2014年6月29日の第30回情報通信学会個人発表で使用したスライドです。 発表後に「ニュースの定義を最初に説明してもらわないと混乱する」と指摘を受け、ニュースの定義だけ追記しました。

1. 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

2. 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

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

4. 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

5. 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）

6. ソーシャルメディア利用目的（総務省 2011）

7. 米国人のニュース情報源(2010）
（％）
（Pew Research Center 2010）

8. 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）

9. 米国の共有ニュース接触状況（2013）
（％）
（Pew Research Center 2014）

10. 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

11. 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）

12. 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

13. 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

14. 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

15. ニュースの接触・共有率
（％）
利用率
Facebook: 37.1％
Twitter : 31.7％
LINE : 39.7％

16. 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

17. 共有ニュースのジャンル
（％）

18. 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

19. 信憑性の比較
• おおむね 新聞 ＞ テレビ ＞ 共有

20. 有用性の比較
• おおむね 新聞 ＞ テレビ ＞ 共有

21. 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

22. 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

23. 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

24. 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

25. 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

26. 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

27. 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

28. 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

29. 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

30. 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