メモ

SNSは自由に少数派意見を述べられるプラットフォームになっているのか?

By Kara Harms

多数派とされる世論がマスメディアに形成され、圧力となることで、少数派が自分の意見を出しにくくなるという仮説理論を「沈黙の螺旋」と言いますが、この理論はTwitterやFacebookなどのSNS上においても同様の効果を持つという統計結果が、人々の問題意識や意見、傾向に関する情報を調査するシンクタンクであるピュー研究所で発表されています。

Social Media and the ‘Spiral of Silence’ | Pew Research Center's Internet & American Life Project
http://www.pewinternet.org/2014/08/26/social-media-and-the-spiral-of-silence/


インターネットが誕生する前から、人々は政治的な問題の少数派意見を公の場や家族・友人・同僚と議論したがらないという傾向を持っており、この傾向は「沈黙の螺旋」と呼ばれています。インターネットが普及した結果、SNSなど自分の意見を簡単に世界中へ発信できるようになり、SNSの創始者たちもまた、FacebookやTwitterのようなプラットフォームが自由な議論の場となることを望んでいます。少数派意見が自由に主張されることで政治問題の新しい展望が生まれる可能性があるわけですが、ピュー研究所は1801人の成人を対象に、SNSにおける政治問題の議論について調査・研究を実施しました。

テーマとして選ばれたのは、エドワード・スノーデン氏が暴露したアメリカ国家安全保障局(NSA)による国民の監視問題です。これはピュー研究所の調査で、「機密情報の暴露は公益にどう影響するか?」という問いに対して44%が「傷つける」と回答し、49%が「役に立つ」と回答するなど、アメリカ人の意見が分かれていたのが理由であるとのこと。

今回の調査は、「NSA暴露問題についてどこで議論を交わしたいか」ということを尋ねました。その結果、最高で75%のアメリカ人は監視プログラムについて対面で話すことを希望していますが、同じ問題についてSNS上で意見を投稿する意欲を見せたのは最高で43%にとどまり、SNSより対面で議論を希望する人の割合が多いことが判明。


また、「対面でNSAについて議論をしたくない」と回答した14%の人たちについても、「SNS上の議論」を希望したのはたった0.3%でした。また、SNSユーザーだけを見ると、彼らは意見を対面で共有する意欲が低い傾向にあり、「フォロワーに否定されそうな意見」である場合はさらに議論に消極的になります。1日に数回以上SNSを使う平均的Facebookユーザーは、意見交換の場として友人とレストランで議論を希望する人の半分ほども対面の議論を希望していません。

By amarois

これらの調査結果を総合すると、SNS上において少数派意見は述べにくく、SNSは「沈黙の螺旋」を打開できるような自由な意見を交換するプラットフォームにはなっていないことがうかがえます。さらにピュー研究所は、もし自分の意見にフォロワーが反対していると感じた場合、オンライン上で意見することを控えるだけでなく、実際に友人・家族・同僚に対しても同様の議論に対する意見を控えてしまうだろう、と予想しています。

なお、今回の調査でNSAの暴露問題を知ったメディアについても回答を得ており、58%はTVまたはラジオ、34%はSNSを除くオンライン、31%は友人または家族、19%は新聞、Facebookから15%、Twitterからは3%となっていました。NSA問題は何かと話題になりましたが、そのことがSNSのアクセスを増加させることはなく、同時に、SNSはニュースメディアとしても使われていないという結果でした。

この記事のタイトルとURLをコピーする

・関連記事
Google・Apple・Yahoo!などのサーバにある個人情報を直接のぞき見できる極秘システム「PRISM」とは? - GIGAZINE

米政府が国民の情報収集をしていた「PRISM」問題を暴露したCIA元職員が実名公開 - GIGAZINE

デジタル世界の「7つの大罪」について人はどう考えているのかを実感できる「Digital Deadly Sins」 - GIGAZINE

多数派の意見は、すでに対立する見解を持っている人には受け入れられない - GIGAZINE

他人を傷つけずに自分の意見をうまく伝えたり相手を納得させる5つの方法 - GIGAZINE

NSAが10万台のPCを無線で監視しマルウェアを送り込んでいる疑いが浮上 - GIGAZINE

in メモ,   ネットサービス, Posted by darkhorse_log

You can read the machine translated English article here.