ソーシャルメディア上のニュース 接触・共有行動の実態と考察

2014年6月29日

関西大学

小笠原盛浩

第31回情報通信学会大会

報告内容

• 用語定義・背景・米国の状況

• 調査目的、調査概要

• 調査結果（ニュース共有概況）

• 結果まとめ、留意点、今後の予定

“If the news is that important, it will find me.”

用語の定義

• ニュース※

– 社会に関する事象を伝える情報

– 情報を伝える媒体（マス・メディア、SNS、Twitter、LINE等）の違いは問わない

• 共有ニュース

– ソーシャルメディア利用者が他の利用者と共有しようと する（シェア、リツイート等）ことで普及するニュース

• ニュース共有

– ソーシャルメディア利用者が他の利用者とニュースを共有しようとする行動

※学会発表後の指摘を受け、本発表での定義を追記

背景

• ソーシャルメディアの利用率（総務省 2013)

– 家庭内：41.3％

– 家庭外：46.5％

• サービス別利用者数

– Facebook：約2,100万人（2013）

– Twitter：（PCから）約2,200万人（2013）

– LINE：5,000万人超（2014）

『マイナビニュース』（2014年5月16日）

ソーシャルメディア利用目的（総務省 2011）

米国人のニュース情報源(2010）

（％）

（Pew Research Center 2010）

米国のニュース共有状況（2010）

• 75％

– オンラインニュース消費者（成人の61％）のうち、SNS・emailで転送されたニュースに接している

• 51％

– SNS利用者兼オンラインニュース消費者のうち、SNSでフォローしている人からニュースを得ている （インターネット利用者の28％）

（Pew Research Center 2010）

米国の共有ニュース接触状況（2013）

（％）

（Pew Research Center 2014）

報告内容

• 用語定義・背景・米国の状況

• 調査目的、調査概要

• 調査結果（ニュース共有概況）

• 結果まとめ、留意点、今後の予定

調査目的

• 共有ニュース接触、ニュース共有の現状把握

– 接触・共有の頻度

– ニュースジャンル別の接触・共有頻度

– 共有ニュースに対する評価

• 信憑性

• 有用性

– 接触・共有の動機（利用と満足）

– 接触・共有に影響する要因

• 一般的信頼

• 一般互酬性

• 共有ニュース接触、ニュース共有の影響（今回なし）

調査概要

• 調査方法

– オンラインアンケート調査

• 調査対象者

– ネット調査会社モニターからランダムに抽出した10～70代の男女（性・年齢層別割り付け）

• 調査時期

– 2014年1月24日～26日

• サンプルサイズ

– 2272

• ※パネル調査の1回目

尺度 • メディア信憑性（各7件法）

– 「偏見がない」「客観的」「専門的」「詳しい」「信頼できる」 （Flanagin & Metzger 2000, Kiousis 2001 など）

• メディア有用性（各7件法）

– 「仕事・勉強（or 趣味・生活）の役に立つ」

• ソーシャルメディア上の一般的信頼（各5件法）

– 「ソーシャルメディア上では、ほとんどの人は信頼できる」他5項目（山岸 1998）

• ソーシャルメディア上の一般互酬性（5件法）

– 「ソーシャルメディア上では、困った人を助けてあげれば、私が困った時にも誰かが助けてくれるようになっているものだ」 ※（小林 ・池田 2005）等を参考に作成

報告内容

• 用語定義・背景・米国の状況

• 調査目的、調査概要

• 調査結果（ニュース共有概況）

• 結果まとめ、留意点、今後の予定

ニュースの接触・共有率

（％）

利用率 Facebook: 37.1％ Twitter : 31.7％ LINE : 39.7％

ソーシャルメディア友人数の比較

平均値 中央値 最頻値 標準偏差

Facebook 59.3 20 0 133.1

Twitter（フォロー） 122.0 20 0 486.2

Twitter（フォロワー） 122.0 15 0 598.4

LINE 56.7 30 30 69.3

共有ニュースのジャンル

（％）

閲覧するニュースジャンル数

（％） 平均値 ：5.54 中央値 ：5 最頻値 ：5 標準偏差：2.73

平均値 ：3.52 中央値 ：3 最頻値 ：1 標準偏差：2.44

信憑性の比較

• おおむね 新聞 ＞ テレビ ＞ 共有

有用性の比較

• おおむね 新聞 ＞ テレビ ＞ 共有

共有ニュース閲覧動機 （主因子法・プロマックス回転）

第1因子 第2因子 第3因子

(7) 興味のあるニュースを詳しく調べるため 0.785 -0.059 -0.061

(9) いま社会で何が起きているか把握しておくため 0.697 0.029 -0.088

(6) 趣味に役に立つニュースを入手するため 0.634 0.018 0.092

(5) 仕事や勉強に役に立つニュースを入手するため 0.56 0.072 0.042

(3)友達との間で話題になっているニュースを知るため -0.066 0.906 -0.038

(2)友達と話題にするニュースを入手するため 0.067 0.768 -0.003

(4) 友達がニュースについてどのような 考えを持っているのか知るため

0.061 0.564 0.080

(8) 時間つぶしのため 0.068 -0.012 0.868

(1) 気分転換のため -0.099 0.023 0.683

共有ニュース閲覧頻度の回帰分析

Facebook Twitter LINE

β β β

性別（1:男性 2：女性） -0.029 0.024 -0.023

年齢 0.02 -0.063 -0.116*

利用頻度 0.434*** 0.349*** 0.202***

ソーシャルメディア一般的信頼 -0.09 0.02 0.037

ソーシャルメディア一般互酬性 0.151* 0.084 0.149

情報探索動機 0.145** 0.094† 0.150*

コミュニケーション動機 0.103* 0.102† 0.033

気晴らし動機 0.104* 0.048 -0.003

調整済みR2 0.277 0.185 0.11

***：p<0.001、**：p<0.01、*：p<0.05、†：p<0.1

ニュース共有の動機 （主因子法・プロマックス分析）

第1因子 第2因子 第3因子

(6)友達に話題を提供するため 0.673 -0.083 0.075

(9) 友達の役に立ちそうなニュースだから 0.662 0.125 -0.176

(5) 友達と意見やアイディアを交換できるから 0.661 -0.005 0.111

(4) 友達から反応が得られるから 0.625 -0.035 0.135

(11)ふだん友達にニュースを紹介してもらっているから

0.485 0.155 0.066

(12) 重要なニュースは皆が知っておくべきだから 0.044 0.757 -0.104

(13)重要なニュースは友達も知っておくべきだから 0.245 0.639 -0.163

(2) 自分の意見を記録しておくため -0.108 0.581 0.253

(1) 自分にとって役に立つ情報を記録しておくため -0.069 0.542 0.243

(7) 時間つぶしのため 0.073 -0.063 0.804

(8) 気分転換のため 0.029 0.104 0.738

ニュース共有頻度の回帰分析 Facebook Twitter LINE

β β β

性別（1:男性 2：女性） -0.078 -0.056 -0.148*

年齢 -0.042 -0.099 -0.088

利用頻度 0.125* 0.176** 0.119†

ソーシャルメディア一般的信頼 0.067 -0.018 0.100

ソーシャルメディア一般互酬性 0.124 0.177* 0.081

コミュニケーション動機 0.137† 0.199** 0.256**

共有・記録動機 0.165* 0.133† 0.069

気晴らし動機 0.120† 0.106† 0.058

調整済みR2 0.215 0.209 0.225

***：p<0.001、**：p<0.01、*：p<0.05、†：p<0.1

報告内容

• 用語定義・背景・米国の状況

• 調査目的、調査概要

• 調査結果（ニュース共有概況）

• 結果まとめ、留意点、今後の予定

結果まとめ①

• 共有ニュースへの接触率、ニュース共有率

– マスメディアニュースへの接触率より低い

– 接触率 ＞ 共有率

– Facebook、Twitter ＞ LINE

• 閲覧されるニュースジャンル

– マスメディア ： 社会、政治

– 共有ニュース： 大きな差はない

– 共有ニュースは１ジャンルだけの閲覧が最多

• ニュースの信憑性、有用性

– おおむね 新聞 ＞ テレビ ＞共有

結果まとめ②

• 共有ニュースの閲覧動機

– 情報探索、コミュニケーション、気晴らし

• ニュースの共有動機

– コミュニケーション、周知・記録、気晴らし

• 共有ニュース閲覧頻度の予測

– Facebookでは一般互酬性が有意

– LINEは情報探索のみ有意

• ニュース共有頻度の予測

– Twitterでは一般互酬性が有意

– LINEはコミュニケーションのみ有意

留意点

• アーキテクチャの違いの考慮

– Facebook、Twitterは友人からの共有

– LINEニュースは１次的にはLINE社からの配信

• 利用者ネットワークの違いの考慮

– Twitterネットワーク： 分散が大きい

– LINEネットワーク： 分散が小さいが狭い

今後の予定

• 2014年中に2回目のパネル調査を実施

• 共有ニュース接触、ニュース共有の影響を検証

– ネットワーク同質性

– 政治的知識

– 政治的態度

– 議題設定

– 政治関心

– 政治的自己効力感 など

参考文献

• Flanagin, A, J. and Metzger, M, J. (2000) Perception of Internet information credibility. Journalism & Mass Communication Quarterly, 77, 515-540.

• Kiousis, S. (2001) Public trust or mistrust? Perception of media credibility in the information age. Mass Communication & Society, 4(4), 381-403.

• 小林哲郎・池田謙一(2005) 「オンラインコミュニティの社会関係資本」 池田謙一編『インターネット・コミュニティと日常世界』多賀出版, 148-184.

• 『マイナビニュース』「5大ソーシャルメディアのユーザー数まとめ！Facebook、Twitter、LINE、Google+、YouTube」（2014年5月16日）

• “8 Key Takeaways about Social Media and News,”Pew Research Center, March 26, 2014,

• “Understanding the Participatory News Consumer,” Pew Research Center, March 1, 2010

• 総務省(2011）『平成23年版 情報通信白書』

• 総務省(2013）『平成25年版 情報通信白書』

• 山岸俊男 (1998) 『信頼の構造－こころと社会の進化ゲーム』 東京大学出版会