Discussion Paper Series

University of Tokyo

Institute of Social Science
Panel Survey
東京大学社会科学研究所 パネル調査プロジェクト
ディスカッションペーパーシリーズ

自由記述回答からみる家族形成期のコロナ禍の経験：
パネルデータを用いた計量テキスト分析を中心に
The Experiences during the COVID-19 Pandemic by People in
the Family Formation Period: Focusing on a Quantitative Text Analysis ofOpen-ended Responses Using Panel Data髙橋香苗
（東京大学社会科学研究所）

Kanae TAKAHASHI
March 2023
No.162

INSTITUTE OF SOCIAL SCIENCE

東京大学社会科学研究所
UNIVERSITY OF TOKYO東京大学社会科学研究所パネル調査プロジェクト
ディスカッションペーパーシリーズ No.162
2023 年 3 月

自由記述回答からみる家族形成期のコロナ禍の経験：
パネルデータを用いた計量テキスト分析を中心に

髙橋香苗（東京大学社会科学研究所）

要約
結婚や出産という家族形成や転職や昇進などのキャリア形成の転機が重なる 30 代の人々がどのようにコロナ禍という経験を捉え意味づけているのかについて、自由回答記述のテ
キストデータに着目して検証した。計量テキスト分析によってテキストデータの構造を分析した結果、①変化に適応することの苦悩や苦労が強調され、事態の早い収束が願われていた一方で、②それまでの日常生活や身近な人間関係が再評価され、③生活や関係性を見直し改善する契機としてコロナ禍が意味づけられてくことが明らかになった。このことから、30代半ばのコロナ禍という経験において、日常生活が大きく変わった状況をポジティブに意
味づけ捉え直そうとするレジリエンスが発揮されていたことが示唆される。特にコロナ禍
のポジティブな意味づけは、家で過ごす時間が増えたことや柔軟な働き方が定着したことが要因となっていた。コロナ禍において長時間労働を前提とする日本の働き方が一変したことで、コロナ禍が仕事とプライベートの均衡を崩すものとして捉えられたことがポジテ
ィブな意味づけにつながったと考えられる。

謝辞
本研究は、日本学術振興会（JSPS）科学研究費補助金・特別推進研究（18H05204）、基
盤研究（S）（22223005）、基盤研究（C）（25381122）、基盤研究（B）（16H03778, 21H00767）
および厚生労働科学研究費補助金政策科学推進研究事業（H16－政策－018）および東京大学社会科学研究所の研究資金、株式会社アウトソーシングからの奨学寄付金を受けたものである。東大社研高卒パネル調査データの使用にあたっては、高卒パネル調査企画委員会の許可を受けた。

1. 問題意識2019 年 12 月に最初の感染者が報告された新型コロナウイルスのパンデミックは、社会経済活動に大きな混乱をもたらし、いわゆる「コロナ禍」という危機的な状況が発生した。ようやく収束の兆しがみえてきたところであるが、感染症対策として非常事態宣言や自粛要請などが全国的に実施されていくなかで、経済的なダメージも大きく、とりわけ女性の貧困が社会問題として表面化している（中村 2020；飯島 2021；樋田 2022）。もとより非正規雇用の 7 割が女性であるという日本の社会構造において、コロナ禍による業績悪化によって非正規雇用者が削減の対象となったため、女性の雇用状況が悪化したのである（井上 2021）。
そのため、非正規雇用の女性が経済的な影響をうけているといわれてきた。コロナ禍がもたらしたライフスタイルの変化によって教育格差や経済格差が拡大しているだけではなく、さまざまな機会格差が生まれており、それが所得格差として今後、表面化するのではないかという指摘もある（髙橋・高橋 2021）。
そのような困難な状況のなかで、人々はさまざまなストレスや不安に直面した。非常事態
宣言の前後で、15 歳から 69 歳の人々を対象に実施されたパネル調査では、不安要素には収入や運動不足、品不足などあり、外出できないことやイベントが中止されたことがストレスの要因になっていることが明らかにされている（橋本 2020）。また、外出自粛の状況下で保育園や幼稚園に通う子どもをもつ親たちは、子どもの基礎体力や学習能力に対して以前よりも心配であると感じていることや（小湊 2020）、乳幼児を抱える親たちは外遊びができないことや子どもにストレスを感じさせているということにストレスを感じていることが指摘されている（能條ほか 2021）。
しかしながら、人はそうしたストレスや困難な状況をただ受動的に経験しているだけなのだろうか。近年、逆境に立ち向かう力としてさまざまな分野で「レジリエンス」という用語が注目されている（村本 2015）。レジリエンスとは回復とそのプロセスのことであり、何らかの困難な経験やそれが起こる前の準備段階、困難な経験からの回復途中、回復した段階、さらには一連の経験に影響を与える要因などを包含する大きな概念である（小塩 2021）。
これまでレジリエンスに関しては国内外で多くの研究がおこなわれてきたが、国内のレジリエンス研究は幼児期から大学生までを対象にしたものが多いことが指摘されている（佐藤・金井 2017）。
2023 年 2 月の時点で、コロナ禍は収束したといえるわけではないが、すでにいくつかコ
ロナ禍における人々のポジティブな変化をとりあげた研究調査事例がある。たとえば、大学生の経験に着目した事例では、コロナ禍で人間関係や生活習慣を見直したことが、その存在のありがたみを認識させたり、自己理解が促され、新たな変化や挑戦を生じさせたりするな
ど、コロナ禍においてもポジティブな変化もあることが指摘されている（川原 2021）。ま-1-

た、大学生のスポーツ選手に着目した事例では、競技活動の自粛によって目標やモチベーシ
ョンが消失したというメンタルヘルス上の問題がある一方で、新しい挑戦や趣味の模索に繋がり、競技環境や周囲の他者をポジティブに捉える状態でもあったことが指摘されている（工藤ほか 2022）。あるいは、海外からの留学生に焦点を当てた事例では、ストレスや不安を抱えながらも、自分にできることを模索し、前向きに努力していたことがわかった（村田 2022）。このように、コロナ禍という困難な状況に対しても、人々はなんらかの意義や意味を見出してきたのではないだろうか。
30 代という年齢層は結婚や出産という家族形成や転職などキャリア上の転機が重なる時期であり、そのライフスタイルにはさまざまな変化が起こりうる。総務省の「労働力調査」によると、25〜34 歳の転職者数は他の年齢層と比べて最も多く、次いで 35〜44 歳、45〜
54 歳と多い。このことから、30 代は転職の動きが活発であることが推察される。また、厚生労働省の「人口動態調査」の結果によると、2021 年の平均初婚年齢は男性 31.0 歳、女性
29.5 歳である。また同じく厚生労働省の「出生に関する統計」によれば、子どもの出生時の母親の平均年齢は、最新の 2019 年のデータで、第一子は 30.7 歳、第二子は 32.7 歳、第三子は 33.8 歳である。このように 30 代は家族形成に関わるイベントが集中しており、さらには出産に伴う産休や育休、職場復帰、あるいは退職と再就職など仕事に関しても変化が大きいと考えられる。特にパーソナル・ネットワーク研究では、女性の人間関係の規定要因は婚姻状況であり、既婚女性は親族関係とママ友関係に人間関係が集中することが指摘されている（中尾 2000）。ただし、非正規雇用の増大による雇用の流動化が進むなかで、非正規雇用であることが男性の有配偶率を下げ、女性の晩婚化とも結びついていることが指摘されている（宮本 2006）。つまり、家族形成に関するライフイベントが起こるかどうかが就業状況とも関連しているといえる。
大きなライフイベントが発生する人生の時期にコロナ禍を経験した人々は、この経験をどのように捉えているのだろうか。ここまで確認してきたようにコロナ禍のネガティブとポジティブの双方の影響について検討した調査研究事例はあるものの、家族形成も活発な
30 代の人々に焦点を当てたものは少ないことが指摘できる。また、パネル調査によってコ
ロナ禍による変化を捉えようとする事例（橋元 2020 など）もあるが、コロナ禍の前後やコロナ禍以降の長いスパンでの比較や変化の検証はされていない。
人々がコロナ禍をどのように解釈し、どのように意味づけているのかを探るために、本研
究はテキスト分析に着目する。機械的にテキストデータの言葉を数え上げる計量テキスト
分析は内容分析をおこなうための具体的な手法の一つとして開発されたもので、分析の信頼性と客観性を高めつつ、データの全体像を把握するための探索を可能にする（樋口 2022）。
すでに数多くの計量テキスト分析を用いた調査研究事例があり、アンケート調査の自由記
述（岡本・杉島 2020 など）やインタビューデータ（石井ほか 2019 など）はもちろん、新-2-

聞記事（樋口 2011 など）や雑誌記事（髙橋 2020 など）といったメディアテキストなど、さまざまなテキストがデータとして用いられている。こうした手法を用いることで、コロナ
禍がどのように語られるのかというテキストの構造から、人々の経験や意識を探っていくことができると考えられる。そこで本研究は、家族形成期の人々がコロナ禍という経験をどのように捉えているのか、その捉えかたは変化しているのかを自由記述回答のテキストデータに着目して、コロナ禍がはじまる直前とも比較しながら明らかにしていく。
まず 2 節で分析に用いるデータについて説明する。次に 3 節では、各調査時点の主観的なコロナの影響に関する項目の回答、およびコロナの影響と属性変数との関連について分析し記述する。そして 4 節では、自由記述回答のデータを用いた計量テキスト分析を行う
ことで、コロナ禍がどのように記述されたのかをテキストの構造から探っていく。最後に 5節で、知見のまとめと今後の課題を述べる。

2. 使用するデータ
本研究では、東京大学社会科学研究所が 2004 年から実施している「高卒パネル調査」（JLPS-H）のデータの wave16（2019 年）〜wave18（2021 年）を用いる。
このデータを用いる理由は大きく二つある。まずは、パネルデータであるため、コロナ禍
の前後での比較はもちろん、コロナ禍後の時間経過による変化も捉えられることがある。既存の調査研究事例でも、パネル調査を実施してコロナ禍における人々の変化を検討した事
例（橋元 2020 など）もあるが、2020 年の非常事態宣言の前後など調査の間隔が狭く、長期化しているコロナ禍を捉えきれているわけではない。また、コロナ禍の前後での変化を捉えられるパネルデータを使った調査研究事例はまだ少ないといえる。
二つ目は、アンケート調査の回答を用いた量的分析と合わせて自由記述回答を検討できることである。自由記述回答の計量テキスト分析をおこなうことの利点に、アンケート調査の計量分析に追加的な探索をおこなえることが挙げられている（樋口 2017）。本データは
各 wave の最後に A4 用紙半分から三分の二ほどのフリースペースを設けて、1 年間の経験から感じたことを自由に記述できるようになっており、毎回 6 割前後の回答者が記述している1。そのため、量的なテキスト分析に十分なデータが蓄積されており、アンケートの質
問項目の計量分析と合わせてテキスト分析をおこなうことができる。
このように、「高卒パネル調査」（JLPS-H）は、パネルデータであることと自由記述のテ
キストデータも豊富であることから、本研究での使用データとした。使用する項目と各wave の問番号との対応を表 1 に示した。
直近の自由記述の回答率は、wave16 は 66.0％、wave17 は 64.3％、wave18 は 60.7％
である。
1

-3-

表 1 使用した項目
項目
性別
就業形態
婚姻状況
子の有無
コロナの影響
1 年間に感じたこと（自由記述）

wave16

wave17 wave18
問1
問 4 および問 7b
問 24
問 19
問 31
問 39
問 29
問 47
--問 44
問 48
問 47

問 57

問 55

性別は、
「男性」
「女性」を選択するかたちで聞いている項目であり、そのまま使用した。
ただし、無回答であった場合については、前後の wave の回答状況を参照して修正した。
就業形態は、問 4 で「仕事についていない」と回答したケースを「働いていない」に変換
し、問 7b で「経営者・役員」「正社員・正職員」を「正規雇用」、「パート・アルバイト・契約・臨時・嘱託」「派遣社員」「請負」「内職」を「非正規雇用」、「自営業主、自由業者」「家族従業者」を「自営業」に変換した。
婚姻状況は、「既婚（事実婚を含む）」は「既婚」に、「未婚」は「未婚」にし、「離別・死別」については除外した。
子どもの有無は、「いない」を「子なし」、「いる」を「子あり」として扱った。
コロナの影響は、wave17（2020 年）は「新型コロナウイルス感染症に関連して、以下の項目で、あなた自身に影響がありましたか。
」、wave18（2021 年）は「新型コロナウイルス
感染症に関連して、以下の項目で、去年の今頃と比較して、あなた自身に影響がありましたか。
」という質問文の項目で、「仕事や収入」「職場における人間関係」「家族との関係」「友
人との関係」について、「大いに影響」「ある程度影響」「あまり影響なし」「全く影響なし」の四択で聞いているものをそのまま使用した。
1 年間に感じたこと（自由記述）は、各 wave の最後の質問で、「あなたがこの１年間の経験を通して感じたことを、内に自由にお書きください。
」と自由な記述を求める項目である。テキストデータとして、この項目の回答を使用した。
表 2 は、本研究で使用するケースの基本属性をまとめたものである。なお、wave17 とwave18 で使用されている項目のコロナの影響を中心に分析する 3 節では、どちらの waveにも回答しているケースに対象を限定して分析した。また、4 節で使用する自由記述回答は、すべての回答者が記述しているわけではない。そのため 3 節、4 節それぞれで分析対象となったケースの基本属性を合わせて掲載している。

-4-

表 2 使用するデータの基本的な情報
3節
分析対象者
w17
w18
361
361
32.0%
31.8%
68.0%
68.2%
58.1%
58.4%
22.3%
22.6%
5.3%
5.6%
14.2%
13.4%
63.9%
65.7%
36.1%
34.3%
52.1%
55.0%
47.9%
45.0%

全体
n
男性
女性
正規雇用
非正規雇用
自営業
働いていない
既婚
未婚
子あり
子なし

w16
424
31.3%
68.9%
59.2%
20.8%
4.0%
16.0%
64.6%
35.4%
49.5%
50.5%

w17
426
32.2%
67.8%
59.0%
22.5%
5.3%
13.3%
63.6%
36.4%
52.1%
47.9%

w18
403
32.2%
67.8%
57.7%
23.2%
5.3%
13.3%
66.7%
33.3%
56.1%
43.9%

4節
自由記述回答がある対象者
w16
w17
w18
280
274
245
29.4%
29.2%
29.5%
70.6%
70.8%
70.5%
59.0%
56.9%
56.0%
19.3%
24.3%
23.6%
4.5%
5.1%
6.0%
17.2%
13.8%
14.4%
66.2%
62.9%
66.1%
33.8%
37.1%
33.9%
52.1%
49.1%
55.6%
47.9%
50.9%
44.4%

表 2 のとおり、全体的に女性の回答が多いデータである。また、正規雇用のケースは 60％弱で、働いていないケースは 15％前後で推移している。既婚率は 60％を超えて推移しており、有子率も 50％前後で推移しているが上昇傾向にある。

3. コロナの主観的な影響の変化
本説では、①新型コロナウイルスに関連する主観的な影響について回答を確認したあと、②属性変数との関連をカイ二乗検定、および残差分析によって検討する。分析には IBM の統計分析ソフト SPSS（バージョン 28）を用いた。
図 1 は、「仕事や収入」「職場における人間関係」「家族との関係」「友人との関係」のそれぞれについて、wave ごとの回答を示したものである。

図 1 2 時点におけるコロナの影響-5-

wave17（2020 年）で新たに設けられたコロナの影響として「仕事や収入」「職場の人間関係」「家族との関係」「友人との関係」のそれぞれについて、どれくらい影響があると感じているかについて、wave17（2020 年）と wave18（2021 年）の 2 時点で比較した。その結果、wave17（2020 年）の時点では、「仕事や収入」と「友人との関係」について「大いに影響」「ある程度影響」と回答した比率が 50％弱と高いことが明らかになった。さらに、「仕事や収入」「職場の人間関係」「家族との関係」の三つについては、「大いに影響」「ある程度影響」と回答する比率が wave18（2021 年）の方が減少していることがわかった。特に「仕事や収入」に関しては、10.98 ポイント減少している。一方で「友人との関係」に「大いに影響」「ある程度影響」と回答している比率が 1.81 ポイント増加していた。
以下では、特に変化が大きかった「仕事や収入」と wave18（2021 年）の方が影響があると捉えている比率が増加していた「友人との関係」について、属性変数との関連を検討する。
図 2 は wave17（2020 年）、図 3 は wave18（2021 年）について示したものである。
仕事や収入への影響

友人関係への影響

図 2 男女別にみた就業形態・婚姻状況・子の有無と仕事や収入・友人関係への影響 wave17

仕事や収入への影響は、就業形態でみると、男性は非正規雇用、女性は正規雇用の方が影響があると回答する比率が高かった。婚姻状況や子の有無では、男女とも未婚や子なしのケ-6-

ースの方が影響があると回答する比率が高かった。しかしながら、いずれも統計的な有意差があるわけではなかった。
友人関係への影響は、就業形態では正規雇用の方が影響があると答える傾向にあった。婚姻状況では、男性は既婚、女性は未婚の方が影響があると回答していた。子の有無について
は、男女ともに子なしの方が影響があると回答したケースが多かった。しかし、仕事や収入への影響と同様に、統計的有意差は確認されなかった。
仕事や収入、友人関係のいずれについても、wave17（2020 年）では統計的有意差は確認されなかった。このことから、コロナ禍 1 年目の段階では、少なくとも主観的な認識の上では、コロナ禍の影響は属性と関係があるとはいえないことが示唆される。
仕事や収入への影響

友人関係への影響

注：カイ二乗検定の結果、**は 1％水準で、*は 5％水準で、有意な結果であることを示している。

図 3 男女別にみた就業形態・婚姻状況・子の有無と仕事や収入・友人関係への影響 wave18

統計的有意差は確認されなかった wave17（2020 年）に対して、wave18（2021 年）は、仕事や収入への影響と男性の「婚姻状況」「子の有無」、友人関係への影響と女性の「婚姻状況」に統計的有意差があることがわかった。
仕事や収入への影響は、「就業形態」による差はほとんどなかったが、「婚姻状況」「子の-7-

有無」について、男女ともに未婚や子なしの方が影響があると回答する比率が高く、特に男性については、婚姻状況は 5％水準で（χ2=8.272, df=3, Cramer's V=0.280, p<0.05）、子の有無も 5％水準で（χ2=8.890, df=3, Cramer's V=0.279, p<0.05）、有意な結果となった。
友人関係への影響は、男性の「就業形態」はほとんど同じである一方、女性の正規雇用の方が非正規雇用よりも影響があると回答する比率が高いものの統計的に有意ではなかった。
「婚姻状況」「子の有無」については、男性は未婚や子なしの方が影響があると回答しているのに対して、女性は既婚や子ありの方が影響があると回答しており、婚姻状況については1％水準で有意な結果であった（χ2=13.821, df=3, Cramer's V=0.245, p<0.01）。
このことから、コロナ禍という社会の変化に影響をうけたという主観的な捉え方は、時間が経過していくにつれて、特定の属性と関連するようになっていくことが示唆される。特に、仕事や収入について、これまでは非正規雇用の女性がコロナ禍によってより厳しい状況に置かれていることが指摘されてきたが（井上 2021）、本データでは独身の男性の方が仕事や収入の面でコロナ禍の影響をうけていると主観的には捉えていることが明らかになった。
ただし、男性の家族形成は就業状況とも関連していることが指摘されている（宮本 2006）。
そのため、本研究では就業形態では違いがみられなかったものの、独身であることが職場での立場や収入面と関連している可能性は考えられる。一方で、友人関係への影響は家族形成をした女性の方により感じられていることがわかった。パーソナルネットワーク研究では、人間関係の決定要因が男性は学歴、女性は婚姻状況とジェンダーによって異なり、既婚女性
は就業状況を考慮してもネットワークが親族とママ友関係に集中することが指摘されてきた（中尾 2000）。このことをふまえると、通常時であっても友人との関係は疎遠になりがちであるものの、コロナ禍で行動が制限され、自粛ムードが高まる中で、既婚女性たちはさらに友人と会う機会などをなくしてきたのではないかと考えられる。

4. 自由記述回答からみる 30 代半ばにとっての「コロナ禍」
本説では、自由記述回答について、各年の抽出語数などの基本情報を確認した上で、①テキスト全体の傾向を把握するために各 wave の頻出語を上位 15 位まで抽出し、②テキストの構造的な特徴を分析するために共起ネットワーク図を描画する。分析は、コロナ禍前とコロナ禍後、さらにはコロナ禍後の時間経過を比較検討するために、wave16（2019 年）から
wave18（2021 年）の 3 時点のデータを使用した。
分析には、計量テキスト分析用のツールであるフリーソフトの KH Coder（バージョン
3.Beta.04e）を用いた。分析をおこなうにあたっての前処理として、①半角英数字は全角に変換の上、★や■などの記号は削除し、②「こども」
「子ども」
「子供」
、
「ウイルス」
「ウィ
ルス」
、
「コロナ」
「Covid-19」などの表記のゆれは一つの語に統一し、③明らかな誤字は訂-8-

正し、④「特になし」や研究グループへのメッセージなどの内容は削除し、⑤「テレワーク」「コロナ」は一つの語として抽出されるように設定した。なお、分析結果を解釈する際には元の自由記述回答も確認した。
自由記述回答の基本情報を表 3 に示した。コロナ禍前である wave16 の方がコロナ禍後よりも自由回答記述に回答した数が多い一方で、抽出された後の数やセンテンス数、平均文
字数は wave17、wave18 の方が多かった。このことから、コロナ禍の渦中にある wave17、
wave18 では自由記述回答に書きたいという意欲が高まっていたのではないかと考えられる。

表 3 各 wave の自由記述回答の基本情報
w16
w17
w18
サンプル数
280
274
245
総センテンス数
745
894
794
総抽出語数
15,945 21,450 18,991（使用語数）
6,340 8,678 7,695
異なり語数
2,162 2,474 2,361（使用語数）
1,800 2,080 1,994
平均文字数
91.0 126.7 125.3
最大文字数
560
861
821
最小文字数
6
6
6
注：異なり語数とは、抽出された語のうち重複しているものを削除した場合の数のことである。
使用語数とは、助詞などの分析に含まれない語を除いた数のことである。
(1) 頻出語
頻出語からデータの全体的な傾向を探るためにそれぞれの wave で抽出された語のうち、頻出した上位 15 位の語を表 4 にまとめた。wave16 から wave18 のすべての wave において上位 15 位であったものを除くと、wave16 では「多い」
「働く」
「子育て」
「大変」
「結婚」
、
wave17 では「コロナ」
「影響」
「不安」
「多い」
「増える」
、wave18 では「コロナ」
「増える」
「禍」
「影響」
「減る」といった語があげられた。wave16 の段階では、仕事や結婚、子育てという 30 代のライフイベントに関連した語が多く挙がっていることがわかる。これに対して、コロナ禍であった wave17 と wave18 では「コロナ」という言葉が最も多く使われ、「結婚」や「子育て」という語はあがらなくなっていた。このことから回答者の関心がコロナ禍という状況に寄せられていたことがうかがえる。一方で、wave17 では上位にあった「不安」が wave18 では上位に入っていなかった。このことから、コロナ禍に対する不安が中心であった wave17 の時点から時間が経過したことによって、不安な状況が解消、あるいは変化していったのではないかと考えられる。

-9-

表 5 各 wave の出現回数が上位 15 位の語
wave16
wave17wave18
抽出語
出現回数
抽出語
出現回数
抽出語
出現回数
1
思う
134 ＊
コロナ
251
コロナ
197
2
仕事
120 ＊
思う
194 ＊
思う
156
3
子供
101 ＊
仕事
120 ＊
仕事
117
4
自分
101 ＊
子供
101 ＊
子供
86
5
感じる
73 ＊
感じる
99 ＊
感じる
85
6
生活
63 ＊
自分
86 ＊
生活
82
7
考える
53 ＊
生活
81 ＊
自分
71
8
今
49 ＊
影響
68
増える
55
9
人
46 ＊
考える
66 ＊
考える
48
10
多い
41
時間
63 ＊
時間
48
11
時間
39 ＊
不安
59
人
48
12
働く
37
今
55 ＊
禍
45
13
子育て
31
人
55 ＊
影響
44
14
大変
31
多い
48
今
40
15
結婚
30
増える
47
減る
39
注：*は wave16 から wave18 のすべてにおいて上位 15 位の語であることを示している

＊
＊
＊
＊
＊
＊

＊
＊
＊

＊

(2) 共起ネットワーク

どのような語と語が共起しているかという要素間の関連性を探ることができる共起ネッ
トワーク分析によって描画し、コロナ禍前の wave16（2019 年）からコロナ禍中の wave18（2021 年）を年ごとに図 4 から図 6 に示した。ネットワーク図は関連性の強いリンクに絞った最小スパニングツリーを描画させたものである。なお、ネットワーク図で語が付置された場所やサブグラフの順序には意味がなく、リンクの有無に意味があることに留意が必要である。以下の記述でもサブグラフの順序にしたがって記述するのではなく、意味内容の関連に即して記述した。関連性の強さは Jaccard 係数によって確認し、最小出現数 15、上位
60 を採用した。KH Coder によって抽出された語は「」で表記する。

a. wave16（2019 年）
コロナ禍前の wave16（2019 年）の自由記述を使って共起ネットワークを描いてみると、
図 4 のとおり、6 つのサブグラフが描画された。まず、サブグラフ 6 は「自分」と「思う」が共起しており、頻出度をあらわす円も大きい。このことから、【テキストを記述した主体としての自分】が表されたサブグラフであるといえる。さらに、「思う」の先にあるのは、
ゆるい共起関係にあるサブグラフ 3 の「仕事」とサブグラフ 4 の「子供」であった。そのため、【仕事】と【子育て】が記述される大きなテーマであると考えられる。

-10-

図 4 wave16（2019 年）の共起ネットワーク

サブグラフ 3 の「仕事」は、その円の大きさから出現数が多いことが指摘でき、その「仕事」を中心に「働く」「会社」が共起し、「会社」は「転職」「難しい」とも共起していることがわかる。このようにサブグラフ 3 から、【30 代半ばの生活の一つのテーマとしての仕事】に関する関心の高さとともに、この年齢層での転職の難しさが語られていることがわかる。
家族形成に関わるサブグラフは、結婚に関するサブグラフ 4 と出産・子育てに関する 1 と5 であった。サブグラフ 4 は、「変わる」という語を介して「結婚」「生活」「人」という語が共起するネットワークである。このことから、家族形成期の 30 代半ばでは【結婚による生活の変化】が一つの関心ごとになっていることが示唆される。
サブグラフ 6 の「思う」と共起関係にある「子供」を含むサブグラフ 1 は、出現数の多い「子供」という語に「感じる」「考える」という語が共起しており、さらに「感じる」は「幸せ」と共起し、「考える」は「少し」という語を介して「楽しい」「不安」と共起している。
こうした記述の特徴から、子育てを【子どもの成長に幸せを感じる楽しくも不安なもの】として捉えていることがうかがえる。
サブグラフ 5 では、「子育て」と「大変」が共起しており、【出産や子育てという経験の大変さ】が示されているといえる。さらに、このサブグラフは仕事に関するサブグラフ 3 ともゆるくつながっていることから、出産や子育てと仕事とがどちらも関心が高いテーマであると考えられ、両者は関連づけながら語られていることが示唆される。
最後にサブグラフ 2 をみると、「安定」という語と「精神」や「気持ち」が共起している。

-11-

加えて「日々」という語と「時間」「過ごす」といった語が共起していることがわかる。このことから、回答者たちは【精神的に安定した日々を過ごしている】と捉えていることがうかがえる。
wave16（2019 年）の共起ネットワークは、結婚や子育てという家族形成の側面と仕事や転職といったキャリア形成の双方の内容が混在し、複雑に絡み合いながら語られていると考えられる。こうした語のネットワークから、30 代半ばという時期が家族形成とキャリア形成の両方が揺れ動き、生活の変化を伴うライフイベントも多い一方で、精神的には安定した時期であることが示唆される。

b. wave17（2020 年）
コロナ禍が始まって 1 年目の時期に回答してもらった wave17（2020 年）で共起ネット
ワークを描画すると図 5 のようになった。9 つのサブグラフが抽出されたが、二つから三つの少ない語の共起によるサブグラフが 5 つ抽出されている。そのうちサブグラフ 7 やサブグラフ 9 は、元のテキストを参照すると、「今年一年」や「人間関係」など熟語や慣用表現として使われた語がサブグラフとして抽出されたものであるといえる。

図 5 wave17（2020 年）の共起ネットワーク

サブグラフ 1 の「自分」と「思う」「考える」が共起している部分は、【テキストを記述した主体としての自分】を示していると考えられる。そして、「自分」が「思う」先にある対象というのは「子供」であり、その「子供」は「夫」「家」「多い」「時間」などの語と共起-12-

している。さらには、「増える」という語が「時間」「過ごす」と共起し、「多い」という語は「ストレス」と共起している。このことから、【家で家族と過ごす時間と家族に関連するストレスが増加した】と捉えられていることがうかがえる。
サブグラフ 2 は、「コロナ」を中心にする共起関係で、「コロナ」はサブグラフ 1 の「思う」とゆるい共起関係にあった。
「コロナ」は出現回数も多く、wave17（2020 年）における記述のテーマの中心であることがうかがえる。
「コロナ」は「不安」「影響」と共起し、「影響」はさらに「仕事」と共起している。このことから【コロナ禍に対する不安と仕事への大きな影響】が語られていることがわかる。
またサブグラフ 4 でも、「生活」が「変化」と共起しサブグラフ 2 の「コロナ」ともゆる
い共起関係にあることから、コロナ禍による生活の変化が示される。さらに「生活」は「早
い」
「収束」
「戻る」
「願い」と共起している。このことから、【コロナによる生活の変化とその変化が早く収束することへの願い】が示されていると考えられる。このようにサブグラフ
2 と 4 にはコロナ禍の不安、仕事や生活への影響と変化が強くあらわれているといえる。
そうしたコロナ禍による影響や変化の具体的な側面があらわれているのがサブグラフ 3、サブグラフ 6、サブグラフ 8、サブグラフ 5 であると考えられる。サブグラフ 3 は「大切」
が「家族」「健康」と共起しており、また「家族」は「会える」「会う」「減る」という語を共起しているが、元のテキストを参照すると、この「家族」には二つの側面があると考えられる。一つは同居する家族、もう一つは同居していない家族である。つまりコロナ禍という非日常のなかで、同居する家族の大切さが再認識されるとともに、同居していない家族に会う機会が減ってしまったという家族間の物理的な分断が一連の語の共起として示されている。具体的には以下のような事例があったが、やはり物理的に人と会えなくなってしまった
ことがかえって自分の家族の大切さ、あるいは生活の見直しにつながっていくことがわかる。

「2 月にずっと暮らしていた故郷を離れて 1 人暮らしを始め、そのときはまだコロナも流行していなかったので帰りたいときにいつでも帰れると思っていたけれど、現在帰れるような状況になくて改めて家族や友達がいつでも会える距離にいたことの大切さに気付きました。
」「コロナで人に会えなくなって、家族の大切さをより感じた。
」「コロナで生活様式が変わってしまった。これからの人生計画が狂ってしまったが、よく再考したいと思う。また親戚が若く亡くなってしまったので、家族との関わりや健
康を大切にしたいと思った。
」

こうした語と語の関連だけではなく、実際の記述の事例を参照すると、家族や友人といっ-13-

た身近な存在の大切さの再認識やキャリアや働き方といったライフスタイルの見直しが促された側面もあったことがわかる。具体的には、以下のような事例があった。こうした記述
例からもコロナ禍による変化のポジティブな捉え直しという動きが見出される。

「新型コロナの影響で自分がやりたいことができなくなる、ということもあったけど、じゃあどうすればそれができるようになるかという打開策を考えられたのでそういう意味では成長できた１年だったなと思う。うまくいかないことがあってもじゃあ
どうすればいいか、と考えられるようになった良い１年だった。
」「コロナ禍で不安はありましたが、勉学に励むよい機会だったと思います。資格取得の為、よい期間になったと思います。
」「コロナにおいて時間ができた中、今の空き時間を利用して、さらなる能力開発にチャレンジするチャンスだと感じた。新たな資格への勉強を始めた。
」「新型コロナウイルスの流行により、それまでの当たり前だった日常がとても恵まれていたことに気がついた。また病院へ行くのは感染するのではないかという不安で販売薬に頼るようになった。しかし、夫の在宅勤務により、子供は夫と遊ぶ時間など関わる時間が増え、夫は大変かもしれないが家族で過ごす時間が増え良かったように思う。
」

さらにサブグラフ 3 の「減る」という語は「収入」とも共起しており、「収入」は「安定」
や「会社」とも共起している。このことからサブグラフ 3 はコロナ禍における具体的な変化を示すサブグラフであると考えられ、【家族・親族間の物理的な断絶と収入の減少】、そして【家族や健康の大切さの再認識】という変化を示している。
また、「保育園」と「見る」の共起であるサブグラフ 6 は、元のテキストを参照してみると、コロナ禍によって保育園が閉鎖されたため子どもの面倒をみなければいけなくなったという記述であった。
これに関連して、サブグラフ 8 の「妊娠」「出産」「育児」の共起も、元のテキストを参照
してみると、コロナ禍によって親世代からの育児サポートを得ることが難しいといったコ
ロナ禍によって生じた子育ての困難な状況を示していた。つまりサブグラフ 6 と 8 では【コロナ禍による外部からのサポート不足による妊娠・出産・子育ての負担増】が語られている。
コロナ禍における妊娠や子育ての難しさに言及した実際の記述回答には以下のような事例がある。

「この一年間、コロナ禍の中、妊娠、出産し、不安の事や、県外に行ききできず、親の手をかりる事が出きなく大変だった。自粛により、保育園の休暇により、赤ちゃんと、-14-お姉ちゃんを一人で見るのが大変だった。
」「コロナ禍での妊娠は病院に通うのも大変だし、外出するにも普段より慎重になる。実家に戻るにも県をまたぐので産婦人科のルールを守ると容易には行けない。コロナの影響で結婚式が延期になり、その後妊娠、結婚式を安定期に挙げたかったが感染拡大の為断念した。思い通りに事が進まないことにストレスを感じるがその分家族や親戚との付き合い方や思いの深さを感じる事ができたと思う。家族が健康で一緒に暮らしていける事が何よりも大切で守っていくべきものだと再認識した。
」

また、「行く」を介して「旅行」と「出る」が共起しているサブグラフ 5 についても、元のテキストを参照すると、コロナ禍で気軽に外出できなくなったことが語られていた。具体的な事例には以下のようなものがあり、コロナ禍の行動制限や自粛ムードが【リフレッシュ
手段の縮小】につながったようである。

「職場の感染対策により趣味活動や旅行もが制限されておりストレスがたまることもある。
」「コロナウイルスの影響で家族、仕事以外の人と会う機会が減ったことで暇になった。
早く日常を取り戻し、旅行など非日常を味わいリフレッシュしたい。
」

このように wave17（2020 年）の共起ネットワークは、当然のことながら、コロナ禍の影響や変化が全面にあらわれていた。変化としては、収入減少を中心とした仕事への影響の大きさも見出された一方、家族の大切さが再認識され、同居していない家族に会えなくなったということと同時に同居する家族とは一緒に過ごす時間が増えたことでストレスも増えたという複雑さを伴っていることがわかった。またコロナ禍による活動や移動の制限が妊娠や子育てにおける親族や外部の世話的サポートの不足や余暇活動の縮小という問題を生じさせていることが示唆される。一方で、こうした困難が生じる状況であってもライフスタ
イルを見直す契機として捉えようとする兆しも見出された。

c. wave18（2021 年）
さらに 1 年が経過し、コロナ禍 2 年目の wave18（2021 年）の自由記述の共起ネットワークは図 6 のように描画された。サブグラフは 8 つ抽出された2。

ただしサブグラフ 8 は、元のテキストを確認してみたところ、1 名の回答者の記述が反映されたものであったため、詳細な記述は割愛した。
2

-15-

図6

wave18（2021 年）の共起ネットワーク

サブグラフ 1 の「自分」が「思う」「感じる」「考える」と共起しているところは、【テキストを記述した主体としての自分】であると考えられる。そして「思う」が「子供」「仕事」といった語と共起していることから、考えることの対象は仕事や家族であることがわかる。
出現数が多い「コロナ」が含まれるサブグラフ 2 は、「影響」を中心にして「コロナ」
「収
入」
「旅行」
「制限」が共起している。このことから、特に【収入面と外出に関していまだ残るコロナ禍の影響】が語られていることが示唆される。
サブグラフ 3 も「生活」と「変わる」「変化」が共起し、サブグラフ 2 の「コロナ」とゆるい共起関係にある。そのためコロナ禍によって生活が変化したと引き続き考えられていることがわかる。言い換えれば、サブグラフ 2 と 3 は【継続するコロナ禍の影響】があらわ
れていると考えられる。
またサブグラフ 4 は、
「家」
「時間」
「増える」
、
「家族」
「過ごす」
「時間」といった語が共起している。このことことから、【家族と過ごす時間、家で過ごす時間の増加】が継続して記述されていることがわかる。
サブグラフ 6 は、「大変」と「育児」「子育て」が共起しているサブグラフである。この元のテキストを参照してみると、以下のような具体的な事例があった。wave17（2020 年）ではコロナ禍での子育ての特殊さに関する言及が目立った一方で、wave18（2021 年）では子育ての大変さが必ずしもコロナ禍の影響であると関連づけられていないような記述もみられるようになる。

-16-

「コロナ禍での出産は大変なものでした。
」「子供が産まれ、コロナ禍で子育てをするということがとても大変な一年でした。
」「3 人育児は大変だけどまわりに助けてもらいありがたく感じてる。
」「出産し、2 人の子育ての大変さもあったが、赤ちゃんのかわいさを改めて知る。
」

wave17（2020 年）においても、外出や旅行に関するサブグラフが抽出されていたが、
wave18（2021 年）でもサブグラフ 5 として抽出された。サブグラフ 5 は、「機会」が「友人」「外出」「減る」と共起しており、「外出」は「ストレス」とも結びついている。さらに「減る」はサブグラフ 2 の「影響」ともゆるく結びついている。このことから、コロナ禍の影響によって友人と会ったり外出したりする機会が減少していることとそれによるストレスが増大していることがわかる。
加えて、「テレワーク」と「働く」の共起であるサブグラフ 7 からは、テレワークが働き方の一つとして定着しつつあることがうかがえる。元のテキストを参照すると、テレワークの定着はコロナ禍のおかげであると捉えられており、【コロナ禍の良かった点としての働き方の変化】が語られている。

「コロナがいつ終わるのか不安に思いつつ、仕事でテレワークで働けるようになり、約１年間で慣れたのでこのままの働き方がいいなと思うようになった。
」「テレワークが普及することで、会社も新しい働き方や、子育てしている職員に対する柔軟な対応をしてくれるようになった。とても働きやすくなり、コロナも無駄ではなかったと感じることもある。
」「コロナでテレワーク中心の業務形態となり、ワークライフバランスがうまくとれるようになり、非常によかった。
」

こうした働き方に関することだけではなく、自由記述回答の元のデータを参照してみると wave17 と同様に、以下の具体的事例のような【コロナ禍のポジティブな捉え直し】といった側面がみられた。

「コロナは、自分の生きやすさとは何か？を考える時間・キッカケを日本人に与えてくれたように感じます。私自身も仕事とプライベートのあり方を改めて考えた１年でした。
」「コロナがきっかけとは言いたくはありませんがコロナにより悲しい事もたくさん有りましたが、良い方に向いた事も沢山有りました。
」-17-コロナ禍 2 年目だった wave18（2021 年）の共起ネットワークは、wave17（2020 年）と同様にコロナ禍による影響が継続していることが顕在化している一方で、その影響は変化しつつあることを示唆していた。wave17 では家族との時間が増えたことがストレスと関連づけられていたのに対して、wave18 では家族とではなく、外出や友人と会う機会が減ったことと関連づけられていた。また、子育てに関連する大変さでは、必ずしもコロナ禍の影響であるとは語られなくなったという変化もみられた。さらに働き方については、コロナ禍
によってむしろ柔軟な働き方であるテレワークが定着したというポジティブな捉え直しもみられた。
このように、自由記述回答の共起ネットワーク分析を中心に人々がコロナ禍をどのように捉えていたのかを検討してみると、たしかにコロナ禍によるネガティブな影響もあったが、一方でコロナ禍をポジティブに捉え直そうとする動きもみられた。

5. まとめと今後の課題
本研究は、30 代という人々に着目して、大きなライフイベントが発生する人生の時期に経験したコロナ禍をどのように捉え、意味づけているのかを自由回答記述のテキストデー
タの計量的分析を中心に検討した。その結果、まず主観的な影響についてはコロナ禍 1 年
目では属性との有意な関連は確認されなかったが、コロナ禍 2 年目になると属性との有意な関連があることがわかった。具体的には、独身男性は仕事や収入面での影響があると回答する傾向にあり、一方で既婚女性は友人関係への影響があると回答していた。また自由記述
回答の構造を分析すると、コロナ禍前の時点では、家族形成と仕事・キャリアに関する記述が混在しており、30 代半ばという時期が家族形成とキャリア形成の双方が複雑に絡み合いながら進行していることがわかった。そうした状況に否応なく生じたコロナ禍という変化
がどのように捉えられてきたのかというと、当然のことながら①変化に適応することの苦
悩や苦労が強調され、事態の早い収束が願われていた一方で、②それまでの日常生活や身近な人間関係が再評価され、③生活や関係性を見直し改善する契機としてコロナ禍が意味づ
けられてくことが明らかになった。
このことから、30 代半ばのコロナ禍という経験において、日常生活が大きく変わった状
況をポジティブに意味づけ捉え直そうとするレジリエンスが発揮されていたことが示唆される。たしかに、30 代半ばという時期は通常時でも家族形成とキャリア形成の双方を考慮しながら人生における選択がなされていたが、そうしたタイミングにコロナ禍が重なったことで、葛藤や不本意な選択を余儀なくされた側面がある。しかしながら、そうした苦しい状況をただ嘆いていたのではなく、家族形成やキャリア形成を見直す良い契機であると意
味づけていた。とりわけ、家で過ごす時間が増えたり、柔軟な働き方が定着したりしたとい-18-

うことがポジティブな意味づけの要因であった。このことは、長時間労働を前提とする日本の働き方の改革が名ばかりの改革であったことに対して、コロナ禍がその状況を一変させたことで、仕事とプライベートのバランスが変わり、むしろ働き方、ひいてはライフスタイ
ルの改善を実現させたものとして捉えられたことがコロナ禍のポジティブな意味づけにつながったことを示唆していると考えられる。
しかしその一方で、長期的にみたときに余暇活動ができないことによるメンタルヘルスの悪化や友人関係の希薄化といった問題が起きていくのではないだろうか。家族との時間が濃密になったのに対して、仕事以外に家の外へ出ていくことが依然として制限を受けており、直近ではそれがストレスの一因になっている。在宅で仕事をすることは一見すると仕事とプライベートの両立を実現するが、サード・プレイスがもちにくい状況をも生じさせるのではないだろうか。家と職場が一体化することについては更なる調査研究が必要だと考えられる。加えて、コロナ禍において優先度が下げられざるを得なかった友人関係が今後どのように変容していくのかも検討していく必要があるだろう。コロナ禍は依然として収束しておらず、収束したとしても長期的で蓄積的な影響は顕在化していくことが推察される。
今後も継続した調査を実施することで、人々がどのように社会的イベントを経験し適応していくのか検証していきたい。また、本研究はコロナ禍の影響を主観的な影響度や自由記述という当事者の主観的な認識を質的な側面から探ったものである。そのため、実際に収入が少なくなったかどうか、友人との交流回数が減少したかといった客観的な影響や変化は検討できていない。この点は今後の課題として引き続き検討していきたい。

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-21-東京大学社会科学研究所パネル調査プロジェクトについて
労働市場の構造変動、急激な少子高齢化、グローバル化の進展などにともない、日本社会における就業、結婚、家族、教育、意識、ライフスタイルのあり方は大きく変化を遂げようとしている。これからの日本社会がどのような方向に進むのかを考える上で、現在生じている変化がどのような原因によるものなのか、あるいはどこが変化してどこが変化していないのかを明確にすることはきわめて重要である。
本プロジェクトは、こうした問題をパネル調査の手法を用いることによって、実証的に解明することを研究課題とするものである。このため社会科学研究所では、若年パネル調
査、壮年パネル調査、高卒パネル調査、中学生親子パネル調査の４つのパネル調査を実施している。

本プロジェクトの推進にあたり、以下の資金提供を受けた。記して感謝したい。

文部科学省・独立行政法人日本学術振興会科学研究費補助金
基盤研究 S：2006 年度～2009 年度、2010 年度～2014 年度 基盤研究 C：2013 年度～
2016 年度 特別推進研究：2015 年度～2017 年度 若手研究 A：2015 年度～2018 年度
基盤研究 B：2016 年度～2020 年度 特別推進研究：2018 年度～2024 年度
厚生労働科学研究費補助金
政策科学推進研究：2004 年度～2006 年度
奨学寄付金
株式会社アウトソーシング（代表取締役社長・土井春彦、本社・静岡市）：2006 年度
～2008 年度

東京大学社会科学研究所パネル調査プロジェクト
ディスカッションペーパーシリーズについて
東京大学社会科学研究所パネル調査プロジェクトディスカッションペーパーシリーズは、
東京大学社会科学研究所におけるパネル調査プロジェクト関連の研究成果を、速報性を重視し暫定的にまとめたものである。

東京⼤学社会科学研究所 パネル調査プロジェクト
http://ssjda.iss.u-tokyo.ac.jp/panel/