックダウン（都市封鎖）を行う⚫

漂白剤（次亜塩素酸ナトリウム）を飲むと新型コロナウイルスに効果がある

2.で見たと答えたフェイクニュースについてお聞きします。
⚫

いつニュースに接触しましたか？

⚫

ニュースの内容は正しいと信じていますか？

⚫

信じていた場合は、いつまで信じて、いつ・なぜフェイクと分かりましたか？

⚫

信じていない場合は、いつフェイクだと分かりましたか？

⚫

どうやってニュースに接触しましたか？

⚫

ニュースを知ってどう思いましたか？

⚫

ニュースを知ったあとどのような行動を取りましたか？

⚫

誰かとそのニュースの内容について共有しましたか？

⚫

なぜニュースを共有しましたか？

⚫

共有した相手からはどういう反応がありましたか？

109

⚫

ニュースがフェイクだと知ったあとどうしましたか？

4.

2.以外のフェイクニュースと接触したことがありますか？

5.

ソーシャルメディアの利用実態についてお聞かせ下さい。
⚫

LINE、Twitter、Facebook、Instagram、TikTok、5ch、YouTube、メルマガ、ブログ、Netflix 等の利用状況について⚫

ソーシャルメディアを利用する際の使用デバイス（スマホ、PC、タブレット）に
ついて

⚫
6.

一日の中での使用状況について

人間関係とソーシャルメディアについてお聞かせ下さい。
⚫

家族との関係とソーシャルメディア、親友と呼べる存在について、リアル友達とどんなメディアで繋がっているのか、ネット経由で出来た友人はいるかなど

7.

普段ニュースにどのように接触していますか？
⚫

テレビの見方、テレビの設置場所、ニュース番組を見ながら家族と議論するか、よく見るチャンネル、好きな番組など

8.

接触したニュースが怪しいと思ったときにどういうアクションを取りますか？

9.

なぜフェイクニュースは広まると思いますか？

10.

どうしたらフェイクニュースを防げると思いますか？

５．３．調査結果の分析
５．３．１．フェイクニュースへの接触
まずインフォーマント 6 人が新型コロナウイルスに関連したフェイクニュースにどのように接触していたのかを確認する。表 5.3 に各インフォーマントがどのフェイクニュースを知っていたか、そしてそのうちどれを信じていたかを整理した。ただし、「知っていた」には、26～27 度ではなく「24～25 度のお湯を飲むと新型コロナウイルスが予防できる」や、飲むのではなく「漂白剤を布に浸して身体に巻く」など、リストにあるフェイクニュースが一部変化して伝わっているものも含む。また、信じているかどうかに関しては、「正しいかもしれない」という半信半疑の認識も含んでいる。
さて、どのインフォーマントも複数の新型コロナウイルスに関するフェイクニュースを耳にしており、全員がどれか 1 つ以上を信じていた。今回のインフォーマント抽出条件には
フェイクニュースを信じていることというのは入っていないため、上記の結果となったのは興味深い。インフォーマントの中でも C および F はほとんどのフェイクニュースについて知っていた。この理由としては、C は LINE のタイムラインにママ友が新型コロナウイル
スに関連するニュースをたくさん流していたこと、そしてその中に当該のフェイクニュー
スが含まれていたことが指摘できる。F は Twitter と Yahoo!ニュースのコメント欄（以下、110ヤフコメ）でフェイクニュースに接触したと述べていた。後述する通り、F はヤフコメを多用しており、本人の語りからはフェイクニュースのような情報がヤフコメにはたくさん書き込まれていることが窺われた。逆にインフォーマント A はフェイクニュースの認知量が最も少なかったが、それは本人があまり SNS などを行っていないことに関係している可能性が窺われた。
ここで各インフォーマントがどのようにしてフェイクニュースに接触したかについて確認したい。インフォーマント A は、母親から「お湯を飲めばコロナが予防できる」というニュースを聞いた。A の母親は、自分の友人が LINE のタイムラインに投稿したフェイクニ
ュースをスクリーンショットし、A に直接見せている。A と A の母親は、その友人の息子が医療関係者であることを知っており、それならば信用できると親子でフェイクニュース
を信じてしまったという。また A が通っている大学の部活の後輩から LINE で個人的にロックダウンに関するフェイクニュースが送られてきた。
インフォーマント B は、フェイクニュースを主に Twitter 経由で知ったという。タイムラ
インにフェイクニュースが流れてきた以外にも、Twitter のトレンド欄に給付金に関する情報などフェイクニュースに関連したキーワードが入っていたという。B は調査者の質問に対して次のように答えている。
調査者：トレンドにデマがのることはあるんですか？
B：ありますあります。特に給付金のことはよくのってましたね。コロナに限らずです
が、転売屋がネット上のホットワードなので、そういうのがトレンド入りしていると、
あながちそれ（＝転売屋によってマスク不足になった）が事実なのかなと思っちゃいますね。
調査者：トレンドに入ってると、オフィシャル感・・・。
B：出ますよね。
B が語っているように、Twitter のトレンド機能は、見るものにその情報があたかも事実であるかのような感覚を与える可能性がある。ここからはコミュニケーションの前提となる SNS のアーキテクチャに改善の余地がある可能性を指摘できる。なお B はトイレット
ペーパーやティッシュペーパーが売り切れるというフェイクニュースにも接触していた。
インフォーマント C には、2 歳になる子どもがいる。C が接触したフェイクニュースは
多くがママ友や子育てに関係するネットワークから回ってきたという。最も多かったのはLINE のタイムライン経由だという。C 曰く LINE のタイムラインは子育てをする女性、いわゆるママたちの間でかなり使用されており、子育てに関する情報が日常的に流れてくるという。子どもとどこに行った、どこの公園が空いていてお勧めだ、子どもが風邪を引いた、どこの病院が良いなどの情報である。そうした日常的な子育て情報の延長線上で新型
コロナウイルスに関する情報も流れて来ており、その中にフェイクニュースも含まれてい111た。たとえば、おむつが無くなるので早めに買った方がいいという情報や、緑茶を飲むことが新型コロナウイルスに有効であること、アオサがコロナに効くことなどである。そうした中に「拡散してください」として、お湯を飲むとコロナウイルスが死滅するという情報も流れてきたと語った。さらに Facebook、Twitter、Instagram、アメーバブログなどでも子育てに関係する情報の中に新型コロナウイルスに関連したフェイクニュースが含まれていたと C は語った。また、インフォーマント C の母親からも C に対してフェイクニュー
スが流れてきたという。C の母親は、友達と作っている LINE グループで漂白剤（次亜塩
素酸ナトリウム）を加湿器に入れると新型コロナウイルスに対して効果があると聞き、娘である C に次亜塩素酸ナトリウムを入手できないかと相談を持ちかけた。後述する通り、
C 自身が次亜塩素酸ナトリウムに対しての知識があったため、それがフェイクニュースであると母親に教えることができたものの、このように家族間でフェイクニュースが回ってくるのは、インフォーマント A などでも見られた現象である。
インフォーマント D は、フェイクニュースが回ってきたのは Twitter 経由が多いと言う。特に「＃コロナ予防」などのハッシュタグで検索したところ新型コロナウイルスに関連したフェイクニュースが出てきたと述べた。また、この他にもまとめブログやニュース
サイト、YouTuber の動画などでもフェイクニュースを目にした気がすると語っていた。
インフォーマント E も、D と同様、主たるフェイクニュースの接触経路は Twitter であった。それに加えてネットニュースでもフェイクニュースを見たという。興味深いのはその2 つの情報源の関係である。
調査者：フェイクニュースにどうやって接触したかって覚えてますか？つまり、なにでフェイクニュースを見かけたでしょうか。
E：あ、でも、Twitter がほぼだと思います。Twitter とあとネットニュースですかね。
ネットニュースの記事を Twitter が挙げてて、Twitter でいろんなコメントが出てて、あ、そうなんだって思ってしまったのがほぼですね。
ネットニュースが Twitter に掲載され、それに対して Twitter でコメントがつくことで Eにとっての信憑性は上がっている。このように、個別のメディアやコミュニケーションプ
ラットフォームだけを見るのではなく、メディアやプラットフォームが相互作用することでフェイクニュースの信憑性が向上することが窺われる。
インフォーマント F は、先に述べた通り Twitter とヤフコメを通じてフェイクニュースに接触していた。F はヤフコメのヘビーユーザーであり、本人もフェイクニュースにあたる
書き込みをしていた。インフォーマント C もヤフコメにて新型コロナウイルスや皇室に関するフェイクニュースを見たと言っており、ヤフコメ上にはフェイクニュースが蔓延している可能性が疑われる。また、F はラジオやテレビといったマスメディアを通じて、フェ112イクニュースやフェイクニュースの内容に賛同する出演者のコメントに接触したと述べており、ここにも注目する必要がありそうである。
以上のようにインフォーマントごとにフェイクニュースへの接触経路は様々であったが、大半は Twitter などのソーシャルメディアや LINE を通じてであった。

表 5.3 インフォーマント別フェイクニュースの認知（○＝聞いたことがあり信じた、△＝
聞いたことがあるが信じなかった、✕＝聞いたことがなかった）
A

B

C

D

E

F

✕

○

○

△

○

△

PCR 検査は普通の風邪も検出する

✕

○

△

○

✕

△

深く息を吸って 10 秒我慢できれ

✕

○

△

✕

✕

△

○

△

△

✕

○

△

新型コロナウイルス検査では、陰性 ✕

△

○

✕

○

○

✕

✕

○

✕

✕

△

✕

✕

△

△

✕

○

△

✕

✕

○

△

△

○

○

△

✕

○

○

✕

✕

△

△

✕

✕

転売屋がマスクを 1 週間あたり 9 億枚も購入したのでマスク不足となった

ば、新型コロナウイルスに感染していない
新型コロナウイルスは 26～27 度のお湯を飲むと予防できるの場合 8 万円かかる
花こう岩はウイルスの分解に即効性がある
WHO が感染者の隔離は不要でソー
シャルディスタンスも不要と述べた
5G が新型コロナウイルスを広めている
日本政府が 4 月 1 日からロックダ
ウン（都市封鎖）を行う
漂白剤（次亜塩素酸ナトリウム）を飲むと新型コロナウイルスに効果
がある

113

５．３．２．フェイクニュースを信じた理由
次に、各インフォーマントがフェイクニュースをなぜ信じたのかについて確認したい。
インフォーマント A がフェイクニュースを信じたのは、この人が言うのであれば正しいだろうという権威ある人物からの発信と、自分の願望との合致が理由だと思われる。前者は、お湯を飲んでコロナ予防のフェイクニュースについて、母親の友人からの発信に対して、その友人の息子が医療関係者であることから発信内容が正しいと思ってしまった。後者は、2020 年 4 月に日本政府がロックダウンを行うというフェイクニュースに対して、当時就職活動が忙しく部活動をあまりしたくなかった A は願望としてロックダウンが実施されればいいとして信じてしまった。ロックダウンに関しては、A は家族に対してニュースを口頭で共有している。それに対して家族は「日本でロックダウンができるのか？」という懐疑的な反応を返したものの、それを受けても A はニュースの内容を信じたい気持ちがあったため疑うことはなかったと語った。
インフォーマント B がフェイクニュースを信じてしまったのは、知識の不在によるところが多い。
B：転売屋のもの（＝フェイクニュース）もメルカリとか見てると、あながち真実なのかなと思っちゃって、恥ずかしいんですけど。あと PCR 検査も、今でこそメジャーになって知識もついてきたんですけど、出始めの頃はあまり知識とかなくて、普通の風邪も検出しちゃうのかなと。その確からしさもあまり知らなかったので、メディアとかに踊らされちゃったなあと。
「息を吸って 10 秒我慢」は、ぱっと見たときに、コロナの症状で息が苦しくなるとかがあったので、確かに 10 秒我慢できると、メルク
マールとして妥当なのかとは思いました。（中略）ロックダウンは、ヨーロッパとかでもなされていたので、けっこう信じてしまいましたね。ただ、日本では法律的にそれはできないということを後々知ったりしましたが、緊急事態宣言の以前とかはこ
れはけっこう信じてしまいました。
B は上記のように、知識がなかったばかりにフェイクニュースを信じてしまったと述べている。B 自身は自らの頭でフェイクニュースの真偽を考えており、自ら能動的に調べることもしていた。
B：裏取りとかもいちおうはやります。給付金であれば国がらみなので、国の HP を見たりして、他のニュースでもコピペをして Google や Safari で検索をしたりはしますね。
調査者：（本当だと信じてしまった）3 つの（フェイク）ニュースも調べてみましたか？
B：見ましたね。
調査者：嘘であるという情報は見つけられなかった感じですか？

114

B：結論からいうとデマだったわけですが、デマだったという記事が出てくるのは後なので、デマが蔓延している最中はそれが分からないんですよね。ほとぼりが去ったあとに見ると、それがデマだったという記事が出るんですよね。専門外の領域で、新しい事実に直面すると、何を信じていいのかわからない。結局はネット頼みになっちゃうので、それに、（Twitter の）トレンド入りなど一定の支持があると、信じちゃいますね。
B は自ら調べはするものの、ファクトチェック結果などにたどり着けない中で、Twitter の
トレンドなどを通じ、他者がフェイクニュースを正しいとする言説に触れることで信じてしまったのである。先に紹介した通り、B はトイレットペーパーやティッシュペーパーが売り切れるというフェイクニュースにも接触していた。これらのニュースを B は信じてしまったが、その理由を「日常生活に密接にかかわってくることは信じてしまいがち。（中略）
必要だけれど、それが手に入らなくなるというのは危機感をあおられるので飛びついちゃいますね。あとお金関係とかも」と述べていた。
インフォーマント C が信じたフェイクニュースは「転売屋がマスクを 1 週間あたり 9 億枚も購入したのでマスク不足となった」「新型コロナウイルス検査では、陰性の場合 8 万円かかる」
「花こう岩はウイルスの分解に即効性がある」の 3 つであった。これらについて Cは「本当っぽい」と感覚的に答えている。新型コロナウイルス検査で陰性の場合に 8 万円かかるというニュースに関しては、その後日本医師会が否定するニュースを目にしたと述べているが、それでも「内科の自費診療なのでそれくらいの値段がする医療機関もあるんじゃないか」と考えを変えていなかった。これだけを見ると C は感覚的にフェイクニュースの真偽を判断しているように見えるが、漂白剤（次亜塩素酸ナトリウム）を飲むと新型コロナウイルスに効果があるというフェイクニュースについては、過去に歯科医院で働いていた時の経験から嘘であると判断しており、さらにリストにはない水道水に新型コロナウイル
スが混入しているというフェイクニュースについては、実際に水道局に問い合わせの電話をかけている。なお「WHO が感染者の隔離は不要でソーシャルディスタンスも不要と述べた」というフェイクニュースを C は信じていなかったが、その理由として「WHO はあまり信じてないです」と述べていたことは興味深い。
インフォーマント D は「PCR 検査は普通の風邪も検出する」「5G が新型コロナウイルスを広めている」というフェイクニュースを信じていたが、本人はその理由を次のように語っ
ている。
調査者：
（D が挙げたフェイクニュースを指して）これらは世の中的にはフェイクニュ
ースであるとされていて、ファクトチェックもされているのですが、そのことは知っていましたか？つまりフェイクであることを知っていても、自分は、本当にそれはあると思うという感じで信じているのか。あるいは、実はこれが世の中的には正しくな

115

いといわれていることを知らなかったのか。どちらですか？
D：どっちかっていうと後者のニュアンスですかね。
（フェイクニュースであることは）知っていますが、噂話みたいな感覚で現実的にあるんじゃないのって、過去に聞いたことがある情報を混ぜ合わせて、ちょっと信じているような感覚です。迷信みたいな感じですかね、昔の言葉で言うと。
（中略）
D：PCR 検査に関しては今いろんな国でいろんな検査をしているので、日本じゃなくても海外で風邪をコロナとしているかも分からないじゃないですか。今どこが正しいワクチンを出していて、どこが正しい検査をしているかとか、価格帯も分からないし。
それ自体が混乱しているので、本当のことなんじゃないかと思いました。今の感染者数もそうですし、定量的なものは分かりやすいですが、何をもって定性的な結果として報道しているかという裏付けって全くないし、コロナにかかった人はそれをより意識すると思うんですけど。私はまだコロナじゃないからそういう感じで思ってるだけかもしれないです。
調査者：5G についてはどう思いますか。
D：5G はコロナが流行る前から、健康被害があるとか、癌になるとか風評被害がある
んですけど、実際のところ誰がその研究を進めているかという主が全くいないんです。これは希望的観測でもあるし、それこそメリット・デメリットの話だと思っていて・・・5G がコロナを広めていたとしても、5G 自体が広める何かということではな
く、ただ広まった結果の先に 5G がいる可能性もあるわけじゃないですか。たとえば電波が副次的に免疫を下げるとか。その研究もまだ誰もしていないというところもありますし、まだ憶測にすぎないっていうところがありえるのかなと。逆に、ある程度研究し尽くされているもの、たとえば漂白剤を飲むなんて、そんな馬鹿な「飲んじゃダメ」って書いてある話ですし、それは嘘でしょって思いやすいんですよ。でも、身近に感じないものだからこそ、PCR 検査もやったことないですし、5G をまだ持ってもいないし、周りにもいないからっていう感じでそういう（正しいんじゃないかという）イメージを持っています。
上記の会話から分かるのは、D は現状ではまだ科学的に解明されつくしていない部分に、
フェイクニュースが本当のことである余地を感じているということである。D 自身が正しいと信じているフェイクニュースについて、それがフェイクであるという指摘を耳にした
ことがあるものの、それでもなお自身の頭で判断し、やはり正しいと信じている。こうしたD のような態度をファクトチェックだけで説得することは困難であると考えられる。また
思想信条の自由というものは、今日我々の権利として保障されている。必要なのは、D のような人物も納得するファクトチェックや科学的情報をいかに本人に提供するかということ、あるいはファクトチェックで説得することを目指すのではなく、D のようにフェイクニュ
ースを正しいニュースと信じている人々の情報発信に対して、誰かが注釈をつけたり、過剰116

に拡散されないようにしたりする仕組みではないだろうか。
インフォーマント E は 6 人のインフォーマントの中では最もフェイクニュースに対して慎重な姿勢を有していた。信じているフェイクニュースがあるかという調査者の質問に対しては当初は「ない」と回答していた。ただし、その後に「転売屋がマスクを 1 週間あたり
9 億枚も購入したのでマスク不足となった」については「9 億枚はわからないですけど、高い数字はいってる気がします」や、「新型コロナウイルスは 26～27 度のお湯を飲むと予防できる」「新型コロナウイルス検査では、陰性の場合 8 万円かかる」「日本政府が 4 月 1 日から
ロックダウン（都市封鎖）を行う」については「可能性としてありえる」という回答をしている。ここでも他のインフォーマント同様、自分の頭で考えた上で、可能性を捨てきれないという態度をとっていることが分かる。E は、フェイクニュースの打ち消し情報を聞いたあとに次のように判断したとも述べている。
E：4・5 月くらいにテレビだったりとか Twitter でこれは完全に違うんじゃないかみた
いなのを見て・・・。なんかたくさんいいねとか押されていたりすると、あーそうな
んだな、って風に思ってしまいがちなので、そのあたりだったと思います。
調査者：いいねがたくさん押されてると、そうなんだって思いがちっていうのは、違う
よって情報にいいねがたくさん押されてるってということですか？
E：そうです。
調査者：なるほど。Twitter に流れてる情報って正しいかわからないから、このニュース
は正しくないよっていう書き込みもフェイクな可能性があるけど、それに対して「いいね」がたくさん押されてるから、これは本当に違うんだろうなって思ったってことですね。
E：そうですね、大多数の人がそう思ってるってことは、そっちなんじゃないかなって
思ってしまいます。
E は Twitter の投稿についた「いいね」の数でその情報の真偽を判断していた。たまたま正しい情報にいいねが多くついていたため、そうした判断で問題が起きなかったが、間違った情報やフェイクニュースに対していいねがたくさんつくこともありえる。そうした際に、E のような人物がフェイクニュースを正しいものとして認識してしまう可能性を指摘できる。同時に、他者の判断によって、ユーザーが自らの意見を決定する仕組みは、フェイクニ
ュースの打ち消しに際して有効な手段であることも窺われる。
さて、E は Twitter などで怪しいニュースを目にした際には、自ら検索して調べるということを行うとも答えている。ただし「でもなんか情報が多すぎるので、いっつもあやふやな
まま終わってしまうことが多いです」と述べていた。インフォーマント B にも共通するが、検索をして調べた際に答えにたどり着けない状況を改善することはフェイクニュース対策として一定の効果があるのではないかと考えられる。

117

インフォーマント F は、
「新型コロナウイルス検査では、陰性の場合 8 万円かかる」「WHOが感染者の隔離は不要でソーシャルディスタンスも不要と述べた」「日本政府が 4 月 1 日
からロックダウン（都市封鎖）を行う」という 3 つのニュースを信じていた。
それぞれのニュースを信じた理由については、まず陰性の場合は 8 万円かかるというニ
ュースは自身がよく聴いているラジオ番組のパーソナリティがそう発言していたから信じたという。マスメディアを通じてフェイクニュースが発信されているとすれば興味深い事
実であり、今後さらなる検証が必要である。また、インフォーマント A においても見られたが、権威ある人間によって発信されたニュースについては信じてしまいがちであることも窺われる。次に WHO が感染者の隔離を不要としたニュースについては、次のように述べている。
F：WHO のは、Twitter でも流れてきましたし、Yahoo!ニュースのコメント（ヤフコメ）
でも書かれていて、その下に「私も見た」という色んな人の書き込みもあって、どういう（ような）役職の人がこういう風に言ったから本当だろうと書かれていました。
本当らしいことがたくさん書かれていて、組織の名前や役職の名前も書かれていて、そういう人が言ってたよと書かれていて、そうなのかもしれないと思いました。
ここでも権威ある人間を根拠に情報の正当化が図られており、同時に 1 つの情報だけでなく複数人が正しいという情報を見ることによって F がニュースを正しいと思ってしまったことが窺われる。
政府が 4 月 1 日からロックダウンを行うというニュースについても同様のメカニズムでF は信じている。このニュースに関して F は下記の通りに述べていた。
F：ロックダウンの話も Twitter だったと思います。東京がロックダウンの可能性があるということがニュースになっていて、Yahoo!ニュースやテレビのニュースでも「最悪な場合はロックダウンかもしれない」ということを、有名なタレントやコメンテータ
ーが言ってたので、そうなるかもしれない、そうなるだろう、とだんだん思うようになって、Twitter でも、なったらどうしようかというのを拡散したのを覚えています。
ここでは、Twitter を入り口にニュースを耳にし、それが複数のソースで耳に入ってくることで信憑性が増していく。また、ここでもテレビニュースにおいてタレントやコメンテー
ターなどの権威ある人間が同調するような発言をしていることが信憑性を増すことに繋がっている。なお、F が Twitter 上でフェイクニュースを拡散したことについては、次項で取り上げる。
以上を整理すると、各インフォーマントがフェイクニュースを正しいものとして信じた
理由は、権威ある人間からの情報あるいはそうした人間が肯定したこと、自分の願望とフェイクニュースの内容が合致していたこと、自分の経験や知識に照らし合わせた結果正しい118

と思ったこと、他者がフェイクニュースを正しいとする複数の言説に接触したことなどが挙げられる。また、インフォーマント B や E などが直面した、調べた結果として真偽が分からなかったり、科学的に十分に明らかではなかったりする要素はフェイクニュースの内容を信じることに繋がることが窺われた。

５．３．３．なぜフェイクニュースがフェイクとわかったか
次に各インフォーマントがなぜフェイクニュースをフェイクだと判断できたのかについても確認したい。
まず、インフォーマント A は、お湯を飲むとコロナを防げるというニュースについては、
それをフェイクであるとする打ち消しの情報を目にしたことでフェイクだと分かったという。なお、ロックダウンについては明確な答えを聞けなかったが、3 月後半にフェイクニュ
ースに接触したということで、すぐにそれが正しくないことは事実として分かったことが窺われる。
インフォーマント B は、インターネットや SNS を通じてではなく、主としてテレビやラジオを通じてフェイクニュースが間違っていると知ったという。B はラジオ視聴アプリのradiko を使ってラジオを聴いているが、そこで経済評論家や日本医師会の関係者がインタビ
ューに答えたりしているのを通じてフェイクニュースが誤っていることを聞いたという。
前項では、インフォーマント F がラジオを通じてフェイクニュースに接触したと述べていた。ラジオは番組やパーソナリティによってフェイクニュースの拡散とファクト情報の拡散のどちらにも寄与していることが窺われる。
インフォーマント C は、ロックダウンについてのニュースや 5G に関しては、テレビを通じて否定情報を目にしたと語った。コロナ検査の結果で陰性だった場合に 8 万円がかかるというニュースについては、媒体は言明されていないものの日本医師会の関係者による発言を聞いて誤りであると知ったと述べた。ただし、先に確認した通り陰性の場合には 8 万円のニュースについては、今でも C は真実ではないかと考えている。なおテレビで打ち消し報道を見たのは 5 月だと語っていた。この他、医師相談サイトのアスクドクターズなどの専門家が回答するウェブサイトを C は子育てに関連して利用しているが、ここでも第三者がコロナに関する質問をしており、その回答を通じて打ち消し情報を見たと述べた。さらに保健所のホームページで具体的な例とともに嘘が出回っているので注意して欲しいという注
意喚起情報を目にしたり、Yahoo!ニュースや知恵袋などでも打ち消し情報が掲載されていたという。こうした数多くのサイトを利用しているのは、やはりインフォーマント C が子育てを行っていることが大きく関係していると推察される。
アスクドクターズに関しては、C は次のように述べている。

119

C：アスク（ドクターズ）は、子供のことを質問する時に、この先生が答えた質問というのが出てくるんですよ。それでランキングされていて、一位がコロナウイルス。で、それを見ましたね。一つの質問に、先生が 5 人くらい答えてくれるんですが、皆違う意見なので、結局わからないみたいな。
先のフェイクニュースを信じた理由の項のインフォーマント D にも通じるが、専門家の意見が一致しない場合には、人々が情報の真偽について混乱してしまう可能性を指摘できる。
インフォーマント D は、2020 年 8～9 月にかけて、新型コロナウイルスが一時的に落ち着いた際に、旅行を計画したという。その際に旅行の準備の一環として、新型コロナウイルスのリスクを知ろうとインターネットを検索した。その際に、フェイクニュースの打ち消し情報を目にしている。ただし、D はその情報を見てもなお PCR 検査は風邪も検出するや、5G
によってコロナが広まっていることについて信じていることは先に記した通りである。
転売屋に関するニュースについては、D もフェイクであるという認識を持っている。これは、D が冷静になって「単に物流が上手くいっていないだけではないか」と自らの頭で判断したことがきっかけであると D は語った。
インフォーマント E は、テレビや Twitter を通じ、これは完全に違うのではないかと判断できる情報を見てフェイクニュースをフェイクであると判断できたと述べている。その際に、先にも言及した通り、E は Twitter の投稿についた「いいね」の数でその情報の真偽を判断していた。すなわち、フェイクニュースの打ち消し情報にいいねが多くついていたため、それをもってフェイクニュースは誤りであると認識したということである。
インフォーマント F は、WHO が感染者の隔離は不要としたというフェイクニュースについては、かなり長い間信じていたものの、様々なニュースを聞いているうちに日本政府もソーシャルディスタンスを取るように言っているのを聞いて嘘だと判断した。転売屋がマス
ク 9 億枚を買い占めたというニュースについては、さすがに枚数が多すぎるのではないかと自分で判断をしたという。ちなみに、陰性の場合 8 万円かかるというニュースは、本調査で尋ねた際にはじめて知ったと語っている。
以上を整理すると、多くのインフォーマントはテレビなどのマスメディアか Twitter に代表されるソーシャルメディアを通じてフェイクニュースをフェイクだと判断していた。誰かが口頭でそれはフェイクであるという情報を伝えたということは今回のインタビュー調
査では見られなかった。

５．３．４．なぜフェイクニュースを拡散したのか
次に、各インフォーマントがフェイクニュースを知った後に拡散行動を行ったかどうか

120

について確認したい。
インフォーマント A は、お湯を飲むとコロナを予防できるというフェイクニュースに関しては誰にも拡散はしなかったが、日本政府が 4 月からロックダウンを行うフェイクニュ
ースは、口頭で家族に話したり、3 月に部活の合宿の際に、他の部員に対して口頭で伝えたりしたかもしれないと述べた。前者は、おそらく家族間での会話の話題の 1 つとして共有されたと思われる。後者は、毎月行っている合宿を 4 月以降も行うかどうかを決めるための判断材料の 1 つとして提供したようだ。
インフォーマント B は、今回用意したフェイクニュースのリストには入っていないが、日本政府が再度給付金の配布を行うというフェイクニュースに接触し、それを信じていた。
それを親に話したり、Zoom 飲み会で話題として「こういうの見たんだけど」として他者に話したりしたという。さらに LINE のタイムラインにも投稿したりしたと語った。その理由として考えられるのは、B 自身のブランディングである。B は「トレンドに関しては把握している人」と思われているという自認があると調査者に語った。そうした自身のブランディングを確立するために、他者への情報共有を行っていると思われる。B は実際にフェイクニ
ュースをタイムラインに投稿した理由について「個人的には Twitter とかマメにチェックするので、友人の中では一番早く情報をゲットしたという手柄感があったので、これは親しい
友達にも共有したいなあと思ってやりましたね」と語っている。
さらに B は、コロナに関するフェイクを含むニュースを Twitter でリツイートもしたと語っている。その理由について B は次のように述べている。
調査者：（コロナに関するニュースをリツイートしたのは）どういった動機からですか？
B：反射的な反応というのも否定はできないです。自分の言葉で発信するのは手間で、戸惑ったりするんですけど、しょせん人のツイートでボタン一つなので、水を飲むように軽くできてしまいます。そっちの部分の方が多いかもしれませんね。
B がツイートをリツイートするのは、特に深い理由はなく反射的に行っていることが窺われる。Twitter ではリツイートをする際に、記事の中身を読んだかを確認する実験を行っていた31。それに対して B の考えを尋ねた。
調査者：リツイートしようとすると、最近（読んだかの）確認がでますよね？それでもおかまいなしにリツイートしちゃいますか？
B：そうですね。リツイートやいいねで被害が発生しちゃうことってそんなにないかな
あと思うのでいいやと思ってしちゃいますね。

Twitter、内容を読まずに RT しようとすると「読んだ？」と尋ねるテスト開始 - ITmedia
NEWS https://www.itmedia.co.jp/news/articles/2006/11/news060.html
31

121

Twitter 社が投稿するユーザーに対して、リツイート内容の一読を勧めるアーキテクチャ
を正式に採用したとしても、実際のユーザーの使い方には合致しておらず、あまり意味を持たない可能性が推察される。
なお、B は自身が LINE のタイムラインや Twitter のリツイートに投稿した記事がフェイ
クニュースだと分かった段階で、それらの投稿を削除したと語っている。その理由について「恥ずかしいですし、僕きっかけで被害者が出たりするのはいけないので。誤った情報は正さないといけない、これは基本だと思うので、SNS をやる者は常にそこは。
」と B は語っている。
インフォーマント C は、耳にしたフェイクニュースを自身の両親や夫などの家族に対して話していた。ただし一部のニュースは両親に話すと心配するので言わなかったという。新型コロナウイルスが紫外線に弱いというニュースを両親に伝えたところ、両親は実際に外を歩くようになったが、夏になり紫外線が強くなってもコロナウイルス感染者が減らなかったことでそれが嘘だと気づいた。また夫や父親、弟に対してコロナに関するニュースを共有してもあまり興味がない反応を示したので、男性はそうしたニュースに対して興味がな
いのではないかと C は考えている。実際にコロナに対する対策の情報は母親に特に共有しているとしており、次亜塩素酸に関するフェイクニュースを母親から聞いたことからも、Cの場合は母娘の間でコロナに関するフェイクニュースが共有されていると理解できる。一方で SNS に関しては、フェイクニュースを自ら書き込んだり拡散したりするということはしていなかった。その理由について C は、
「嫌じゃないですか、間違ってたら。見る側です、私は」と述べている。
インフォーマント D は、フェイクニュースを見た後に、家族や友人に対して LINE や
Twitter などを通じて情報を伝えたという。その際には断定するのではなく「らしいよ」という真偽が分かっていないというニュアンスで情報を伝えている。情報を伝えたことについて D は「それをきっかけになにか話題を、コロナ以外に話をすることも」と、会話のきっかけに使っていた。同時にそこには「大丈夫か？」という心配の気持ちもあったという。たとえば転売屋によるマスク買い占めのフェイクニュースについては、そのニュースを D の故郷に住む兄弟に伝えたところ、故郷では皆がマスクを大量に買ってしまい手に入らないという会話に繋がった。そのうえで D が現在住む地域ではマスクが手に入ったために、故郷にマスクを送ろうかという話に繋がったという。他のインフォーマントでも家族にコロ
ナに関するフェイクニュースを共有していたが、D のように会話の中で話題として出しつ
つも、身を案じる気持ちがあったことが推察される。
D は、家族や兄弟に対しては電話（通話）で、友人に対しては、LINE、Twitter、Facebookを使用してフェイクニュースを伝えていた。自分との関係性によって使用するソーシャルメディアが使い分けられているのは後に詳しく確認する。さらに D はニュースがフェイクと分かった段階で、LINE や Twitter では「これ違ったよ」という真偽が分かったとする形で情報を伝えている。

122ただし、次のように語っているのは興味深い。
調査者：Twitter でやっぱりこれ違ったんだというニュースを、「やっぱりこれ違ったらしいですよ」という形で発信したことはありますか？
D：そうですね、「これちょっと前言ってたんですけれどこれ違うらしい」みたいな。
調査者：その時に過去のもの（＝ツイート）を取り消しをしたりなどそういうことをしましたか？
D：しないですね。リプライするには長すぎるので、自分で検索してそれをリプライして違うらしいっていうところまでの作業にはならない。
自らが発信した情報が誤っていたとしても、その発信した情報自体が誤りであるということを伝えるにはコストがかかる。先に取り上げた B の場合は、自らが投稿していた情報が誤っていたということを表明せずに、情報自体を削除していたが、D の場合には打ち消しの情報を発信している。しかし、その場合でも、元の誤っていた情報自体は削除や否定が直接されない形になっているのである。SNS の機能として、過去に発信していた情報が誤りであることを、誤った情報に対して直に表示できるようなアーキテクチャの実装をすることで、過去に発信した誤った情報を目にした人々が、その情報が誤りであるということを知ることができるようになるかもしれない。
ここで D に対してさらに詳しく Twitter や LINE でのコロナに関する情報発信について尋ねた。
調査者：Twitter で（コロナに関する情報を）発信した時ってどういう文章を添えたりして発信しますか？それか、あるいはただのリツイートなんでしょうか？
D：リツイートだけの時もありますし、自分で「これってもしかしたらやばいかも」って、危機的な状況にあるかもよという一言を入れた気がしますね・・・ただリツイー
トするっていうよりは。
また、D は友人と飲み会をする際に、本当に飲み会を実施できるか社会状況なのかを判断するのに、感染者数などの情報を知人と共有して相談したとも語っていた。これはインフォーマント A のロックダウンのフェイクニュースに関する行動と類似している。
インフォーマント E は、フェイクニュースを目にしたあとに「正しいニュースかわからないですけど、こういったのが今出てるよっていうのを、夫だったりとか、親とかには可能性としてあるみたいだよという話はした」という。それ以外に SNS やソーシャルメディアなどで共有は行っていない。夫や親などの家族に話した理由について、E は「私としても正しいかわからなかったので、他の人はどう思うんだろうなって意味合いも込めて話している」と述べた。話を聞いた夫や親は「可能性としてありえるかもね」という反応を示したという。なお、E は伝えたフェイクニュースの真偽が判明した段階で、再度家族に対してニュ123

ースが正しくなかったことを伝えている。
インフォーマント F は、フェイクニュースを見て、Yahoo!ニュースのコメント欄（ヤフコメ）に「こういう風に噂されているが本当か？」と書き込んだり、職場の同僚と「どこまで本当なのだろうか」と話をしたりしたという。F は他のインフォーマントに比べて少し特殊な背景を有している。F はヤフコメのヘビーユーザーであり、今回調査で提示したフェイク
ニュースリストのうち知っているニュースの多くをヤフコメや Twitter に書き込んだという。
特にヤフコメへの書き込みについては次のように述べている。
F：（ヤフコメに）書き込むのが好きなので。賛成ボタンとか押されるとうれしくなるので。書き込みたいものをメールか何かに保存しておいて、すぐコピペできるようにしておきます。コロナ関連のニュースが流れてきたら、すぐにコメント欄のトップに乗るように、あらかじめ用意しておいた自分のコメントをペーストできるように準備をしておきます。いいねがたくさんつくからです。
調査者：Yahoo!ニュースのコメント欄や Twitter に書き込むときは、「よく分からないけ
ど」という（留保をつけて書く）感じですか？
F：ヤフコメに書くときは、匿名性が高いので、反応されるとうれしかったりしますので、センセーショナルに、刺激的に書いたりします。返ってくるコメントも刺激的だったりすると、やりとりが楽しくなったりして。客観的に醒めてみると、これを初めて見た人は、もしかしたらこれを信じてしまうと、悪かったかなという気持ちになることもあります。ただ、やりとりが楽しくなってやめられないことがあります。
（中略）
F：ヤフコメは、賛同されることもありますし、「なんでそんな不確かな情報を載せるのか」と書き込んでくる人もいますし、様々ですね。
調査者：反論もしたりするのですか？
F：反論もしたりしますね。反応があったりすると、Yahoo!の右上にコメントへの反応という形で数字が出てくるんですね。数字が上がっていけばいくほど、自分の書き込
みがこれだけ多くの人に読まれているのかという快感というんですかね。もっと書
き込みたくなるんですよね。読まれるためにもっと過激なことを、とエスカレートしていくのは分かるのですが、その時は抑えられなくなるんですね。ちょっとこう、尾ひれ背びれをつけて書き込んでしまうことがあります。
調査者：例えばどんな尾ひれ背びれのつけ方ですか？
F：まあ数字をちょっと大きくしてみたり。そんな極端な数字を書くと嘘っぽくなるので、例えば陰性の場合 8 万なら 15 万くらいとか。ぎりぎり嘘と分からない感じで書
いちゃいますね。
このように F は、ヤフコメでコメントがつくことを期待して、フェイクニュースを自ら積極的に拡散していた。その際には、元の情報をより誇張して拡散するということもしていた。

124

このような行為に及ぶ理由について F に尋ねている。
調査者：ヤフコメ（に書き込む理由）は、正義感というよりかは、目立ちたい感じですか？
F：正義感が二割、自分が認証されたという気持ちが五割、残りの三割は、うーん・・・
正義感が三割で、認証欲求が満たされたのが七割ですかね。
調査者：仕事もされていて、ご家族もいらっしゃって、ネット上で承認欲求を満たさな
くてもリアルで満たされているのではないかと思うのですが・・・。
F：職場でも役職もいただいていますし、同期の中でも悪い方ではないと思っています
が、それでもやっぱりもやもやしたものがあったりして、なんというか、思いっきり羽を広げて何か言いたくなることがあったりして、欲求を解消するような場所でもあるなと思います。
F は承認欲求を満たすためにフェイクニュースを拡散していたということになる。F はヤ
フコメに書き込む際に、自分が「別人格になります」と語っている。
さて、ここでヤフコメの機能に注目したい。
調査者：Twitter よりもヤフコメの方がよく書き込む感じですか？
F：そうですね。ヤフコメの方が書き込む感じですね。
調査者：その二つの違いはどんな感じですか？
F：ヤフコメは割と楽な気持ちで構えずに書けるっていうんですかね。
調査者：それは名前が出ないから？
F：そうですね。名前が出ないし、割と本心で書き込んでいますね。オーバーに書いて楽しむということもありますし。
調査者：それができるのは、いつか消えるという安心感があるからですか？
F：いつか消えるということもあるし、名前が特定されないというずるいところもある
し。どんなに長くても一ヶ月で消えてしまうというのがあるので。
ヤフコメは、匿名性であり、またいつか書き込みはニュースごと消えてしまうという特徴がある。それに加えて、他者からの反応が数字としてフィードバックされる。そうしたアー
キテクチャが F をフェイクニュースの書き込みに走らせている可能性を指摘できるだろう。
一方で、Twitter に書き込む際には F は違う理屈を働かせているようだ。
F：Twitter は顔見知りがほとんどなので、ニュースを書き込むときは抑えた感じで書き込みます。
「嘘か本当かわからないけども」みたいな感じです。
（中略）
調査者：Twitter に書き込んだのは、どういう動機ですか？
F：安心感もあるし、あ、「俺こんなニュース仕込んできたよ」という認証欲求ですかね。

125

調査者：リアルな知り合いの中では F さんは情報通として知られている感じですか？
F：そうかもしれないですね。
調査者：自分のキャラを確立するためにもやっている感じはありますか？
F：そうですね。自分の中では面白おかしく。実際僕とあったら違うんだけども、Twitter
上では面白いキャラになるねとか、刺激的なことを書いたりすることもあるよねと思われているかもしれないですね。自分でもそれをちょっと面白がって演じているところもあります。ヤフコメとは違って、汚い言葉は使いませんし、優しい言い方で書いています。なるべくトゲがないように書いていますね。
（中略）
調査者：Twitter はどういう反応がありますか？
F：Twitter は顔見知りが多いので、返ってくる反応も抑えたものが多くて、「そうだね」
みたいな、割と肯定するようなコメントがほとんどです。嘘じゃないかと思っている
人は書き込んだりしないので。人間関係に波が立たないようにということだと思います。
調査者：いいねとかリツイートはされますか？
F：リツイートもされますね。それがどんどん広がっていった例もあります。
調査者：コロナに関してもそうですか？
F：そうですね。最初の頃は、マスク不足になった頃で、「うちの近所のドラッグストアにはたくさんあったよ」と書き込んだのですが、それは本当の話で、うちは都心の方ではないので、都心でマスク不足と言われているのは、たまたま売り切れていただけじゃないの？と書き込んだら、私の知り合いじゃない人もリツイートされて、あなたが住んでいるところは何市ですか？とたくさん来ました。
「私も東京から越境して買いに行きたいのでドラッグストアを教えてください」というコメントもありました。
それで拡散されたりしました。
調査者：それは承認欲求が満たされた感じですか？
F：そうですね。承認欲求も正義感も満たされたし、社会に貢献できたという思いもありました。
Twitter の方はリアルの知り合いと繋がっているため、書き込みのトーンや過激さはある程度抑制されている。また、Twitter は自らのキャラクターをブランディングするためにも使用されている。ただし、それを通じて承認欲求や正義感を満たしている点に関しては、
Twitter もヤフコメもそこまで大きな差は見られないと思われる。なお、自らが過去に投稿したツイートの内容がフェイクニュースだと気づいた際にも、書き込みは消していないと述べていた。この点は、インフォーマント D と共通している。また、F についてはここまで
インターネット上での情報拡散について見てきたが、同居している家族や別居の父親に対しても「どこまでが本当か分からないけども、気を付けた方がいいよ」と情報を共有している。

126

以上、各インフォーマントがどのようにフェイクニュースを拡散してきたのかについて見てきた。インフォーマント間で最も共通していた振る舞いは家族に口頭や電話でフェイ
クニュースを共有したことだろう。これは全インフォーマントが行っていた。おそらく背景には家族を思いやる気持ちや、日常的な家族とのコミュニケーションの話題の 1 つとしてフェイクニュースが使われたということがあると思われる。
次に、SNS などのソーシャルメディア上でフェイクニュースを拡散して経験があるのは、
インフォーマント B、D、F であった。いずれも男性であることは興味深い。自らが拡散したフェイクニュースが誤りであると分かった際に、インフォーマントがとった行動はそれぞれ異なっていた。B はその投稿を削除し、D は削除せずに新たに打ち消しの投稿を発信している（もっとも、D はもともとのフェイクニュースの投稿を正しいと断定しない形で行っていた）。F は、投稿を削除せず打ち消し情報の発信も行わなかった。
ここで注意したいのは、口頭での発信もソーシャルメディアの発信であっても、フェイク
ニュース情報の発信には、インフォーマントごとにトーンの違いがあるということである。
あるインフォーマントは「どこまで本当か分からないけれど」という断定をしない形でフェイクニュースを共有しているが、別のインフォーマントは断定に近い形でフェイクニュー
スを発信している。そのトーンの違いが受け手にどのような影響の差を与えるかは今回の調査では分からなかった。

５．４．各インフォーマントのコミュニケーション環境
ここで各インフォーマントのコミュニケーション環境について確認したい。改めて「コミュニケーション環境」とは、人々が他者とコミュニケーションを行う際にその前提となる、その人を取り巻く環境のことである。ここには使用しているコミュニケーションツールの種類だけではなく、コミュニケーション相手との関係性や、ツールの利用方法も含む。
各インフォーマントのコミュニケーション環境を明らかにするべく、まずはどのコミュ
ニケーションツールをどのように利用しているのかについて確認していきたい。

５．４．１．インフォーマント A のコミュニケーション環境
インフォーマント A は、LINE は家族や友達と連絡をとるのに使用している。大学入学時に LINE のアカウントを変えたので、「友だち」として登録されているのは 100 人くらいしかいないが、実際に連絡をとっているのはその中のわずかである。100 人の構成は、大学や他大学の人（部活をやっている関係上、他大学の人とも連絡を取る必要がある）、自身がやっているアルバイトやボランティアに関係する人である。A は「あまりだらだらと LINE を続けるのが好きな方じゃない」として、部活動の LINE でも業務連絡などの必要な連絡しかしないと述べた。

127

Twitter は前まではやっていたが、現在はアカウントを削除している。元々は自分自身のアカウントと部活動団体としてのアカウントの 2 つを有していたが、後者でしか Twitter を利用していなかった。大学 4 年生になり、部活動団体のアカウントで呟くこともあまりなくなったため、もういらないとして Twitter アカウントを削除したという。アカウントを有していた際も、たまに芸能人のニュースなどがあれば検索はしていたが、自発的にツイートするなどはしていなかった。
A は、中学 3 年生から Facebook もやっていたが、A の年齢で Facebook をやっているのは珍しい。Facebook をなぜ始めたかは覚えてないとしているが、現在もやっている理由としては、ボランティア活動で繋がっている人が Facebook をやっていることが多いからと答えている。ただし、ここでも自ら投稿することはなく人の投稿を見ていることが多いと答えた。
Instagram の使用についても A に尋ねた。これも Twitter と同様に最近までやっていたが、現在は使用を停止しているという。その理由について A は、「そうですね・・・人の投稿を見てると、なんか、つらいなあと思って」「周りの充実している投稿を見てるとつらくなりました」と答えている。Instagram を使用していた際は、友達や部活の知り合い、有名人のアカウントなどをフォローしていた。ただ、ここでも自分で投稿することはあまりしていな
かったという。
若者層に人気のアプリである TikTok については、ネットニュースなどで話題になっている投稿を見るために何回かインストールしたものの現在は利用していない。
A は YouTube を毎日平均して 2 時間程度視聴している。よく見るのは、YouTuber や海外に住んでいる人の生活についての動画、80 年代アイドルなどである。海外に住む人の動画を視聴する理由としては、A の趣味が旅行であることが挙げられる。
A の友人関係についても尋ねた。一番仲の仲が良いのは、小学校と予備校が一緒だった友人であり、よく一緒に旅行に行っていたという。Instagram をやっていたときはダイレクト
メッセージで連絡をとっていたが、現在は LINE でしか繋がっていない。ただし、お互いにLINE が好きではないので、3 日くらい連絡をためて返信するというやりとりをしている。
また LINE 通話は全然しないという。また、インターネット経由の友人については「怖いので作ろうとは思わない」と答えた。
インフォーマント A は、ソーシャルメディアを含むインターネットの利用に対して極めて消極的な印象を受ける。なおかつ、ソーシャルメディアの利用は部活動での連絡など目的を満たす手段として使用しているようであった。また、自ら投稿することがほとんどないという点も重要である。A は、ソーシャルメディアを通じてフェイクニュース情報の発信を行ってない理由は上記が大きく関係していると思われる。

128

５．４．２．インフォーマント B のコミュニケーション環境
インフォーマント B は、LINE を使用しているが、家族とはスマートフォンのショートメ
ッセージ機能を使用してやり取りをしていた。LINE で繋がっているのは 1,030 人と他のインフォーマントに比べて多いが、その構成は、仕事関係は 1～2 割程度でしかなく、その他
はプライベートの繋がりであるという。リアルな友人も多いが、例えば過去に参加した合コンなどの一時的な繋がりが累積されていった結果だと述べた。
B は、Twitter は 10 年以上前からやっている。アカウントを 2 つもっており、趣味用のアカウントと、自分の顔を掲載している「オープン用」アカウントである。後者は本名では利用していないものの、プロフィール欄などを見ると友人たちは自分を特定できるようになっているという。それぞれのフォローとフォロワー数は、趣味用アカウントは厳選しており、フォロー数は 300 弱、フォロワーは 130 程度だと述べた。また、オープン用アカウントでは、1,300 フォロー、950 フォロワーであった。ただし 950 フォロワーは全員がリアルの知り合いではなく、勧誘などを行う業者みたいなアカウントからもフォローされているという。
Facebook は最近では使用頻度が落ちているもののやっており、mixi から Facebook に移行
して使い始めたという。現在も一日に一回は見ており、メッセージが来ていないか、気になる友達の投稿はないかなど、だんだんと発信用より閲覧用になっているという。Facebook を通じてもフェイクニュースに接触したことはあるが、Twitter や LINE タイムラインへの投稿とは違い、自らが拡散はしてないと答えた。
B は、Instagram もここ数年は使用している。気になる芸能人のファッション、グルメ、情報などを見るために登録している。また、スマートフォンで風景を撮影するのが好きなため、綺麗な風景や、おしゃれな料理、飼い猫などの写真を投稿しているという。この他、TikTok
や 5 ちゃんねる、芸能人のブログ閲覧などもしており、ここから、B がかなり多くのソーシャルメディアを使用してるということが窺える。ニュースに関しても、LINE ニュースのトップ 20 個、グノシーやスマートニュース、新聞の電子版など幅広く見ている。そこに Twitter
トレンドやヤフーニュースの検索窓の下に表示されるニュースリストも入れれば、数多くのニュースを目にしていると考えられる。
また、B の特徴として興味深いのは、動画配信サービスを複数登録していることである。
Netflix、Amazon Prime Video、FOD、Hulu、TVer に登録していた。この他には YouTube でもドラマやアニメ、趣味に関連する YouTuber の動画を視聴していた。現在、コロナによって
週に 4 日は在宅勤務のため映像を視聴する時間が増え、「暇さえあればテレビ見るか、動画
配信サービスで見るか」という状況にあるようだ。B は現在両親と同居している。テレビはB の部屋にもあるが、居間にもある。夜ご飯を家族で食べる際にテレビをつけながら食事をしており、そこで目にしたニュースが食事時の話題になる。コロナに伴い二度目の給付金が129

配布されるというフェイクニュースを両親に話したのも、食事時にテレビを見ながらだと Bは語った。
B の友人関係についても尋ねた。B は友達とは、LINE を介したやり取りが多いが、Twitter
でも繋がっているという。一番仲の良い友達は、大学時代のゼミの友人である。またネット
で仲良くなった人も 50 人以上いるが、実際にあったのは 7、8 人程度だという。リアルな友達とネットの友達の違いについては、リアルな友達の方が安心感があり、「ネットだと、プロフィールとかきいていてもそれが本当か分からないですし。言い方悪いですが得体が知れないところもあるので、心を許せない」と答えている。
B の情報環境の特徴としては普段から大量の情報に接触していることが挙げられるだろう。そうした中で、接触した情報を処理する手段の 1 つとして「反射的な反応」としてリツ
イートを行っていることが推察される。また LINE や Twitter で繋がっている友人・知人も多く、B からフェイクニュースが拡散された場合には数多くの人に届くことが予想される。

５．４．３．インフォーマント C のコミュニケーション環境
インフォーマント C は、5 年前から LINE を使用している。それまではガラケーであったが、iPhone に機種を変更してから LINE を使用しはじめた。LINE で「友だち」登録されているのは、230 人で、そのうち企業などの公式が 100 を占める。残りの 130 人については、
ママ友、自分の出身校の同級生、仕事関係、家族・親戚などである。C は LINE のタイムラ
インに投稿されたフェイクニュースを目にしたと述べていたが、見るのは通知が来たときである。ただし、普段は企業からの通知が多いため無視しているという。C 自体も、自分の子どもが 2 歳になった時や、ゲームの投稿（ゲーム内で LINE のタイムラインに投稿する機能がある）などはタイムラインに投稿しているという。ただし、先にも確認した通りフェイ
クニュースに関しては自らタイムラインには投稿はしていない。繰り返しになるが、C によれば LINE のタイムラインは子育てをするママたちの間で頻繁に使われている。子どもに関する情報が多く、どこに行ったか、どこの公園が空いているか、子どもが風邪を引いた、どこの病院が良いか、こんなイベントがあるなどが投稿されているという。そうした中で新型
コロナウイルスに関する情報も流れており、その中にフェイクニュースが含まれる。
Twitter については、LINE よりも使用歴が長く、10 年くらい使用している。使用アカウン
トは 1 つで、使途としては、芸能人の投稿や企業懸賞へのリツイートを使った応募である。
フォローは 120 程度で、フォロワー数は 10 程度である。企業懸賞に応募したことがばれた
くないため、親しい友人とは繋がっておらず、もしフォローされてもブロックするという。
自ら投稿するのは、企業懸賞に応募する際のリツイートだけであり、他のインフォーマント
の使用とは大きく異なっている。また、Insgtagram も Twitter と同様に、クーポンを貰えるなどのキャンペーンを目的に 1 年ほど前から利用している。Insgtagram では、知らないママ

130

から友だちにならないかという DM が来るものの、知らない人であるという理由で友達にはなっていない。また、C は Insgtagram でも個人がやっている子ども服ブランドなどがフェイクニュースを投稿しているのを見たと語っていた。
C は、Facebook もやっており 200 人程度と繋がりを持っている。自らの保育園や小学校時代の同級生とも繋がっているが、一番多いのは自身が卒業した専門学校や、現在の職場、そして趣味であるヨガの友人だという。自らも近況や旅行したことを報告するなど投稿をしていた。知人が Facebook 上に愚痴や感情を投稿していて一度問題になったのを見ており、自らはそういった投稿をしないように意識している。
YouTube については、ゲーム実況や昔のアニメなどを視聴している。長いときは 1 日に 2
～3 時間ほど視聴してしまうという。
C は、芸能人のブログを Ameblo で見ている。見るのは芸能人の育児ブログや、後述する
ポイ活についてのブログである。また C はブログ上でも芸能人がフェイクニュースを発信
しているのを見たことがあると語った。
親しい人との繋がりについても尋ねた。まず夫と繋がっているのは基本的には LINE だけであり毎日やりとりをしている。両親とは 2 日に 1 回のペースでやり取りを行い、雑談や子供の写真を両親に送るなどしている。C にとって最も親しい友人は高校時代に 1 人、専門学校時代に 1 人おり、半年に 1 回程度のペースで LINE か電話で連絡をとっている。お互いに子どもがいるが、年齢が違うため頻繁には連絡をとらない。またインターネットで知り合った友達はいないという。
普段見るニュースサイトは Yahoo!ニュースやグノシーである。グノシーは、アンケートなどに答えるとクーポンやポイントが貰えるため使用している。ここにもポイ活が影響している。
C の特徴は 2 つある。1 つは子育てをしているという点である。そのことが C を取り巻くコミュニケーション環境の構築に大きく影響を与えていた。LINE のタイムラインや、子育てに関連した Insgtagram、ブログなどがそうである。もう 1 つの特徴としては、ポイント活動、通称「ポイ活」に熱中していることである。お得な情報や企業懸賞、企業によるポイン
ト付与などが、C がソーシャルメディアを選択したり接触したりする際のモチベーションになっていると思われる。

５．４．４．インフォーマント D のコミュニケーション環境
インフォーマント D は、まず LINE については 10 年前くらいから使用している。現在は100 人程度の人と「友だち」として繋がっており、自身が婚活をしていた際にできた繋がりも多いという。また妻や実家との連絡にも LINE を使用している。コロナに関係するニュー131

スや情報は LINE を通じて妻や実家に送っているという。
Twitter に関しても 10 年以上前から使用しており、アカウントは 3 つ保有している。1 つは昔勤務していて現在は倒産した企業のアカウントを自分の閲覧用として使用しているもの。もう 1 つは、現在付き合いのある友人や、自分が好きな芸能人、ブランドなど幅広くフォローし、自らも投稿するアカウント。最後の 1 つは現在の仕事で使用するアカウントである。自身のプライベートを発信するのは当然 2 つ目のアカウントになる。2 つ目のアカウン
トのフォローは 3,000 程度で、フォロワー数は 1,000 前後である。また、実名ではなくハンドルネームでの使用である。
D は Facebook も使用している。仕事の取引先や友人、飲み屋で知り合った人など幅広い繋がりがある。同様に Insgtagram も使用しており、自らが行った旅行先の風景や食べ物の写真を投稿している。
また D は過去に TikTok も使用しており、自ら顔がアニメーションに変化するフィルタを使用した動画などを投稿していたが、現在は通知がうるさく、電池も減りやすいという理由で使用していない。TikTok は若年層が多く使用しているソーシャルメディアであるため、Dの世代で使用しているのは珍しい印象を受ける。
ブログについては、自身が株式投資をしているため、それに関連したブログを閲覧している。また、フェイクニュースへの接触の項で触れた通り、現在話題になっていることをまとめたブログも閲覧することがある。
D の友人関係について、仲が良いと考える友人は数名程度だという。3 年ほど前に仕事で知り合い価値観が合う友人ができた。その人との連絡には LINE を使っており、コロナに関する情報や株式投資についての情報も共有している。またコロナが蔓延する前は、よく食事にも出かけていた。ここまで見てきた通り、リアルの友人と繋がっているソーシャルメディ
アは LINE・Twitter・Facebook であった。それぞれの使い分けについて D は次のように語る。
D：Twitter はただ単に情報発信だけというか・・・LINE は結構相互的なコミュニケー
ションを取りたいときにちょっとした疑問形でやり取りするケースが多いです。
Facebook は本当によくも悪くも事務レベルでレポーティング的な感じで使うことが多いですね。申し送り。なんか、「これこういう事があったけど、皆さんいかがですか」。
また、別のところで D は次のようにも語っている。
D：Twitter は本当に気軽に情報発信みたいな感じ、シェアも含めてなんですけどしたりします。Facebook は連絡事項っぽいこと、自分は今こう感じていますとかちょっと感情的なものですかね。ちょっと季節変わりましたけどみたいな、ちょっとしたお手132紙みたいな感じで使ってるような気がします。
次にネット経由で出来た友達についても尋ねた。D は会ったことはないが情報交換をしているネット上の友達はいるという。その友達とは Facebook を通じて知り合った。
インフォーマント D の特徴としては、TikTok を使用していたなどソーシャルメディアへの感度が高い。また、各ソーシャルメディアで自ら情報発信を行っていた。ただし、それぞれのソーシャルメディアごとに使い分けを行っているのも注目すべき点である。

５．４．５．インフォーマント E のコミュニケーション環境
インフォーマント E は、約 9 年前から LINE を利用している。繋がりの数は 150 人から200 人の間で、繋がっているのは主に家族や友達である。なお、職場の人間とは別の SNS で繋がっている。最も頻繁にやり取りをする相手は夫だという。両親とは週に 3、4 日程度の頻度でやり取りをしている。LINE のタイムライン機能は、昔は E も使っていたが、現在では E は使用しておらず、友人がたまにやっているのを見る程度である。使用していた当時
は写真とともにこういうことをしたよという報告を行っていた。E には子どもがいないため
か、C のようにタイムラインでコロナに関するフェイクニュースは見ていないようである。
次に Twitter に関してはアカウントを 2 つ有している。1 つは友人の投稿を見るために、
もう 1 つは C と同様に企業懸賞にリツイートをして応募する用である。2 つのアカウントを分けているのは、リツイートをすると友人たちがうるさいだろうと思うからだという。友人と繋がっているアカウントの方は本名（フルネームではなく名前のみ）で利用しており、懸賞用は匿名で利用している。本名の方での投稿は一日に 1 ツイート程度であり、フォロー
数もフォロワー数も 150 人程度である。そのうち 8 割程度が友人で、残りの 2 割が芸能人である。Twitter は一日のうちすき間時間に見ており、夕食後にも 30 分から 1 時間くらい見るという。コロナに関するニュースはリツイートしないが、エンターテイメントに関するニ
ュースはリツイートすることもある。
E は Facebook も使用しているが、過去には自らも投稿していたものの、現在は投稿せずに閲覧のみで使用している。こちらも繋がっているのは友人である。ここで Twitter とFacebook の使い分けについても尋ねた。
調査者：その時の Twitter と Facebook の使い分けみたいなのってあります？
E：Twitter はもう本当に、文字数も限られているのでその時の簡単な気持ちを入れるだ
けですけど、Facebook は長々と書けるので、最近こういうことがありましたっていう、まあその LINE のタイムライン的なもの？な感じで Facebook に入れてました。
調査者：なんか、生きてたら辛いこととか、愚痴とかそういうこともあると思うんです
けど、そういうのを書くとしたらどっちですか？

133

E：Twitter にちょろっと書いたことがあるかもしれないくらいですね。
調査者：なるほど。あんまり普段そういうのってこういうソーシャルメディア上には書
かない？
E：書かないです…はい。
調査者：ちなみにそういう辛い時があるときって、誰かには相談されます？
E：辛かったら夫に言ったり、一人でたくさん食べて解消するかくらいですかね（笑)
調査者：なるほど、ありがとうございます。あんまりため込まないというか、あんまり
辛い、あーもう耐えられない、みたいにはならないタイプですか？
E：なる時にはなるんですけど、ソーシャルメディアに出すのは恥ずかしいなってなんか私の中で思ってるので、外には出さないで、家でなんか好きなことしてそれで紛らわせますかね。
E は Twitter と Facebook の使い分けは行っているものの、そもそもソーシャルメディア自体に自らの感情を書くことはしないタイプであり、そもそもソーシャルメディア自体への投稿が多くなかった。Instagram の利用についても尋ねたが、自ら投稿はせず閲覧のみとい
う回答であったことからもそれは分かる。
E は 5 ちゃんねるやガルチャン（ガールズちゃんねる）などの掲示板をたまに閲覧していた。見るのは主に芸能人に関するスレッドである。他のソーシャルメディアと同様で、書き込むことはほとんどなくたまにする程度である。
また、これは他のインフォーマントの多くにも共通するが、夫と家で夕食をとっている最中にフェイクニュースの情報について共有したと E は語っていた。家族の団らん中に自身がソーシャルメディアなどで接触したニュースを共有することは多くの場合に見られそうである。
E にとっての親しい友人は主に高校や大学時代にできており、現在でも月に１、2 回親しい友人たちでリモート飲み会を行っている。そのうち最も親しい友人は高校時代に出来た人で、その人とは月に数回 LINE を使って連絡をとっている。親友とは Twitter や Facebook
でも繋がっているが、お互いにあまり投稿するタイプではないという。友人によってソーシャルメディアの使い分けをしているかを尋ねたが、基本的にはどの友人にも LINE で連絡を取るという回答であった（比較的高校の友人が Facebook には多いという傾向はあった）。オ
ンラインで出来た友人の有無について尋ねたが、同じ芸能人を好きな人と Twitter で繋がっているもののリアルで会ったことなどはないと E は答えた。
E は各インフォーマントの中で比較的リテラシーが高いタイプだと思われる。たとえば、政治に関するリツイートはしないと答えていたが、その理由は自分が詳しくないので中途半端に情報を出してもしょうがないというものであった。逆にエンターテイメント系のツ
イートをリツイートする理由について「誰も傷つけない」ことを理由に挙げていた。フェイ

134クニュースを防ぐための方策を E 自身に尋ねたが、そこでも下記のように述べている。
E：一人一人がニュースを簡単に鵜呑みにしない、すぐに広めないってことだと思うん
ですけど、どうしても若い人って Twitter とかからニュース見る人が多いと思うんですけど、あまり調べない人が多いからだと思うので。
調査者：なるほど。じゃあ１回１回ちゃんと調べて自分で正しいかどうか考えるっていうのが大事なんじゃないかということですか？
E：リツイートする前に１回考えるっていうのが重要だと思います。考えてもわからな
いのかもしれないんですけど、リツイートって多くの人に触れるっていう責任というか、そういったものを１人１人が考える必要があるんじゃないかなって思います。
こうした E の考え方がフェイクニュースに接触したとしても拡散を行わなかったことに繋がっていると思われる。

５．４．６．インフォーマント F のコミュニケーション環境
インフォーマント F は、LINE はやっておらず、家族との連絡も主に電話や E メールであった。スマートフォンは、上記の通り電話と E メールしか使っておらず、これから登場する
ソーシャルメディアの利用については全てパソコンを使ってアクセスしている。
次に Twitter に関してはアカウントを 2 つ持っている。1 つは自身の保守的な政治主張を投稿するアカウントで、もう 1 つは知人・友人に向けたアカウントである。前者にはリベラル派を挑発するために過激なことを書いたりもしている。ただし、後に触れるヤフコメとはID を分けているなど、本人が特定されないような工夫も行っている。
F が Twitter を使い始めたのは 10 年前で、きっかけは職場の同僚が使い始めたことであった。最初は登録しただけで放置していたが、5 年ほど前に Yahoo!ニュースを Twitter に投稿できることを知ってからだ。F は 2 つの Twitter アカウントどちらにも Yahoo!ニュースを転載している。政治アカウントでは、挑発したようなコメントとともに。逆に知り合いをフォローしているアカウントでは割とマイルドに書き込んでいるという。知り合い向けのアカ
ウントの方を先に取得しており、2 つ目の政治アカウントは、安倍総理が就任してからしば
らく経ち、新聞やテレビが総理を攻撃し始めた頃から、もっと自分の本心を書きたいと開設したという。なお、どちらのアカウントも別々のハンドルネームで使用している。知人・友人をフォローしているリアルアカウントの方は、フォロー数、フォロワー数ともに 400 名程度で、政治アカウントの方はフォロー数が 5、60 名程度で、フォロワー数は 300 名ほどいる。ツイートする頻度は、リアルの方は 1～2 日に 1 回程度、政治アカウントは多いときは1 日に 3 回か 4 回くらい書き込むという。なお、F は Facebook もやっているが、こちらは閲覧のみにしか使っていない。

135

F は SNS を始める前は、2 ちゃんねる（現、5 ちゃんねる）も閲覧していた。閲覧していたのは、政治やニュース、自分がこれから行く旅行先の情報などであった。たまに自ら書き込みもしていたという。また、当時からリベラル派に対する不信感をもっており、そのような書き込みもしていた。
次にブログの使用について見てみた。F 自身はブログを自らやっているが、こちらは旅行記を掲載するのが主である。逆に読んでいるブログは「カイカイ反応通信」や「楽韓 Web」などの嫌韓ブログに分類されるものを好んで読んでおり、一日に 5 回も閲覧するという。
F は、YouTube を毎日１時間弱程度視聴しているという。よく視聴するのは、犬や猫などの動物に関する動画だという。チャンネル桜などの保守向けの動画もたまに視聴するが「映像で見ると、ヤフコメや Twitter とは違ってカッカしてきてしまう。腹立たしいニュースになったりするとカッカしてしまうので、自分にズドンとくるというか・・・あまりもう見ないようにしています」と述べている。
登録しているメールマガジンは現在大臣を務めているある国会議員のもので、その人を応援する意味合いも込めて見ているという。保守層に人気のある作家のメールマガジンなどは購読しておらず、「本を読んだり、Twitter で賛同を示したりはします」とのことだった。
Netflix や Hulu などの映像配信サービスにも登録していたことはあるが、作品数がありすぎるため見切れないし、Twitter などの SNS をやりだすとそちらの方がのめり込めるとして解約したという。そこで F の一日のインターネット利用について尋ねた。
F：朝起きてメールのチェックをします。職場に 9 時くらいについて、仕事はじめて、
昼休み 12 時～13 時の間、外食でなければネット見たり、Youtube 見たり。職場では（Twitter やヤフコメに）書き込んだりはしないですね。足がつきそうなので。19 時くらいまでには家についてますので、家族と団らんしたりして、22 時くらいには自分の部屋に戻って、メールチェックしたり、ヤフコメに没頭したり、Twitter の愛国ア
カウントで挑発したり、頭がカッカしてクールダウンしたいときは Youtube で動物を見たり、リセット出来たらまた愛国アカウントに帰ってくる。
調査者：休日の日はどうですか？
F：8 時くらいに起きて、午前中はスポーツジムに行って、午後は家族と出かけたりします。出かけなければ、自分の部屋で（Twitter の）愛国アカウントを楽しんだり、ヤ
フコメを楽しんだり、YouTube 楽しんだり、プロレスの映像を楽しんだり、4～5 時間
は昼間にやっちゃったりしますね。合間にクールダウンで動物の映像見たり。
調査者：プロレスも Youtube で見られるんですか？
F：そうですね。後楽園ホールで生で見たりするのですが、最近は Youtube や映像配信

136で見たりします。
調査者：プロレスはまた違う位置づけ？
F：プロレスはクールダウンや愛国アカウントとは違うんですよね。正常な自分に戻った感じというか。それもまた同じ素の自分なんですが。
これを見ると、F の生活の中で、ヤフコメや Twitter を使って政治的な主張をすることが大きな位置を占めていることが分かる。では、家庭内で政治的な話題は出しているのだろうか。
調査者：ご家族とのやり取りは基本的に口頭か電話かメールくらいだと思うのですが、ご家族と愛国的なことを話したりはされますか？
F：そうですね。産経新聞を取っているのですが、「朝日新聞や東京新聞は、書いてることが全然違うね」とか「朝日新聞や東京新聞は読者を誘導しようとしているよね」とか、「新聞を見比べてこう書いてあった」「変な書き方をしていた」とかそういうことを話しますね。
調査者：ご家族も考え方としては愛国的ですか？
F：そうですね。そんなに話し合ったりはしないですが、新聞広げてみて、「そうだよな」というと「そうだよね」と返ってきますね。
このように F は家庭においても、インターネット上においても政治に関する主張は一貫している。しかし、先に見た通り Twitter 上ではアカウントを変えるなどの使い分けはしていたことは興味深い。
F の交友関係についても尋ねた。職場の同期に親友がいるという。仲が良く共通の趣味のプロレスを休日に見に行き、その後にご飯を食べるなどもしている。その友人とのやり取り
は電話やメールで行っている。また、それ以外の友人とは Twitter で繋がっている。同様に、Facebook でも 50 名ほどの知人・友人と繋がっていた。
親友への連絡もそうであったが、友人と連絡を取る際には、一番はメールで連絡を取っている。ただし Twitter で連絡とることもあるという。
またインターネットで出来た友人が F にはいた。政治的主張が一緒の友人という訳ではなく、同じテレビ番組が好きという共通の趣味を持つ友人で、リアルでは会ったことはない
が、Twitter（リアルアカウントの方）でよくやり取りをしている。また 30 年ほど前にインターネットで同じ趣味の人々とオフ会を数回やった経験があるとも語っていた。
F には信用するメディアについても尋ねている。まず先の会話にも出てきた通り、購読している新聞は産経新聞である。食事中に家族でテレビは視聴するが、バラエティ番組が多い。
テレビを視聴しながら家族でニュースについて議論をするか尋ねたところ下記のような回答であった。

137

調査者：テレビニュースについて家族で議論とかはしないですか？
F：コロナのニュースだったりすると、気を付けないといけないね、という程度ですね。
テレビニュースだと、コメンテーターが出てきたりキャスターが自分の意見を付け加えたりするので、ニュース全体が嘘っぽく聞こえてしまったり、恣意的にニュースを作り変えて僕たちに流してきてるんじゃないかという不信感がついてくるので、テレビニュースはあまり意識して見てないですね。
調査者：テレビは政権与党を攻撃する論調が多いですもんね。
F：そうですね。リベラル派の人が多いので、イライラしてきちゃいますので、つけないですね。
では、F はどのようなニュースソースを信じるのだろうか。
F：Yahoo!ニュースもリベラル寄りなことが多いので。編集室というのがあるらしいですが、何をトップニュースにするかを考えている人たちは、元東京新聞や朝日新聞の記者の場合が多いですし、Yahoo!自体がオーナーが中国系資本が入っていたりするので、中国に不利なニュースはそんなに乗っけないとも聞くので・・・何も信じられないということになりますので、自分が信用しているコメンテーターの人くらいで（中略）すね、例えば、長谷川幸洋さん、辛坊治郎さん、ラジオニッポン放送の飯田浩司さんの意見はそのまま信じてますね。そういう人が言った意見に感化されやすいという自覚はしています。
（中略）〇〇さんが二か月前くらいからラジオ番組を持ってますんで、それはネットで翌日配信で聞いてます。
調査者：ちなみに〇〇さんはラジオも政治ネタですか？
F：政治ネタのラジオ番組です。
（中略）ほぼ毎日聞いてます。
（後略）
F は、保守系パーソナリティの出演するラジオ番組や保守系の論客などを信用するソースとしていた。ただし、ラジオを通じてフェイクニュースに接触したとも述べており、必ずしも正しい情報ばかりではないことは理解していそうである。それでは、怪しいニュースに接触した際に F はどのような行動を取るのだろうか。
調査者：怪しいニュースに接した時にどういう行動をしましたか？
F：キーワードで検索してみて、他のメディアでの報じ方を見比べてみたり、情報の出所を確認するようにはしてるんですけれども。ただ、名のある所でも嘘ニュースだったりしますので、検証のしがいがないこともあるんですけども、見比べてみたりはします。
調査者：よく調べられるほうですか？
F：調べる方ですね。グーグル検索だったり、Yahoo!検索だったり。最近の方は Twtter
で検索されてると聞きましたが、びっくりしました。Twitter は主観的な書き込みばかりなのにその中で検索するという発想がなくて、余計フェイクニュースばかりの138

世界なのにそこで検索するのかと驚きつつも、自分でも検索するようになりました。
そっちのほうが情報量が大きくなっているような気もします。
他のインフォーマントにも共通する通り、F も怪しいニュースに接触した際には、自ら検索をして情報を調べるということをしていた。それにもかかわらず F はフェイクニュース
をヤフコメなどで発信していたことを考えると、情報の正しさを検証する能力と、フェイク
ニュースの拡散行動は必ずしも対応しないことが考えられる。
以上、6 名のインフォーマントのコミュニケーション環境を確認した。それぞれのインフォーマントごとにソーシャルメディアなどの使用するコミュニケーションプラットフォー
ムは異なっており、その使い方にも大きな差があった。それぞれのインフォーマントのバッ
クグラウンドを理解した上で、それに基づいてソーシャルメディアなどの利用実態を解釈することが大事である。今回 6 名のインフォーマントは全員がフェイクニュースに接触していたが、それぞれが接触した経路は多少異なっていた。多くのインフォーマントは Twitterを通じてフェイクニュースに接触していたが、それぞれ Twitter の利用方法が異なるため、それらを加味して考える必要があるのではないだろうか。

５．５．コミュニケーション環境からフェイクニュース対策を考える
本章の最後に、まとめとしてコミュニケーション環境からのフェイクニュース対策について考察を行いたい。
前節で確認した通り、インフォーマントごとにコミュニケーション環境は大きく異なっていた。そのためコミュニケーション環境に対するアプローチという観点では、全員に共通するフェイクニュース対策を講じることには大きな課題があると思われる。しかし本調査を通じてフェイクニュース対策に繋がるいくつかの知見を得られた。
インフォーマントの多くは怪しいニュースに接触した際に、情報検証行動を行っていることが聞き取りの結果分かった。その多くはインターネットで検索をすることなどであったが、インフォーマント C のように専門機関に直接電話をかけるなどして真偽を確かめる
ことをする者もいた。フェイクニュース拡散防止において、情報検証行動自体は肯定的に解釈できるが、専門機関に直接問い合わせをする者が多かった場合には、社会的コストの増加も懸念される。さらに興味深いのは、インフォーマント B や E などが「検索したが答えにたどり着けない」と述べていたことである。Google は、ユーザが適切な情報にたどり着けてないと思われる「未回答」の検索キーワードを自動収集し、表示できるツール Question Hub
を医療従事者や医療情報コンテンツの制作チームに提供するなどしているが32、こうした取グーグル、わかりやすく信頼できる医療情報を提供する取り組みを開始 - ケータイ
Watch https://k-tai.watch.impress.co.jp/docs/news/1263872.html
32139

り組みを通じて検索したが答えにたどり着けないという状況を解消することは重要だろう。
また、インフォーマント C は医師相談サイトのアスクドクターズを例に、専門家が複数の異なる回答を行う場合にはかえって混乱が生じることを述べていた。一般的に情報量が多ければ多いほど判断材料が増えると考えられるが、それが相矛盾する内容であった場合には人々が情報の真偽を判断することができず、検証を諦めてしまう可能性を指摘できる。
ここまでに挙げた事例から、情報検証行動を行う人々の窓口になるウェブサービスを提供する必要性が指摘できるだろう。もちろん、既に行われている取り組みとして FIJ（ファクトチェック・イニシアチブ）のファクトチェックなどが日本国内には既に存在する。FIJ
は、今回インフォーマントに提示した新型コロナウイルスに関するフェイクニュースについても、特設サイトを作るなどしてフェイクニュースの拡散防止に向けた活動を行っている。そうした団体やサイトの社会的認知度を上げるとともに、検索結果の上位にそうしたものが来るようにすることも必要ではないだろうか。また、検証結果の提供は即応性が必要であろう。インフォーマント B が述べている通り、登場したばかりのフェイクニュースに対する答えが見つからない場合、そのフェイクニュースをそのまま信じてしまう可能性があるからである。
インフォーマント F は、真偽の判断とは多少異なるロジックでフェイクニュースの拡散を行っていた。すなわち、ヤフコメや Twitter で他者からの反応を目当てにフェイクニュー
スの拡散をしていた。また、インフォーマント C は調査者が提示したフェイクニュースを「本当っぽい」と感覚的に判断していた。また、フェイクニュースを信じない理由として挙げた回答であるが「WHO はあまり信じてないです」とも語っていた。インフォーマント D
もフェイクニュースの打ち消し情報を耳にした上でなおフェイクニュースが本当の可能性があるのではないかと述べている。C も D もフェイクニュースについて情報検証行動を行ったことがあるインフォーマントである。これらのことから分かるのは、ファクトチェック
結果をきちんと人々に伝えたり、情報の受け手のリテラシーを向上させたりしたとしても、
必ずしもフェイクニュースの拡散防止に繋がらない可能性である。そうした際に重要となってくるのは、フェイクニュースを信じてしまっている人々の情報発信が不特定多数の目に触れないようにする形でのフェイクニュース対策であろう。ただし、個人の言論の自由や情報発信の自由を阻害しない形でそれが行われる必要がある。
次に、インフォーマントたちがどのようなコミュニケーションの中でフェイクニュース
を信じてしまうのかについても検討したい。まず、インフォーマントたちの中には不安や願望を抱えている状態でフェイクニュースに接触した際に、そのフェイクニュースを信じてしまうという現象が見られた。たとえば A は自身の就職活動と部活動との兼ね合いの中でロックダウンのニュースを信じてしまった。B は給付金に関するフェイクニュースを、お金が欲しいという気持ちから信じてしまっていたようだ。また、本人がこうありたいというキャラクターやブランディングを維持するために積極的な情報拡散が行われ、その中にフェ140

イクニュースが含まれるということも見られた（インフォーマント B、F）。ところでインフォーマント C の子どもが通う保育園では、保護者による送り迎えの際に保護者同士の会話が禁じられていた。これはママ同士の対面でのコミュニケーション機会の喪失を意味する。
そうした中でママたちの間に不安やストレスが溜まることは想像に難くない。だからこそ、LINE のタイムラインがママたちのコミュニケーションのツールとして活用されており、そこでフェイクニュースが蔓延している可能性はないだろうか。以上のように不安感や願望がフェイクニュースの拡散に貢献している可能性は高い。これは流言研究において、流言が生じる際に不安が関係しているという研究結果とも整合する33。
さらに「他者」の存在がフェイクニュースを信じる際の根拠になることも窺われた。これは大きく整理すると、権威がある他者（インフォーマント A、F）と、権威はないが複数の他者の同調（インフォーマント B、D）に整理される。前者は医療従事者やラジオパーソナ
リティなど権威を有する者により情報発信がなされたことで、フェイクニュースが本当であるように聞こえてしまった。後者は、ハッシュタグやトレンドを見ることで、多くの人々がフェイクニュースについて発信していることが見えたり、まとめブログの URL がソーシャルメディアに書き込まれていることで複数のメディア（＝複数の人物）がフェイクニュースに言及しているように見えたりすることで、フェイクニュースの信憑性が増すというものである。
他方で、同様に「他者」の存在がフェイクニュースの打ち消しにも効果的だと考えられる。
日本医師会や医療従事者などの権威を持つ組織や人物、あるいはラジオやテレビなどの、人々に信頼されている34――人々が権威付けをしている――メディアによってフェイクニ
ュースが否定されたことにより、フェイクニュースが誤っていると複数のインフォーマン
トは認識していた（インフォーマント A、B、C）。また、多くの人々がフェイクニュースの打ち消し情報のソーシャルメディア投稿に「いいね」をつけるなど、多くの人々に正しいと評価されることによって、やはり同様にフェイクニュースが誤りであると信じられたことも今回の調査では観察された（インフォーマント E）。マスメディアの出演者がフェイクニ
ュースを発信しないようにマスメディア側が注意し、逆に権威ある専門家によってファク
トチェック結果やフェイクニュースの打ち消し情報を発信することを地道に続けていく必要がある。また後にも述べる通り、多くの人がフェイクニュースを目にしないようなサービ
スアーキテクチャの設計をソーシャルメディア事業者などは検討すべきである。他方で、フェイクニュースの打ち消し情報に多くの人が賛同していることを示すようなサービス設計が必要となる。
多くのインフォーマントは家庭内や親族にフェイクニュースを伝えていた。これもフェ33
34

早川洋行. (2002). 流言の社会学――形式社会学からの接近. 青弓社
各メディアへの信頼度は本報告書の 2 章を参照されたい。

141

イクニュースの拡散経路として注目すべきことである。ともすればフェイクニュースはイ
ンターネット経由での拡散がイメージされる。確かに、今回のインフォーマントも多くがイ
ンターネット経由でフェイクニュースに接触していた、しかしその後にとった行動の 1 つは、家庭内での共有であったのである。これは、さらなるフェイクニュースの拡散に繋がる可能性がある。実際にインフォーマント A は、母親からフェイクニュースを共有されてフェイクニュースを信じてしまっていた。
それでは何故人々はフェイクニュースを家庭内で共有するのだろうか。まず挙げられるのが家族を気遣ってという理由だろう。インフォーマント C はコロナが紫外線に弱いという情報を母親に伝えており、インフォーマント D は故郷に暮らす兄弟にマスクが不足していないかを確認していた。次に、日常的な会話のネタとしてフェイクニュースを共有していることも考えられる。特に家族で食事をとる際に話題としてフェイクニュースが挙がっていることが複数のインフォーマントで確認された（インフォーマント B、E）
。もし食事をとりながらテレビでニュースを見ていて、そこで新型コロナウイルスに関するニュースが流れたとすれば「そういえばこの前こんなニュースみたんだけど」と新型コロナウイルスに関するフェイクニュースを話題に出す可能性は想像に難くない。
ただし、家庭内でのフェイクニュース共有は、そのフェイクニュースを信じているのではなく、疑いも含めて議論をすることを行っている可能性がある。たとえば、インフォーマン
ト E は、家族にフェイクニュースを共有する際に「本当かどうか分からないけど」という留保をつけた形で共有を行っていた。こうした留保の有無が、家族がフェイクニュースを信じるか否かにどれほど影響を与えるのかは今回の調査では明らかにすることができなかった。
この点は今後も引き続き調査を行う要がある。
なお、家族ではなく友人に対してフェイクニュースを共有する現象も今回の調査では複数名に見られた。その場合にも、フェイクニュースは会話のきっかけや話題として機能しており、家庭内と同様に断定ではなく「どう思う？」などの議論の形で共有されていることも窺われた（インフォーマント D）。こうした共有や議論を行うことで人々は不安の解消を行おうとしているのかもしれない。その真偽は人々の深層心理にも関係するため、今回の調査
では明確にしきれなかったが、もしそうであれば人々の不安をファクトチェックの提供などで取り除ければ、家庭内や友人間での共有や議論を減らすことができるかもしれない。
インタビュー調査では、ソーシャルメディアのアーキテクチャの問題点も複数伺われた。
たとえば LINE のタイムラインはママたちの間で子育て情報が流通するプラットフォームとなっていた。その中でコロナに関するフェイクニュースも蔓延していたことを考えると、LINE 側がある程度は投稿内容をチェックし、虚偽情報には警告や注釈をつける機能を実装する必要があるのではないだろうか。次に Twitter では、トレンド欄にフェイクニュースに関係するキーワードが掲載されていたり、ハッシュタグを検索するとフェイクニュースを142目にしたりしたという話が聞かれた。これらでは多くのユーザーがフェイクニュースに関する情報を投稿している状況を目にしてしまうと、先に述べた通りそれが信憑性をもって伝わってしまう可能性がある。こうした状況は改善の余地があるだろう。また Twitter が行っているリツイートする際に内容を読んだかの確認も、そこまで効果がある取り組みではないことが今回の調査からは窺われた。インフォーマント F はヤフコメのヘビーユーザー
であったが、ヤフコメが匿名であり、自身の書き込みも Yahoo!ニュースの記事とともに時間が経てば消えてしまうということが、自由に書き込みをできる前提となっていた。そのうえで過激なコメントを書くと多くの反応が数字としてフィードバックされるシステムが、人々に過剰な書き込みをすることを促すのではないかということが推察された。
フェイクニュースを拡散したくなったり、誰かが発信したフェイクニュースが不特定多数の目に触れるようになったり、フェイクニュースが信憑性を持つように見える状況は、サービス提供者がアーキテクチャを改修することで改善する余地があるだろう。逆に、誰かが過去に発信したフェイクニュースとファクトチェックの結果を紐付けて、打ち消し情報を付与するというアーキテクチャや、多くの人々がフェイクニュースの打ち消し情報の内容に賛同していることを見える化するアーキテクチャを新たに実装することもフェイクニュ
ース対策の 1 つとして考えられるのではないだろうか。
以上のように、論点は多岐に渡るが、コミュニケーション環境を分析することで、フェイ
クニュース拡散に際しての多くの知見が獲得されたと言える。本章の目的は、フェイクニュ
ースが人々の間を伝播していく際のコミュニケーションのされ方を、その前提となるコミュニケーション環境を描き出すことで明らかにすることであった。今回の調査では、コミュ
ニケーションのされ方の全体像を図式的に描き出すところまではたどり着けなかったが、本調査の結果を定量調査の設計に反映させたり、インフォーマントのコミュニティに入り込み、中長期的に観察を行う人類学的手法の調査を行うことなどで、今後人々のフェイクニ
ュースを巡るコミュニケーション環境の全体像を描き出すことは可能だと考える。今回の調査では、そのための大きな足がかりを得たと言えよう。

５．６．第５章まとめ⚫

全インフォーマントが他者に対して口頭またはソーシャルメディアを通じてフェイク
ニュースを拡散していた。特に家族に対しては全インフォーマントが口頭でフェイク
ニュースを共有していた。

⚫

インフォーマントの多くは怪しいニュースに接触した際に、情報検証行動を行っていた。多くはインターネットで検索をすることであったが、専門機関に直接電話をかける者もいた。また、真偽をインターネットで検索したが答えにたどり着けないと述べていた者もいた。Google が米国で導入しているツール Question Hub のように、情報検証行143

動をとったユーザがウェブで見つけられなかった質問に答えるようなサービスを今後発展させていくことが有効と考えられる。
⚫

専門家が複数の異なる回答を行う場合にはかえって混乱が生じるとの証言も得た。情報量が多いほど判断材料が増えるとも考えられるが、相矛盾する内容であった場合には人々が情報の真偽を判断することができず、検証を諦めてしまう可能性がある。

⚫

情報検証行動を行う人々の窓口になるウェブサービスを提供する必要性がある。既に行われているファクトチェック団体・サイトの社会的認知度を上げるとともに、ソーシャルメディアや検索エンジンでの検索結果の上位に表示されるようにするなどの工夫が必要と考えられる。またファクトチェックの提供は即応性が必要である。

⚫

インフォーマントたちの中には不安や願望を抱えている状態でフェイクニュースに接触した際に、そのフェイクニュースを信じてしまうという現象が見られた。これは流言研究において、流言が生じる際に不安が関係しているという研究結果とも整合する。

⚫

「他者」の存在がフェイクニュースを信じる際の根拠になることも窺われた。「他者」
は権威がある他者と、権威はないが複数の他者への同調の 2 つに整理される。同様に「他者」の存在がフェイクニュースの打ち消しにも効果的だと考えられる。メディア出
演者等がフェイクニュースを発信しないようにメディア側も注意すると同時に、権威ある専門家によってファクトチェック結果やフェイクニュースの打ち消し情報を発信することを地道に続けていく必要がある。

⚫

多くのインフォーマントが家庭内や親族にフェイクニュースを伝えていた。理由としては、家族を気遣って、日常的な会話のネタとしてなどが挙げられる。食事をしている
最中にフェイクニュースが話題に挙がったという例も複数あった。

⚫

共有や議論を行うことで人々は不安の解消を行おうとしている可能性がある。その場
合には、ファクトチェックの提供などで人々の不安を取り除ければ、家庭内や友人間での共有や議論を減らすことができるかもしれない。

⚫

ソーシャルメディアのアーキテクチャへの要望が見られた。例えば、トレンドなどで、
フェイクニュースを拡散したくなったり、誰かが発信したフェイクニュースが不特定多数の目に触れたりするような状況が確認されたため、改善の余地があるといえる。その一方で、人々がソーシャルメディア上でのトレンドや投稿をよく見ているということでもあるため、過去のフェイクニュースとファクトチェックの結果を紐付けて、打ち消し情報を付与するというアーキテクチャ（ラベル付け）等は効果的と考えられる。

144

６．訂正情報の効果とメディアによる違い
本章では、フェイクニュースが収束していく場面、すなわち、訂正情報を受け取った際の人々の反応について統計データから分析を行う。

６．１．訂正情報の効果に関する学術研究の動向
訂正情報の効果に関しては、米国において研究が盛んである。犯罪、健康、マーケティン
グ、政治等のトピックにおいて実験的な実証研究が蓄積されている（Margolin et al. 2018）35。これらの研究によると、訂正情報の効果は全くないわけではないが、相対的に弱い。政治関連のトピックについては特に効果が小さく、ねらいとは逆にフェイクニュースをより信じるようになってしまう例もある（Nyhan & Reifler 2010）36。効果が限定的な理由は、人間の認知や記憶の構造に求められることが多く、特に政治的なトピックについては、個人の政治的価値観が強い影響を及ぼしている（Nyhan & Reifler 2012）37。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）。

６．２．本章における調査と分析
本章では、新型コロナウイルスに関するフェイクニュースに関して、もし訂正情報に接した場合に認識を改めるかどうかを検証する。世界保健機関（WHO）は、ソーシャルメディ
ア上で共有されている新型コロナウイルスに関する誤った情報は、パンデミックそのものと一緒に戦わなければならない「インフォデミック」であると宣言している。パンデミック対策においては、市民一人一人が、感染症の予防や症状及び必要な措置に関する正しい理解を共有する必要がある。フェイクニュースは、市民をいたずらに混乱に陥らせ、更なるパン
デミックの深刻化を招きかねない。それだけでなく、フェイクニュースの存在により、正しいニュースの信頼性まで損なわれてしまい、人々の情報収集コストがあがってしまう。
国内外における関連研究においても、新型コロナウイルスに関するフェイクニュースの訂正の効果については実証研究が提出されていない。そこで本章では、新型コロナウイルス

Walter, N., & Murphy, S. T. (2018). ‘How to unring the bell: A meta-analytic approach to correctionof misinformation.’ Communication Monographs, 85(3), 423-441.
36 Nyhan, B. & Reifler, J. (2010) ‘When corrections fail: The persistence of political misperceptions’
Political Behavior, Vol. 32, pp.303–330.
37 Nyhan, B. and Reifler, J. (2012) Misinformation and fact‐checking: Research findings from social
science. New America Foundation Media Policy Initiative Research Paper. Washington, DC. [online]
https://www.dartmouth.edu/~nyhan/Misinformation_and_Fact-checking.pdf
35145に関するテーマを中心に、どのような特性を持った人がどのようなメディアで訂正情報を受け入れるのかということについてのエビデンスを提供する。
具体的な調査設計は次の通りである。サンプルは、１．３．２．で言及した 5,991 人である（基本属性による分布は表 1.1 を参照）
。ニュースの抽出方法については、３．１．で言及した通り、日本のファクトチェック機関が「誤り」あるいは「不正確」と認定したものをベースに、2020 年に日本で広く拡散されたものを抽出した。以下に再掲する。
1. 転売屋がマスクを 1 週間あたり 9 億枚も購入したのでマスク不足となった
2. PCR 検査は普通の風邪も検出する
3. 深く息を吸って 10 秒我慢できれば、新型コロナウイルスに感染していない
4. 新型コロナウイルスは 26~27 度のお湯を飲むと予防できる
5. 新型コロナウイルス検査では、陰性の場合 8 万円かかる
6. 花こう岩はウイルスの分解に即効性がある
7. WHO が感染者の隔離は不要でソーシャルディスタンスも不要と述べた
8. 5G が新型コロナウイルスを広めている
9. 日本政府が 4 月 1 日からロックダウン（都市封鎖）を行う
10. 漂白剤（次亜塩素酸ナトリウム）を飲むと新型コロナウイルスに効果がある

６．２．１．訂正情報が発信されるメディアによって人々の反応は異なる
本章で焦点となる、訂正情報により考えを変える人は次のように変数化している。上記 10のニュースのうち、見たり聞いたりしたことのあるものについて、その正確さを 7 件法で尋ねた（[1] 絶対に正しいと思う、[2] 正しいと思う、[3] やや正しいと思う、[4] わからない・
どちらともいえない、[5] やや間違っていると思う、[6] 間違っていると思う、[7] 絶対に間違っていると思う）。なお、回答者は調査終了までは上記 10 のニュースがフェイクニュースだとは知らされていない。次に、上記の質問に対して「[1] 絶対に正しいと思う～[4] わか
らない・どちらともいえない」と回答した人に以下のような質問を用意した。
新型コロナウイルス関連の情報・ニュースについて、1 つ以上「絶対に正しいと思う」「正しいと思う」「やや正しいと思う」「わからない・どちらともいえない」のいずれかを選択した方にお聞きします。次のメディアで、「それらの情報は誤りである」という情報を見た（聞いた）とします。その時、あなたはどう思いますか。最も近いものを 1
つお選びください。
選択肢は次の 7 件である。[1] 絶対に間違っていると考えを変える、[2] 間違っていると考えを変える、[3] やや間違っていると考えを変える、[4] 考えは変えない、[5] むしろやや正しいと思うようになる、[6] むしろ正しいと思うようになる、[7] むしろ絶対に正しいと思うようになる。この質問に対するメディアごとの回答状況が図 6.1 である。

146

図 6.1 各メディアからの訂正情報で考えを変えるかどうか
図 6.1 を見ると、メディアごとに個人の判断が分かれていることが読み取れる。メディア研究の分野においては、「メディアはメッセージである」38という有名なテーゼがある。これは、同じ内容でもそれを伝えるメディアが異なれば、情報の社会的な意味が異なるということを意味するものであるが、まさにその様相が図 6.1 に表れているといえるだろう。メディ
アごとに見ていくと、テレビや新聞といった従来型のマスメディアからの情報で考えを変えるという人が相対的に多く、Twitter や Facebook といった新しいメディアからの情報で考えを変えるという人は相対的に少ない。そこで本章では、従来型のメディアで考えを変える
人と、新しいメディアで考えを変える人の違いを比較することによって、どのような人にどのメディアで訂正情報を発信することが効果的であるのかを探究する。なお、この質問に回答した人のサンプルサイズは 2,238 人である（基本属性に基づく分布は表 6.1）。
なお、本章においてマスメディアとは、テレビ及び新聞とする。日本においてテレビ及び新聞は、現在においてもニュースの情報源として 1 位と 2 位であり（橋本 2016: 58）39、信頼性認識においても雑誌やインターネットに比較して高い信頼性を有している（橋本 2016:
71）。ソーシャルメディアとは、Twitter、Facebook、Instagram、TikTok、その他のソーシャル
メディアを指す。このような比較軸を置くことにより、インターネットを介さない伝統的な38

McLuhan, M. (1964=1987). Understanding media: the extensions of man, New York:McGraw-

Hill. （栗原裕・河本仲聖訳『メディア論―人間の拡張の諸相』みすず書房）
39 橋元良明編（2016）『日本人の情報行動 2015』東京大学出版会

147

メディアと、オンライン上の新興のメディアの機能を比較することができる。
表 6.1 本章におけるサンプルの基本統計量（性年代別）

６．２．２．マスメディアで考えを変える人とソーシャルメディアで考えを変える人の違い
マスメディアで考えを変える人とソーシャルメディアで考えを変える人を次のようにして変数化した。前述の対象集団のうち、[1] 絶対に間違っていると考えを変える、[2] 間違っていると考えを変える、[3] やや間違っていると考えを変える、と回答したグループを「1」、[4] 考えは変えない、[5] むしろやや正しいと思うようになる、[6] むしろ正しいと思うようになる、[7] むしろ絶対に正しいと思うようになる、と回答したグループを「0」として値を置き換える。この操作により、当該メディアで考えを変える人=1、考えを変えない人=0 となる。さらに、テレビで考えを変える人、新聞で考えを変える人を or 条件で結合し、これを「マスメディアからの訂正情報で認識を改める人」とする。同様に、Twitter で考えを変える人、Facebook で考えを変える人、Instagram で考えを変える人、TikTok で考えを変える人、
その他ソーシャルメディアで考えを変える人を or 条件で結合し、これを「ソーシャルメデ
ィアからの訂正情報で認識を改める人」とする。両者を性年代別に比較したものが図 6.2 及び図 6.3 である。
全体的に見ると、やはりマスメディアからの訂正情報で考えを変える人の方が割合が高い。ソーシャルメディアについては、特に利用時間が長い 10 代及び 20 代で考えを変える
人の割合が高い。また、両者ともに、男性については緩やかに山型（30 代、40 代で考えを変える人が相対的に多い）のに対し、女性については緩やかに谷型（30 代、40 代で考えを変える人が相対的に少ない）ことが特徴である。

148

図 6.2 マスメディアからの訂正情報で考えを変える人の割合（性年代別）

図 6.3 ソーシャルメディアからの訂正情報で考えを変える人の割合（性年代別）

６．２．３．新型コロナウイルスへの関心や不安が影響を与えるか
まずは、新型コロナウイルスへの関心と不確実性の度合いに着目する。メディア研究の領域においては、当該社会状況への関心と不確実性は「オリエンテーション欲求（need fororientation）」と呼ばれ、これが高い人ほどメディアの影響を受けやすいことが明らかにされている（Weaver et al 1981）40。

Weaver, D. H., Graber, D. A., McCombs, M. E. and Eyal, C. H. (1981). Media agenda-setting ina presidential election: Issues, images, and interest. New York, Praeger.
なおこの研究では 1976 年米国大統領選挙時に調査を行っている。選挙において「オリエ40

149

新型コロナウイルスにおいて「関心」は「新型コロナウイルス関連の情報・ニュースへの関心」（7 段階）、「不確実性」は「新型コロナウイルスへの不安」（7 段階）を指標とした。
関心度合別に考えを変える人の割合を示したものが図 6.4 である。マスメディアにおいては、概ね関心が高くなればなるほど考えを変えやすい傾向が読み取れる。ソーシャルメディ
アについては、特に「非常に関心がある」と回答したグループにおいて考えを変える傾向が強い。関心が高いほど関連する情報に敏感になるということは、訂正情報の受け入れという文脈でも当てはまることが推測される。

図 6.4 新型コロナウイルスへの関心と訂正情報の受け入れ
次に、新型コロナウイルスへの不安の度合別に考えを変える人の割合を図 6.5 に示す。こちらについては、関心度合ほどわかりやすい傾向は見受けられない。最近の研究では、不確実性の効果は関心に比べて弱いことが理論的に指摘されており41、実証研究においても、それ単独では効果がないことが明らかになっている42。いずれにせよ、関心と不安の効果については次節でより詳細な分析を行う。

ンテーション欲求」は、選挙には関心があり投票にいこうと思っている（関心度）、誰に投票してよいか決めかねている（不確実性）という二つの要素によって構成される。
41

McCombs, M. (2014). Setting the agenda : the mass media and public opinion, 2nded.,

Cambridge, Polity.
42 Matthes, J. (2006) ‘The need for orientation towards news media: Revising and validating aclassic concept.’, International Journal of Public Opinion Research, Vol. 18, pp.422–444

150

図 6.5COVID-19 への不安と訂正情報の受け入れ

６．２．４．リテラシーとの関連
第３章で、フェイクニュースの拡散と各種リテラシーとの関係を分析したが、本章においても同様に分析を行う。フェイクニュースの訂正という文脈でも、個人のリテラシーは関連すると考えられるからである。Innovation Nippon 2019 年度調査や先行研究43においては、フェイクニュースの真偽判定に情報リテラシーが影響を与えている（情報リテラシーが高い方がフェイクニュースを判別できる傾向にある）ことが明らかになっている。またこの事実は、本報告書の３章でも確認されている。本章においては、訂正情報の受け入れという異なる文脈で、前述の四つのリテラシー全てとの関係を分析する。メディアリテラシー、ニュー
スリテラシー、情報リテラシー、デジタルリテラシーのそれぞれについて、考えを変える人とそうでない人の平均値を比較したものが図 6.6 である。
情報リテラシーについては、特にソーシャルメディアにおいて、考えを変える人の方が0.5 ポイント近く低い。他の三つのリテラシーは、考えを変える人の方が高い傾向にある。
この時点で、フェイクニュースの真偽判定とは逆の傾向にあることが読み取れる。これらの結果を踏まえてより詳細な分析を行い、有意義な解釈をするために、次節以降では数学モデルを用いた分析を行う。

Jones-Jang, S. M., Mortensen, T., and Liu, J. (2019) ‘Does media literacy help identification of
fake news? Information literacy helps, but other literacies don’t’ American Behavioral Scientist,[online] https://journals.sagepub.com/doi/full/10.1177/0002764219869406
43151

図 6.6 リテラシーと訂正情報の受け入れ

６．２．５．「ファクトチェック」という用語を知っているかどうか
次に、「ファクトチェック」という用語を知っているかどうかと、訂正情報を受け入れるかどうかの関係を見てみる。本節における分析は、ファクトチェックに触れた時に人々がどのような反応を示すかを検証するものである。従って、訂正情報を受けて考えを変える人は「ファクトチェック」という用語に明るいと予想される。図 6.7 は、「ファクトチェック」という用語の熟知度別に、訂正情報で考えを変える人の割合を示したものである。
マスメディアからの情報で考えを変える人の絶対数の方が大きいので、いずれの項目でもマスメディアで考えを変える人の割合が高くなっている。そしてわずかではあるものの、用語に熟知しているほど考えを変える人の割合が高くなる。一方ソーシャルメディアではその傾向がより顕著である。
「ファクトチェック」という用語を「知らない」、「名前を聞いたことがある」という項目では考えを変える人の割合は 50％を下回っているが、「人に説明はできないが、概念を理解している」、「人に説明できる程度に詳しく知っている」項目では、60％に近い人が考えを変えている。
「ファクトチェック」という用語を知ることは、それ単独で訂正情報を受け入れるかどうかに影響を与えるのだろうか。次節における数学モデル
で検証していく。

152

図 6.7 「ファクトチェック」の熟知度と訂正情報の受け入れ

６．３．各メディアで考えを変える人の特徴
以上を踏まえ、本節では各メディアを通じて訂正情報を受け取った際に、考えを変える人の特徴を明らかにする。これまでの節でも様々な要素との関係を見てきたが、それが年齢による効果なのか、リテラシーによる効果なのか等を識別することは、クロス分析では不可能である。そこで、そのような要素をコントロールするために数学モデルを構築し、回帰分析を行う。

６．３．１．マスメディアで考えを変える人の特徴
用いるモデルは、個人を i として以下のように書ける。マスメディアの場合及びソーシャ
ルメディアの場合の両方を記載すると冗長になるため、ここでは代表的にマスメディアの場合のみ示す。
𝑙𝑜𝑔𝑖𝑡[𝑃(𝑀𝑎𝑠𝑠𝑖 = 1)] = log (𝑃[𝑀𝑎𝑠𝑠𝑖 ])1 − 𝑃[𝑀𝑎𝑠𝑠𝑖 ]= 𝛼 + 𝛽1 𝐶ℎ𝑎𝑟𝑎𝑐𝑡𝑟𝑖𝑠𝑡𝑖𝑐𝑠𝑖 + 𝛽2 𝑀𝑒𝑑𝑖𝑎𝑖 + 𝛾1 𝐿𝑖𝑡𝑒𝑟𝑎𝑐𝑦𝑖 + 𝛾2 𝑂𝑟𝑖𝑒𝑛𝑡𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛𝑖
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、右辺の変数は全て標準化している。
𝑀𝑎𝑠𝑠𝑖：マスメディアからの訂正情報により考えを改めるかどうかを表すダミー変数。考えを変える場合は 1、そうでない場合は 0 となる。
𝑃(𝑀𝑎𝑠𝑠𝑖 = 1)：𝑀𝑎𝑠𝑠𝑖 となる確率。

153

𝐶ℎ𝑎𝑟𝑎𝑐𝑡𝑟𝑖𝑠𝑡𝑖𝑐𝑠𝑖 ：個人 i の属性ベクトル。具体的には、性別、年齢、学歴、世帯年収、政治的志向、「ファクトチェック」という用語知っているかの六つの変数を持ったベクトル。
𝑀𝑒𝑑𝑖𝑎𝑖：個人 i のメディア利用時間及びメディア信頼度ベクトル。具体的には、マスメディ
ア、ソーシャルメディアそれぞれの利用時間及び信頼度四つの変数を持ったベクトル。
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、ニュース
リテラシー、情報リテラシー、デジタルリテラシーの四つの変数を持ったベクトル。
𝑂𝑟𝑖𝑒𝑛𝑡𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛𝑖 ：個人 i のオリエンテーション欲求ベクトル。具体的には、新型コロナウイル
ス関連ニュースへの関心、新型コロナウイルスへの不安の二つの変数を持ったベクトル。
これらの変数を全て投入したモデルが表 6.2＜モデル 1＞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 6.8 である。図 6.8 を主として解釈していく。図 6.8 の中で、正になっているものはマスメディアからの訂正情報の受け入れを促進する要因で、負になっているものは抑える要因である。
属性について見てみると、年齢だけに負の相関がある。つまり、若い方が訂正情報を受け入れて考えを変えやすいということである。第３章の分析によると、年齢が高い方がフェイクニュースの真偽判定能力が高いことが明らかになっているが、その点とは必ずしも連動しないことにまず着目しておきたい。６．２．５．でわずかに効果があるように見えた「ファクトチェック」という言葉を知っているかどうかも有意ではなかった。つまり、用語を知っているからといってそれ単独では訂正情報を受け入れるかには影響しないということである。
政治的傾向については、保守かリベラルかということは影響がないように見受けられるが、極端かどうかということは影響している。具体的には、政治的に穏健な（様々な問題に関して中立に近い）ほど訂正情報を受け入れやすい。これは、政治的に極端な人は自分の意見が強く、新型コロナウイルスに関するフェイクニュースにおいても考えを素直に変えない傾向があることが反映されていると考えられる（この点は６．４．で詳述する）。
メディアに対する信頼度については、マスメディアに対する信頼が正の相関となっている。マスメディアへの信頼度が高いほど、訂正情報を受け入れやすいということである。信
頼できるメディアから流された情報により考えを変えるのは自然なことであると理解可能だろう。
オリエンテーション欲求に関しては、新型コロナウイルスへの関心のみが正の相関がある。前節で見た通り、関心が高い人ほど情報に対して積極的にコミットするということだと考えられる。
リテラシーに関しては、ニュースリテラシーが比較的強い正の相関を持っている。ニュースリテラシーが高い人の方が、訂正情報を受け入れやすいということである。情報リテラシ

154

ーについては有意な関連が見られず、係数も負であった。第３章における分析で、フェイク
ニュースの判別に関して、ニュースリテラシーは負の相関、情報リテラシーは正の相関があったので逆の傾向である。こうした傾向からも、フェイクニュースの判別能力と、訂正情報を受け入れて考えを変えるかどうかは必ずしも連動していないことが確認される。
一方で、ニュースリテラシーの定義を踏まえると、ニュースリテラシーが高い人は、情報を与えられてもそれを批判的に捉え、その結果考えを変えないというのが素直な解釈である。そうであるにも関わらずこのような結果になっていることを踏まえると、ニュースリテ
ラシーは、訂正される前の元の情報を批判的に捉え直したと考えることも可能である。この場合、考えを変えることはポジティブに評価することができる。
表 6.2 二項ロジットモデルによる分析結果（コロナ関連）

155

図 6.8 【コロナ】マスメディアからの訂正情報の受け入れに与える影響（標準化係数）

６．３．２．ソーシャルメディアで考えを変える人の特徴
次に、ソーシャルメディアの場合について同様に分析を行った。全変数を投入したモデル
が表 6.2 モデル 2 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 6.9 である。図 6.9 の中で、正になっているものはソーシャルメディアからの訂正情報の受け入れを促進する要因で、負になっているものは抑える要因である。
属性について見てみると、マスメディアの場合と同様、年齢に負の相関がある。そしてその係数はマスメディアの時よりも大きく、p 値の値も小さいのでより頑健である。マスメデ
ィアの場合と同様に、「ファクトチェック」という言葉を知っているかどうかは有意ではな
かった。つまり、用語を知っているからといってそれ単独では訂正情報を受け入れるかには影響しない。次に、ソーシャルメディアの利用時間と正の相関がある。利用時間が長いということは、それだけその個人にとって身近なメディアということであると考えられるので、そこから得られる情報を踏まえて考えを変えるのは自然なことだろう。
政治的傾向については、リベラルな人の方が訂正情報を受け入れやすいという傾向が見受けられる。この点については“motivated reasoning” (Nyhan and Reifler, 2012)44が働いたと考Nyhan, B. and Reifler, J. (2012) Misinformation and fact‐checking: Research findings from social
science. New America Foundation Media Policy Initiative Research Paper. Washington, DC. [online]
https://www.dartmouth.edu/~nyhan/Misinformation_and_Fact-checking.pdf
44156

えられる。“motivated reasoning”とは、自分の信念や価値観に合った情報を受け入れやすいという理論であり、多くの実験的な研究により実証されている。この点を確かめるために、対象集団から「７．WHO が感染者の隔離は不要でソーシャルディスタンスも不要と述べた」
を知っている人たちを除いて再度分析を行った。これを否定する情報を受け入れることは、
一般的に生命や健康を重んじる傾向があるリベラルな人たちの信念に合うことである。分
析の結果、政治的傾向は有意ではなくなった。表 6.2 の＜モデル 2＞は、この情報を否定す
る訂正情報を受け入れるリベラルな人たちの傾向が表れていたと考えるのが妥当だろう。
オリエンテーション欲求については、関連性、不確実性ともに有意な関連は見られなかった。オリエンテーション欲求は元来、人々の争点認識に対してメディアが効果を与えるという文脈で用いられてきた指標であり、今回のような態度変更という比較的強い効果では作用しにくいことが考えられる。特にソーシャルメディアにおいては、関心の高低という個人の属性よりも、情報発信者と受信者の関係性等、ソーシャルメディア利用において重要と考えられる他の因子が作用している可能性がある。関連研究（Margolin et al., 2018）45においても、Twitter 上では、情報の送り手と受け手のフォロワーシップが、訂正情報の受け入れにプラスの効果があることが明らかになっている。
リテラシー関連では、メディアリテラシーが正の相関を持っている。この点について、メ
ディアリテラシーを構成する個別の設問別に見てみると、「私はニュース製作者に対して連絡を取っている」のみが有意に正の相関がある（図 6.10）。この項目は、第３章で見た通り、
フェイクニュースの判別に対してマイナスの効果があった項目である。ソーシャルメディ
アという文脈で考えると、Twitter や Facebook のリプライ機能で、情報発信者にコメントをしているということであると推測される。情報発信者にリプライを送るということは、情報への反応性が高いということを意味しており、情報により認識を変えるということとは同じベクトルをもつものだと考えられる。他の選択肢を踏まえたメディアリテラシーの定義からしても、情報に対してコミットし、自分からも情報を生み出すという含意が強いため、「情報に対して積極的にコミットする」→「考えを変えやすい」という解釈が可能である。
あるいは、第３章で述べたように、マスメディアに批判的であるという傾向を示している可能性もある。その場合、マスメディアでは訂正情報を受け入れないが、ソーシャルメディア
では訂正情報を受け入れるという態度は自然に理解できる。いずれにせよ、この点についてはより詳細な追加調査が必要である。
ニュースリテラシーに関しては、アグリゲートレベルでは有意に正の相関があるが、個別の設問ごとに見てみると、いずれの設問も有意な関係はなく、係数の符号も一貫しなかった。
そのため、ニュースリテラシーに関しては積極的に評価することは控える。

Margolin, D. B., Hannak, A., & Weber, I. (2018). ‘Political fact-checking on Twitter: When docorrections have an effect?’ Political Communication, 35(2), 196-219.
45

157

注目すべきは情報リテラシーである。比較的強い負の相関が見受けられる。これは、情報
リテラシーが低い人ほど訂正情報を受け入れて考えを変えやすいということである。年齢やメディアリテラシーと同様、フェイクニュースの判別能力とは逆の傾向を確認できる。しかも、マスメディアの場合とは異なり有意に負の相関があるので、積極的な解釈が必要である。
本稿における調査設計に鑑みると、一貫した説明を構築することができる。被調査者は、回答時点においては、提示されたニュースがフェイクニュースであることは知らされておらず、訂正情報も正しいものであることは知らされていない（本調査における設計では、「次のメディアで、「それらの情報は誤りである」という情報を見た（聞いた）とします。
」とだ
け記載しており、正式な訂正情報であるとは明示していない）。以上から起こり得る事態を想定すると、ソーシャルメディアの場合は、情報の真偽を判別できない傾向のある人が後から来た情報により考えを変えるということである。すなわち、「情報リテラシーが相対的に高い」→「フェイクニュースを判別できる傾向にある」、が成り立つ時、「フェイクニュースを判別できない傾向にある」→「情報リテラシーが相対的に高くない」が成り立つ。さらに本章における分析から、「情報リテラシーが相対的に高くない」→「ソーシャルメディアからの訂正情報で考えを変える傾向にある」、ということが成り立つ。以上を踏まえて考えると、ソーシャルメディアの場合には、必ずしもニュースの真偽を判別して認識を改めているのではないことが示唆される。つまり、それがフェイクニュースであるか正式な訂正情報であるかに関わらず、流れてきた情報に考えを左右される可能性があるということである。
こうした解釈は、フェイクニュースへの警告により、情報一般に対して懐疑的になるという最新の研究の知見と共振している。例えば Pennycook et al. (2020)46はニュースのヘッドラ
インを読んだ人の反応を測定する実験的な研究を行っている。実験群には一時的に情報リテラシーを喚起するような処置を施した結果、彼らは対照群に比べてニュース一般に懐疑的になった。つまり、情報リテラシーを意識した人たちは慎重になり、提示された情報を簡単には鵜呑みにしないということである。

Pennycook, G., Bear, A., Collins, E. T., Rand, D. G. (2020) ‘The implied truth effect: Attachingwarnings to a subset of fake news headlines increases perceived accuracy of headlines without
warnings’ Management Science, [online], https://doi.org/10.1287/mnsc.2019.3478
46158

図 6.9 【コロナ】ソーシャルメディアからの訂正情報の受け入れに与える影響（標準化係数）

図 6.10 【コロナ】リテラシーの内訳（ソーシャルメディアの場合）

６．４．国内政治関連の情報・ニュースについてはどうか
本章ではこれまで、新型コロナウイルス関連の情報・ニュースを対象として分析してきたが、第３章で述べた通り、本調査においては国内政治関連の情報・ニュースについてもデータを取得している。そこで、これらについても同様に推定を行っていきたい。もし本節における推定でも前節と共通の傾向がみられるならば、その傾向は情報・ニュースに内容によら159

ない、訂正情報の受け入れに関する一般的な傾向だと推測することができるだろう。
前節と同様の数学モデルで推定した結果が表 6.3 である。国内政治関連においても、マス
メディアで考えを変える人＜モデル 1＞、ソーシャルメディアで考えを変える人＜モデル 2＞に分けて推定結果を見ていこう。＜モデル 1＞において、5％水準で有意になったもののみ抜き出したのが図 6.11 である。政治的極端度が負の相関、マスメディアへの信頼及び当該問題への関心が正の相関となっているのは新型コロナウイルス関連と同様である。
次に、＜モデル 2＞について見ていこう。5％水準で有意になったもののみ抜き出したのが図 6.12 である。年齢が負の相関、メディアリテラシーが正の相関47、そして情報リテラシ
ーが比較的大きな負の相関がある点がコロナ関連の場合と同様である。
＜モデル 1＞及び＜モデル 2＞を通して注目すべきは、政治的極端度である。国内政治関連のニュースでは、両方のモデルにおいて、政治的に穏健な人の方が訂正情報を受け入れやすいという傾向が見られた。本章冒頭でも述べた通り、特定の方向に政治的な志向が強い人
は、自分の支持する政治的志向に不利な情報は受け入れない傾向にある（Nyhan & Reifler
2012）。実験的な研究により、この傾向は政治的な志向が強い人ほど顕著であることが実証されている（Taber & Lodge 2006）48。これらを踏まえると、本節における結果は先行研究と整合的であり、穏健な人ほど素直に情報を受け入れるという傾向は頑健であると考えられる。
もう一点注目すべきは、ソーシャルメディアで考えを変える人と情報リテラシーの関係である。コロナ関連においても政治関連においても、ソーシャルメディアで考えを変える人
は情報リテラシーが高くない傾向にある。しかも標準化回帰係数は、コロナ関連で－0.276、
政治関連で－0.303 と非常に大きい寄与度であると評価してよい。前節で述べた通り、このことは流れてきた情報を吟味せずに考えを変える傾向を示しているため、政策的対応を考える際には特に留意すべき点である。

メディアリテラシーの内訳を見てみると、有意に正の相関があるのは「私はメディアの与える負の影響に関して、周囲の人間に注意を促している」のみであった。この点はコロナ関連の場合とは異なる。この現象について確実な解釈を加えるのは本調査におけるデー
タからだけでは困難であるが、マスメディアに対する批判的な態度がソーシャルメディア
における訂正情報の受け入れに関係しているのかもしれない。
48 Taber, C.S., M. Lodge. (2006) ‘Motivated skepticism in the evaluation of political beliefs’
American Journal of Political Science, 50, pp. 755-769
47160

表 6.3 二項ロジットモデルによる分析結果（国内政治関連）

図 6.11 【政治】マスメディアからの訂正情報の受け入れに与える影響（標準化係数）161

図 6.12 【政治】ソーシャルメディアからの訂正情報の受け入れに与える影響（標準化係数）

６．５．スーパースプレッダーは訂正情報を受け入れるのか
第４章でスーパースプレッダーの特徴に関する分析を報告したが、訂正情報の受け入れの文脈でもスーパースプレッダーとの関連を見ておきたい。本章で対象とするスーパース
プレッダーの計算方法等は第３章のそれに準ずる。ただし、調査設計上、新型コロナウイル
ス関連と国内政治関連に分けての分析しかできないため、定義は次のようにする。
1. 家族・友人・知り合いに対して偽情報だと気づかずに 50 人以上に拡散した
2. ソーシャルメディアで偽情報だと気づかずに 5,000 人以上に拡散した新型コロナウイルス関連に関しては次の通りとなった。1.に当たる人は 38 人、2.に当たる人は 55 人であった。これらの人々は訂正情報を受けて考えを変えるのか。クロス集計結果を図示したものが図 6.13 である。
1.に当たる 38 人のうち、28 人（73.7%）がマスメディアからの情報で考えを変えると回答している。ソーシャルメディアからの情報で考えを変えると回答した人も 29 人（76.3%）でほぼ同様の傾向ある。2.に当たる 55 人のうち、38 人（69.1％）はマスメディアからの情報で考えを変え、51 人（92.7％）はソーシャルメディアからの情報で考えを変えると回答している。
常識的に考えれば、スーパースプレッダーは当該情報を信じているからこそ多くの人に拡散するのであり、訂正情報を受けても考えを変えないことが予想される。しかし、サンプ
ル全体における訂正情報の受け入れ状況と比較すると、この仮説は必ずしも当たらないことが推測される。サンプル全体において、マスメディアからの情報で考えを変える人は162

62.5％、ソーシャルメディアからの情報で考えを変える人は 49.8％である。図 6.13 を見ると、直接拡散したグループ、ソーシャルメディアで拡散したグループ共に、ソーシャルメデ
ィアからの情報で考えを変える割合が全体より高い。特に、ソーシャルメディアで拡散したグループは 92.7％がソーシャルメディアからの訂正情報で考えを変えると回答しており、非常に大きな割合となっている。すなわち、ソーシャルメディアでフェイクニュースを大量に拡散した場合、ソーシャルメディアで訂正情報を受け取ると、ほとんどの人が考えを訂正するといってよい。

図 6.13 【コロナ】スーパースプレッダーと訂正情報の受け入れ状況
国内政治関連に関しては次の通りとなった。1.に当たる人は 45 人、2.に当たる人は 56 人であった。訂正情報の受け入れに関する回答とのクロス集計結果を図示したものが図 6.14である。
1.に当たる 45 人のうち、26 人（57.8%）がマスメディアからの情報で考えを変えると回答している。ソーシャルメディアからの情報で考えを変えると回答した人は 34 人（75.6%）でである。2.に当たる 56 人のうち、37 人（66.1％）はマスメディアからの情報で考えを変え、41 人（73.2％）はソーシャルメディアからの情報で考えを変えると回答している。
コロナ関連ほど顕著ではないが、国内政治関連においても、スーパースプレッダーは、サンプル全体と比較して、ソーシャルメディアからの訂正情報で考えを変えると回答しやす
い傾向にある。ただし、大量拡散した媒体によっては顕著な違いは見られない。
もちろん、今回の調査においてはスーパースプレッダーの定義に当てはまる者が非常に少なく、これらの結果を一般化することは難しいが、スーパースプレッダーが必ずしも意固地ではないことが示唆される。むしろ、特にソーシャルメディアからの情報に敏感であり、163

考えを左右されやすい可能性がある。こうしたことを踏まえると、拡散場面においても、強い信念というよりは、メディアから得た情報に容易に反応し、反射的に多くの人に拡散してしまったのかもしれない。

図 6.14 【政治】スーパースプレッダーと訂正情報の受け入れ状況

６．６．本章の結論と政策的含意
本章の結果は、訂正情報を受け入れて考えを改めることは、個人のフェイクニュース判別
能力と必ずしも連動していないことを示唆している。この特徴は、特にソーシャルメディア
からの情報で考えを変える人に顕著である。前述の通り、情報リテラシーに比較的強い負の効果が見られるということを踏まえると、訂正情報を受け入れる人は、たまたま後から流れてきた情報に左右されるだけという可能性を否定できない。このことは、政策的対応を考えるにあたっては特に留意すべき点であると考えられる。なぜならば、仮に、真実の情報が先に流され、それを否定するようなフェイクニュースが後から流された場合でも、情報リテラシーが高くない人は考えを変えてしまう可能性が高いということが想定されるからである。
以上を総合して、現状においてフェイクニュースを収束させるためにとり得る政策的対応としては三つ考えられる。第一に、訂正情報は極力マスメディアで流す方がよいということである。なぜならば、ソーシャルメディアで訂正情報を流したとしても、その訂正情報を
さらに否定する投稿がされ続ける限り、認識を左右され続ける情報摂取者の存在が想定されるからである（ソーシャルメディアの利用時間と情報リテラシーは比較的強い負の相関がある：r = －0.192, p = 0.000）。このことは、訂正情報が他の情報に埋もれてしまい、人々の情報収集及び判断のコスト増大にもつながりかねない。つまり、「インフォデミック」を助長することになりかねないのである。第二に、もし訂正情報をソーシャルメディアで流す164

場合は、オーソライズされた訂正情報はそれと分かる形で表示し、他の情報に埋もれないよ
うにメッセージングを工夫する必要がある。特に、情報リテラシーが高くない人でも一目でオフィシャルな情報であると分かるような工夫が必要である。第三に、マスメディアで訂正情報を流す際は、できるだけオーディエンスの関心を喚起するようなワーディングが必要であるということである。なぜなら、関心が低い層こそ誤情報を信じたままでいる傾向があるからである。

６．７．第６章まとめ⚫

どのメディアで訂正情報を知るかによって人々の判断は異なる。概ね、テレビや新聞等の伝統的なマスメディアでは訂正情報を受け入れて考えを変える人の割合が高く、Twitter や Facebook 等のソーシャルメディアにおいては割合が低い傾向にある。

⚫

【コロナ関連】マスメディアからの訂正情報で考えを変える人は、年齢が若く、政治的に穏健で、マスメディアを信頼している。また、新型コロナウイルス関連の情報に関心が高く、ニュースリテラシーも高い傾向にある。

⚫

【コロナ関連】ソーシャルメディアからの訂正情報で考えを変える人は、年齢が若く、政治的にはリベラル傾向がある。また、ソーシャルメディア利用時間が長く、メディア
リテラシー及びニュースリテラシーは高い傾向にある。

⚫

【国内政治関連】政治的に穏健な傾向がある人は、訂正情報を受け入れやすい傾向にある。このことは、関連する先行研究とも整合的である。

⚫

【共通】情報リテラシーが低い傾向にある人は、ソーシャルメディアからの訂正情報で考えを変える傾向にある。情報リテラシーがフェイクニュースの真偽判定と正の関係にあることを踏まえると、ソーシャルメディアで考えを変える人は後から来る情報に左右されやすいだけという可能性がある。

⚫

【共通】スーパースプレッダーは、ソーシャルメディアからの訂正情報で考えを変えると回答する人がサンプル全体よりも多く、必ずしも「意固地」ではない。

165

７．国内外のメディア・情報リテラシー教育状況
７．１．国内外のメディア・情報リテラシー教育のコンテンツ
メディア・情報リテラシー教育のコンテンツを整理すると、講義と実習を組み合わせた授業形態が多いことがわかる。メディアを批判的に読み解く力を養成する内容やフェイクニ
ュースの特徴に関する講義に加えて、既存メディアの読み比べやメディアコンテンツを作成する実習が行われている形が多い。以下ではこれら一連のメディア・情報リテラシー教育
に関して、講義と実習の順で詳細を述べていく。
講義の内容は、講義の目的、焦点を当てるテーマや学生に伝える本質的な内容についての国際的な差異は小さい。しかし、講義段階での学生の参加度合いに差異があることが調査か
ら明らかになった。講義の目的は国内外で共通しており、批判的にメディアを読み解く（Critical Thinking）力を養成し、「メディア・情報リテラシー」と「情報リテラシー」を統合した概念である MIL（Media and Information Literacy）を高め、フェイクニュースに騙されないようにすることが主体となっている。この MIL を高めようとする背景には、グローバ
ルスタンダードとなっているコンピテンシーベースの学力観や PISA（Programme forInternational Student Assessment：国際的な学習到達度に関する調査）の読解力の考え方もある（上松, 2015）。
具体的な教育の内容として、日本国外では、メディアから伝えられる批判的に捉え、内容の倫理的・美的価値について考える授業（上松, 2015）や、既存メディア全体の概念や形式を理解する教科横断的な授業（中村, 2009）が行われてきた。同様に日本でも、新聞やテレビなど主にマスメディアが発信するメッセージを批判的に読み解くものが主に行われてきた（耳塚, 2020）。同様に更に、近年のフェイクニュースに関する問題が発生してからは、野村（2018）や Bonnet & Rosenbaum（2020）のように既存メディアの事例も交えつつ、フェイ
クニュースとメディア・情報リテラシーに関する直接的な講義を行うものも行われるようになってきている。
講義を実施するうえでの日本国内外での違いとして、日本国外では講義の段階から学生の積極的な参加を促す工夫がなされている。Auberry（2018）はフェイクニュースに騙されないためのメディア・情報リテラシー教育を念頭に、講義とクイズを交えつつ情報サイクルの理解、ニュースソースの検索方法、ニュース記事の評価とチェック方法に関する講義を行った。講義の合間には逐次学生の理解度チェックを行うためのクイズが行われており、ニュースソースの検索では実際に生徒に検索をさせるところまで行った。これらの途中で学生の参加を行う形式の授業は、途中で学生自身がわからない内容を発見することができ、確実な理解につなげることができる点で有用であったと主張している。Bonnet & Rosenbaum166

（2020）はフェイクニュースの概念を説明し、フェイクニュースにはパロディからプロパガ
ンダまで幅広くあることを説明した。その後ニュースへの信頼が近年どのようにして変化したかについて議論を実施し、更にニュースの信憑性を評価することがいかに難しいかを示すため、4 つのニュースからどれが偽物であるかを当てるクイズを実施した。これらを踏まえたうえでグループワークの実習に取り組む形式をとっており、講義とワークを組み合わせることで学生の積極性を引き出すことに繋がったと主張している。
一方、日本国内では講義の主目的に国外との差はほとんど無いものの、教師がまず一方的に必要な内容を講義したうえで、実習形式の講義へと移っているケースが多い。野村（2018）は、メディア・情報リテラシーを育むうえで必要な否定的に情報を見る姿勢を磨くことを目的とし、メディア・情報リテラシーとフェイクニュースに関する講義を実施したうえで、新聞の読み比べ実習を行った。鹿島（2020）は、学生の思考力を深めると同時に視野を広げることでフィルターバブルからの脱却を目指すことを念頭に、女性の宮家を教員がテーマとして選択したうえで新聞の読み比べを実習として行った。その前段階の講義では女性宮家の議論に関するこれまでの経緯について教員から説明を行う形を取っている。坂本（2018）
もファクトチェックの方法と記事の書き方の紹介を講義内で行ったうえで、授業外の課題
としてファクトチェックを実施させる形式のメディア・情報リテラシー教育を行った。
この様に、講義で話される内容そのものには大きな差異は無くとも、学生の参加を促す形式が取られているかに差異が見受けられる。このような講義の形式について McDougall et al.,（2018）も整理しており、ディスカッションやゲーム形式を通じたメディア・情報リテラシ
ー教育は、若者のメディア・情報リテラシーとデジタルリテラシーを効果的に育成することができると主張している。加えて、教師が教訓的なアプローチを一方的に伝えるのではなく、自分自身の主体性を見つけながらプロセスを振り返れるような学習をすべきだとも強調している。日本国内外のメディア・情報リテラシー教育について整理した上松（2015）も、メ
ディア・情報リテラシーの授業での教師は、一斉授業の形態ではなくグループワークで教師も共に学ぶファシリテータとなり、一方的な教授ではなく学生が主艇的に考え能動的に取り組む必要がある。そのためには、カリキュラムや教育・評価方法について教育全体でパラダイム変換が必要だろうと主張している。
前述のような講義形式の差異に加え、実習については提供さているコンテンツにそもそもの違いがある。具体的には、日本国外の実習ではメディアコンテンツを自主制作する実習が多い傾向にあるのに対し、日本国内の実習では既存のメディアを利用した読み比べの実習が多い傾向にある。
日本国外の実習については例えば、de Lange（2011）はノルウェーで行われたメディア専
門コースでの講義について述べている。この講義は、メディアの経験と実践を授業でのメディア学習に統合することを目的としており、テーマ別のメディア製作プロジェクトのワー

167

クを通じて、メディア製作と批判的な考察を集約して学ぶことができたと主張している。
Domingo-Coscollola, Arrazola-Carballo, & Sancho-Gil（2016）は、スペイン、フィンランド、チ
ェコの大学と小中学校で行われた学生がメディアコンテンツを作成する授業において、学生自身がメディアコンテンツを作成するプロデューサーの役割を担うことで、学生自身が学習プロセスを作成し、批判的に考え、他の視点を考慮しながら責任を持つ能力を高めることができたと主張している。Begoray et al.,（2015）も、カナダのヴィクトリア大学で行われた、批判的メディアヘルスリテラシーの理論的枠組みを考え、メディアのテクニックを学ん
だうえで動画を作成するグループワークの授業について、人気のあるメディアがどのようにジェンダーと自分自身の理解を伝え、形作っているかを理解するのに役立つと主張している。Watson & Pecchioni（2011）も 10～15 分程度のドキュメンタリー生成における複数のケーススタディを通じ、学生がデジタルメディアをどのように利用しているかを確認、および評価する実習を行った。この実習を通じて学生はコンテンツ生成における組織力や技術的な難しさだけでなく批判的な思考力を持ち、デジタルメディアによって投げかけられているメッセージの性質に疑問を持つことを学ぶことができたと主張している。
また、これらのようにメディアコンテンツを作成するに限らず、特にフェイクニュースに騙されないためのメディア・情報リテラシー教育に焦点を当てて、メディアを自主制作した例もある。Auberry（2018）は情報の扱い方とニュースの評価に関する講義を行ったうえで、評判の良いニュース記事を見つけて評価するだけでなく、その記事のフェイクニュースを意図的に作成したうえで、その記事がフェイクニュースであることを説明する課題を行った。この講義を経るまでは、学生はソースを評価する方法を知っているつもりでも、実際に何を見ればいいかわかっていなかったことを自覚し、これを修正するだけのスキルを手に入れることができたと主張している。
一方、日本国内では、既存メディアを利用した実習により批判的思考力を養おうとする実習が主に行われている。野村（2018）はメディア・情報リテラシーとフェイクニュースに関する講義を行ったうえで、ニュースの調査研究として新聞の読み比べを実施し、最終的には国や企業のフェイクニュース対策、ニュースリテラシーを育むための中高生向け授業案をグループワークによって討議・立案を行った。効果としては、SNS ニュースを受動的に取り込んでいた学生に問題意識を芽生えさせることができたほか、新聞を核とした調査研究によりニュースの背景を能動的に探り始める学生が増えたとしている。鹿島（2020）は新聞を用いた課題を通じて、批判的にニュースを読み解く力を養う授業を行った。具体的には社説の読み比べを行い、学生が各自で社説を読み各紙の意見部分を抽出。それに対して教員が解説を加えてより深く批判的に記事を読み解けるように指導する形式で行った。この効果について学生の考えの幅が広げる力を持つほか、客観的に意見を持つ力を養うことにつながったと主張している。
また直接的にフェイクニュース対策の実習を行った例として、坂本（2018）はメディアコ

168

ンテンツの作成を課題とした実習を行った。具体的には、ファクトチェックの実習を講義に取り入れ、衆議院選挙にかかわるニュースやソーシャルメディア記事を一つ取り上げてファクトチェック記事を作成することを課題としており、書いたファクトチェック記事の内容について授業内で検証し、他の生徒と意見交換も踏まえてブラッシュアップまで行った。
これにより学生は、大手メディアにも問題のある記事が存在することを体験的に理解し、オンライン情報の不確かさに気が付くことができた、同時にファクトチェックの困難さも感じることができたと主張している。
以上の内容をまとめると、講義の内容は各国で様々な内容が行われつつも、メディア・情報リテラシーの向上を目的とした批判的思考力を養成する内容、フェイクニュースの特徴、情報の入手の方法及び評価の方法と一貫した傾向が見て取れる。ただし講義の過程に日本
国外と日本国内で差異があり、日本国外では講義の途中にクイズを挟み学生の理解度を逐一確認しているが、日本国内は講義後に直接実習に移っている傾向がある。
実習においては日本国外と日本国内では大きく差があり、日本国外ではメディアを個人
あるいはグループで自主制作する実習が多い傾向にあるのに対し、日本国内では既存メデ
ィアを読み比べて批判的に読み解く力を養成しようとする実習が多い傾向がある。メディ
アを自主制作する実習は、既に用意されているメディアの情報を比較することで学べる批
判的思考力に加え、そのメディアがどのようにして成り立っているのか、どのようなメッセージを投げかけているのかも統合して学ぶことができていると考えられる。
つまり、日本では実習に移る前の講義段階での学生参加を促進するための取り組み及び、実習段階でのメディアを自主制作することでメディアについて統合的に学ぶ機会が不足しているといえる。今後日本のメディア・情報リテラシー教育を発展させていくためには、実習を行う前の講義の段階から学生の参加を促すようなクイズやディスカッションを積極的に行い、実習も既存のメディアの読み比べをするだけでなく、自らがメディアを制作するディレクターとなる実習を行う形式を行っていく必要があると考えられる。日本国外の教育形式を取り入れた体験的なコンテンツにより、メディアの発信するメッセージの性質から批判的にメディアを読み解く力までを統合的に身に着けることができ、日本人学生のメディア・情報リテラシーの向上に繋がると考えられる。

169

表 7.1 メディア・情報リテラシー教育のコンテンツに関する内容一覧
大分類

小分類

内容

効果

講義

ニュー

メディア・情報リテラシーを

ニュースの背景を能動的に探り始ス全般

育むうえで必要な、否定的にめる学生が増加し、事実関係を検証のリテ情報を見る姿勢を磨くため、する動きがみられた。

ラシー

新聞の読み比べを実施。

SNS ニュースを受動的に取り込んに関す

SNS 時代のメディアの知識をでいた学生に問題意識を芽生えさる講義

身 に 着 ける ため の 講義を 実せることができた。

49

施。
フェイ

情報サイクルの理解、ニュー講義を経るまで学生はソースを評

クニュ

スの検索方法の理解、ニュー価する方法を知っているつもりでースにス記事の評価を軸にスライド

も、実際に何を見ればいいかわかっ関するを用いた講義。

ていないことが明らかとなり、これ講義5051

情報サイクルについてはを修正することができた。

Blackboard LMS のスライドに途中でクイズを挟む形式の講義はよる講義を実施し、理解度チ

途中で自身がわからなくなっていェ ッ ク クイ ズを 合 わせて 実ることが理解できるので有用であ

施。

った。

ニュースの検索については、学生がニュースを批判的に解釈す

大学のデータベースを利用しることができるような気付きを与た実習形式で実施。

えることに繋がり、ワークとの組みニュース記事の評価は、合わせは学生の積極性を引き出す

RADAR（Relevance, Authority,

ことができた。

Date, Appearance, Reason forwriting：関連性、権威、日付、
形式、書かれた理由の頭文字）の使用方法を理解。
フェイクニュースの概念について説明し、パロディからプ
ロパガンダ迄様々な内容があ49

野村浩子. (2018). 大学におけるメディア・リテラシー育成のための授業のあり方: フェイクニ

ュースが蔓延するなか, 求められる教育を探る. 淑徳大学人文学部研究論集, 15-27.
Auberry, K. (2018). Increasing students’ ability to identify fake news through information literacy
education and content management systems. The Reference Librarian, 59(4), 179-187.
51 Bonnet, J. L., & Rosenbaum, J. E. (2020). “Fake news,” misinformation, and political bias: Teachingnews literacy in the 21st century. Communication Teacher, 34(2), 103-108.
50

170

ることを説明。その上でニュースへの信頼が近年どのようにして変化したかを議論。
教科横初等教育段階から後期中等教

学生はメディアについて詳しく学

断的な育段階までの 12 学年を通じぶことができたと感じ、他教科の学メディてメディア・情報リテラシー

習への有用感を感じた。

ア・情報

を学習。

様々なメディアを見る時、その情報

リテラ

初 等 教 育で は言 語 教育を 中が何を考えさせようとしているの

シー教

心、前期中等教育では芸術科

か、どんな事実を隠しているのかを

育52

中心、後期中等教育では選択

考え、読解する意欲が生まれた。

科目において社会学的な要素

メディアを注意深く考えながら楽を踏まえてメディア・情報リしめた。

テラシーを学習。
キュレ

デジタルキュレーションプラ

6 種類の効果があり、ーショ

ットフォームである Storify の① 確立された情報源からの情報

ンサイ

ケーススタディの考案。

と、ソーシャルプラットフォー

トを用

ムにおける情報を統合させていた教

比較することができる。

育53② 文章だけでなく動画や画像といった他のメディアとの情報を統合させ、読み取ることができる。
③ オンライン情報のソース、信頼性を検証する方法を学ぶことができる。
④ 情報を理解し能動的に解釈する方法を学ぶことができる。
⑤ ニュースに対する意見の多様性を理解することができる。
⑥ オンラインでの情報に関して責任を考えることができるよ
うになる効果が挙げられた。

中村純子. (2009). 西オーストラリア州におけるメディア・リテラシー教育の現状と課題.
日本教育工学会論文誌, 33(2), 161-170.
52

Cohen MA, J. N., & Mihailidis, P. (2013). Exploring curation as a core competency in digital andmedia literacy education.
53

171

実習

講義後

ニュースに関する調査研究を

ニュースの背景を能動的に探り始の個人実施し、自身が関心を持っためる学生が増加。

調査＋

ニュースについて新聞 2 紙以

他者の発表を通じて自身のメディ

発表ワ

上を読み比べたうえで、デーアに関する視野を広げることに繋ーク54

タベースやインターネットのがった。

検索結果も踏まえて読み比べを行い、発表を行う。
講義後国や企業のフェイクニュース

ニュースに対する姿勢が変化し、他のグル対策、ニュースリテラシーを社との討論を通じて多角的に物事

ープ討

はぐくむ中高生向けの授業案

を見る視点が生まれた。

論55

を、グループワークによってニュースへの積極性が高まり、履修討議・立案。

期間中に新聞の新規購読を始める
学生や、スマートフォンアプリでニ
ュースを取得する学生が発生した。

新聞の批判的にニュースを読み解く

学生は考えの幅が広がると感じた

読み比力を養うことを目的に実習を他、自分の考え・意見を固めることべ56行った。テーマは教員が女性ができるようになった。賛成・反対

宮家を選択し、これについてなど多方面の立場考えることで客社説の読み比べを実施。これ

観的な意見を持つことができるよまでの議論背景について教員うになったと授業後のアンケートがまず説明を行い、その後学に回答。

生が各自で社説を読み、各紙各紙の意見を読解する力を養うこの意見部分を抽出。更にこれとができた。

に対して教員が解説を加える講義を実施。

54

野村浩子. (2018). 大学におけるメディア・リテラシー育成のための授業のあり方: フェイクニ

ュースが蔓延するなか, 求められる教育を探る. 淑徳大学人文学部研究論集, 15-27.
55

野村浩子. (2018). 大学におけるメディア・リテラシー育成のための授業のあり方: フェイクニ

ュースが蔓延するなか, 求められる教育を探る. 淑徳大学人文学部研究論集, 15-27.
鹿島千穂. (2020). フェイクニュースに立ち向かうための メディア・リテラシー教育の有用性. 実践女子大学短期大学部紀要= Jissen Women's Junior College Review, (41), 1-11.
56

172

ファク

情報倫理と市民社会」をテー

大手メディアにも問題のある記事

トチェ

マに、情報モラルやデジタルが存在することを体験的に理解し、ック記

シティズンシップの考え方をオンライン情報の不確かさに気が事作成紹介した後、実際に生徒がフ付くことができた。

の実習ァクトチェックを体験する実

同時に、ファクトチェックそのもの

5758

習を行った。衆議院選挙にかの困難さを感じることにもつながかわるニュースやソーシャルった。

メディア記事を一つ取り上げニュースを批判的に解釈することてファクトチェック記事を作ができるような刺激を与えること

成することを課題とし、書いに繋がり、ワークは学生の積極性をたファクトチェック記事の内引き出すことに繋がった。

容について授業内で検証した
うえで、他の生徒と意見交換も踏まえてブラッシュアップを実施。
ニュースコンテンツの信憑性を評価することが、いかに難しいかを示すことを目的としたアクティビティを実施。
4つのニュースのうちどれが偽物であるか、逆にどれが本物であるかに関して、オンラインでの情報取得も含めてニュースの精査を行った。その上で、信頼性を判断するための基準のリスト、情報を確認する方法を考案し発表した。

57

坂本旬. (2018). メディア情報リテラシー教育におけるファクトチェック実践の可能性. 法政

大学キャリアデザイン学部紀要= 法政大学キャリアデザイン学部紀要, (15), 221-253.
Bonnet, J. L., & Rosenbaum, J. E. (2020). “Fake news,” misinformation, and political bias: Teachingnews literacy in the 21st century. Communication Teacher, 34(2), 103-108.
58

173

ドキュ

グループワークによって、健コンテンツ生成における組織力やメンタ

康関連の 10～15 分程度のド技術的な難しさだけでなく、批判的

リー生

キュメンタリーを生成。まずな思考力を持ちデジタルメディア

成は映像制作において必要な用によって投げかけられているメッ

語やテクニックについて講義

セージの性質に疑問を持つことをを行い、ドキュメンタリー映学ぶことができた。

59

画を紹介。更にメディア・情報リテラシーや批判的思考に
つ い て も講 義を 行 ったう え
で、裏付けとなる情報の調査から行い、ドキュメンタリーの作成を行った。
ニュー

テーマ別のメディア製作プロ

生徒が実際にメディアコンテンツ

スコン

ジェクトのワークを実施。

を生成するまでを教える教育は、メ

テンツ

学生がメディアコンテンツをディア教育の中でも学生の熱意をを生成作成するプロデューサーの役

引き出す可能性が最も高い。

6061626364

割を担い、メディアの作成ワ

メディア製作の方法と批判的な考ークを行う。

察を集約して学ぶことができる。

批判的メディアヘルスリテラ

学生自身が学習プロセスを作成し、シーの理論的枠組みを考え、6

批判的に考え、他の視点を考慮しな～8 人のグループに分かれてがら責任を持つ能力を高めること

メディアのテクニックを学びができる。

動画を作成する授業を実施。

対話型の体験型学習を通じて、意思決定においてメディアを批判的に解釈して利用する能力を、健康広告の作成などのメディア・情報リテラ

Watson, J. A., & Pecchioni, L. L. (2011). Digital natives and digital media in the college classroom:
assignment design and impacts on student learning. Educational Media International, 48(4), 307-320.
60 Leaning, M. (Ed.). (2009). Issues in information and media literacy: Criticism, history and policy (pp.
1-18). Santa Rosa: Informing Science Press.
61 de Lange, T. (2011). Formal and non-formal digital practices: Institutionalizing transactional learningspaces in a media classroom. Learning, Media and Technology, 36(3), 251-275.
62 Domingo-Coscollola, M., Arrazola-Carballo, J., & Sancho-Gil, J. M. (2016). Do It Yourself in
education: Leadership for learning across physical and virtual borders. International Journal of
Educational Leadership and Management, 4(1), 5-29.
63 Begoray, D. L., Banister, E. M., Wharf Higgins, J., & Wilmot, R. (2015). Puppets on a String? How
Young Adolescents Explore Gender and Health in Advertising. Journal of Media Literacy
Education, 6(3), 46-64.
64 佐藤和紀, & 中橋雄. (2014). 動画共有サイトへの作品公開に関する議論の学習効果. 教育メデ
ィア研究, 21(1), 1-10.
59174

シーの実践を通じて、学生が批判的分析能力を開発し「人気のあるメデ
ィアがどのようにジェンダーと自分自身の理解を伝え、形作っているか」を理解するのに役立つ。

７．２．国内外のメディア・情報リテラシー教育の提供手法
メディア・情報リテラシー教育を提供する形式の視点で整理を行うと、日本国外では初等教育の段階から、国を挙げてメディア教育を実施していることが判明した。また、国営放送局とも連携し、メディア・情報リテラシーを育むための放送を行うほか、保護者の意識喚起を行うプログラムを実施しているケースもある。一方、日本国内では、初等中等教育では情報リテラシー教育にとどまるケースが多く、学校でのメディア・情報リテラシー教育は大学のメディア関連の学科において、教授が実験的にメディア・情報リテラシー教育の実習を運用している程度しか行われていない。初等中等教育においても情報の活用というテーマは挙がっているが、基本的な情報モラルは理解しているものの、情報を読み解き、根拠をもって意見を表現する能力の点では課題がある。
日本国外でのメディア・情報リテラシー教育の提供される方法についてはいくつかの文献で整理がなされている。小平（2012）は欧州の事例についてまとめており、イギリスではBBC がウェブサイト上でのインターネットを安全に使うための基本知識を提供するほか、映像作品の制作を体験する「21 世紀の教室」プログラムを実施している。フィンランドではフィンランド公共放送委員会により子供向けのメディア理解をするための番組を制作放送しているほか、大人向けにも今日的なメディア減少を掘り下げていく内容等の番組を提供している。ドイツでもドイツ公共放送により保護者のメディア・情報リテラシー意識を喚起するプロジェクトを実施している。
また、学校でのメディア・情報リテラシー教育については McDougall et al.,（2018）が欧州諸国について整理している。イギリスでは中等・高等教育でのメディア学の科目は発達しており、13 歳からほとんどの学生が受講する教育の終了目標では、学生は批判的思考や意
思決定・メディアの役割に関する知識と理解など広範な知識が求められている。フィンランド、ハンガリー、チェコでは国が学校で教えるメディア・情報リテラシーの枠組みを決定し、そのうえで学校にある程度の柔軟性を持たせる仕組みをとっている。ドイツは学校でのメ
ディア・情報リテラシー教育は実施されているもののほとんどが必修科目として行われ、また各州によってもカリキュラムが異なっている。トルコでは、メディア・情報リテラシー教
育が中等学校の選択科目として取り入れられている。
他にも Domingo-Coscollola, Arrazola-Carballo & Sancho（2016）は、スペイン、フィンラン

175

ド、チェコの大学と小中学校で、学生がメディアコンテンツを作成する授業が行われていると述べている。中村（2009）はオーストラリアのメディア・情報リテラシー教育について整理しており、初等教育段階から後期中等教育段階までの 12 学年で行われている教科横断的なメディア・情報リテラシー教育に関して紹介している。オーストラリアでは初等教育（17 年）では言語教育を中心に教科横断的にメディア・情報リテラシーを学習し、前期中等教育（8-10 年）では芸術科の中でメディアを学ぶ、後期中等教育（11-12 年）では、選択科目「メディア製作と分析」で社会学的な要素を加え、更に専門的にメディアを学習している。
米国での教育に関しては耳塚（2020）が述べており、メディア・情報リテラシー教育として、チェックリスト方式での情報をチェックする方法の講義が広く行われている。チェックリ
ストとは、特定の言説やニュースの信頼性・信憑性を確認するにあたり、適時性・内容の正確性・情報発信者の意図・ウェブサイトの URL・筆者の連絡先は掲載されているか、などの項目を 1 つずつ確認していく手法であるとしている。
一方日本国内の教育の例を挙げると、坂本（2018）は大学の図書館司書家庭・司書教諭家
庭の授業の一部にファクトチェックの実習を取り入れた。衆議院選挙に関わるニュースや
ソーシャルメディア記事を一つ取り上げてファクトチェック記事を作成することを課題とし、書いたファクトチェック記事の内容について授業内で検証している。野村（2018）と鹿島（2020）はそれぞれ大学生向けにメディア・情報リテラシー教育の講義と新聞の読み比べから、批判的にニュースを読み解く力を養う講義を行った。日本のメディア・情報リテラシ
ー教育について耳塚（2020）は、日本国内でも従来のマスメディアの報道を批判的に読み解く教育とは異なり、偽情報・ご情報対策を意識したメディア・情報リテラシー教育が行われつつあるものの、取り組みは始まったばかりであり実際の効果は不明瞭であると述べている。
堀田&佐藤（2019）は日本の初等中等教育における情報リテラシー教育について整理を行っており、従来の学習指導要領においては、「コンピュータで文字を入力するなどの基本的な操作や情報モラルを身に着け、適切に活用できるようにするための学習活動を充実する」とされており、児童がプログラミング等の技術を習得できるような取り組みが始まっている。しかし、日本の学生の傾向として特定の表などに整理された情報の読み取りや解釈はできるが、情報を統合して意見を表現することが苦手であることも判明した。この問題については、情報活用能力については児童生徒の経験差が大きく影響しており、教育方法や教育体制が学校現場に十分行き渡っていない、各学校の学習活動の充実が必要であることを指摘している。この現状に関して上松（2015）は、日本ではメディア・情報リテラシー教育をどの教科で扱うのか明確に定められていないことがあると指摘している。加えて、パソコン等の機器の使い方を主とした教育は行われてきている一方で、映像メディアを扱う教育は体系的に行われておらず、教師の裁量によるところが大きいため、学校ごとに差があるのが現状であるとも指摘している。

176

これらの事例をまとめると、日本国外と日本国内のリテラシー教育の提供される環境の差は初等中等教育に大きくあると考えられる。欧州諸国やオーストラリアでは、初等教育からメディアを制作することに重点を置いた教育を行う環境が整い、体系的な教育がなされている。これに対して日本の初等中等教育は、情報に関する技術面のリテラシー教育は充実
しているものの、メディア・情報リテラシーに繋がる体系的な教育は不足しており、教師の裁量に寄ってしまっているといえる。2017 年に告示され、2020 年に小学校、翌年に中学校で全面実施となる新たな情報教育の学習指導要領では、「データの活用」という新領域が算
数・数学科目で設置されており、今後初等中等教育からのメディア・情報リテラシー教育を充実させることがメディア・情報リテラシー向上への重要な要素となると考えられる。
表 7-2 メディア・情報リテラシー教育の提供される形式に関する一覧
国

主体

内容

EU 全

Media &

「メディア・情報リテラシー育成のための教育」と、「様々なメディ体

Learning

アを教育・学習に活用する、メディアを利用した教育」の両方をテー

Brussels

マとして組み込み、ヨーロッパにおけるメディア政策と教育政策の会議65

有機的な関係を議論する場を制作。

イ ギ BBC

ウェブサイト上でのインターネットを安全に使うための基本知識やリ ス 学校ルールを提供、他にも最先端技術に触れるための「21 世紀の教室」

6667とよばれるスペースの開室や、映像作品の制作を体験するプロジェ
クトを展開。
中等教育、高等教育でのメディア学の科目は十分に定義・発達がされている。13 歳からほとんどの学生が受講するようになっており、メディア教育は英語教育の一側面を担うほどになっている。中等教育の終了目標では、学生は批判的思考や意思決定・メディアの役割に関する知識と理解など広範な知識が求められている。

オ ー 学校

初等教育段階から後期中等教育段階まで 12 学年がある。初等教育（1-ス ト

7 年）では言語教育を中心に教科横断的にメディア・情報リテラシー

ラ リを学習し、前期中等教育（8-10 年）では芸術科の中でメディアを学

ア68

ぶ、後期中等教育（11-12 年）では、選択科目「メディア製作と分析」

小平さち子. (2012). [メディア・リテラシー] 教育をめぐるヨーロッパの最新動向: リテラシ
ーの向上に向けた政策と放送局にみる取り組み. 放送研究と調査, 62(4), 40-57.
66 小平さち子. (2012). [メディア・リテラシー] 教育をめぐるヨーロッパの最新動向: リテラシ
ーの向上に向けた政策と放送局にみる取り組み. 放送研究と調査, 62(4), 40-57.
67 McDougall, J., Zezulková, M., Van Driel, B., & Sternadel, D. (2018). Teaching media literacy inEurope: evidence of effective school practices in primary and secondary education, NESET II Report.
65

68

中村純子. (2009). 西オーストラリア州におけるメディア・リテラシー教育の現状と課題.

日本教育工学会論文誌, 33(2), 161-170.

177

で社会学的な要素を加え、更に専門的にメディアを学習する。
メディア製作と分析の授業内容は、メディア言語、オーディエンス、制作の背景となっている。メディア言語はメディアの概念や政策ス
キルを理解していくことが期待される授業で、メディアの形式や特性を学習する。オーディエンスとは自己の歴史や経験、態度、価値観によって多様な解釈を行い、メディア情報の意味を作り出すもので、オーディエンスが持つ多様な価値観を学習する。政策の背景はメデ
ィア産業のシステムや歴史的な背景、メディア製作にかかわる具体的な問題を扱う。
カ ナ ヴ ィ ク

批判的メディアヘルスリテラシーの理論的枠組みを考え、6～8 人の

ダ69

ト リ ア

グループに分かれてメディアのテクニックを学び動画を作成する授大学業を行った。

韓 国 イ

・小学生（低学年）

ン タ ー

アバターを通じた学習や、映像手紙を制作、ネット上の共有・創作方

ネ ッ ト

法を学び、オンラインコミュニケーションを理解。

振興院

・小学生（高学年）

韓国70オンラインに掲載される写真の変化や編集過程、インターネット広告の特徴を考察し、それをもとにコンテンツを制作。
・中学生
インターネットメディアの意味と特徴に関するドキュメンタリー
や、健全なパロディポスターの制作。
ス ウ ス ウ ェ

学校では、初等・中等教育のスウェーデン語（国語）の授業内で、メェ ー ー デ ン

ディア・情報リテラシーの授業がなされている。

デ ン 教 育 放これに対してスウェーデン教育放送は、メディア学習用の教材を提送 と 学供し、小学校向けの学校放送を実施したほか、メディアを学ぶための

校 の 連

番組の各種開発・放送を実施している。

7172

携
ハ ン 学校国が学校で教えるメディア・情報リテラシーの枠組みを決定し、学校

Begoray, D. L., Banister, E. M., Wharf Higgins, J., & Wilmot, R. (2015). Puppets on a String? How
Young Adolescents Explore Gender and Health in Advertising. Journal of Media Literacy
Education, 6(3), 46-64.
70 金美林. (2011). 韓国のインターネット・リテラシーに関する一考察 (特集 ネット時代のメディア・リテラシー). メディア・コミュニケ-ション, (61), 49-57.
71 小平さち子. (2012). [メディア・リテラシー] 教育をめぐるヨーロッパの最新動向: リテラシ
ーの向上に向けた政策と放送局にみる取り組み. 放送研究と調査, 62(4), 40-57.
69

72

上松恵理子. (2015). 初等中等教育における ICT の活用: 2. ICT 教育におけるメディアリテラ

シー教育. 情報処理, 56(4), 322-326.

178

ガ リ

にある程度の柔軟性を持たせる方式を取っている。

ー、チ
ェコ73
ト ル 学校メディア・情報リテラシー教育を学校のカリキュラムに組み込む必コ74

要があると議論がなされ、中等学校の選択科目として実施されている。

ド イ ド イ ツ

保護者の意識を喚起するプロジェクトを実施。ドイツ公共放送は例

ツ7576

公 共 放

えば、幼児のテレビ視聴の仕方について、保護者へのアドバイスの提送、ドイ

供や番組の制作を実施している。

ツ 連 邦

メディア・情報リテラシー教育は様々な教科やカリキュラムの一部

家庭・児であり、ほとんどが非必修科目として行われている。また、状況は各童省

州で異なり、メディア・情報リテラシー教育は統合されていない。

学校フ ィ フ ィ ン

テレビ：大人向けに今日的なメディア現象を掘り下げていく内容、ニン ラ ラ ン ドュース・広告・ゲーム・年齢制限等の具体的なテーマを取り上げ、子

ンド77

公 共 放

供を持つ親向けの 2 つを展開。

送 委 員

ウェブサイト：子供向けにストーリー構成要素の理解やメディアを会

理解する内容、成人向けには今日的なメディアを取り上げた内容の他、メディアの情報をどう解釈すべきかについてを子供にどう教えるか、といった内容を掲載。
体験型イベント：「メディアバス」サービスを実施。子供たちがプロの指導を受け、取材撮影映像の編集等を総合的に体験。

米国78

Hero

6 週間のプログラムを通じ、インターネットを利用するのに適切なス

Inquiry

キルを身に着けさせる内容。

Project

McDougall, J., Zezulková, M., Van Driel, B., & Sternadel, D. (2018). Teaching media literacy inEurope: evidence of effective school practices in primary and secondary education, NESET II Report.
74 McDougall, J., Zezulková, M., Van Driel, B., & Sternadel, D. (2018). Teaching media literacy inEurope: evidence of effective school practices in primary and secondary education, NESET II Report.
75 小平さち子. (2012). [メディア・リテラシー] 教育をめぐるヨーロッパの最新動向: リテラシ
ーの向上に向けた政策と放送局にみる取り組み. 放送研究と調査, 62(4), 40-57.
76McDougall, J., Zezulková, M., Van Driel, B., & Sternadel, D. (2018). Teaching media literacy inEurope: evidence of effective school practices in primary and secondary education, NESET II Report.
77 小平さち子. (2012). [メディア・リテラシー] 教育をめぐるヨーロッパの最新動向: リテラシ
ーの向上に向けた政策と放送局にみる取り組み. 放送研究と調査, 62(4), 40-57.
78 Eagleton, M. (2003). Teaching Internet literacy strategies: The hero inquiry project.
73

179

米国79

Indian

情報サイクルについては Blackboard LMS のスライドによる講義が提River供され、その理解度チェックのクイズを行った。ニュースソースの検State索については、Opposing Viewpoints データベース（大学のデータベー

Collegeス）を使用し、学生に好きなトピックの内容とその記事について検索することを試した。最後にニュース記事の評価では、International
Federation of Library Associations and Institutions （2017）のモジュール
を用い、RADAR（Relevance, Authority, Date, Appearance, Reason forwriting：関連性、権威、日付、形式、書かれた理由の頭文字）の使用
方法を理解した。その上で、学生は評判の良いニュース記事を見つけ、それを評価し、その要約した評価を書き、その記事のフェイクニ
ュースを作ってその記事がフェイクニュースであることを説明する
課題を行う。

米国80

ペ ン シ

匿名で質問（例：あなたの思うフェイクニュースとは何ですか？や、ル バ ニ

あなたは普段どこでニュースを見ますか？）を行った。その後、フェア 州 立

イクニュースの概念を説明し、フェイクニュースにはパロディから大学

プロパガンダまで様々な種類があることなどを説明。次に、ニュースへの信頼が近年どのようにして変化したかを議論し、真実の概念を議論した。次に、ニュースコンテンツの信憑性を評価することがいかに難しいかを示すアクティビティを実施。これは 4 つのニュースのうちどれが偽物であるか、逆にどれが本物であるかといったようなクイズ形式で行われた。これらを踏まえてオンラインで踏まえた情報の精査を行うグループワークをし、信頼性を判断するための基準のリスト、情報を確認する方法を考案し発表。最後にこれらの基準を用いてフェイクニュースと真のニュースを交えた 3 つの記事を渡し、フェイクニュースかどうかを検討させた。

米国81

コ ー ネ

主にワークショップと授業と連携した講習会を実施している。ワー

ル大学

クショップでは基本的な情報の探し方から、それを収集し生かすためのツールに関するトレーニングが中心的に行われている。

Auberry, K. (2018). Increasing students’ ability to identify fake news through information literacy
education and content management systems. The Reference Librarian, 59(4), 179-187.
80 Bonnet, J. L., & Rosenbaum, J. E. (2020). “Fake news,” misinformation, and political bias: Teachingnews literacy in the 21st century. Communication Teacher, 34(2), 103-108.
81 鈴木宏子. (2001). アメリカの大学図書館における情報リテラシー教育と利用者支援. 大学図79

書館研究, 62, 37-47.

180

米国82

コ ロ ン

図書館主催のワークショップが開催されており、ワークショップは

ビ ア 大

デジタルリソースの利用法、インターネット検索戦略と Web リソー

学

スの評価法などを基本としている。更に、スケジュール通りに参加できない学生のためにオンデマンド講習会も実施している他、Web 上
で学べるセルフトレーニングも用意されている。

米国

83

米国84

イ ェ ー

情報収集評価能力の能力基準と照らし合わせながらインストラクシ

ル大学

ョンを実施し、教員と共同でテーマ別に行っている。

幼 稚 園

メディア・情報リテラシー教育として、チェックリスト方式での情報

か ら 大をチェックする方法の講義が広く行われている。チェックリストと学 ま では、特定の言説やニュースの信頼性・信憑性を確認するにあたり、適の 各 大時性・内容の正確性・情報発信者の意図・ウェブサイトの URL・筆学者の連絡先は掲載されているか、などの項目を 1 つずつ確認していく手法である。

日本85

法 政 大

ファクトチェックの実習をメディア・情報リテラシー教育に取り入学れた。衆議院選挙に関わるニュースやソーシャルメディア記事を一つ取り上げてファクトチェック記事を作成することを課題とし、書いたファクトチェック記事の内容について授業内で検証した。

日本86

淑 徳 大

１年生前期必修科目となっている「表現文化入門」でメディア・情報学

リテラシーの基本を学ぶ講義を行った。講義の内容は①メディア・情報リテラシーをはぐくむうえで必要な、否定的に情報を見る姿勢を磨くため、新聞の読み比べを行う実習、②SNS 時代のメディアの知識を身に着けるための講義、③グループ学習で学生が関心を持ったニュースについて調べ発表、④ニュースを自分なりに編集するワー
クを柱に考えた授業を実施した。

鈴木宏子. (2001). アメリカの大学図書館における情報リテラシー教育と利用者支援. 大学図書館研究, 62, 37-47.
83 鈴木宏子. (2001). アメリカの大学図書館における情報リテラシー教育と利用者支援. 大学図書館研究, 62, 37-47.
84 耳塚佳代. (2020). 「フェイクニュース」 時代におけるメディア・リテラシー教育のあり
方. 社会情報学, 8(3), 29-45.
85 坂本旬. (2018). メディア情報リテラシー教育におけるファクトチェック実践の可能性. 法政
大学キャリアデザイン学部紀要= 法政大学キャリアデザイン学部紀要, (15), 221-253.
86 野村浩子. (2018). 大学におけるメディア・リテラシー育成のための授業のあり方: フェイク
ニュースが蔓延するなか, 求められる教育を探る. 淑徳大学人文学部研究論集, 15-27.
82

181

日本87

日本のメディア・情報リテラシー教育は，新聞やテレビなど主にマスメディアが発信するメッセージを批判的に読み解くというアプロー
チが長く主流であった。

日本

88

実 践 女

新聞を用いた課題を通じて、批判的にニュースを読み解く力を養う

子大学

授業を行った。具体的には社説の読み比べを行い、テーマは女性宮家を教員が選択、これまでの議論背景について教員から説明を行った
後、学生が各自で社説を読み、各紙の意見部分を抽出。それに対して教員が解説を加えてより深く批判的に記事を読み解けるように指導する授業を行った。

７．３．第７章まとめ⚫

メディア・情報リテラシー教育全体の目的は、講義と実習を通じ、批判的にメディアを読み解く力を養成することであり、これは国内外で共通している。

⚫

講義の内容に関する国内外での差異は小さい。主な内容として、メディア・情報リテラ
シー全般に関する講義とフェイクニュースに焦点を当てた講義がある。

⚫

メディア・情報リテラシー全般に関する講義では、ニュースの背景を能動的に探り始める学生の増加、受動的にニュースを閲覧していた学生の意識改革、の効果が見られた。
一方、フェイクニュースに焦点を当てた講義では、情報ソースを検証するための知識増
加、批判的にニュースを読み解く必要性の理解度増加、の効果がみられた。

⚫

講義に関する国内外の差異は、講義段階での学生参加度合いに見られた。国外では講義の段階で学生の参加を促す施策が取られており、理解度チェックのクイズやフェイク
ニュースに関するクイズを実施するなど、学生の発言を求める設計となっている。一方、日本国内では教員からの一方的な講義を行った後、実習に移る形式が多く、講義の段階で学生が能動的に発言する設計になっていない。

⚫

実習に関しては、実施内容に国内外で差異が見られた。国外ではメディアコンテンツを作成する実習が多い傾向にあり、国内では既存メディアを利用した読み比べの実習が多く行われている傾向がある。

⚫

これらの実習により、メディアコンテンツを作成する実習では、メディアに対して批判的な思考力を持つことができるようになるほか、投げかけられたメッセージに対して

耳塚佳代. (2020). 「フェイクニュース」 時代におけるメディア・リテラシー教育のあり
方. 社会情報学, 8(3), 29-45.
88 鹿島千穂. (2020). フェイクニュースに立ち向かうための メディア・リテラシー教育の有用性. 実践女子大学短期大学部紀要= Jissen Women's Junior College Review, (41), 1-11.
87

182

疑問を持つ、大手メディアの記事にも問題があることを体験的に理解できる効果が見られた。一方、既存メディアを利用した実習では、ニュースの背景を能動的に考える学生が増加したほか、自分と他者の意見を踏まえた客観的かつ多角的な意見を持つようになる効果が見られた。
⚫

国外では、初等教育の段階から国を挙げてメディア教育を実施しており、国営放送局とも連携した体系的な授業が行われている。一方、日本国内では初等中等教育でのリテラシー教育は、PC 操作を基本とした情報リテラシー教育に留まることが多い。また、メディア・情報リテラシー教育が行われていたとしても、体系的な教育がなされず教師の裁量によってしまっている。

183

８．ヒアリング調査結果
８．１．小木曽健（情報リテラシー専門家）
1) 情報社会においてどのようなリテラシー教育が必要と考えているでしょうか。
-

正しい or 間違っているという判断軸の話題しかないが、それは人の立場によって変わってくるのに、ほとんど触れられていない。

-

情報の見方は多種多様であって、アレンジする発信者によって異なることを教育する必要がある。事例を挙げた教育も有効だろう。

-

ファクトチェックについても、闇雲に鵜呑みにするのではなく、それにも視点や立場による差異が生まれる。大事なことは情報のセルフチェックを行うことである。

2) 上記のリテラシー教育を、どのように日本全国に広めていくのが良いと思うでしょうか。
どのようにすれば「誰一人として取り残されない」リテラシー向上が可能でしょうか。
-

人間の個体差がある以上「誰一人として取り残されない」は不可能だろう。ただ、それにしても今は取りこぼしが多すぎる。ゼロは無理でも減らす、リテラシーを持っている人を増やすことを目指したい。

-

情報の発信者の規制は言論統制の可能性も踏まえると適切ではなく、情報の受信者教育を行うべきだろう。

-

小中学生の間に、教育カリキュラムの変更も含めて、情報の見方の多様性について事実をもとに教えて、情報の難しさや、情報を解釈する側の責任感を醸成するべきだろう。

-

労働者以上の世代に対しては直接行うのではなく、このように小中学校での教育が始まったことが衝撃となって、ついてこられる人はついてきてくれる。そこで変えられな
いものは今更変えられないだろう。

3) 今後日本で、どのようにフェイクニュースが問題になっていくとお考えでしょうか。特にどのような内容のフェイクニュースが社会に大きな影響を与えるとお考えでしょうか（特に対処すべき分野）。
-

今、日本の裁判において、映像のデータはすべて真実だとして処理されている。今後その改ざんは間違いなく出てくるだろう。既に起こっていてもおかしくない。そして AI
によるフェイク（ディープフェイク等）が出現することで問題になってくるのではない
だろうか。

-

映像の物的証拠としての能力がなくなることで、その鑑定が必要になってくることも考えられる。

4) フェイクニュース等の対策として、プラットフォーム事業者に何を期待しているでしょ

184

うか。
-

プラットフォーム事業者に期待をするのは、大元では筋違いなのではないかと考えている。プラットフォーム事業者は情報を止めずに滞りなく流してもらう、自由な言論の場を作るということに注力してもらうべき。

-

実施するとしても、機械的に疑わしい場合にラベルを付けるということをすべきだと思う。情報を削除するべきではない。

-

メディアによるフェイクニュースの規制論は、自分達が言論の自由のもとに成り立っていること、規制論が自分達の首を絞めていることへの自覚が足りない。社会の分断と言っても、元々社会は分断されていて当然で、インターネットが分断したのではなく、元々分断されていたものがインターネットによって明るみに出たと考えている。

5) フェイクニュース等の対策として、マスメディアやその他の民間企業に何を期待しているでしょうか。
-

何か特別なことをするのではなく 1 プレイヤーに徹してほしい。フェイクニュースの番人のような存在は機能せず、それは情報の受け手や社会全体が行うべき役割である。

6) リテラシー教育以外の啓発手段として、何があり得ると思うでしょうか。
-

議論や討論を論理的に教えるべきではないだろうか。言い合いではなく、エビデンスを持ち合って、真実性があるなら受け入れる、建設的な議論をすることで互いにより良い結論を導く、という至極当たり前のことを受け入れるべき。

7) 人によって受けるべき啓発や教育はどのように異なるとお考えでしょうか。
-

変わらないと思う。逆に、変わるということは「目指すべきゴール」が固定されているということだが、それはそもそも無理だろう。

8) 政策的に期待することは何でしょうか。
-

リテラシー教育をカリキュラムとして追加することを期待したい。情報の受け手としての教育に加えて、読み書き、伝達力の訓練をする必要もあるだろう。

-

真心を込めて伝えれば伝わる、なんて綺麗ごとは実現せず、伝達することはとても難し
いということを教育してほしい。

9) フェイクニュース研究として、今後何が必要だとお考えでしょうか。
-

フェイクニュースの研究のために、フェイクではないものは何なのかというものを定義することがよいだろう。逆引きの整理の仕方ができるのではないかと考えている。

185

８．２．鈴木 朋子（IT ライター・スマホ安全アドバイザー）
1) 情報社会においてどのようなリテラシー教育が必要と考えているでしょうか。
-

若い世代は、Twitter には嘘の情報が多いという前提知識もあり、ネットをそこまで信用していない。中高年以上は、インターネット初期のなんでも載っていてそこにある情報は正しいと思っているところが問題。

-

中高年は一つのメディア、例えば購読している新聞、に依存している傾向があり、情報を自分で選択する力が足りていない。

-

中高年には、情報を発信する側のスタンスが以前とは変わっており、記事を書いた記者
個人の主観・意図が入っていること、マスメディアを丸々信じてはいけないことを浸透させる必要がある。

-

若い人には、LINE ニュースや Yahoo!ニュースなどで発信されている記事について、発信元を確認することを啓発する必要がある。

-

記事を書く側の立場として実感することがある。以前は「事実を書いてください、判断するのは読者です。
」というスタンスだった。しかし今は「読者は結論までほしがっているので、感想・あなた（筆者）の判断まで書いてください、読者が共感できるようにしてください。
」というスタンスが求められるように変わった。

2) 上記のリテラシー教育を、どのように日本全国に広めていくのが良いと思うでしょうか。
どのようにすれば「誰一人として取り残されない」リテラシー向上が可能でしょうか。
-

若者に関しては、学校での授業に加え、自分達でも学んでいくだろう。例えば、若者同
士で YouTuber 発信の情報を検証もしている。

-

若者以外に関しては、会社の研修が一つの手だと考えている。例えば、メディアの人が情報の検証するノウハウを講演する形も悪くはないだろう。

3) 今後日本で、どのようにフェイクニュースが問題になっていくとお考えでしょうか。特にどのような内容のフェイクニュースが社会に大きな影響を与えるとお考えでしょうか（特に対処すべき分野）。
-

今後は Clubhouse のような、音声且つ記録に残らない情報が問題になっていくだろう。

-

外から検証をすることがしづらい環境で、噂が拡大解釈、口を滑らせる、表現が悪い等の問題に繋がるのではないだろうか。例えば、既にあるように Clubhouse の録音されたデータが YouTube に上がってしまっていたり、拡大解釈された内容が Twitter に投稿されてそれが嘘だとしても真実とすり替わってしまったりする恐れがある。

4) フェイクニュース等の対策として、プラットフォーム事業者に何を期待しているでしょうか。
-

現状の不満として、米国のサービスが主な SNS になっていて消費者の声が届きづらいということがある。なので、日本の支社などがそれに対してうまく対応していくことを186

期待したい。
-

レコメンド機能についても、勿論あってもいいと思うが、視野が狭くなってしまう問題があるので、これに対して何らかの対処を行ってほしい。

5) フェイクニュース等の対策として、マスメディアやその他の民間企業に何を期待しているでしょうか。
-

現状として、PV 数が取れないと収益が取れず成り立たなくなってしまうメディアが出現してしまっている。そこでメディア自身のモラルが低いと釣り記事やネガティブな記事になってしまう。

-

最近の若手としてメディアで働いている人には、事実確認が疎かであったり、コピペでの記事を作ってしまったりと、未熟な人が多く怖いと感じている。

-

経済原理をもとに営業利益を最大化することを目的化するのではなく、煽りや釣りになるようなものを避けてほしい。

-

誤った情報を発信した時には、訂正記事を流すことは徹底してほしい。

6) リテラシー教育以外の啓発手段として、何があり得ると思うでしょうか。
‒

LINE ニュースや Yahoo！ニュースを見る時に、記事の出典を確認し、そこが真っ当な記事を発信する会社なのかを確認することが重要。少しでも信頼できないと感じれば、一歩引いた視点から情報を見ていく必要がある。

7) 人によって受けるべき啓発や教育はどのように異なるとお考えでしょうか。
‒

スマホからインターネットを始めた人はわかっていないことが多い。ネット歴によって区別していく必要があるのではないかと考えている。

‒

歴が短い人に対しては、フェイクニュースがそもそも何かを把握していないので、自身が拡散することによって何が起きうるのか、ということから教えていく必要がある。

‒

歴が長い人は、嘘だとわかっていても盛り上がるために拡散するパターンがある。彼らには、面白がるのではなく、それを止める方法を考えてほしい。

8) 政策的に期待することは何でしょうか。
‒

政策で規制すると、反発してよくない方向に走る人がいるとも考えられる。

‒

政治家のネットでのふるまいが問題となることもあるので、説得力を増すために、政治
家個人のリテラシーを高め、手本となる発信方法を周囲の人と検討して慎重に行ってほしい。

9) フェイクニュース研究として、今後何が必要だとお考えでしょうか。
‒

フェイクニュースを最初に作る人の心理や、フェイクニュースを拡散する人の心理を明らかにする研究が必要。

187

８．３．安野智子（中央大学文学部

教授）

1) 情報社会においてどのようなリテラシー教育が必要と考えているでしょうか。
-（虚偽情報を防ぐための）リテラシー教育には 2 種類あり、①虚偽情報を信じてしまわないための教育、②安易に拡散しないための教育がある。

-①に対しては、どのような人がフェイクニュースを信じてしまうのかということを、社
会心理学的な見地から心理的なバイアス（確証バイアス）や、強い情動を与えるニュースの影響について伝えることが重要だろう。

-②に対しては、虚偽情報を見破ることが非常に難しく、自己効力感や自信がフェイクや虚偽情報を信じてしまいやすくなる可能性を高めることを広く周知することが重要だ
ろう。加えて、拡散者の責任を伝えること、ファクトチェックの啓発、事例の共有も重要だと考えている。

2) 上記のリテラシー教育を、どのように日本全国に広めていくのが良いと思うでしょうか。
どのようにすれば「誰一人として取り残されない」リテラシー向上が可能でしょうか。
-

学校教育はまず一つ有効なチャネルだろうが、難しい点としては一度の教育では終わることができない点である。

-

方式としては、具体的な事例の共有が有効なのではないだろうか。また、それ（フェイクニュース作成）によって利益を出ている人がいることを伝えることも可能なのではないかと考えている。

3) 今後日本で、どのようにフェイクニュースが問題になっていくとお考えでしょうか。特にどのような内容のフェイクニュースが社会に大きな影響を与えるとお考えでしょうか（特に対処すべき分野）。
-

一つは資金が多いところが強いだろう。要するに、虚偽情報を拡散するために資金がある、それによって利益を得やすい分野ということは言えるだろう。

4) フェイクニュース等の対策として、プラットフォーム事業者に何を期待しているでしょうか。
-

フェイクニュースを根絶することは困難、且つ、表現の自由の観点からも削除することは望ましくない。したがって、フェイクニュースの発信ではなく、拡散の対策を行うべ
きだろう。

-

アクセス数によって報酬が支払われる形態にメスを入れる、大量の拡散を行うことにコストがかかるようにするべきではないだろうか。

5) フェイクニュース等の対策として、マスメディアやその他の民間企業に何を期待しているでしょうか。
-

既に各社努力をしているところだと思うので、抜本的な対策は難しいだろうが、企業・媒体を超えたクロスチェックに可能性があると考える。

188

-

ファクトチェックのデータベースを一般の人にも利用を簡単にするのはどうだろうか。

6) リテラシー教育以外の啓発手段として、何があり得ると思うでしょうか。
-

事例の共有が大事だろう。例えば「振り込め詐欺」のように被害者自身には届かなくとも周囲の人が気づく、情報の拡散に関しても周囲が止めるような動きが期待できるのではないだろうか。

7) 人によって受けるべき啓発や教育はどのように異なるとお考えでしょうか。
-

年齢によって違いはあるだろう。届くチャネルが違うと思っており、学齢期には学校が有効だが、卒業後には Web 上あるいは別の手段で啓発をすることになる。

-

その他の読解能力などの能力的にも個人差はあると思っている。

-

但し、これは実行面で難しい現実もあるだろう。

8) 政策的に期待することは何でしょうか。
-

行き過ぎた規制は、表現の規制の面から危険な面になることは危惧する必要があるだろう。基本的には政策的にこれ以上の規制、法を設けることは望ましくない。

9) フェイクニュース研究として、今後何が必要だとお考えでしょうか。
-

スーパースプレッダーの動機や拡散しやすいニュースに傾向はあるのか。

-

フェイクニュースがもたらす長期的な影響、政治不信や社会的な分断という内容、が起こっているのか。

-

現状の情動を感じたらすぐに投稿できてしまうシステムや承認欲求をどのように飼いならすのか、システムに改良の余地はあるのか。

189

９．政策的含意
本研究結果を踏まえ、次の 8 つの政策的含意が導かれる。

９．１．全体９．１．１．ステークホルダー間連携によって、インターネットに関する総合的な啓発・対策を推進する
85%の人はフェイクニュースという言葉を聞いたことがあった一方で、ファクトチェック
は 29%しかおらず、disinformation 等の関連用語はほとんどの用語が 20%以下の人しか聞いたことがなかった（図 2.1）
。当たり前のように接触しているインターネット上の問題のことについて、人々はあまり知らないといえる。
他方、新型コロナウイルスと国内政治関連の 20 件のフェイクニュースについて、1 つ以
上のフェイクニュースに接触した人は全体の 51.7%存在していた（図 3.3）
。年代別には、1
位が 10 代（61.5%）だが 2 位は 40 代（56.1%）となっており、中高年以上でも接触している人は少なくなかった。また、平均的な接触数は 1.51 件であった（図 3.4）
。これらのことから、人々の生活にフェイクニュースが相当入り込んでいることが分かる。
さらに、フェイクニュースを偽情報だと判断できている人は、ニュースジャンルによって大きく異なり、国内政治関連のフェイクニュースでは 18.8%に留まった（図 3.14）。80%以上の人がフェイクニュースを偽情報と判断できていないことになる。このように偽情報と判断できている人が少ないことは、Innovation Nippon 2019 年度調査でも明らかになっている（約 75%が偽情報と判断できていなかった）。そして、フェイクニュースに接触してから（偽情報と気づかずに）拡散する人は 25%以上存在し、拡散手段として最も多いのが「家族・友人・知り合いに直接話した」（10.3%）であった。
有識者ヒアリング調査では、今後フェイクニュースが日本で問題になるケースとして、「裁判における映像データの改変（ディープフェイク）」、「虚偽情報により利益を得やすい分野（医療・健康系等）」、「音声で記録に残らない媒体での拡散（音声 SNS 等）」といった様々なケースが挙げられた。また、Innovation Nippon 2019 年度研究での有識者ヒアリング
調査では、「憲法改正等社会全体が二分されるようなテーマの時」「選挙の時」「災害などで社会全体が不安になる時」等も指摘されており、日本でさらにフェイクニュースが社会問題となっていく可能性は高い。
以上のことから、フェイクニュースは既に日本でも日常に浸透しているものの、人々の知識が高まっているとは言い難く、ファクトチェック結果が行き渡っているとは言い難い状190

況である。今後もインターネットに関する総合的な啓発活動や対策を推進していくことが必要といえる。
そしてその際には、各ステークホルダーが連携することが重要である。なぜならば、フェイクニュースを拡散する手段として直接の会話が最も多かったことからもわかる通り、1 つのステークホルダーに閉じた問題ではないためである。例えば韓国では、大学・メディア・プラットフォーム事業者が連携してファクトチェックに取り組んでいる。他の国でも、それらのステークホルダーが連携して教育・啓発をしている事例も少なくない（第７章）。日本
でも Disinformation 対策フォーラムにおいて各ステークホルダーが議論する場が持たれたが、引き続き多様なステークホルダーによる議論を活発に行い、連携して対策していくことが重要と考えられる。

９．２．ファクトチェック関連
９．２．１．特に政治関連のファクトチェックを推進し、幅広いメディアによって行き
届かせることが必要
特に国内政治関連のフェイクニュースといった、民主主義や選挙に影響を与えそうなものほど偽情報と判断できている人が 18.8%と少ない。そして、年齢別に違いはほとんどなく、どの年齢層でも騙されている状況であった。他方、新型コロナウイルス関連のフェイクニュ
ースは 58.9%の人が偽情報と判断できており、年齢の高い人の方がその割合は高かった（図3.14）。
このような違いが生まれた背景には、新型コロナウイルス関連のフェイクニュースが
元々フェイクと判断しやすいものが含まれていることもあるが、同時に、様々なメディアでファクトチェック結果を報じたことが影響していると考えられる。これは、マスメディア利用率の高い中高年以上で、偽情報と判断できている人が多かったことからも推察される。
つまり、ファクトチェック結果が十分に行き渡ることは、人々の情報判断にかなり寄与できるといえる。その方策はいくつか考えられる。
第一に、マスメディアを含む多様なチャネルで、インターネットで広まっているフェイク
ニュースに対して、ファクトチェック結果をさらに配信していくことである。人々が情報・ニュースに接触する媒体として多いのは依然としてマスメディアであり（例えばテレビは
84.1%・図 2.3）
、ネットメディアも高い。そして、これらのメディアとしての信頼度は高い傾向にある（図 2.8）
。実際、人々の情報訂正行動において、テレビや新聞等の伝統的なマスメディアでは訂正情報（ファクトチェック結果）を受け入れて考えを変える人の割合が高く、Twitter や Facebook 等のソーシャルメディアにおいては割合が低い傾向にある（図 6.2）。

191

第二に、情報検証行動を行う人々の窓口になるウェブサービスを提供するということである。ヒアリング調査では、少なくない人が情報検証行動をしている一方で、なかなかファ
クトにたどり着けていない現状が浮き彫りになった。既に行われているファクトチェック
団体・サイトの社会的認知度を上げるとともに、ソーシャルメディアや検索エンジンでの検索結果の上位に表示されるようにするなどの工夫が必要と考えられる。

９．２．２．拡散数の多い人（スーパースプレッダー）にファクトチェック結果が届きやすい設計を検討する
フェイクニュースについて、多くの人は拡散していても数人～数十人である一方で、ごく一部大量に拡散するスーパースプレッダーが存在していた。具体的には、家族・友人・知り合いに対して偽情報だと気づかずに 100 人以上に拡散した人は全体の 0.65%であったが、拡散人数では 94.42%であった（図 4.12）。ソーシャルメディアで偽情報だと気づかずに 10,000
人以上に拡散した人は全体の 0.62%であったが、拡散人数では 96.96%を占めていた（図 4.13）。
その一方で、このようなスーパースプレッダーは、ソーシャルメディアからの訂正情報で考えを変えると回答する人がサンプル全体よりも多く、必ずしも「意固地」ではないことが分かった（図 6.13）。つまり、考えが凝り固まっているからスーパースプレッダーになっているというよりは、友人やフォロワー数が多く、ニュースを積極的にシェアすることが好き
なインフルエンサーといえる。
そこで、このように拡散力のある人に対し、優先的にファクトチェック結果を届けることが、より効果的にフェイクニュースの拡散を防ぎ、且つ、ファクトチェック結果を行き渡らせることにつながると考えられる。ファクトチェック結果を届ける方法としては、ソーシャ
ルメディアのアルゴリズムを使うことや、ファクトチェック機関がリプライ等で直接働きかけるといった手段が考えられる。

９．２．３．ファクトチェックをより活発にし、ファクトに辿り着きやすいようなアーキテクチャ上の工夫をさらに進める
生活者インタビュー調査においては、ソーシャルメディアのアーキテクチャへの要望が見られた。例えば、トレンドなどで、フェイクニュースを拡散したくなったり、誰かが発信したフェイクニュースが不特定多数の目に触れたりするような状況が確認されたため、改善の余地があるといえる（第５章）。
これは同時に、人々がソーシャルメディア上でのトレンドや投稿をよく見ているということでもあるため、過去のフェイクニュースとファクトチェックの結果を紐付けて、打ち消し情報を付与するというアーキテクチャ（ラベル付け）等は効果的と考えられる。有識者ヒ
アリング調査でも、表現の自由の観点からプラットフォーム事業者が言論を削除するのは192

慎重であるべきだが、情報が疑わしい場合にラベルを付けるということをすべきという意見が見られた。
このようなことは現在、各プラットフォーム事業者で進んでいる取り組みである。しかしながら、日本ではファクトチェックが活発ではないために、プラットフォーム事業者がファ
クトチェック団体と連携してこのようなことを広めていくことが困難になっている。また、サービスによっては、主に International Fact-Checking Network（IFCN）加盟団体と連携しているといったケースもあり、加盟団体のいない日本ではそもそも連携することが出来ない場合がある。これでは日本がファクトチェック後進国になってしまうため、ファクトチェッ
ク団体を増やし（特に IFCN 加盟団体）持続可能なファクトチェック体制を築くことも今後重要になってくると考えられる。
また、インフォーマントの多くは怪しいニュースに接触した際に、情報検証行動を行っていたが、真偽をインターネットで検索したが答えにたどり着けないと述べていた者もいた。
例えば Google が米国で導入しているツール Question Hub のように、情報検証行動をとった
ユーザがウェブで見つけられなかった質問に答えるようなサービスを、今後発展させていくことが有効と考えられる。

９．３．教育・啓発
９．３．１．フェイクニュース対策に有効な情報検証行動を啓発する（それはジャンル別に異なる）「情報の発信主体を確認する」等の 9 つの情報検証行動について、「たまにしている」以
上の人はどの行動でも 35～60%ほどおり、「ネットで検索して他の情報源を探し、確認する」
は 57%いた（図 2.16）。また、年齢別に見ると、若い人ほどしていた（図 2.17）。
ただし、先行研究や EU で有効とされていた情報検証行動も、必ずしもフェイクニュース対策として有効とは限らないという結果となった。具体的には、「情報の発信主体を確認した」「ネットで検索して他の情報源を探し、確認した」「情報が発信された目的を考えた」という行動はフェイクニュースの真偽判定行動として有効であった。ただしこれもニュースジャンルによって異なり、新型コロナウイルス関連では「1 次ソースを調べた」「情報発信者の姿勢やトーン、感情を考えた」の 2 つが有効で、国内政治関連では「情報の発信主体を確認した」「情報が発信された目的を考えた」の 2 つが有効であった（図 3.20）。
以上を踏まえ、エビデンスに基づいて効果的と考えられる情報検証行動を啓発すると同時に、それがニュースジャンルによって変化することも啓発することが大切といえる。また、さらに研究を進め、各ジャンルでどのような行動が効果的か、精緻に検証を進めていくことが求められる。

193

９．３．２．身近な人からの情報であっても時には誤っていることもあることを啓発する
フェイクニュースを偽情報だと気づかずに拡散するケースについて、最も多いのが「家族・友人・知り合いに直接話した」（10.3%）であった（分母はフェイクニュース接触者）。
続いて「メッセージアプリで家族・友人・知り合い・グループにいる人などに伝えた」（5.9%）、であり、不特定多数への拡散だけでなく、家族・友人・知り合いへの拡散がかなりされていることが分かる（図 4.1）
。実際、新型コロナウイルスのフェイクニュース（デマ）拡散においては、メッセージアプリ経由のものが多かったことが示唆されている。
似た結果は生活者インタビュー調査でも得られており、多くのインフォーマントは家庭内や親族にフェイクニュースを伝えていた。理由としては、家族を気遣って、日常的な会話のネタとしてなどが考えられる。食事している最中にフェイクニュースが話題に挙がったという例も複数あった（第５章）。
他方、コミュニケーション研究の分野では、専門家よりも自分に近しい人の情報の方が信じやすいことが指摘されており89、実際に家族・友人・知り合いとの直接の会話の信頼度は、テレビ等のマスメディア並みに高かった（図 2.8）。
しかし現実には悪意なくフェイクニュースを広めてしまうことも少なくないことが生活者インタビュー調査でもわかっており、家族・友人・知り合いからの情報であったとしてもフェイクニュースは含まれる。近しい人からの情報であったとしても鵜呑みにしないことを啓発することが、フェイクニュース拡散防止につながると考えられる。

９．３．３．体系的で多元的なメディア・情報リテラシー教育を実施する
フェイクニュースを偽情報と判断する行動に対し、メディアリテラシー・ニュースリテラ
シー・IT リテラシー・情報リテラシーの中で、情報リテラシーのみが大きく寄与していた（図 3.16）。ここでいう情報リテラシーとは、「加工されていない生のデータが何かわかる」「筆者の意見が入った文章かわかる」「文章から確実に言えることが何かわかる」といったの能力のことであり、端的にいうと読解力・国語力に近い。この結果は Innovation Nippon
2019 年度研究結果と一致する。そして特に、新型コロナウイルス関連のフェイクニュースのように、医療・健康等の科学的なフェイクニュースや、パンデミック等の有事の際に拡散されるデマ・フェイクニュースに対しては情報リテラシーを高めることが大きく対策となっていた（図 3.18）。
その一方で、日本は諸外国に比べてメディア・情報リテラシー教育が体系的に実施されて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.
89

194

いないと指摘される（第７章）。例えばドイツでは学校でのメディア・情報リテラシー教育
が必修科目となっており、イギリスでは 13 歳からほとんどの学生が受講する教育の修了目標で、学生は批判的思考や意思決定・メディアの役割に関する知識と理解など広範な知識が求められている。また、BBC やドイツ公共放送は、メディア・情報リテラシーに関連するプログラムを実施している。
日本もこのように、教育プログラムに情報リテラシー教育を体系的に組み込むことが、これからの情報社会においては求められているといえる。有識者会議においても、デジタルシ
ティズンシップ教育として幼稚園から高等教育まで体系的に導入することが望ましいと指摘され、その際には多元的メディアリテラシー（メディア・情報リテラシー）の立場からベストプラクティスを共有することが重要であるとされた。また、日本でも全米メディア・リ
テラシー同盟のような、広範なネットワーク組織を築くことが体系的な教育に寄与する。
そのような教育をする際は、講義の時点で受講者が参加できる参加型にすることや、メディアを実際に作成するような実戦型にすることが、より高い効果を生む可能性がある。そしてコンテンツとしては、ニュースプラットフォームを見る際に記事の出典を確認すること、情報の見方は多種多様で発信者によって異なること、虚偽情報を見破ることが非常に難し
く自己効力感や自信がフェイクや虚偽情報を信じてしまいやすくなる可能性を高めること、拡散に責任が伴うこと等が、有識者ヒアリング調査で必要と指摘された。また、実際の事例を使った教育・啓発が有効という指摘もあった。

９．４．メディア関連
９．４．１．生活者がマスメディアへの理解を深められるような施策を講じる
マスメディアに不満がある人は国内政治関連のフェイクニュースを偽情報と判断できな
い傾向にあり、その影響は非常に大きかった（図 3.19）。また、Twitter や電子掲示板といった、情報が集約されていないメディア（UGC 系メディア）で接触する情報・ニュースへの信頼度が高い人はフェイクニュースを偽情報と見抜けない傾向にあった（図 3.16）。
その一方で、昨今においてマスメディアへの信頼度低下は世界中で見られる。マスメディ
アへの信頼度が低いことと不満を持つことはイコールではないものの、今後これが進んでいくと、マスメディアのビジネスに影響を与えるというだけでなく、社会全体のフェイクニ
ュースへの免疫力という観点からもマイナスの影響を与える可能性がある。
このようなことを食い止めるために、マスメディアへの理解を深める施策を講じるということが考えられる。マスメディアは取材において多くのコストを割いて事実検証をして情報の質を高める努力をしている。しかしながら、情報・ニュースの溢れる昨今においては、
ニュースポータルサイトや SNS 上で他の情報と同じように流れており、その情報の質への195

意識が低くなっている可能性がある。実際、有識者ヒアリング調査でも、ニュースポータル
サイトにおいて、記事出向元を確認しない人が多いことが指摘されている。
そこで、マスメディアと生活者のコミュニケーションをより活発にし、理解を深めるのである。現在も Newspaper in Education（NIE）等でマスメディアを使った教育が行われているが、それをさらに拡充させたり、取材方法に関する教育や生活者とのコミュニケーション等を推進したりしていくという施策が考えられる。これによりマスメディアへの理解が高まり、不満も軽減され、ひいてはフェイクニュース対策に繋がる可能性がある。また、取材方法に関する教育や生活者とのコミュニケーションは、人々の情報検証能力を高めることにもつながるだろう。

196

付録

付録

197

Ａ１．アンケート調査票

198

199

200

201

202

203

204

205

206

207

208

209

210

211

212

213

214

215

216

217

218

219

220

221

222

223

224

225

226

227

228

229

230

231

232

233

234

235

Ａ２．2020 年 1 月～7 月のフェイクニュース一覧
以下、2020 年 1 月～7 月のフェイクニュース事例（ファクトチェックされたもの）を記載する。対象としているのは新型コロナウイルス関連と国内政治関連の物である。ただし、表において「時期」とはファクトチェックされた年月日を指し、「機関」とはファクトチェッ
ク機関を指す。また、ここに挙げる事例は、FIJ のメディアパートナーであり、継続的にファクトチェック記事を出し続けている Buzzfeed Japan と INFACT に掲載されたものとなっている。実際の分析では、この中から 20 件のフェイクニュースを選択した。

Ａ２．１．新型コロナウイルス関連
時期

機関

判定

拡散度

事象

2020/

INFACT

不正確

1.2 万 RT

中国語ユーザの投稿を引用して「【速報】中国と香港

1/29の最新発表、コロナウイルスの致死率は 15% 感染
率 83% に更新した。このデータでは 人類史上最凶のウイルスです。」などと投稿したツイートがなされた。引用した中国語ユーザの情報源は、台湾メディア「自由時報」の「中港最新研究：武漢肺炎致死率
15％ 傳染率 83％」と題した記事で、分母となった
患者数は既に重い症状を発症している患者と推定さ
れる。

2020/

INFACT

2/12

（引用）

誤り

不明

「ウイルスはアルコールでは消毒出来ない」といった噂が SNS 上で拡散されたがこれは誤情報であり、厚労省の公式 Twitter アカウントでは「新型コロナウ
イルス予防にアルコール消毒は効果がないという情報が広がっていますが、これは誤った情報です。
」な
どとツイートし、アルコール消毒を対策の一つとして勧めている。また世界保健機関（WHO）も、新型
コロナウイルスに関する特設サイトの Q&A の中でアルコール消毒について言及し、その効果を認めて
いる。

2020/

INFACT

2/26

（

誤り

LINE

な

「コロナウイルス肺炎は鼻水を伴わない乾いた咳」

引

どでチェ

「耐熱性なく 26～27 度で死滅」といったうわさが用 ） ,Buーンメー

流れたが、この噂は元々恐らく中国語圏で出回った

zzFeed

ル的に拡もので、それが日本語に訳され LINE などでチェー

散

ンメールのような形で爆発的に拡散された。
「中国・

236

深圳の病院で働く知り合いからの情報」など、信頼できる情報源があるかのように書かれたものが多い
が、その内容は多くの専門家が否定している。コロ
ナウイルスが原因の肺炎でも鼻水や痰の症状は確認されており、風邪などその他の病気と症状だけで見分けることはできない。また 26～27 度でコロナウ
イルスが死滅することはなく、お湯を飲んでも予防にはならないため誤り。また、このお湯を飲む内容
に関しては、格闘技ジムの「K-1 ジム総本部」のホームページにも「お湯を飲めば予防できる」などという誤った情報が掲載されていたことが、ネット上で批判を集め削除されている。
2020/

BuzzFee

2/27

d

誤り

1.6 万 RT、 新型コロナウイルスの感染拡大をめぐり、
「日本での
4 万いい

検査は陰性の場合 8 万円自己負担、陽性の場合は国ね負担」というツイートが拡散しているがこれは誤りである。前提として、現状、新型コロナウイルスの任意検査は実施されていない。検査を受けるのは「渡航歴や患者との接触歴などから、都道府県が必要と判断した場合」とされ、この場合の検査費用は陰性・陽性に関わらず公費負担となり、「無料」である。

2020/

BuzzFee

3/2

d

誤り

YouTube

新型肺炎を引き起こすコロナウイルス（COVID-19）

で 6 万回をめぐって「新型コロナウイルスの再感染は致死的」再生、ニと主張する現役医師の動画（東京都町田市の「多摩コニコ動

境内科クリニック」が YouTube に公開した動画）が画で 4 万拡散。感染症の専門家で神戸大学教授の岩田健太郎

3 千回再

医師は「そういう事例の報告はない」と注意を呼び

生かけている。

、

Twitter で2500RT
2020/

INFACT

3/11

（引用）

誤り

不明

「花崗岩がウイルスに効果」として、ウイルス対策に効果があるかのような噂を元に、フリマアプリな
どで花崗岩が相次いで高額出品される事態が起きているが、花崗岩はどこにでもあるごく普通の種類の石で、ウイルスへの効果に科学的な根拠は無い。

237

2020/

INFACT

3/18

（

誤り

2700RT

JBpress は 3 月 14 日、「ついに証明された、新型コロ

引

ナは空気感染する」と題し「新型コロナウイルス感用 ） ,Bu染症（COVID-19）の空気感染はありうる」という内

zzFeed容の論文が掲載されたとする記事を掲載したが、その後「記事中で紹介した英論文は『ニューイングラ
ンド・ジャーナル・オブ・メディシン』誌に掲載されたものではなく、『メドアーカイブ』というサイトに掲載された予稿であり、同誌に掲載されたものではありませんでした。さらに『空気感染』という言
葉は『エアロゾル伝播』と表現すべきであり、正確さに欠けました。」として訂正・記事の削除を行った。

2020/

BuzzFee

4/6

d

誤り

3600 回以

3/29 に東京の墨田川以東で唯一の救命救急センター

上 RTを持つ基幹病院である、東京都立墨東病院が「機能停止」したという情報が拡散した。発端となったのは、上昌広医師による「都立墨東病院が救急医療の門戸を全て止めました。三次救急医療もです。理由はわかりません」という Twitter への投稿。実際には一時 ER と救急の受け入れを制限していたのは事実だが、数時間後には再開している。過去の状況であることが伝わらないまま拡散された情報が「機能停止」「医療崩壊」といった誤解を生んだ。

2020/

INFACT

4/15

（引用）

デマ

LINE

や

「私の病院のコロナ病床は満床になりました」「このSNS などまま感染が拡大すれば、「助ける命を選択する医療」

でチェーにシフトしなければならなくなります。」などとしンメールて、外出自粛を呼びかける内容が LINE や SNS など

的に拡散

でチェーンメール的に拡散された。発信元としては
主に東京都渋谷区の日本赤十字社医療センターの名が挙げられており、同センターに実在する医師の個
人名が書かれたものもあったが、日赤医療センター
は「本件内容は当センターで発信したものではございません」と HP 上で否定している。

2020/

INFACTや「深く息を吸って 10 秒我慢できれば感染していな

4/15

（

引

SNS などい」とコロナウイルスの感染判定に関して、
「台湾の

用 ）、

でチェー

専門家からの情報」としてチェーンメール的に拡散

BuzzFee

ンメール

されたが、その台湾のファクトチェック機関や、

d

的に拡散

WHO（世界保健機関）も医学的根拠が無いとして否

デマ

LINE

238

定している。

2020/

INFACT

4/15

（引用）

デマ

LINE

や

「慶應の先生の感染防御マニュアル」として、実在

SNS などする慶應義塾大学医学部教授・佐谷秀行氏の名前を

でチェー

使い、
「ほとんどの感染患者さんは食事中に感染してンメールいるようです」などの内容が拡散。これも上の 2 つ

的に拡散と同様チェーンメール化していたが、佐谷氏本人が「これは私自身が流したものではなく、内容についても責任を持つことが出来ません」などと否定して
いる。

2020/

INFACT

4/22

根拠不

不明

明

「政府配布のマスクに大量のダニが混入」という旨の投稿が拡散されたが、「大量のダニ」に関してはこれまで公表された事例に含まれず、少なくとも現時点で「ニュース」で伝えられたという事実は無い。
「虫」というのはあるがその数や種類は判明しておらず、現状では根拠不明というべき。

2020/

BuzzFee

4/24

d

誤り

Facebook

新型コロナウイルスの感染拡大が続く中、ネット上と Twitterで「ジョンソン首相の怒り＝輸入検査キット、中共

で合わせウイルスが付着 故意か」との見出しの記事が拡散て 5 万回し、記事には「中国より発送された検査キット」の以上拡散「検査体を採取する細綿棒にウイルスが付着していることが判明」と書かれていたが、この「細綿棒にウイルスが付着」との情報は、誤りである。

2020/

INFACT誤り

5 万 RT

5/6

マスクの市場供給量について、政府支援などによって増産された分を「転売ヤーが週９億枚も買って吹き飛ばした」などとした投稿がなされたが、これは1 月最終週における全販売数であり、「転売屋」が購入した枚数を表しているのではない。

2020/
5/6

INFACT

根拠なし

3.3 万 RT

台湾紙・自由時報の記事を参照し、「Made in Taiwan」
表記のマスクの画像とともに、「現在、通販も含め日本国内で、台湾製と印字してあるマスクが沢山流通していますが、全部中国が台湾の名を偽って印字したもので偽物とのこと。台湾から寄付されたマスクは医療関係者用で 6 月末まで流通しません。」など

239

とした投稿がなされたが、Facebook の記事も根拠不明であり、情報源とされた記事に添付された証明書の写真は電気製品のものでありマスクとは関係な
い。
2020/

INFACT

誤り

6700RT

6/3「東京の PCR 検査数を知ってびっくりした。5 月 19
日は、たったの 48 人。翌日の 20 日の検査数は 52
人。」などとする投稿がなされた。その中の「検査実
施人数（健康安全研究センターによる実施分）」という項目には確かに 5 月 19 日に 48 人、20 日に 52 人という数が記されているものの、都の PCR 検査には
他にも民間委託機関や民間医療機関で行われたものがあり、陽性患者数などのデータもこれらの民間検査を合わせて利用されている。これを加えた合計件数は 19 日、20 日ともに 1,000 人以上である。

2020/

INFACT

不正確

9900RT

6/3「東京都の発表した 34 人の感染者とは別に武蔵野中央病院で 15 人の感染を確認」とテロップで表示されたニュース番組のキャプチャ画像とともに、「じゃあ 49 人じゃん」などとする投稿がなされた。しかし正しくは 34 人の中に武蔵野中央病院の感染者が含まれており、キャプチャ画像のようなテロップが実際に番組で流れたかは確認できなかったが、「34人とは別に 15 人」という表現は誤解を招くものだ
った。

2020/

INFACT

誤り

6/24

YouTube「PCR 検査というのは武漢風邪（新型コロナウイル

で 7.5 万ス感染症のこと）も検出するし、普通の風邪も検出

回再生する。つまり両方とも陽性となると。だから PCR が陽性だといって武漢風邪とは限りませんよって。」な
どとする動画が投稿されたが、他のコロナウイルスとは RNA の配列が異なり、混同されることは無い
ため誤り。

2020/
7/15

INFACT

不正確

8400RT

東京都の PCR 検査数について、「現在と同様の感染数だった 4 月上旬の一日平均検査数は約 270 人に対し、今は約 1700 人と実に 6～7 倍！」などとする投稿がなされたが、このデータには 5 月 7 日分までは保険適用検査の数が含まれていない。さらに、4 月 9日までは東京都健康安全研究センターのみで、都内

240

各地の PCR センターでの検査数が含まれない。これらのことはグラフ下の「注」の欄に記載されている。

2020/

INFACT誤り

2800RT

7/23

海外ユーザの投稿を引用し、「WHO が急に方向転換◉新型コロナウイルス感染者の隔離は必要ない ◉検
疫も必要ない ◉ソーシャルディスタンスも必要ない◉感染者からも感染しない と言い出した。」とする投稿がなされたが、そもそも引用された動画は、6 月 9日（日本時間）の WHO の新型コロナウイルス対策担当専門家の発言を紹介したもので、投稿より 1 か
月近く前のものである。また、実際の発言は「無症状患者からの感染はまれ」というものだった。

2020/

INFACT

不正確

1.3 万 RT

7/23

東京都で行われている新型コロナウイルスの PCR
検査について、「こんなに桁違いに検査数を増やした」などとする画像付きの投稿がなされたが、6 月
17 日以降の数値は医療機関における保険適用検査
人数を加えたもので、それ以前とは使用されるデー
タの内容が違っている。

2020/

INFACT

不正確

7.7 万 RT

7/29

「東京都 PCR 検査人数と感染者数の推移」と題した
グラフの投稿がなされた。しかし東京都の PCR 検査
数が 5 月 7 日頃に急増したように見えるが、5 月 7日分以前のデータは保険適用検査を含んでいないデータであり、検査数が増えつつあるのは事実だが、データの基準が変更されているため、4 月頃と単純比較できない。

Ａ２．２．国内政治関連
時期

機関

判定

拡散度

事象

2020/

INFACT

根拠不5200RT

ツイッター速報により、「れいわ山本太郎代表、渋

1/15

明

谷でホームレスに年越し炊き出し。左翼さん『それに比べて安倍は～』←安倍政権、全国のホーム
レスの人数を 3 分の 1 にまで減らしていた」と題241した記事が出たが、「安倍政権、全国のホームレスの人数を 3 分の 1 にまで減らしていた」という部
分については、ホームレス数は一貫して減少傾向にあり、これは民主党政権時代も含め政権に関わらず当てはまる。第 2 次安倍政権（2012 年 12 月〜）になってもその傾向は続き、2013 年と 2019年で比べた場合確かに約 45％減となる。但し、1/3にまで減らしていたの根拠は不明である。
2020/

INFACT

誤り

3700RT

2/5

毎日新聞写真部により写真や記事リンクとともに、「参院予算委員会で『#募る』と書かれた資料を手にする安倍晋三首相です。
『桜を見る会』を巡る問題で、自身の地元事務所が『功績』などと無関係に参加者を募集した疑いに関した前日の答弁について準備したものです」などとする投稿がなされたが、この資料を準備したのは野党議員である。しかしこの投稿では「準備した」について主語が明記されておらず、「地元事務所」あるいは
安倍首相自身がこの資料を準備したかのようにも読める。事実、そのように解釈した反応も見受
けられた。

2020/

INFACT誤り

2/5

4500RT 、

新型コロナウイルスの感染リスクが高い国とし8400 いいて日本が第 2 位とする論文が発表され、東京都中ね野区議が「安倍政権が入国規制をしない為」などと Twitter 投稿し、拡散したが、日本が感染リスクの高い国と位置付けられた理由は、2018 年の春節における各国の中国人旅行者数に基づくものであり、現時点での入国規制の有無とは関係がなか
った。

2020/

BuzzFee

2/7

d

誤り

2.2 万 RT

政府が自動車の走行距離 1km ごとに 5 円を課税する走行税を検討しているという情報が Twitterで広がったが、これは誤りである。発端となっているのは、2019 年 12 月 21 日に投稿されたツイー
トであり、政府が消費増税の次は走行税を検討しているとした上で、その課税額が「1km5 円」であると伝え、「地方は死ねという事か」と憤りを示している。しかし、ツイートに添付されているテレ242

ビ朝日のニュース動画（2018 年 11 月 28 日）は「政府が走った距離に応じた課税を検討している」ということは伝えているものの、「1km5 円」
とい った具体的 な内容には 言及してお らず、
BuzzFeed の取材に財務省の担当者もこれが誤った情報であると話している。
2020/

BuzzFee

2/10

d

誤り

1.8 万 RT「日本の健康保険が外国人に悪用される原因」として、民主党政権による医療ツーリズムの強化を指摘する声が広がっていたが、これは誤りである。合わせて民主党が「外国人の加入要件を引き下げた」という情報も広がっているが、これも同様に誤りである。拡散しているのは、「日本の健康保険が外国人に悪用される原因を作ったのは、これ」というツイートであり、添付されているテレビのキャプチャには、当時の前原誠司外務相の顔とともに、「医療観光を強化する方針を閣議決定」とのテロップが確認できる。しかし、「医療滞在ビザ」による治療は、国民健康保険制度の対象外で、全額自己負担のため「健康保険を悪用する原因」になるということは、誤りであるといえる。

2020/

INFACT

2/26

過去の

不明

記事

毎日新聞の記事を紹介し、「内閣支持率続落 26％『総裁３選』62％否定」とした投稿が立件民主党
公式 Twitter アカウントなどから発信されたが、「内閣支持率続落 26％」という毎日新聞記事は2017 年 7 月のものであり、古い記事であることを明示せず紹介するのは誤解を招く。直近では今月
17 日、同じ毎日新聞は内閣支持率は 41%という世論調査の結果（共同通信実施）を報じている。前回 1 月の調査と比べて下落しているが、1 月は昨
年 12 月と比べて増加しているため、「続落」も直近の結果には当てはまらない。

2020/

INFACT

2/26

（引用）

誤り

不明

「安倍総理 ウイルス対策会議を欠席して稲田朋
美の誕生会出席」として噂が SNS 上で出回ったが、稲田氏の誕生日を祝う会に安倍首相が参加したのは 2 月 21 日。この日、新型コロナウイルス対策本部の会議は行われていない。また、議事概243

要や首相動静を見ると、首相はこれまで 13 回の全ての会議に出席しているうえ、稲田氏は国務大臣ではないためそもそも会議のメンバーではな
い。
2020/

INFACT

3/11

非現実

2.2 万 RT的東京都豊島区議員から「とあるサーバー管理者さんからご連絡 安倍やめろ ツイデモ発信は東京一極だったが細かく追跡した結果、そのほとんど
が次の 3 つの IP アドレスからだった」として、韓国関連の団体の名前を挙げた投稿がなされたが、Twitter 投稿の発信元 IP アドレスを第三者が入手することや、IP アドレスから具体的な団体名を導き出すことは通常不可能であり非現実的な内容
である。

2020/

INFACT誤り

3.2 万 RT

3/18

「歴代総理で安倍総理が初めて硫黄島に訪問しました。その時に滑走路下に未だ遺骨が眠っているのを知った総理は泣きながら感謝と敬意の土下座をされました。ここまでした総理がいただろうか？」などとする投稿がなされたが、安倍氏の硫黄島訪問は「現役の総理としては 3 人目」であ
り誤り。

2020/

INFACT

4/1（引用） 加工

画像は

3600
RT

回

「お肉券」に加え「お魚券」も検討するという自民党の経済対策提言のニュースに関して、「DJ 券」「VIP 券」の配布と書き換えたコラージュ画像や、他にも「不要不急の授業を減らすため『必修単位』の配布を検討」というバージョンのコラージュ画像も出回った。

2020/

INFACT

4/1

（引用）

誤り

不明

東京五輪・パラリンピックの開催延期が 24 日に決定する前の 22 日に会見を行った森喜朗・組織委員会会長が、延期の可能性を「フィフティ・フィフティ（五分五分）」と言うべきところを間違えて「トゥエンティ・トゥエンティ」と言った、という言説が拡散されたが、これは可能性のことではなく「2020 年開催を目指している」の意味を指しているため誤り。

244

2020/

BuzzFee

4/6

d

誤り

LINE

や

少なくとも 3/28 には「今晩か明日の晩に緊急事態

SNS を通宣言が出るみたい」「4 月 1 日からロックダウンとじて複数いう発表がある」などと噂が SNS 上で流れ、どちのパターらも「テレビ局のプロデューサーからの情報」
「テ

ンがチェ

レビ関係者と大使館経由の情報」などと呼びかけ

ーンメー

られており、「大切な人に回してください」
「生き

ル的に拡

よう！」などと結ばれている。この噂について、

散

菅義偉官房長官は 3 月 30 日の会見で「まず、そうした事実はありません。明確に否定しておきます」と明確に否定したうえで、緊急事態宣言については多方面からの専門的な知見に基づき慎重な判断をするとともに、国会に知らせるとしてい
る。

2020/

BuzzFee

4/13

d

誤り

3700RT

4/7 に自民党の岡下衆議院議員にから「こんな時に野党の審議拒否…補正予算の中身をよく検討したいとの理由で明日、明後日の全ての委員会が審議ストップ…」との投稿がなされたが、4 月 8、9 両日の国会審議が実施されていなのは、7 日の緊急事態宣言を受けたもの。与野党で協議の上に決まったことで、一方的な「審議拒否」ではない
ため誤りである。

2020/

BuzzFee

4/13

d

誤り

5000RT 、

緊急事態宣言をめぐり、「指定された地域は最短

1.5 万 いでも 3 週間は外出禁止になるのに、現金の支給もいね

食料の支給もせずに号令をかけるだけだとしたら…」などというツイートが拡散しているが、これは誤りである。宣言下では外出については都道府県知事による「自粛要請」に止まり、生活必需品の買い物や通院などの外出は可能とされてい
る。

2020/

BuzzFee

4/14

d

誤り

5400RT

安倍晋三首相が「日本の平均的な共働き夫婦の月
収 ご主人の月給が 50 万円 奥さんのパート収
入が月 25 万円 ご夫婦で月 75 万円の収入がある
わけ ですが」と 発言したと する画像を 添えたTwitter の投稿が拡散したが、この画像は誤りである。安倍首相はそのような発言はしておらず、
2016 年 1 月 8 日の衆議院予算委員会で、安倍首相

245

が語った発言が改変されているとみられる。

2020/

INFACT

4/15

過去の9900RT「国会議員の給料 5 月分から月額 26 万円、年間421 万円引き上げ」と題する NEWS ポストセブン

記事の記事（ライブドアニュース転載版）を紹介し、「なんじゃこりゃ！ これで『批判はやめよう』だと？」などとコメントした投稿がなされたが、この記事は 2014 年 5 月のもので、この「引き上げ」
は既に実施済み。しかし、投稿は記事の日付に触れておらず、あたかも今年 5 月分から新たな増額が行われるかのような誤解を招いている。
2020/

INFACT

4/22

前者は1.4 万 RT

落語家の立川談四楼氏は「「世界一間抜けなファ

誤り、ーストレディ」として昭恵夫人の 50 人旅行を報

後者はじ、その夫である安倍さんの新型コロナへの対応

誇張を「臆病でナメクジのように遅い」と痛烈に皮肉った」と、「世界一間抜けなファーストレディ」表現をロイター通信が使ったかのような投稿をしているが、実際はロイター記事を引用した一般ユーザの投稿の言葉で、記事自体にこの表現は登場しない。また、「臆病でナメクジのように遅い」についても及び腰で動きが鈍い」といった程度のニュアンスであり、「臆病」「ナメクジ」のような極めて攻撃的な表現とはずれがある。

2020/

INFACT

4/22

古い記

不明

共同通信の「野党、補正予算の審議短縮を拒否」

事で現という記事が話題になり、日付が明示されないま在と状

ま多くの公職者・著名人らにも拡散された。しか況が異し記事は 15 日のもので、政府の給付金に関するなる方針が既に変更されている現状には当てはまらないものだった。

2020/

INFACT

5000 以上「総理に 3300 円の布マスクを突っ込まれた後朝

4/22

、

のリツイ

日新聞 SHOP 閉鎖」という投稿がなされたが、朝BuzzFeeー ト 、

日新聞 SHOP が安倍首相の指摘を受けて「突如閉d9000 以上鎖」されたという指摘は誤り。サイトは 6 日にはのいいね

政府の緊急事態宣言を理由に全商品を受注停止

誤り

246

していることが確認できるため、突っ込まれた後というのは正しくない。

2020/

BuzzFee

事実無

4/27

d

根のデ

のインスタライブ見てるナウ〜!!なんかむずかし

マと発い言葉ばっか使っててイミフなんだけど コロナ

表

こわいけどぉ、安倍の声聞いたら元気出た」とい不明

安倍首相が緊急事態宣言を発令した 4/7 に、「安倍った文章が Twitter に立て続けに投稿された。その後、仕事を依頼したい企業と、受注したい個人を繋ぐクラウドソーシング事業を展開する「ランサーズ」を名指しして、この一連のツイートに対して「ランサーズの工作」「これがランサーズかな」などと憶測を呼び著名人も拡散を行ったが、ラン
サーズはこれを HP 上で全面否定したうえで、法的措置に踏み込む意向を示した。
2020/
5/13

INFACT誤り

2.8 万 RT安倍晋三首相が出演し「ニコニコ生放送」で 5 月
6 日に生配信された番組に関連して、「運営により
削除」という文が並んだスクリーンショットとともに、「安倍晋三のニコ生凄いな 言論統制そのものやんけ」としたツイートされ、ジャーナリストの岩上安身氏が RT するなど拡散したが、ニコ生などのサービスを展開する総合サイト「niconico」の Twitter 公式アカウントは、この件に関し以下のように投稿し、安倍首相が出演した生放送でのコメント大量削除を否定した。そもそも大量のコメント削除が行われたのはニコ生ではなく、同じ
niconico の下にある動画投稿サービス「ニコニコ動画」で配信された別の録画放送動画。元投稿のスクリーンショットはニコ動のコメントを記録する外部サイト「ニココメ」からのもので、ニコ
コメではニコ生のコメントは記録されないため誤りである。

247

2020/

INFACT

不正確

1 万 RT

6/3

参議院議員の福島瑞穂氏が自身の HP 上で公開した議事録のスクリーンショットと共に、「あんだけパさんが大騒ぎしてたアベノマスクの不良品って、回収して再検品したら、たったの 12 枚だっ
たってひどい話だよね。」とする投稿がなされた。
投稿では全体で不良品が 12 枚であるかのように述べられているが、14 日の厚生労働委員会で政府参考人の厚労省医政局長が、妊婦向けマスクの「不具合」の数は 4 万 7 千枚、全戸配布用マスクの不良品数が 12 枚だと明らかにしており不正確。

2020/

INFACT

6/24

画像は

1 万 RT

加工

公職選挙法違反容疑で逮捕された参院議員の河井案里氏が、安倍晋三首相とともに「一連托生」と書かれた紙を掲げているように見える画像の投稿がなされたが、この画像は 2019 年 6 月に河井案里氏が自身の Facebook に投稿した写真を加工したもので、実際には「祈必勝」と書かれてい
る。

2020/

INFACT誤り

1.5 万 RT

6/24

「吉村知事、今までヒトに使われたことのない
DNA ワクチンを動物実験しかしていないのに年末までに 20-30 万人単位に投与するって、ワクチ
ンの信頼性を根本から揺らがせかねないとんでもない蛮行だと思う。」などとする投稿がなされたが、引用された記事の中に「年末までに 20-30
万人単位に投与」といった記述は存在しない。

2020/

INFACT誤り

5100RT

7/29

安倍晋三首相と昭恵夫人が映る動画を引用し、「コロナ対策もせずに、国会にも出ずに平凡な毎日を送りたいのなら、辞任すべきだ。」とする投稿がなされたが、動画は安倍首相の公式 Instagram ア
カウントから 2019/5/2 に投稿されたものであり、新型コロナの感染が始まった後に撮影されたものであるかのような誤解を与えている。

2020/

BuzzFee

7/31

d

誤り

2000RT 、

新型コロナウイルスの感染拡大に関連し、「夜の15 万回再町クラスターの正体わかっちゃいました」とのコ

生

メントを添え、安倍政権を批判するデモの動画がTwitter 上で拡散したが、これは誤りである。このデモは、2019 年 11 月 12 日に行われたものであ

248

り、拡散した動画と同じ映像がその日のうちにTwitter に投稿されている。

249

Ａ３．ヒアリング調査票
フェイクニュース・リテラシー教育等に関するヒアリング調査票9091

Innovation Nippon は、国際大学 GLOCOM が、グーグル合同会社のサポートを受けて 2013年 に立 ち上 げた 研究 プロ ジェ クト です （ http://www.innovation-nippon.jp/）。 今年 度研究「Innovation Nippon 2020 フェイクニュース：情報環境の実態と具体的な対策（仮）」の目
的は、日本におけるフェイクニュース拡散メカニズムを実証的に明らかにすることで、フェイクニュース対策としてどのようなことをすればよいのか、具体策を導くことにあります。
現在、本年度調査研究において、2 頁目に記載しているような結果が見えてきております。
関連して、以下についてお教えいただければ幸いです。

1.

情報社会においてどのようなリテラシー教育が必要と考えているでしょうか。

2.

上記のリテラシー教育を、どのように日本全国に広めていくのが良いと思うでしょう
か。どのようにすれば「誰一人として取り残されない」リテラシー向上が可能でしょうか。

3.

今後日本で、どのようにフェイクニュースが問題になっていくとお考えでしょうか。特にどのような内容のフェイクニュースが社会に大きな影響を与えるとお考えでしょうか（特に対処すべき分野）。

4.

フェイクニュース等の対策として、プラットフォーム事業者に何を期待しているでし
ょうか。

5.

フェイクニュース等の対策として、マスメディアやその他の民間企業に何を期待しているでしょうか。

6.

リテラシー教育以外の啓発手段として、何があり得ると思うでしょうか。

7.

人によって受けるべき啓発や教育はどのように異なるとお考えでしょうか。

8.

政策的に期待することは何でしょうか。

9.

フェイクニュース研究として、今後何が必要だとお考えでしょうか。

本ヒアリング調査結果は、国際大学グローバル・コミュニケーション・センターが責任もって管理し、本研究以外で使用しません。
91 研究の成果は、報告書のほか、学会や論文、書籍等をとおしての発表を考えています。
ヒアリング調査結果も公表する予定です。
90

250

Innovation Nippon 2020 年度調査研究結果概要92‒

若者はソーシャルメディアで情報・ニュースに接触している人が多く、マスメディアで接触している人は少ない傾向だった。特に、10 代の 60%以上が Twitter で情報・ニュースに接触していた。

‒

ソーシャルメディアで普段から情報・ニュースに接していても、フェイクニュースを偽情報と判断する確率は低下しない。むしろ、多様な情報源から取得していることはフェイクニュース耐性を高める。ただし、ソーシャルメディアの情報・ニュースに対する信頼度が高いとフェイクニュース耐性が低くなる。

‒

フェイクニュースを偽情報だと判断している割合は 43.8%であった。ただし、新型コロ
ナウイルス関連のフェイクニュースは 58.9%だったのに対し、国内政治関連のフェイク
ニュースは 18.8%に留まった。また、新型コロナウイルス関連では中高年以上の方が偽情報と判断している傾向にあった一方で、国内政治関連では年齢別の違いがほとんど見られなかった。

‒

新型コロナウイルス関連のフェイクニュースのように、医療・健康等の科学的なフェイ
クニュースや、パンデミック等の有事の際に拡散されるデマ・フェイクニュースに対しては情報リテラシー93を高めることが大きく偽情報判断に寄与する。

‒

マスメディアに不満がある人は国内政治関連のフェイクニュースを偽情報と判断できない傾向が強い。

‒

情報検証行動について、新型コロナウイルス関連のフェイクニュースでは「1 次ソースを調べた」
「情報発信者の姿勢やトーン、感情を考えた」の 2 つが有効で、国内政治関連では「情報の発信主体を確認した」「情報が発信された目的を考えた」の 2 つが有効。

‒

フェイクニュースを偽情報だと気づかずに拡散するケースについて、最も多いのが「家族・友人・知り合いに直接話した」（10.3%）。続いて「メッセージアプリで家族・友人・
知り合い・グループにいる人などに伝えた」（5.9%）、「Twitter に投稿した・シェアした（リツイートした）」（4.3%）である。不特定多数への拡散だけでなく、家族・友人・知り合いへの拡散がかなりされていることが分かる。

‒

多くの人は拡散していても数人～数十人である一方で、ごく一部大量に拡散するスー
パースプレッダーが存在した。家族・友人・知り合いに対して偽情報だと気づかずに 100
人以上に拡散した人は全体の 0.65%であったが、拡散人数では 94.42%であった。ソー
シャルメディアで偽情報だと気づかずに 10,000 人以上に拡散した人は全体の 0.62%でアンケート調査については、15～69 歳の男女 5,991 名を対象として定量分析している。
実際に 2020 年に拡散された、新型コロナウイルス関連のフェイクニュース 10 件、国内政治関連のフェイクニュース 10 件に対しての行動を分析した。
93 「加工されていない生のデータが何かわかる」「筆者の意見が入った文章かわかる」「文章から確実に言えることが何かわかる」等の能力を持っているかどうか。端的にいうと、読解力・国語力に近い。
92251

あったが、拡散人数では 96.96%を占めていた。
‒

スーパースプレッダーの特徴として、情報リテラシーが低い、若い、大卒である、友人が多い等の属性があった。特に情報リテラシーは大きな影響を与えていた。

252

「フェイクニュース

Innovation Nippon 調査研究報告書
with コロナ時代の情報環境と社会的対処」
発行：2021 年 6 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

253

254

255

256