オンライン脱抑制はどう測るべきか
オンラインで人が対面より強く言い過ぎたり、逆に普段は話せないことを率直に打ち明けたりする現象は、オンライン脱抑制と呼ばれます。ここで大事なのは、これを最初から「有害行動」と同一視しないことです。むしろ、オンラインで抑制が低下するという心理的経験そのものをまず独立に測り、そのうえで攻撃、ネットいじめ（cyberbullying）、トローリング、自己開示、ウェルビーイングとどう結びつくかを見る、という順番が重要です [2]。
この考え方の理論的土台は Suler にあります。Suler は、オンラインでは人が対面より自己開示したり、行動化したりしやすくなると論じ、その背景として 解離的匿名性、不可視性、非同期性、内在化された他者像、解離的想像、権威の最小化 という6要因を挙げました [1]。さらに、脱抑制には率直な自己開示につながる良性的側面と、侮辱や攻撃につながる毒性的側面があると整理しています [1]。
測定の面で重要なのが Stuart and Scott の MOD（Measure of Online Disinhibition） です。MOD は、匿名性やインターフェース条件そのものでも、トローリングや自己開示のような結果そのものでもなく、抑制低下の経験自体を測るために作られました [2]。最終版は12項目の一因子尺度で、高い信頼性と構成概念妥当性が示されています [2]。また、daily internet use と r = 0.27, p < .001、social media engagement と r = 0.31, p < .001 の正相関が報告され、自己開示やトローリングとも関連しました [2]。つまり、脱抑制は「害」だけでなく、ポジティブなオンライン行動にもつながりうるのです [2]。
これに対して Udris の ODS（Online Disinhibition Scale） は、良性的脱抑制と毒性的脱抑制を分けて測る点に特徴があります [3]。したがって、構成概念そのものをできるだけ純粋に捉えたいなら MOD、良性と毒性の分岐を見たいなら ODS、という使い分けがわかりやすいでしょう [2], [3]。
毒性的脱抑制に注目した研究では、Syrjämäki らが、失礼な言葉づかい、憎悪表出、ネットいじめ、トローリング、オンライン性的ハラスメントとの関連を示しています [5]。また、emotion regulation difficulties が高いほどオンライン脱抑制が高くなり、それが uncivil communication を予測することも報告されています [5]。さらに Ding, Lin, and Chen は、ODS の4件法を用い、毒性的オンライン脱抑制が trait anger や revenge motivation と cyberbullying perpetration の関係を強めることを示しました [6]。つまり毒性的脱抑制は、攻撃性そのものではなく、攻撃傾向がオンラインで害として表れやすくなる条件として理解するほうが適切です [5], [6]。
実務で最小限そろえるなら、①MOD または ODS、②攻撃・ヘイト・トローリング・ネットいじめなどの有害結果、③自己開示などの良性的結果、④ウェルビーイング、⑤オンライン活動量、⑥感情調整や自己統制のような共変量、の6つが基本になります。これで「何が脱抑制を生み、それが何につながるか」を一つのモデルで見られます [2], [5], [6]。
なお、Polanco-Levicán らはチリの青年サンプルで MOD の12項目一因子構造を支持し、Cronbach's alpha = 0.880、GLB = 0.911、GAIT との関連 r = 0.395, p < 0.001 を報告しています [4]。このことは、脱抑制測定が研究だけでなく、デジタル・ウェルビーイングの評価にも応用可能であることを示しています [4]。
最後に一点だけ。尺度項目の正確な文言はここでは再掲していません。 利用する場合は原著論文や補足資料を確認し、必要であれば許諾を取るべきです。また、文化・言語・年齢集団が異なる場合は、そのまま流用せず、再検証する必要があります [2], [4]。
要するに、オンライン脱抑制は「ネット上の害」の言い換えではありません。害にも率直さにもつながりうる心理的メカニズムとして、先行要因や結果と切り分けて測ることが、研究にも実務にも最も有効です [1]-[6]。
参考文献
[1] J. Suler, "The online disinhibition effect," CyberPsychology & Behavior, vol. 7, no. 3, pp. 321-326, Jun. 2004, doi: 10.1089/1094931041291295.
[2] J. Stuart and R. A. Scott, "The Measure of Online Disinhibition (MOD): Assessing perceptions of reductions in restraint in the online environment," Computers in Human Behavior, vol. 114, Art. no. 106534, 2021, doi: 10.1016/j.chb.2020.106534.
[3] R. Udris, "Cyberbullying among high school students in Japan: Development and validation of the Online Disinhibition Scale," Computers in Human Behavior, vol. 41, pp. 253-261, 2014, doi: 10.1016/j.chb.2014.09.036.
[4] K. Polanco-Levicán et al., "Psychometric properties of the Measure of Online Disinhibition in Chilean adolescents," 2026. [Online]. Available: https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC13023658/
[5] A. H. Syrjämäki et al., "Online disinhibition mediates the relationship between emotion regulation and uncivil communication," 2024. [Online]. Available: https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11612148/
[6] J. Ding, Y. Lin, and I.-H. Chen, "Why individuals with trait anger and revenge motivation are more likely to engage in cyberbullying perpetration? The online disinhibition effect," Frontiers in Public Health, 2025. [Online]. Available: https://www.frontiersin.org/journals/public-health/articles/10.3389/fpubh.2025.1496965/full