モバイル利用のライフスタイル研究（3）...SNS利用頻度（利用頻度高・低の2群化） 67.4% 0.427(0.182) ＜結論＞...

／計

日本社会心理学会第回大会2020.11.7-8

○ 松本卓（ＮＴＴドコモモバイル社会研究所）

○ 飽戸弘（東京大学名誉教授）

モバイル利用のライフスタイル研究（３）

－プライバシーパラドックスに関する研究－

社会心理学会第回大会発表消費・ライフスタイル

1／計

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目次

１．背景と目的

２．調査の概要

３．基礎集計結果

４．数量化理論第II類による分析結果

５．まとめ

2／計


１. 目的と背景

■背景①

・GAFA等がパーソナルデータを活用したデジタルマーケティングを実施・ドコモについてもパーソナルデータを活用したデジタルマーケティングに参入

一般消費者のパーソナルデータに関する意識・行動について実態を把握する重要性が高まっている

パーソナルデータの取り扱いについての議論が活発化、法整備が進む

2011年の世界経済フォーラムにおいて

「パーソナルデータは、インターネットにおける新しい石油であり、デジタル世界における新たな通貨である」と発表

https://www.google.com/url?sa=i&rct=j&q=&esrc=s&source=images&cd=&ved=2ahUKEwjI74eh8L3jAhWMFIgKHQvkBUsQjRx6BAgBEAU&url=https://www.techpedia.jp/gafa/&psig=AOvVaw0CFgjTQHMSF7TRsgtHSMoa&ust=1563518978884400

3／計


１. 目的と背景

■目的

ICTサービス利用実態とパーソナルデータ利活用に関わる意識・行動を社会調査の手法により明らかにする。

■背景②

多くの市民が、プライバシー懸念を公言しながらオンラインで購買を行い、その都度パーソナルデータを開示するという

「プライバシーパラドックス」の状態にあるとされている(Acquisti 2013)

パーソナルデータをめぐる議論の一つとして、

特に、「プライバシー懸念」と「パーソナルデータ開示を伴うICTサービスの利用」との相関関係について明らかにしたい。

4／計


２. 調査の概要

■調査の概要を以下に示す。

項目内容

調査方法訪問留め置き調査

サンプル数 700サンプル

調査時期 2020年1月～2月

設問数 30問程度

調査対象関東1都6県・15歳～79歳・男女

割り付け2019年1月1日時点の住民基本台帳の人口構成比（性別・年齢（10歳刻み）・都市規模（4区分））

／計


３基礎集計結果

■本調査におきましては、パーソナルデータについて以下の通り、ご説明の上、回答頂いた。

以降の設問では、パーソナルデータの利用についてうかがいます。パーソナルデータとは、氏名や住所といった個人を特定できる「個人情報」に加えて、購買履歴や閲覧履歴、位置情報などの個人が特定できない「個人情報以外の個人に関する情報」を含めたものを指します。

氏名

住所

など

パーソナルデータ

ａ＋ｂ

ａ.個人情報

個人を特定できる情報

ｂ.個人情報以外の個人に関する情報

個人を特定できない情報

など

購買履歴

位置情報

閲覧履歴

6／計


■ICTサービスの利用実態ICTサービスでは、LINE、Google検索の利用頻度が高い。

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

ａ）Ｇｏｏｇｌｅ検索

ｂ）Ｇｍａｉｌ

ｃ）ＹｏｕＴｕｂｅ

ｄ）Ｙａｈｏｏ！検索

ｅ）Ｙａｈｏｏ！ニュース

ｆ）Ｆａｃｅｂｏｏｋ

ｇ）Ｉｎｓｔａｇｒａｍ

ｈ）ＬＩＮＥ

ｉ）Ｔｗｉｔｔｅｒ

ｊ）Ａｍａｚｏｎショッピング

ｋ）楽天市場

ｌ）Ｙａｈｏｏ！ショッピング

ｍ）メルカリ

問14 ICTサービスの利用頻度

ほぼ毎日ほぼ毎週ほぼ毎月年に数回利用していない無回答

約7割

約8割

３. 基礎集計結果

Q14 ICTサービス利用頻度

7／計


■個人情報保護法・GDPR認知レベル個人情報保護法については、約3割が内容を知らない。GDPRについては、約9割が内容を知らない。

2.3

73.0

26.3

18.7

55.9

5.9

15.3

2.0

0% 20% 40% 60% 80% 100%

ａ）個人情報保護法

ｂ）ＧＤＰＲ(ＥＵ一般データ保護規則)

問16 用語の認知有無

聞いたこともない聞いたことはあるが内容は知らない内容をある程度知っている内容をよく知っている無回答

約3割

約9割


Q16 個人情報保護法・GDPR認知れベル

8／計


■利用規約「あまり読まない」「読まない」が約7割。「アプリをインストールしたことがない」を除くと「あまり読まない」「読まない」が約8割。

3.6 13.6 47.3 19.7 14.6 1.3

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

問15 アプリインストール時の利用規約を読んでいるか

読むだいたい読むあまり読まない読まないアプリをインストールしたことがない無回答

4.2 16.1 56.2 23.4

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

問15 アプリインストール時の利用規約を読んでいるか(SA)

※「アプリをインストールしたことがない」「無回答」を除く

読むだいたい読むあまり読まない読まない

約7割

約8割


Q15

Q15

9／計


9.0

11.0

10.9

5.3

4.9

4.9

3.9

3.9

7.6

32.3

46.6

48.9

20.7

14.6

29.3

14.0

13.7

28.7

39.7

32.9

29.9

48.6

45.7

47.4

49.7

45.0

40.3

18.6

9.1

9.9

24.9

34.3

18.0

31.9

36.9

23.0

0.4

0.4

0.6

0.6

0.6

0.4

0.6

0.6

0.4

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

ａ）国や自治体

ｂ）病院

ｃ）公共交通機関

ｄ）携帯電話事業者

ｅ）海外の大手IT企業

ｆ）小売企業（デパート・量販店等の実店舗）

ｇ）小売企業（インターネットショップ）

ｈ）マスコミ・メディア関連企業

ｉ）金融機関（銀行、クレジットカード会社）

問20 パーソナルデータ不正利用の可能性

可能性を感じないあまり可能性を感じないやや可能性を感じる可能性を感じる無回答

■パーソナルデータ意識：不正利用の可能性「パーソナルデータ不正利用の可能性」については、「公共交通機関」「病院」「国や自治体」の順に不正利用の可能性を感じる割合が低い。一方、「海外の大手IT企業」「小売(ネットショップ)」「マスコミ・メディア」は不正利用の可能性を感じる割合が高い。

約８割

約８割

約８割

約６割

約４割

約４割


Q20

10／計


4.9

5.3

5.3

2.9

2.6

2.9

2.0

2.1

4.3

16.4

24.6

28.6

12.6

10.0

16.7

9.0

10.7

15.9

44.3

43.7

39.7

45.0

42.1

47.0

44.1

43.4

41.6

33.9

25.9

25.9

39.0

44.7

32.9

44.3

43.1

37.7

0.6

0.6

0.6

0.6

0.6

0.6

0.6

0.6

0.6

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

ａ）国や自治体

ｂ）病院

ｃ）公共交通機関

ｄ）携帯電話事業者

ｅ）海外の大手IT企業

ｆ）小売企業（デパート・量販店等の実店舗）

ｇ）小売企業（インターネットショップ）

ｈ）マスコミ・メディア関連企業

ｉ）金融機関（銀行、クレジットカード会社）

問21 パーソナルデータ情報漏洩の可能性

可能性を感じないあまり可能性を感じないやや可能性を感じる可能性を感じる無回答

■パーソナルデータ意識：情報漏洩の可能性「パーソナルデータ情報漏洩の可能性」については、「公共交通機関」「病院」「国や自治体」の順に漏洩の可能性を感じる割合が低い。一方、「海外の大手IT企業」「小売(ネットショップ)」「マスコミ・メディア」は漏洩の可能性を感じる割合が高い。

約8割

約7割

約7割弱

約９割

約9割

約9割


Q21

11／計


■パーソナルデータ意識：漏洩時の不安感「データ漏洩の不安感」については、「氏名、生年月日、住所、性別」が最も不安感が高い。また、「クレジットカード情報」「自分が写っている写真」「SNSのIDおよびパスワード」も不安感が高い。一方、「健康情報」については、比較的不安度が低い。

→b

以下は「氏名、生年月日、住所、性別」

を含まない

0.9

13.1

2.7

3.9

3.7

1.6

3.0

1.7

2.7

4.1

39.0

11.4

15.3

23.9

3.6

12.3

6.4

4.6

20.7

22.1

24.1

32.3

27.1

12.6

28.3

12.0

8.3

37.1

16.4

28.1

30.4

27.4

23.9

29.0

23.7

22.4

36.7

8.7

33.0

17.6

17.1

57.9

26.6

55.7

61.4

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

ａ）氏名、生年月日、住所、性別

ｂ）健康情報（歩数、心拍数、消費カロリー、睡眠時間など）

ｃ）位置情報

ｄ）インターネットでの購買履歴

ｅ）実店舗での購買履歴

ｆ）クレジットカード情報

ｇ）インターネットの閲覧履歴

ｈ）自分が写っている写真

ｉ）SNSのIDおよびパスワード

問22 サービス提供者からのデータ漏洩の不安感

不安を感じないあまり不安を感じない少し不安を感じる不安を感じるとても強い不安を感じる無回答

約9割強

約9割強

約9割強

約9割強


Q22

12／計


４. 数量化理論第II類による分析結果

■仮説を以下に示す

多くの市民は、潜在的には個々にパーソナルデータに対する考えがあるかもしれないが、パーソナルデータについての懸念が行動として発露するところまではいたっていない

のでは？

「プライバシー懸念」があっても、「パーソナルデータ開示を伴うICTサービスの利用」との相関関係はないのでは？

13／計


■ICTサービスの利用実態についての因子分析結果を目的変数とするモデルを以下に示す。

＜説明変数：プライバシー懸念、基本属性、ライフスタイル変数など＞

＜目的変数：ICTサービス利用頻度＞

・性別、年齢、都市規模・クレジットカード利用頻度・時間的余ゆとり・イノベーター度、個性派・同調、即時・遅延・個人情報保護法認知度・パーソナルデータ利活用知識・メリット(金銭以外)がある場合のパーソナルデータ提供許容度・プライバシー懸念（漏洩可能性、漏洩不安）

①Google系サービス,LINE利用頻度

②Yahoo!ニュース・検索利用頻度

③ネットショッピング利用頻度

④SNS利用頻度


／計


■まず、サービスの利用実態についての設問を以下に示す。なお、本設問を因子分析し、目的変数とする。

Ｑ14 以下のサービスをどのくらいの頻度で利用していますか。それぞれあてはまるものに１つずつ○をつけてください。（○はそれぞれ１つずつ）

ほぼ毎日

ほぼ毎週

ほぼ毎月

年に数回

利用して

いない

ａ）Ｇｏｏｇｌｅ検索 ➞ １２３４５

ｂ）Ｇｍａｉｌ ➞ １２３４５

ｃ）ＹｏｕＴｕｂｅ ➞ １２３４５

ｄ）Ｙａｈｏｏ！検索 ➞ １２３４５

ｅ）Ｙａｈｏｏ！ニュース ➞ １２３４５

ｆ）Ｆａｃｅｂｏｏｋ ➞ １２３４５

ｇ）Ｉｎｓｔａｇｒａｍ ➞ １２３４５

ｈ）ＬＩＮＥ ➞ １２３４５

ｉ）Ｔｗｉｔｔｅｒ ➞ １２３４５

ｊ）Ａｍａｚｏｎショッピング ➞ １２３４５

ｋ）楽天市場 ➞ １２３４５

ｌ）Ｙａｈｏｏ！ショッピング ➞ １２３４５

ｍ）メルカリ ➞ １２３４５

４数量化理論第類による分析結果

15／計


■ICTサービスの利用実態についての因子分析結果を以下に示す。

因子分析パータン結果

Q14 ICTサービス利用実態主因子法35回、回転7回で収束


16／計


■ICTサービスの利用実態についての因子分析結果を以下に示す。回転後の因子行列a

因子

1 2 3 4

問14 アプリの利用頻度ａ．Ｇｏｏｇｌｅ検索 0.720 0.128 0.190 0.086

問14 アプリの利用頻度ｃ．ＹｏｕＴｕｂｅ 0.602 0.264 0.168 0.320

問14 アプリの利用頻度ｂ．Ｇｍａｉｌ 0.534 0.142 0.245 0.158

問14 アプリの利用頻度ｈ．ＬＩＮＥ 0.513 0.228 0.180 0.259

問14 アプリの利用頻度ｅ．Ｙａｈｏｏ！ニュース 0.227 0.890 0.184 0.044

問14 アプリの利用頻度ｄ．Ｙａｈｏｏ！検索 0.172 0.791 0.194 0.104

問14 アプリの利用頻度ｋ．楽天市場 0.260 0.149 0.686 0.051

問14 アプリの利用頻度ｊ．Ａｍａｚｏｎショッピング 0.433 0.066 0.593 0.143

問14 アプリの利用頻度ｌ．Ｙａｈｏｏ！ショッピング 0.071 0.250 0.590 0.120

問14 アプリの利用頻度ｍ．メルカリ 0.104 0.048 0.403 0.247

問14 アプリの利用頻度ｇ．Ｉｎｓｔａｇｒａｍ 0.161 0.075 0.171 0.891

問14 アプリの利用頻度ｉ．Ｔｗｉｔｔｅｒ 0.453 -0.063 0.060 0.533

問14 アプリの利用頻度ｆ．Ｆａｃｅｂｏｏｋ 0.174 0.154 0.221 0.399

因子抽出法: 主因子法回転法: Kaiser の正規化を伴うバリマックス法

a. 7 回の反復で回転が収束しました。



③ネットショッピング利用頻度

④SNS利用頻度


4つの因子をそれぞれ目的変数とする

17／計


■ICTサービスの利用実態についての因子分析結果を目的変数とする数量化第Ⅱ類の分析結果を以下に示す。

項番目的変数判別的中率相関比η(η2)

①Google系サービス,LINE利用頻度（利用頻度高・低の2群化）

73.7％ 0.565(0.320)

②Yahoo!ニュース・検索利用頻度（利用頻度高・低の2群化）

67.9％ 0.428(0.184)

③ネットショッピング利用頻度（利用頻度高・低の2群化）

72.8％ 0.549(0.301)

④SNS利用頻度（利用頻度高・低の2群化）

67.4% 0.427(0.182)

＜結論＞・「①Google系サービス,LINE利用頻度」と「③ネットショッピング利用頻度」については相関比も十分に高く、分離できた。・「②Yahoo!ニュース・検索利用頻度」及び「④SNS利用頻度」については、それほど相関比が高まらず、本調査の説明変数では①③のモデルほどはっきり分離できなかった。


18／計


■数量化第Ⅱ類の分析結果のうち、プライバシー懸念である「Q21_漏洩可能性を感じるレベル」と「Q22_23_漏洩時不安度」の偏相関係数の順位を示す。

項番目的変数

プライバシー懸念の偏相関係数

Q21_漏洩可能性を感じるレベル

Q22_23_漏洩時不安度


12位/14位中4位/14位中

偏相関係数 0.143**


7位/14位中 11位/14位中

③ ネットショッピング利用頻度8位/14位中

偏相関係数 0.076*7位/14位中

偏相関係数 0.100**

④ SNS利用頻度 11位/14位中 9位/14位中

次ページから①と③の結果について詳しく記載する


判定：*は95%有意、**は99％有意

19／計


レンジ・目的変数とアイテムの相関係数

アイテム名レンジ偏相関係数判定

性別 0.049 14位 0.016 14位 [ ]

年代 2.341 1位 0.383 1位 [**]

都市規模 0.183 8位 0.055 8位 [ ]

Q10a_クレジットカード 0.694 3位 0.137 5位 [**]

Q13_PC所有 0.205 7位 0.058 7位 [**]

F6b_時間的ゆとり 0.181 9位 0.051 9位 [*]

イノベーター度 0.098 13位 0.029 13位 [**]

即時遅延 0.162 10位 0.049 10位 [ ]

個性派同調 0.152 12位 0.040 11位 [ ]

Q16a_個人情報保護法 0.277 6位 0.075 6位 [*]

Q17_パーソナルデータの使われ方知識レベル 0.575 5位 0.161 2位 [**]

Q18b_メリット(金銭以外)があるならパーソナルデータが使われて良い 1.072 2位 0.155 3位 [**]

Q21_漏洩可能性を感じるレベル 0.158 11位 0.038 12位 [ ]

Q22_23_漏洩時不安度 0.593 4位 0.143 4位 [**]

■「①Google系サービス,LINE利用頻度」の数量化第Ⅱ類分析結果を以下に示す。

判定：*は95%有意、**は99%有意

プライバシー懸念とICTサービス利用頻度の関係に着目


20／計


-1.5 -1 -0.5 0 0.5 1 1.5

性別_男性女性

年代_10代20代30代40代50代60代70代

都市規模_政令指定都市・特別区20万人以上・中核市・特例市

10万人以上10万人以下

Q10a_クレジットカード利用_ほぼ毎日ほぼ毎週ほぼ毎月年に数回

利用していないQ13_PC所有_所有(共用含む)

未所有F6b_時間的ゆとり_ゆとりがある

多少ゆとりがあるあまりゆとりがない

ゆとりがないイノベーター度_高

中低

即時遅延_即時傾向中間

遅延傾向個性派同調_同調傾向

中間個性派傾向

Q16a_個人情報保護法_聞いたこともない・聞いたことはあるが内容は知らなない内容をある程度知っている

内容を良く知っているQ17_パーソナルデータの使われ方知識レベル_低

中高

Q18b_メリット(金銭以外)があるならパーソナルデータが使われて良いと思う_そう思うまあそう思う

あまりそう思わないそう思わない

Q21_漏洩可能性を感じるレベル_低(可能性を感じない)↑↓

高(可能性を感じる)Q22_23_漏洩時不安度_低(不安を感じない)

↑↓

高(不安を感じる)

カテゴリースコア


①

②

③

④

⑤

⑥

⑦

⑧

⑨

⑩

⑪

⑫

⑬

⑭

利用頻度高→←利用頻度低

次ページで詳しく説明


注)〇の中の数字は偏相関係数の順位を意味する

21／計


-0.400 -0.300 -0.200 -0.100 0.000 0.100 0.200 0.300 0.400

Q22_23_漏洩時不安度_低(不安を感じない)

↑

↓


Q22_23_漏洩不安



プライバシーパラドックス状態(不安があるけど利用している状態)になり易い傾向

＜結論＞・「Google系サービス,LINE利用頻度」と「漏洩時不安度」には有意な相関が見られた。一方、「漏洩可能性を感じるレベル」とは有意な相関が見られなかった。・「漏洩時不安」が中程度ある層は、プライバシーパラドックスになり易い傾向が見られた。・「漏洩時不安」が最も低い層、最も高い層はプライバシーパラドックス状態になりにくい傾向が見られた。


22／計


レンジ・目的変数とアイテムの相関係数

アイテム名レンジ偏相関係数判定

性別 0.069 14位 0.022 14位 [ ]

年代 1.024 2位 0.190 2位 [**]

都市規模 0.246 9位 0.060 9位 [ ]

Q10a_クレジットカード 1.197 1位 0.278 1位 [**]

Q13_PC所有 0.610 4位 0.163 3位 [**]

F6b_時間的ゆとり 0.674 3位 0.149 4位 [**]

イノベーター度 0.424 6位 0.124 5位 [**]

即時遅延 0.185 12位 0.044 12位 [ ]

個性派同調 0.207 11位 0.057 10位 [ ]

Q16a_個人情報保護法 0.080 13位 0.025 13位 [ ]

Q17_パーソナルデータの使われ方知識レベル 0.465 5位 0.115 6位 [**]

Q18b_メリット(金銭以外)があるならパーソナルデータが使われて良い 0.230 10位 0.053 11位 [**]

Q21_漏洩可能性を感じるレベル 0.290 8位 0.076 8位 [*]

Q22_23_漏洩時不安度 0.401 7位 0.100 7位 [**]

■「③ネットショッピング利用頻度」の数量化第Ⅱ類分析結果を以下に示す。

判定：*は95%有意、**は99%有意

プライバシー懸念とICTサービス利用頻度の関係に着目


23／計


-1.5 -1 -0.5 0 0.5 1 1.5

性別_男性女性

年代_10代20代30代40代50代60代70代

都市規模_政令指定都市・特別区20万人以上・中核市・特例市

10万人以上10万人以下

Q10a_クレジットカード利用_ほぼ毎日ほぼ毎週ほぼ毎月年に数回

利用していないQ13_PC所有_所有(共用含む)

未所有F6b_時間的ゆとり_ゆとりがある

多少ゆとりがあるあまりゆとりがない

ゆとりがないイノベーター度_高

中低

即時遅延_即時傾向中間

遅延傾向個性派同調_同調傾向

中間個性派傾向

Q16a_個人情報保護法_聞いたこともない・聞いたことはあるが内容は知らなない内容をある程度知っている

内容を良く知っているQ17_パーソナルデータの使われ方知識レベル_低

中高

Q18b_メリット(金銭以外)があるならパーソナルデータが使われて良いと思う_そう思うまあそう思う

あまりそう思わないそう思わない

Q21_漏洩可能性を感じるレベル_低(可能性を感じない)↑↓

高(可能性を感じる)Q22_23_漏洩時不安度_低(不安を感じない)

↑↓


カテゴリースコア


①

②

③

④

⑤

⑥

⑦

⑧

⑨

⑩

⑪

⑫

⑬

⑭


次ページで詳しく

説明


注)〇の中の数字は偏相関係数の順位を意味する

24／計


-0.250 -0.200 -0.150 -0.100 -0.050 0.000 0.050 0.100 0.150 0.200 0.250

Q21_漏洩可能性を感じるレベル_低(可能性を感じない)

↑

↓

高(可能性を感じる)

Q21_漏洩可能性を感じるレベル




＜結論＞・「ネットショッピング利用頻度」と「漏洩可能性を感じるレベル」には、有意な相関が見られた。・「漏洩可能性を感じるレベル」が中程度の層は、プライバシーパラドックスになり易い傾向が見られた。・「漏洩可能性を感じるレベル」が最も低い層、最も高い層はプライバシーパラドックス状態になりにくい傾向が見られた。


25／計


-0.250 -0.200 -0.150 -0.100 -0.050 0.000 0.050 0.100 0.150 0.200 0.250

Q22_23_漏洩時不安度_低(不安を感じない)

↑

↓


Q22_23_漏洩時不安度




＜結論＞・「ネットショッピング利用頻度」と「漏洩時不安」には、有意な相関が見られた。・「漏洩時不安」が中程度の層は、プライバシーパラドックスになり易い傾向が見られた。・「漏洩時不安」が最も低い層、最も高い層はプライバシーパラドックス状態になりにくい傾向が見られた。


26／計


■仮説と検証結果のまとめを以下に示す。

＜検証結果＞・「プライバシー懸念」と「パーソナルデータ提供を伴うICTサービスの利用頻度」の間には、一定条件化ではある程度の相関があることが確認された。仮説は部分的にではあるが棄却された。

・一部サービスについては、「プライバシー懸念」が中程度ある層について、プライバシーパラドックス状態(不安があるけど利用している状態)になり易い傾向が見られた。

・一部サービスについては、「プライバシー懸念」と「パーソナルデータ提供を伴うICTサービスの利用頻度」の間の相関について、線形で無いことが確認された。

５. まとめ

【仮説】「プライバシー懸念」があっても、「パーソナルデータ開示を伴うICTサービスの利用」との相関関係はないのでは？

モバイル利用のライフスタイル研究（3）...SNS利用頻度 （利用頻度高・低の2群化） 67.4% 0.427(0.182) ＜結論＞...

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モバイル利用のライフスタイル研究（3）...SNS利用頻度（利用頻度高・低の2群化） 67.4% 0.427(0.182) ＜結論＞...