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2020年4月から多くの大学で、コロナウイルス感染拡大を防止するために、対面授業から遠隔授業への変更を余儀なくされた。大学生は遠隔授業を受講するために、ネットを利用する機会が増え、ネットに依存するリスクが高まっている。ネット依存は、健康被害などを引き起こす可能性があるが、ネット依存に関する明確な尺度が存在しないため、判定することが難しい。そこで、本研究の目的は、大学生を対象にネット依存に関するウェブ調査を実施し、ネット依存モデルを構築することでネット依存を推定することである。具体的には、まず、得られた回答データからネット依存の自覚に対する有意差が認められる質問項目を抽出した。次に、抽出された質問項目の回答データをもとに、深層学習を用いてネット依存モデルを構築した。さらに、ネット依存の自覚が曖昧な回答者に対して、構築したネット依存モデルを適用したところ、依存傾向が推定したものと一致したため、ネット依存モデルの有用性が確認できた。

本稿では、ウェブ調査において「わからない」という選択肢を与えることで回答にどのような影響が現れるかを検討した。訪問面接調査と異なり、ウェブ調査では「わからない」「なんともいえない」「知らない」といった、想定された尺度上にない回答を許容することができない。項目非回答として集計される無効回答は、あらかじめ選択肢として与えてやらない限り、有効回答の中にランダムに紛れ込んでしまう危険が高い。だが無効回答はを選択肢として与えることは、不正確な情報の排除が可能になるという期待と同時に、回答者の最小限化回答を誘発し情報の精度が損なわれるという危惧をも生む。本稿では、業者委託によるウェブ調査実験を通じ、この二つの可能性について検討した。結果としては、無効回答を選択肢として与えてもデータの正確さが向上したとも言い切れず、また最小限化回答を誘発したというエビデンスも得られなかった。

スマートフォンが日本に登場してから約10年が経ち、スマートフォン依存が社会問題になりつつあるが、スマートフォン依存に関する定義や尺度は、未だに明らかにされていない。一方で、様々な分野においてウェブ調査が盛んに行われ、ウェブ調査もスマートフォンに対応しつつあるが問題点も多い。そこで、本稿では、スマートフォンに対応したウェブ調査の画面設計を行い、大学生を対象としたスマートフォンの利用実態に関してのウェブ調査を実施した。得られた回答データをもとに因子分析し、「利用の優先」、「利用に対する罪悪感」、「SNS投稿・閲覧」の3つの因子が抽出できることがわかった。それをもとに階層的クラスタ分析を行い、3つのクラスタに分類し、家族構成、スマートフォンの利用時間をもとに、分類したクラスタの特徴づけを行い、スマートフォン依存に関する考察を行った。