ネット上の対人行動戦略に関する社会生態学的

2015/2/15
発表概要
発表の概要
SNSにおけるオーディエンス多様性と対人葛藤
−ネット上の対⼈⾏動戦略に関する社会⽣態学的アプローチからの検討−
トムソン
ロバート
• SNSオーディエンス多様性（context collapse）の先行研究の紹介
• Context collapseを比較文化的な観点から考える
• 本研究の社会生態学的アプローチの紹介
ジョン
THOMSON Robert John
• 仮説
北海道大学文学研究科 社会心理学研究室 博士後期課程2年
• 比較社会調査
WebLab | 2015年2月14日
• 今後の研究課題の展望
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SNSとは何か
1
先⾏研究の紹介
Robert Thomson
2015/2/15
SNSが注目される理由（1）
橋渡型ソーシャルキャピタルの
管理・補充に働く（Ellison et al., 2007）
オフラインの既存の対人関係を管
理することが大きな利用目的とし
た、インターネット上の交流サイ
ト（c.f. boyd & Ellison, 2007)
2
先⾏研究の紹介
親友
↑
学会の知り合い
Social networking site
北海道大学
家族
Social network site
← 取引先の
知り合い
※Thomson & Ito, 2012; Okada, 2010にも参照
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Robert Thomson
北海道大学
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研究室
Robert Thomson
北海道大学
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先⾏研究の紹介
SNSが注目される理由（2）
家族
けして新しい現象ではない（1）
• 電子メディア到来の頃
context collapse状態
知人 (Marwick & boyd, 2011)
•
SNS
研究室
1960年代の米国の⿊人人権運動者のStokely
Carmichael
•
テレビ出演以前（演説別にオーディエンス分け可能）
親友
•
各対人文脈における価値観、規範などが異なる
Robert Thomson
けして新しい現象ではない（2）
北海道大学
5
先⾏研究の紹介
• オフライン
•
白人に対する演説をするときは白人になじみやすい話し
方・ネタなどを
•
⿊人に対する演説をするときは⿊人になじみやすい話し
方・ネタなどを
テレビ出演以来（オーディエンス分け困難）
取引先
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先⾏研究の紹介
•
⿊人になじみやすい話し方・内容を選択した
•
白人サポーターが減ったという
(Meyrowitz, 1986)
Context collapseの結果（1）
SNSネットワークの多様性
• Group co-presence (Lampinen, Tamminen, & Oulasvirta, 2009)
Robert Thomson
2015/2/15
• Multiple audience problem (Clark & Schaefer, 1987; Fleming & Darley, 1991; Van Boven, Kruger,
北海道大学
6
先⾏研究の紹介
SNSは対人関係の補充／補完の
ツールとして限界がある！
Savitsky, & Gilovich, 2000)
• オンライン
対人関係の調和の乱れ
• Conflicting social spheres (Binder, Howes, & Sutcliffe, 2009; Marder, Joinson, & Shankar, 2012)
• Context collapse (Marwick & boyd, 2011; boyd & Heer, 2006)
SNSネットワークサイズの制約（あえてい
ろいろな人をSNSネットワークに入れないように
する）、自己表現の抑制
出典：Binder et al., 2012
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Robert Thomson
北海道大学
7
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Robert Thomson
北海道大学
8
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Context collapseの結果（2）
先⾏研究の紹介
前提
不和コストの社会差（1）
対人関係における不和のコストって、
対人不和に
コストが
存在する
不和回避行動
理論仮説編
社会によって異なるのだろうか
もしそうであれば、
SNSネットワークの多様性
context collapseのimplicationも
対人関係の調和度合い
社会によって異なるのでは？
Robert Thomson
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北海道大学
9
理論仮説編
不和コストの社会差（2）
10
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理論仮説編
不和コストの社会差（3）
不和コストが高い社会／低い社会
7
6
不和 回避行 動
不和回避行動
5
4
3
高
2
中
1
SNSネットワークの多様性
対人関係の調和度合い
低
低
不和コスト
高
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Robert Thomson
北海道大学
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Robert Thomson
北海道大学
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理論仮説編
不和コストの社会差（4）
不和コスト高い社会？低い社会？
Yuki et al., 2007; Yuki & Schug, 2012
個人が置かれた
対人環境が異なる
北米
対人関係が自由に選び易い社会
・
対人関係の切替が簡単な社会
高関係流動性
Falk, Heine, Yuki, & Takemura, 2009; Schug, Yuki,
Horikawa, & Takemura, 2009; Sznycer et al., 2012; Wang &
Leung, 2010; Yuki et al., 2007
日本
対人関係が自由に選べられない社会
・
対人関係の切替が困難な社会
低関係流動性
Robert Thomson
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北米の場合（高関係流動性社会）
北海道大学
13
理論仮説編
対人摩擦にはむしろベネフィットが存
在する（より良い関係の獲得）ため、
むしろ表現を抑制しない方が適応的
社会生態学的アプローチ
社会
生態
関係流動性に着目（定義：ある社会または社会状況に存在する対人関係の選択肢の多寡）
理論仮説編
物理的環境
社会的環境
関係流動性
対人関係的環境
適応プロセス
文化
表象、意味、儀式など
人間の
心理傾向と行動
出典：Oishi & Graham, 2010
Robert Thomson
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日本の場合（低関係流動性社会）
北海道大学
14
理論仮説編
対人摩擦にはコストが存在する
（⻑期的な関係における不和）
（Thomson & Yuki, in press）
（Thomson & Yuki, in press）
+
-
+
+
+
+
不調和を招きかね
ない話題、行動
などを避けること
が適応的
+
+
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北海道大学
15
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-
Robert Thomson
北海道大学
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仮説
理論仮説編
方法（1）ウェブアンケート
参加者（すべてFacebook利用者）
H1a SNSネットワーク多様性と対人葛藤との関連の強さは、日
本よりも米国の方が強い
H1b 上記の関連の強さは関係流動性の社会差によって説明される
H2a SNSネットワーク多様性が一定の場合、日本よりも米国の
SNS利用者は対人葛藤を経験する
日本
173人 (M年齢 = 34.13, SD年齢 = 10.54; 女性99人; 募集はLancers.jp）
米国
120人 (M年齢 = 32.16, SD年齢 = 8.04; 女性54人; 募集はAmazon Mechanical Turk)
独立変数（時には統制変数）
SNSネットワーク多様性
H2b 対人葛藤の日米差は、不和回避行動の日米差によって説明
される
H2c
Robert Thomson
北海道大学
両親・子供・兄弟・その他の親戚・恋人（又は配偶者）の家族・会社の同じ部署の人・同じ会
社の別の部署で働いている人・仕事上の関係の人（例：取引先の人） ・現在の親友・大学の同級生・高校の同級生・
幼なじみ（中学以前に出会った友達） ・ 趣味を通して出会った人（大学などのサークルや部活を含む） ・寺、神社、
教会など、宗教団体や行事を通じた知合い・上記以外の他のグループや団体の知合い・近所の人 フェイスブック上の
みの知合い・上記のカテゴリーに属さない知り合い
17
方法
方法（2）
Blau Index (Gini Simpson係数）（Binder et al., 2012)
• 16カテゴリー
不和回避行動の日米差は関係流動性によって説明される
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方法
Robert Thomson
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方法
方法（3）
従属変数
北海道大学
調整変数・独立変数
SNS上の対人葛藤（Binder, Howes, & Smart, 2012)（α= .85）
国
あなたはフェイスブック上で、以下に示したようなことをどのくらいの頻度で経験しま
すか。
日本、米国
媒介変数
関係流動性
- あなたがFacebookに投稿した内容について、誰かから文句または反論を受ける
- わざとではないのに、あなたが誰かに嫌な思いをさせてしまう
- あなたが他の人たちの噂のタネとなってしまう
- 信頼している友達があなたの秘密をばらしてしまう。
12項目、1-6点尺度、Yuki et al., 2007、αs ＞ .82
- 彼ら（あなたの周囲にいる人々）には、人々と新しく知り合いになる機会がたくさんある
- 彼らにとって、付き合う相手を自由に選べないことはよくある(逆転項目) など
全く経験しない・年に1回・月に1回以下・月に2〜3回・週に1回・週に２〜３回・毎日
（8点尺度）
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Robert Thomson
北海道大学
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Robert Thomson
北海道大学
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結果
方法（4）
結果（H1a – 支持）
媒介変数（不和回避変数）
SNSネットワーク多様性と対人葛藤との関連
4項目、6点尺度、αs ＞ .70
SNS上の対人葛藤の経験
表現抑制
- 友達が好まないであろう話題は投稿しないようにしている
- 社会的に意見の分かれる話題は投稿しない など
いいね押さない
1-6点 知り合いの知合いの投稿に「いいね」を押さない程度
友人申請の承認用心深さ
を考えた上て承認判断をする
新規友人申請の時、既存のネットワークとの一致性
0.8
0.6
0.4
日本
0.2
米国
0
0.463
0.651
BLAU INDEX
北海道大学
21
結果
結果（H1b – 不支持）
関係流動性の平均値
5
＊＊＊
※対人葛藤はlog変換済み
※SNSネットワーク人数、
FB利用頻度は統制済み
N = 293, *** p < .001
4
関係流動性
日本
米国
a = .090 n.s.
b = -.039 n.s.
3.5
3
国×BLAU
2.5
2
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c = .207*** → c’ = .210***
ab = -.004 (95% CI = -.02, .002)
Robert Thomson
SNS対人葛藤
北海道大学
相互作用効果 = .160, p <.01
※対人葛藤はlog変換済み
※SNSネットワーク人数、FB利用頻度は統制済み
N = 293
Robert Thomson
23
北海道大学
22
結果
結果（H2a – 支持）
SNSネットワーク多様性と対人葛藤との関連は関係流動性の日米差のためである
関係流動性の日米差
0.839
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日本よりも米国のSNS利用者は対人葛藤を経験する
SNS上の対人葛藤の経験
Robert Thomson
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4.5
結果
2
***
1.5
1
日本：中央値＝１（年に一回程度葛藤を経験する）
米国：中央値＝1.5（年に数回程度葛藤を経験する）
0.5
0
日本
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米国
*** U = 5,206, p < .001, r = -.46
※対人葛藤はlog変換済み
※SNSネットワーク人数、FB利用頻度、ネットワーク多様性は統制済み
N = 293
Robert Thomson
北海道大学
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結果
結果（H2b – 支持）
結果（H2c – 不支持）
対人葛藤の日米差は、不和回避行動の日米差によって説明される
表現抑制
いいね押さない
対人葛藤の日米差は、不和回避行動の日米差によって説明される
※対人葛藤はlog変換済み
※SNSネットワーク人数、
FB利用頻度、ネットワーク多様性
は統制済み
N = 293 , *** p < .001, * p < .05, † < .10
国
0 = 日本、1 = 米国
総合間接効果 = .074 (95% CI = .020, .133)
0 = 日本、1 = 米国
SNS対人葛藤
北海道大学
25
※対人葛藤はlog変換済み
※SNSネットワーク人数、
FB利用頻度、
ネットワーク多様性
は統制済み
N = 293 , *** p < .001
Robert Thomson
北海道大学
26
関係流動性は本当に関連しないのか
•
YES!
YES! and YES!
•
これらの社会差は、社会による不和コスト（関係流動性）の高低によって説
明できるか？
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abd = .021 (95% CI = -.038, .081)
SNS対人葛藤
2015/2/15
SNSで経験する葛藤の頻度は社会によって異なるか？それは不和回避行動の
社会差のためなのか？
→
c = .388*** → c’ = .366***
結果
SNSネットワーク多様性と対人葛藤とのつながりは社会によって異なるか？
→
表現抑制
結果
結果のまとめ
→
b = .039 n.s.
d = -.191***
国
Robert Thomson
2015/2/15
関係流動性
a = .281***
友人承認用心さ
c = .388*** → c’ = .313***
結果
理論上ではあり得る
•
「菊と刀」（Benedict, 1947)：日本社会では、対人文脈に応じた顔を⽰すのが特徴的・・・少なくとも⻄
欧とは違う。
•
Kashima et al. （2004）のcontext sensitivity：日本人は社会文脈に敏感であり、行動を調整することがモラ
ル的に正しいことであるという規範がある（Rosenberger, 1989にも参照） 。
Contextが大事な日本では、そのcontextがcollapseしたときに不調和をより避けようと行
動することが⽰されているが、「それはどうして？」という質問はこの研究ではまだ実
証的に⽰されていない。
•
実は今回のデータにはそういった手がかりがある。
今回の調査手続きでは、NO!
Robert Thomson
北海道大学
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Robert Thomson
北海道大学
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関係流動性の関連の可能性
おまけ分析
運用しているTwitterアカウント数
おまけ分析
（組織・仕事などのアカウントを除く）
オフラインのcontext collapseに対する恐怖の程度に社会差がありかつ、
関係流動性に部分的に説明される
関係流動性
N = 293 , *** p < .001 , * p < .05
a = .323***
国
0 = 日本、1 = 米国
b = -.154*
c = -.291*** → c’ = -.241***
ab = -.050 (95% CI = -.115, -.005)
オフラインの
context collapse
に対する恐怖
自分が友達と一緒にい
る時、その友達の友達
がやってきたら、その
人とも打ち解ける
今後の研究展望
Twitterアカウント数
友達が見知らぬ人と会
話しているとき、自分
も気にせずにその会話
に入っていくことが出
来る
など
Robert Thomson
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日本
北海道大学
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米国
Twitterアカウント数
U = 5,206, p < .001
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Robert Thomson
北海道大学
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世界対⼈
関係調査
今後の展望
調査手続きの限界・修正すべき点
日本のFacebook利用者と米国のFacebook利用者を比較することは妥当だろうか。
葛藤の経験の床効果問題 → 8点尺度の中央値が１・・・
場面想定法を用いる：万が一SNSにおいてオーディエンスが多様であった場
合どう思うか・行動するか
多国データを用いる
関係流動性はどうしても、かなり遠い究極要因であるため、World Relationships
Surveyの関係流動性の国レベルデータと、Facebook上のネットワーククラスター重
複度の国レベルデータ（MyPersonalityのデータ）(Stillwell & Kosinski, 2013）との相関を見
る（共有クラスター数など）
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Robert Thomson
北海道大学
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32
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付録１
関係流動性尺度（Yuki et al., 2007)
あなたの周囲にいる人々（学校の友人や知人、職場の同僚、近隣の住⺠など）についてお尋ねします。次のそれぞれの文が、それ
らの人々にどれくらい当てはまるかを、想像してお答え下さい。
注:文中に「集団」とある場合は、友人グループ、趣味やスポーツのサークルや部活動、企業など、互いに個人的な関係を持つ、
もしくは目標を共有した複数の人の集まりを指します。
１．彼ら（あなたの周囲にいる人々）には、人々と新しく知り合いになる機会がたくさんある。
２．彼らは、初対面の人と会話を交わすことがよくある。
３．彼らは、ふだんどんな人たちと付き合うかを、自分の好みで選ぶことができる。
４．彼らには、新しい友人を見つける機会があまりない。
５．彼らにとって見知らぬ人と会話することはそうあることではない。
６．もし現在所属している集団が気に入らなければ、彼らは新しい集団に移っていくだろう。
７．彼らにとって、付き合う相手を自由に選べないことはよくある。
８．彼らが新しい人たちと出会うのは簡単なことだ。
９．たとえ所属する集団に満足していなかったとしても、彼らはたいていそこに居続けることになる。
１０．彼らは、どの集団や組織に所属するかを自分の好みで選ぶことができる。
１１．たとえ現在の対人関係に満足していなくても、彼らはそこに留まり続けるしかないことがよくある。
１２．たとえ現在所属する集団から離れたいと思っても、彼らはそこに留まらざるを得ないことがよくある。
ご清聴ありがとうございます
URL: www.robthomo.com
Email: [email protected]
全く当てはまらない・当てはまらない・やや当てはまらない・やや当てはまる・当てはまる・非常に当てはまる
α ＞ .82
Robert Thomson
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北海道大学
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付録２
SNS不和回避行動尺度
（Thomson・結城 2013）
あなたは、フェイスブックの友達全員に公開される投稿をする際、どのようなことに気をつけていますか。あな
たの考えに当てはまる数字を選んで下さい。
Robert Thomson
北海道大学
34
付録３
SNS上の対人葛藤（Binder, Howes, & Smart, 2013)
あなたはフェイスブック上で、以下に示したようなことをどのくらいの頻度で経験しますか。
１．あなたがFacebookに投稿した内容について、誰かから文句または反論を受ける
２．わざとではないのに、あなたが誰かに嫌な思いをさせてしまう
３．あなたが他の人たちの噂のタネとなってしまう
４．信頼している友達があなたの秘密をばらしてしまう。
１．友達が好まないであろう話題は投稿しないようにしている。
２．友達と喧嘩や言い争いになる可能性のある話題は投稿しない。
３．社会的に意見の分かれる話題は投稿しない。
４．自分の個人的な信念や意見を投稿しないようにしている。
全く当てはまらない・当てはまらない・やや当てはまらない・やや当てはまる・当てはまる・非常に当てはまる
全く経験しない・年に1回・月に1回以下・月に2〜3回・週に1回・週に２〜３回・毎日（8点尺度）
（α> .85）
α ＞ .70
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北海道大学
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北海道大学
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付録４
context-collapse恐怖尺度
付録５
Blau Index（Gini Simpson係数）
以下のそれぞれの文章は、対人関係におけるあなたの普段の行動にどれくらい当てはまりますか。最も当てはま
るを数字でお答えください。
1 − ∑‫݌‬௜ଶ
１．自分が友達と一緒にいる時、その友達の友達がやってきたら、その人とも打ち解ける
２．友達が見知らぬ人と会話しているとき、自分も気にせずにその会話に入っていくことが出来る
３．あなた、友達、友達の友達の3人で一緒にいる時、友達が席を外すと不安な気持ちになる
例：ネットワークサイズが150人の場合
全く当てはまらない・当てはまらない・やや当てはまらない・やや当てはまる・当てはまる・非常に当てはまる
家族（3人）、職場の人（2人）、大学の友達（129人）、高校の友人（16人）
（本調査のために作った尺度）
(1 – ((3/150)^2 + (2/150)^2 + (129/150)^2 + (16/150)^2)) = 0.25（多様性が低い）
(α > .68)
家族（24人）、職場の人（27人）、大学の友達（61人）、高校の友人（38人）の場合：
(1 – ((24/150)^2 + (27/150)^2 + (61/150)^2 + (38/150)^2)) = 0.71（多様性が高い）
Robert Thomson
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付録６
結果（H2b – 支持）
対人葛藤の日米差は、不和回避行動の日米差によって説明される
表現抑制
いいね押さない
※対人葛藤はlog変換済み
※SNSネットワーク人数、
FB利用頻度、ネットワーク多様性
は統制済み
友人承認用心さ
国
0 = 日本、1 = 米国
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c = .388*** → c’ = .313***
総合間接効果 = .074 (95% CI = .020, .133)
a1b1 = .056 (95% CI = .025, .101)
a2b2 = .048 (95% CI = .020, .091)
a3b3 = -.030 (95% CI = -.071, -.003)
SNS対人葛藤
Robert Thomson
北海道大学
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Robert Thomson
北海道大学
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付録７a
参考文献（1）
Benedict, R. (1946). The chrysanthemum and the sword patterns of Japanese culture,. Boston: Houghton Mifflin Co.
Binder, J. F., Howes, A., & Smart, D. (2012). Harmony and Tension on Social Network Sites. Information, Communication & Society, 15(9), 1279–1297.
doi:10.1080/1369118X.2011.648949
boyd, danah, & Ellison, N. (2007). Social Network Sites: Definition, History, and Scholarship. Journal of Computer-Mediated Communication, 13(1), 210–230.
Boyd, D., & Heer, J. (2006). Profiles as Conversation: Networked Identity Performance on Friendster. In Proceedings of the 39th Annual Hawaii International
Conference on System Sciences, 2006. HICSS ’06 (Vol. 3, p. 59c–59c). doi:10.1109/HICSS.2006.394
Clark, H. H., & Schaefer, E. F. (1987). Concealing one’s meaning from overhearers. Journal of Memory and Language, 26(2), 209–225. doi:10.1016/0749596X(87)90124-0
Ellison, N. B., Steinfield, C., & Lampe, C. (2007). The Benefits of Facebook “Friends:” Social Capital and College Students’ Use of Online Social Network Sites. Journal
of Computer‐Mediated Communication, 12(4), 1143–1168. doi:10.1111/j.1083-6101.2007.00367.x
Falk, C. F., Heine, S. J., Yuki, M., & Takemura, K. (2009). Why do Westerners self-enhance more than East Asians? European Journal of Personality, 23(3), 183–203.
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Fleming, J. H., & Darley, J. M. (1991). Mixed Messages: The Multiple Audience Problem and Strategic Communication. Social Cognition, 9(1), 25–46.
doi:http://dx.doi.org.helicon.vuw.ac.nz/10.1521/soco.1991.9.1.25
Kashima, Y. (2004). Culture and Context-sensitive Self: The Amount and Meaning of Context-sensitivity of Phenomenal Self Differ Across Cultures. Self and
Identity, 3(2), 125–141.
Lampinen, A., Lehtinen, V., Lehmuskallio, A., & Tamminen, S. (2011). We’Re in It Together: Interpersonal Management of Disclosure in Social Network Services. In
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Marder, B., Joinson, A., & Shankar, A. (2012). Every Post You Make, Every Pic You Take, I’ll Be Watching You: Behind Social Spheres on Facebook (pp. 859–868).
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Marwick, A. E., & boyd, danah. (2010). I Tweet Honestly, I Tweet Passionately: Twitter Users, Context Collapse, and the Imagined Audience. New Media & Society.
doi:10.1177/1461444810365313
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Robert Thomson
北海道大学
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付録７b
参考文献（2）
Meyrowitz, J. (1986). No Sense of Place: The Impact of Electronic Media on Social Behavior. Oxford University Press, USA.
Oishi, S., & Graham, J. (2010). Social ecology: Lost and found in psychological science. Perspectives on Psychological Science, 5(4), 356–377.
Okada Y. (2010, February). “gree ya mobage ha chigau:” kasahara shacho ga kataru, Mixi apuri no“sosharusei” (in Japanese). ITMedia Alternative blog. Accessed
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Rosenberger, N. (1989). Dialectic Balance in the Polar Model of Self: The Japan Case. Ethos, 17(1), 88.
Schug, J., Yuki, M., Horikawa, H., & Takemura, K. (2009). Similarity attraction and actually selecting similar others: How cross-societal differences in relational
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2015/2/15
Robert Thomson
北海道大学
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付録８
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