nnanjohさんが香川県のネット・ゲーム規制条例の文字起こしをされています。
朝日新聞 （耕論）「ゲーム１時間」条例に？ 佐藤渉太さん、尾木直樹さん、高橋名人
■逃げ場奪うと家族仲に傷 佐藤渉太さん（高校生）
自分が引きこもった原因は、ゲームではありません。他に何もすることがなく、後ろめたさを忘れるためにゲームに逃げたんだと思います。
もしゲームを取り上げられていたら、アニメに逃げていたでしょう。信頼関係を作るのにもゲームが役立ちます。
■依存、日本は危機感足りぬ 尾木直樹さん（教育評論家）
香川県の条例案は、スマホやゲーム依存の問題を議論するきっかけをつくったという点で評価できます。一方的な時間制限には効果に疑問を感じますが、この問題を家庭任せにしないためにも、条例は必要だと思います。国としても取り組むべき課題です。
■押しつけでは納得しない 高橋名人（ゲーム界のレジェンド）
香川県が条例で１日１時間に規制するそうですが、上から押しつけても意味がありません。どんなに言っても、やりたい人はやります。 ３５年前に呼びかけた「ゲームは１日１時間」には、続きがあります。「外で遊ぼう元気良く。僕らの仕事はもちろん勉強。成績上がればゲームも楽しい。僕らは未来の社会人」。
「逃げ場奪うと家族仲に傷」というのはひきこもり支援ではとても重要な点。
以前のエントリでも書いたようにひきこもり支援は家族支援といってもよく、家族が治療主体になることが重要である。
ゲームの使用で家族間で喧嘩になったり、ゲームを取り上げたりすると、家族が治療主体になるどころか、ひきこもりの解決の道からどんどんと遠ざかることになる。
もちろんゲームが原因で生活に支障をきたしているケースもあるので、ゲーム利用に対してどのようなアクションを起こした方がいいのかはケースによって異なる。一律規制の前に、個々のケースを見て、どのような形でネット・ゲーム依存問題にアプローチするのがよいか、を考える必要があるだろう。
ゲーム・食事・セックス・薬物のドーパミンの放出量の比較
以前のエントリの補足エントリ。ドーパミンの放出量を比較した表についての補足。
ゲームと覚醒剤は同じだという主張がある。薬の作用は投与量体重やヒト/サル/ラットなどによっても異なり、脳の計測箇所によっても条件が違うため、単純比較というのはあまり勧められるものではない。しかしゲームと覚醒剤が同じという主張はあまりにもひどい話なので、このようなドパミンの放出量にも意味が出てくるだろう。
Meagan Taylorさん作成のスライドがわかりやすかったので、少し細かく見てみよう。
THE BRAIN MODEL OF ADDICTION - ppt video online download
このスライドの出典はもともと国立薬物乱用研究所(National Institute on Drug Abuse)らしい。NIDAの資料が見つけられなかったので、こちらから引用することにした。
食品とセックス
楽しいことをするとドパミンは放出されると考えてよい、と以前に書いたが、何もしないときに比べて食べ物を食べると150%程度、セックスをすると200%くらいの放出量になる。
食品
www.ncbi.nlm.nih.gov ラット。側坐核を計測。グラフは側坐核シェル領域。おそらくスライドの文献表記はBassareo and Di Chiara(1999)の間違い。
セックス
雄ラットの側坐核（NAC）におけるドーパミンを測定。d-アンフェタミン（1.5mg/kg、ip）と生理食塩水を1日おきに合計10回注射し感作ラットにしたうえで、通常のラットと感作ラットを比較。交差感作が起こることを確認。ipは腹腔内投与。
メタンフェタミン・コカイン・ニコチン・エタノール
メタンフェタミンが1300%、コカインが450%、ニコチンが210%、エタノール(お酒)が190%くらいである。エタノールは1(g/kg ip)の値。
d-メタンフェタミンとd-アンフェタミン
www.ncbi.nlm.nih.gov ラット。側坐核（NAC）、前頭前野（PFC）のドーパミン、ドーパミン代謝物、グルタミン酸（GLU）の放出を測定。
コカイン・ニコチン・エタノール
ラット。側坐核中隔（大脳辺縁部領域）と背側尾状核（皮質下運動野）を測定。
考察
メタンフェタミンなどの中枢神経刺激薬(いわゆる覚醒剤)はドーパミンの放出量が非常に多いが、ゲーム、食事、セックスに関しては、似たり寄ったりの結果である。これらと同じといえば、タインガー・ウッズで有名になったセックス依存の話も出てきそうだが、ウッズの行動がドーパミンによる作用目的だったとは考えづらい。食事への依存というと、摂食障害が浮かぶが行動嗜癖とはかなり症候が異なっており、依存だと考えるのは無理がある。
覚醒剤というとかなりネガティブで、危険性が伴うイメージだが、アンフェタミン(アデロール)、メチルフェニデート(コンサータ)はADHD治療薬として認可され使用されている。用法容量を守っていれば依存になることはなく、安全に使用できる。ADHDの患者に中枢神経刺激薬を投与すると、むしろ健康度はアップする。副作用は不眠、消化器症状などが現れることがあるが、覚醒剤が怖いといった種類の副作用はなく、明らかな長期使用の副作用は見つかっていない。
音喜多駿議員によるネット・ゲーム依存症対策に関する質問主意書・政府答弁書
香川県の所謂「ネット・ゲーム規制条例」について、政府答弁書が返ってきました。条例の効力について、「当該区域外にある者でも条例の規定となるものを所有・占有する場合、規定が適用されることがありえる」というもので、香川県の問題に留まらないことを確認。
— 音喜多 駿（参議院議員 / 東京都選出） (@otokita) 2020年3月3日
答弁書↓https://t.co/YWUr2ttiAx pic.twitter.com/m6UtDMl0f4
前向きな点としては、依存症の防止に「ゲーム時間の制限に係る有効性及び科学的根拠は承知していない」と、明確に時間制限の有効性を否定する回答があったこと。やはり条例の立法事実・エビデンスは脆弱であり、ここを強調していく必要があります。 pic.twitter.com/Mo1MXSX0YJ
— 音喜多 駿（参議院議員 / 東京都選出） (@otokita) 2020年3月3日
本文
https://drive.google.com/drive/folders/11lccVgb0kp0iCv7-yhfq0DVwkO0l-c9f
条例の効力の範囲
条例は香川県外にも適用される可能性がある
質問主意書
4 地方公共団体の制定する条例の効力が当該地方公共団体の域外に生ずる場合はあるか、生ずる場合があるとすればどのような場合か、政府の見解を示されたい。
政府答弁書
また、お尋ねの条例の効力については、地方公共団体の条例は、原則として、当該地方公共団体の区域においてその効力を有し、当該区域内であれば、住民であるか否かを問わず効力を及ぼすとともに、当該区域外にある者に対しても、例えば、当該区域内において条例の規定の対象となるものを所有し、又は占有するような場合には、当該地方公共団体の条例の規定が適用されることがあり得るものと解している。
県外のインターネット経由のサービスへの効力
香川県の判断に任せられる
質問主意書
前記三の最高裁判決は、「本件条例は、新潟県の地域内においては、この地域に来れる何人に対してもその効力を及ぼすものといわなければならない。」と判示している。これは、条例を制定した地方公共団体外に在住する者であっても、条例を制定した地方公共団体内で行った行為については条例の効力が及ぶとの趣旨であると解される。 現在、インターネットを経由して、事業者が遠隔地からサービスを提供することが可能となった。条例を制定した地方公共団体内に事務所又は事業所を有さず、当該地方公共団体外からインターネットを経由して当該地方公共団体内に在住する者にサービスを提供する事業者に対して、当該地方公共団体の条例の効力を及ぼすことは可能か、政府の見解を示されたい。
政府答弁書
「インターネットを経由して・・・サービスを提供する事業者」に対する「条例の効力」に関するお尋ねについては、個々の地方公共団体の条例に関し、個別具体に判断されるものであり、一概にお答えすることは困難である。
ゲーム時間制限がゲーム依存予防になるか
政府は有効性及び科学的根拠は承知していない
質問主意書
13 本条例案においては、「子どものスマートフォン使用等の制限」として、ネット・ゲーム依存症につながるようなコンピュータゲームの利用に当たっては、一日当たりの利用時間を六十分まで(学校等の休業日にあっては九十分まで)を上限とするほか、義務教育修了前の子どもについては午後九時までに、それ以外の子どもについては午後十時までに使用をやめることを基準とすると規定しているが、かかる時間的な制限について科学的根拠の有無又は有効性について政府の見解を示されたい。
14 一般論として、前記13のようなゲームの時間的な制限について、科学的な根拠又は制限の有効性についての知見を政府は有しているか。
政府答弁書
「コンピューターゲームの利用」の「時間的な制限」に関するお尋ねについては、政府として、ゲーム依存症の発症を防ぐためのゲーム時間の制限に係る有効性及び科学的根拠は承知していない。
神経伝達に対する薬物の影響
アメリカ連邦政府機関である国立薬物乱用研究所(National Institute on Drug Abuse)の資料の翻訳。
Impacts of Drugs on Neurotransmission https://www.drugabuse.gov/longdesc/impacts-drugs-neurotransmission
| 神経伝達物質 | 中枢神経系の分布 | 影響を受ける機能 | 影響を与える薬物 |
|---|---|---|---|
| ドーパミン | 中脳 腹側被蓋野（VTA） 大脳皮質 視床下部 |
喜びと報酬 動作 注意 記憶 |
コカイン メタンフェタミン アンフェタミン さらに、すべての乱用薬物は、直接的または間接的に報酬経路のドーパミンを増強する。 |
| セロトニン | 中脳 VTA 大脳皮質 視床下部 |
気分 睡眠 性欲 食欲 |
MDMA（エクスタシー） LSD コカイン |
| ノルエピネフリン | 中脳 VTA 大脳皮質 視床下部 |
感覚 処理 動作 睡眠 気分 記憶 不安 |
コカイン メタンフェタミン アンフェタミン |
| 内因性オピオイド（エンドルフィンとエンケファリン） | 脳に広く分布しているが、受容体の種類は部位によって異なる | 鎮痛 鎮静 身体機能（例：呼吸） 気分 |
ヘロイン モルヒネ 処方鎮痛剤（例：オキシコドン） |
| アセチルコリン | 海馬 大脳皮質 視床大脳 基底核 小脳 |
記憶 覚醒 注意 気分 |
ニコチン |
| 内因性カンナビノイド（アナンダミド） | 大脳皮質 海馬 視床 大脳基底核 |
動作 認知と記憶 |
マリファナ |
| グルタミン酸 | 脳内に広く分布している | ニューロンの活動 | ケタミン フェンシクリジン アルコール |
| ガンマアミノ酪酸（GABA） | 脳内に広く分布している | ニューロンの活動 不安 記憶 麻酔 |
鎮静剤 精神安定剤 アルコール |
ゲーム依存は心理的な満足/フラストレーションによって起こる
篠原菊紀さんが紹介していた論文(参照)。
Andrew K. Przybylski, Netta Weinstein, 2019, Investigating the Motivational and Psychosocial Dynamics of Dysregulated Gaming: Evidence From a Preregistered Cohort Study Clinical Psychological Science 7(6). https://journals.sagepub.com/doi/full/10.1177/2167702619859341
ゲーム依存の研究で有名なPrzybylskiとWeinsteinの論文。内容の解釈は篠原菊紀さんが紹介している通りなので、下記では研究の抜粋を書こうと思う。
結果の概要
ゲーム依存は日常生活における満足/フラストレーションによって説明でき、逆の因果は認められなかった。また、日常生活における満足/フラストレーションは親が報告した当人の心理的問題も説明でき、こちらも逆の因果は認められなかった。
日常生活における心理的な満足/フラストレーションがゲーム依存の原因の一つである可能性が示された。
対象者
調査対象者はイングランド、スコットランド、ウェールズに住む1,004人の青年と同数の保護者。イギリスを代表する標本。1004人の内訳は、14歳の青年（n = 497）と15歳の青年（n= 507）。男性が540人、女性461人、その他が3人。少なくとも1つのインターネットベースのゲームを利用していたのが525人。プレイ時間は平均は3時間11分。
ゲームの調節不全、満足／フラストレーションの計測
ゲーム依存の確定作業はできないため計測されていのは、ゲームの調節不全である。アメリカ精神医学会による診断基準DSM-5のインターネットゲーム障害を参考にこの論文オリジナルの尺度が作成されている(後述)。
日常生活における心理的な満足/フラストレーションはChen et al.(2015)の質問が使用とされている。
24項目、自律(Autonomy)、関係性(Relatedness)、 能力(Competence)の3因子。質問文は「私は自分が取り込むことに選択と自由の感覚を感じている」(I feel a sense of choice and freedom in the things I undertake)などの項目である。これらは下記「基本的な心理的ニーズ理論」の3要素に対応している。
結果
5つ仮説が立てられているが、ここでは最後の仮説を紹介する。以下の3つの変数の関連が調べられている。
結果は以下のようになった。
ゲーム時間とゲームの調節不全
ゲーム時間は7のGaming timeであり、ゲームの調節不全は9のDysregulated gamingである。相関係数は0.16であり、1%水準で有意である。ただ相関係数はそれほど高くない。
相関係数の検定はあまりあてにはしてはいけないので、平均値で多少の関連があるという程度である。元データがないので推測まじりになるが、調節不全ではないグループでも、ゲーム時間が多い人もいるのだろう。
また、心理的フラストレーションとの相関係数は0.39あり、ゲームの調整不全は0.16であるため、ゲーム時間によってゲームの調節不全が説明が説明できる可能性は低いだろう。こちらも元データからモデルを作成して確認しなければ確定的なことはいえないことではあるが。
ゲーム利用と心理的要因の研究の流れ
2つの理論的枠組みが使われているとのこと(Deci & Ryan, 2000)。
1つ目は自己決定理論(self-determination theory)とよばれ、依存への没頭への動機づけに焦点をあてるもので、プレイヤーがゲームに対する不健全な情熱をどのように増加させていくかというもの(Lafrenière, Vallerand, Donahue, & Lavigne, 2009; Przybylski, Weinstein, Ryan, & Rigby, 2009)。
2つ目は基本的な心理的ニーズ理論(basic psychological-needs theory)であり、ゲームプレイを抑制する3つの要素から内。自律(Autonomy), 選択の感覚と精神的自由を経験すること(experiencing a sense of choice and psychological freedom)、親近感や他者とのつながりを感じること(feeling close and connected to others)。基本的な心理的ニーズに関する満足度とフラストレーションを調査することが重要だと考えられている(Vansteenkiste & Ryan, 2013)。
ゲームの調節不全の尺度
- Spent too much time thinking about games.
- Felt moody or anxious when unable to play.
- Increased playtime to keep excitement high.
- Felt that I should play less but couldn't.
- Kept playing even though it caused problems.
- Kept others from knowing how much I play.
- Played to escape uncomfortable feelings.
- Reduced or lost interest in other activities.
- Risked friends or opportunities due to games.
日々の生活における心理的満足/フラストレーション
- I feel a sense of choice and freedom in the things I undertake
- I feel that my decisions reflect what I really want
- I feel my choices express who I really am
- I feel I have been doing what really interests me
- Most of the things I do feel like ‘‘I have to’’
- I feel forced to do many things I wouldn’t choose to do
- I feel pressured to do too many things
- My daily activities feel like a chain of obligations
- I feel that the people I care about also care about me
- I feel connected with people who care for me, and for whom I care
- I feel close and connected with other people who are important to me
- I experience a warm feeling with the people I spend time with
- I feel excluded from the group I want to belong to
- I feel that people who are important to me are cold and distant towards me
- I have the impression that people I spend time with dislike me
- I feel the relationships I have are just superficial
- I feel confident that I can do things well
- I feel capable at what I do
- I feel competent to achieve my goals
- I feel I can successfully complete difficult tasks
- I have serious doubts about whether I can do things well
- I feel disappointed with many of my performance
- I feel insecure about my abilities
- I feel like a failure because of the mistakes I make
追記(2020/04/29)
WIREDにこの論文の日本語解説が掲載されていたようだ。
ネット依存傾向とネット使用時間に関連はあるのか
ネット依存傾向とネット使用時間の関連は研究によって結果が必ずしも一致していない。今回は北田雅子さんの論文を見てみたい。論文の主旨からは逸れるが、両者の関連について二次分析を行った。統計パッケージはRを使用した。
北田(2019)では、ヤングのインターネット依存傾向が用いられている。
20項目の質問項目について、「いつもある」「よくある」「ときどきある」「まれにある」「全くない」の5件法で尋ね、それぞれ1点から5点で合計して算出する。合計得点は、ヤングの区分に即して、70～100点（ネット依存的傾向高）、40～69点（ネット依存的傾向中）、20～39点（ネット依存的傾向低）で区分した。
ヤングのインターネット依存傾向は総務省情報通信政策研究所（2013）『青少年のインターネット利用と依存傾向に関する調査』で日本語に訳出されている。(なお、この尺度はバックトランスレーションや基準関連妥当性の検討が行われておらず、研究に使うのはやや問題がある。)
ネット依存傾向尺度と1日のネット利用時間について検定は行われていない。下記のようなクロス表が示されている。
二次分析
検定が行われていないので、カイ二乗検定を行ったところp=.004737で統計学的に有意差があることがわかった。
dm1 <- matrix(c(1,1,4,0,8,15,1,42,30,3,34,12), nrow=4, ncol=3, byrow=T) dm1 res1 <- chisq.test(dm1, correct = TRUE) # with Yates's correction for continuity res1 res1$stdres
調整済み標準化残差で傾向を読もうとしたが、変則的である。この分布はこれで興味深い。
[,1] [,2] [,3] [1,] 1.8657472 -1.9968336 1.3381957 [2,] -0.9639533 -2.2587010 2.6347576 [3,] -1.2898288 0.2978646 0.1692327 [4,] 1.3381113 2.2487061 -2.7610905
0セルが含まれるなどカイ二乗検定をするには適しているとは言えないため、連続変数に変換して分散分析を行うことにした。使用時間「1時間～3時間以内」は中央値をとって2時間とリコードした。ケースデータへの変換(元データへの復元) は以前のエントリの方法を用いている(参照)。
元データに復元
df1 <- as.data.frame(dm1)
library(tidyverse)
df3 <- df1 %>%
rownames_to_column() %>% # set row names as a variable
gather(rowname2,value,-rowname) %>% # reshape
rowwise() %>% # for every row
mutate(value = list(1:value)) %>% # create a series of numbers based on the value
unnest(value) %>% # unnest the counter
select(-value) # remove the counts
データフレームの加工
colnames(df3) <- c("playtime","addiction") # change row name
df4 <- df3[cbind(-2,-3),] # omit 2-3 row
table(df4) # confirm table
値の変更とデータ型の変更
library(car) library(memisc) df6 <- df4 # copy df6$playtime <- car::recode(df6$playtime, "1=15; 2=45; 3=120; 4=270") #recode df6$addiction <- memisc::recode(df6$addiction, "high" <- "V1", "middle" <- "V2", "low"<-"V3") #recode str(df6) # comfirm data type
再分析の結果
分散分析の結果P=.00272で統計学的に有意になった。 依存が高い群の平均値は189時間、中等度は172時間、低い群は124時間であった。
分散分析
res3<- aov(playtime ~ addiction, data = df6) # ANOVA summary(res3) # show result with(df6, tapply(playtime, addiction, mean, na.rm=TRUE)) # calc average value
結果。
Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) addiction 2 86886 43443 6.147 0.00272 ** Residuals 148 1045907 7067 --- Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 high middle low 189.0000 171.7059 124.1803
結果
このデータでは、依存尺度とネット利用時間には関連があることがわかった。
