10代の幸福度を0.5標準偏差動かすには、スクリーンタイムを1日63時間増やす必要がある

10代の若者に悪影響を与えているものは何かと保護者に聞けば、たいていスクリーンが上位に挙がります。その思いは強く、学校でのスマホ禁止、国のガイドライン、さらには一つの商品カテゴリーまで生み出しました。その裏付けとなる研究は確かに膨大です。ところが、世界最大級の3つのデータセットを、妥当な手法をすべて同時に使って分析すると、出てきた効果の大きさは「ジャガイモを食べること」と気分の落ち込みとの関連とほぼ同じでした。

この比較を示した研究チームは、さらに踏み込みました。スクリーンを使った時間を10代本人に思い出してもらう方法をやめて生活時間日誌を使い、事前登録した検証的な試験を行い、その効果が時間に換算するとどうなるかを計算したのです。10代の幸福度を0.5標準偏差動かすには、1日のスクリーンタイムを63時間31分増やす必要がありました。

同じデータで同じ分析をやり直して別の結論に達した研究者もいますし、この分野で最大級の単独研究の一つは、女子について大きな関連を見つけています。この記事では両方を紹介します。ただ、誰もが議論しているその数字が、議論の熱量よりはるかに小さいことには争いがありません。

論争の発端になった分析

2019年、Amy Orben と Andrew Przybylski は Nature Human Behaviour に「スペシフィケーション・カーブ分析」を発表しました。この手法が生まれたのには、はっきりした理由があります。データセットが大きく、分析者に正当化できる選択肢が多い場合（どの幸福度尺度を使うか、テクノロジー利用をどう測るか、何を調整するか）、同じデータからほぼどんな答えでも出せてしまうのです。スペシフィケーション・カーブ分析は、正当化できる組み合わせをすべて実行し、分析者が気に入った1つではなく、結果の分布全体を示します。

合計35万5,358人の回答者を含む3つの大規模な思春期データセットで、テクノロジー利用と幸福度の標準化された関連の中央値は −0.01〜−0.04 でした。若者が答えた調子の良し悪しのばらつきのうち、説明できるのは最大でも約0.4%です。

この論文を有名にしたのは、その数字を同じデータセットに含まれる他の変数と並べてみせたことです。幸福度の低さと「ジャガイモをよく食べる」ことの関連は、テクノロジー利用との関連とほぼ同じくらいマイナスでした。「メガネをかけている」ことはさらにマイナスが大きく、同じデータで「いじめを受けている」ことは数倍の大きさでした。

スクリーンタイムを正しく測ってみると

この分野の研究のほとんどは、10代本人に自分のスクリーンタイムを、それも「ふだんの1週間」について後から振り返って推定してもらう方法に頼っています。この測り方の精度が低いことは何年も前から知られていました。続く研究では、それがどれほど低いのかが検証されました。

アイルランド、米国、英国の全国代表コホート（除外後1万7,247人）を使い、研究者は10代一人ひとりが記憶で答えたスクリーンタイムと、指定された特定の日に本人が記入した生活時間日誌とを比べました。アイルランドと英国のデータでは、両者の相関は r = 0.18 でした。米国のデータでは平日で r = 0.08、週末で r = 0.05 です。

相関が0.18しかない2つの測定値は、同じ量を2回測ったものとはいえません。しかも、このずれは中立的ではありませんでした。どのデータセットでも、記憶に頼ったスクリーンタイムを使った分析ほど、幸福度とのマイナスの関連が最も大きく出たのです。測り方が粗いほど、スクリーンは悪者に見えていました。

事前登録した検証と、仮説の行方

小さい2つのデータセットは仮説づくりに使い、英国のコホートで検証しました。分析計画はデータ公開前に公に登録されています。立てた仮説は5つ。さらに研究者は、議論に値する効果の基準も事前に宣言しました。相関0.10、つまり幸福度のばらつきの少なくとも1%を説明できることです。

記憶で答えたスクリーンタイムは、確かに幸福度とマイナスの関連を示しました。標準化係数の中央値は −0.08 で、基準を下回り、信頼区間がかろうじて基準に届く程度でした。日誌に実際に記録された時間では −0.02 で、説明できるのは約0.1%です。

就寝前に関する2つの仮説は、単に外れただけではありませんでした。学校のある日の夜、寝る前30分や1時間にスクリーンを使うことは、むしろ幸福度とプラスの関連を示したのです。そして5つ目の仮説、つまり交絡因子を調整すればマイナスの関連は小さくなるという、この分野でよく持ち出される「安心材料」も支持されませんでした。調整項目を加えると、両端の極端な結果がどちらも中央に寄ったのです。

この数字を時間に直すと

標準化係数は実感しにくいものです。そこで著者たちは、議論で実際に使われている「時間」という単位に換算しました。

0.5標準偏差は、本人が自分の変化に気づく目安としてよく使われる値です。英国コホートの中央値の効果から計算すると、幸福度をそれだけ動かすには、1日のスクリーンタイムを63時間31分増やす必要があります。1日は24時間しかありません。

これは中央値の分析での話なので、真ん中ではなく最悪のケースを問うのも当然です。分析全体で効果が最も大きかった1つの分析を使うと、数字は1日11時間14分の追加に下がります。それでもほとんどの10代が持つ自由な起床時間を超えますし、これがこのデータセットから引き出せる最も深刻な数字です。

反対側の主張

ここまでの話には、3つの重大な反論があります。どれも揚げ足取りではありません。

1つ目は、何もかも「スクリーンタイム」でひとまとめにすると、人々が本当に心配しているものが埋もれてしまうという指摘です。2018年、同じ英国コホートの14歳1万904人を対象にした研究は、SNSに絞り、男女を分けて分析しました。1日1〜3時間の利用と比べ、3時間以上5時間未満使う女子は抑うつ症状のスコアが26%高く、5時間以上では50%高くなっていました。男子では21%と35%です。この研究は経路もたどっています。利用が多いことはネット上の嫌がらせ、睡眠不足、自己肯定感の低さ、体型への不満と結びついており、それぞれが抑うつスコアの高さと関連していました。

2つ目は、スペシフィケーション・カーブそのものへの直接の反論です。2022年、Jean Twenge、Jonathan Haidt らは同じ3つのデータセットで分析をやり直しました。元の設定では元の結果をそのまま再現したうえで、4つの選択を変えました。SNSとテレビを分ける、男女を分ける、媒介変数とみられるものを調整項目から外す、下位尺度の多い1つの質問票が他を圧倒しないようにする、の4つです。この条件のもとで、SNSの利用は心の健康の悪さと関連しており、特に女子でその傾向が強いと結論づけました。

3つ目は統計上の問題です。別の研究グループは、スペシフィケーション・カーブの中央値は、ありえない調整の組み合わせにも重みを与えるため、大きな偏りとばらつきを含みうると主張しています。また、性質の異なる分析を平均すると、特定のサブグループに実在する効果が隠れてしまうとも指摘します。このグループはベイズ版の手法を提案し、中央値では隠れてしまう特定のテクノロジーとの関連を検出できたと報告しています。

因果の矢印はどちらを向いているか

ここまでの研究はどれも、ある一時点の断面です。よく使う人ほど幸福度が低いと答えることは示せても、どちらが先かはわかりません。それを知るには同じ人を繰り返し測る必要があり、実際にそうした研究も行われています。

2019年のある研究は、思春期の若者594人を2年間、大学生1,132人を6年間、毎年追跡しました。どちらのサンプルでも、SNSの利用はその後の抑うつ症状を予測しませんでした。男性でも女性でも同じです。逆向きの関連は見つかりました。思春期の女子では、抑うつ症状が強いほど、その後SNSをよく使うようになっていたのです。

多数の横断研究に対して縦断研究は1つだけなので、これを最終結論とすべきではありません。しかし、横断研究が答えていると多くの人が思っている問いに、本当に答えられるのはこの研究デザインです。そして結果が示すのは、スマホを手に取ったから落ち込むのではなく、すでに落ち込んでいるからスマホに手が伸びる10代の姿です。

よくある質問

Q. 結局、スクリーンタイムは10代に悪いのですか？

最も精度よく測られた研究では、利用時間の長さは10代の調子を予測する要因としてごく弱いものです。ありうる範囲で時間を減らしても、誰も気づかない程度の変化しか生まれないほどです。ただしこれは時間全体の話です。特定の子ども、特定のプラットフォーム、画面上で何が起きているかについての話ではありません。より大きな効果を見つけている研究は、SNSに絞り、女子に絞って調べたものです。

Q. なぜ研究結果は食い違ってばかりなのですか？

主な理由は、利用時間の測り方が粗いことと、分析上の選択が結果を大きく左右することです。記憶で答えたスクリーンタイムと同じ日の日誌との相関は約0.18しかないため、測り方が違う研究どうしは同じものを調べているとはいえません。また、同じ3つのデータセットを使った2つのチームが、正当化できる4つの選択を変えただけで正反対の結論に達しました。これは問いそのものの性質であって、どちらかの不正ではありません。

Q. 寝る前のスマホはどうですか？

ここは、研究データが一般的なアドバイスと最もはっきり食い違う点です。事前登録された2つの仮説は、就寝前30分と1時間のスクリーン利用が幸福度の低さと関連すると予測していました。ところが、どちらもプラスの関連を示しました。著者は、結果は安心できるものではなく「まちまち」だったと慎重に述べており、睡眠時間が削られるという仕組みは今もありえます。それでも、就寝前に関する具体的な主張は、自らの検証を通過できませんでした。

Q. では、学校のスマホ禁止は無意味なのですか？

この研究データからは、どちらの結論も導けません。これらの研究が測っているのは、一般の思春期集団における利用時間と自己申告の幸福度との関連です。学校の方針がねらうのは教室での集中、いじめ、そして社会的な規範であり、どれもここで測られた結果ではありません。正直にいえば、幸福度に関する研究はその判断の根拠ではないのに、根拠であるかのようによく引用されています。

Q. これらのデータで大きな影響があるのは何ですか？

いじめ、睡眠、家族間の対立は、同じデータでテクノロジー利用の数倍の大きさの関連を示します。2018年の研究がSNSから抑うつ症状への経路をたどったところ、見つかったのはネット上の嫌がらせ、睡眠不足、自己肯定感、体型のイメージでした。つまり意味のある問いは「何時間使っているか」ではなく、「この4つのどれかが起きていないか」なのかもしれません。

まとめ

• 3つのデータセット、計35万5,358人の思春期の若者を分析した結果、テクノロジーの利用で説明できる幸福度のばらつきは最大でも約0.4%でした（β の中央値は −0.01〜−0.04）。
• この関連の大きさは「ジャガイモをよく食べる」こととほぼ同じで、「メガネをかけている」ことよりも小さいものでした。
• 記憶に頼って答えたスクリーンタイムと、同じ日の生活時間日誌との相関は、英国とアイルランドで r = .18、米国では .05〜.08 にとどまりました。
• どのデータセットでも、記憶に頼ったスクリーンタイムを使った分析ほど、最もネガティブな結果が出ていました。
• 事前登録した検証では、記憶による利用時間で β = −0.08、日誌に記録された時間で β = −0.02 でした。どちらも著者が事前に決めた基準を超えていません。
• 就寝前30分と1時間のスクリーン利用は、仮説とは逆に、幸福度とプラスの関連を示しました。
• 幸福度を0.5標準偏差動かすには、中央値の効果で1日63時間31分、分析中で最大の効果を使っても1日11時間14分のスクリーンタイムの追加が必要です。
• 14歳1万904人を対象にした2018年の研究では、SNSを1日5時間以上使う女子は、1〜3時間の利用者より抑うつ症状のスコアが50%高く、男子では35%高くなっていました。
• 同じスペシフィケーション・カーブ分析を4つの異なる条件でやり直すと、特に女子について、正反対の結論が出ました。
• 時間を追って調べると、SNSはその後の抑うつ症状を予測しませんでした。思春期の女子では、抑うつ症状がその後のSNS利用を予測していました。

この記事は、思春期のスクリーン利用と幸福度の関連について発表された研究をまとめたものです。医学的な助言ではなく、特定の若者ではなく集団の平均について述べています。つらい思いをしている10代は、平均の係数が何を示そうとつらいのです。その場合は、かかりつけ医、スクールカウンセラー、地域の若者向けのメンタルヘルス窓口に相談してください。ここで紹介した指標は、どれもスクリーニング検査ではありません。

さらに読むなら：Orben による2020年の「レビューのナラティブレビュー」は、この分野の当事者による最も公平な短いまとめで、平均的な関連はマイナスでごく小さく、向きもはっきりしないと率直に述べています。続けて2022年の再分析を読むと、この論争のどれだけがデータではなく分析上の選択をめぐるものなのかが、いちばん早くわかります。

参考文献

• Orben, A. and Przybylski, A.K., “The association between adolescent well-being and digital technology use”, Nature Human Behaviour 3, 2019, pp.173–182. (Specification curve analysis across three large datasets, 355,358 adolescents. Median standardised associations between −0.01 and −0.04, explaining at most about 0.4% of variance; comparison specifications include eating potatoes and wearing glasses.)
• Orben, A. and Przybylski, A.K., “Screens, teens, and psychological well-being: evidence from three time-use-diary studies”, Psychological Science 30(5), 2019, pp.682–696. (17,247 adolescents from Ireland, the United States and the United Kingdom after exclusions. Self-report against diary r = .18 in Ireland and the UK, .08 weekday and .05 weekend in the US. Preregistered confirmatory analysis: retrospective self-report median β = −0.08, partial r² = .008; diary time spent β = −0.02, partial r² = .001; both below the prespecified r = .10 threshold, with confidence intervals touching it. Bedtime hypotheses came out positive, β = +0.03 at 30 minutes and +0.02 at one hour. 63 hours 31 minutes of additional daily use required for a 0.5 SD change at the median, 11 hours 14 minutes using the maximum-effect specification.)
• Kelly, Y., Zilanawala, A., Booker, C. and Sacker, A., “Social media use and adolescent mental health: findings from the UK Millennium Cohort Study”, EClinicalMedicine 6, 2018. (10,904 fourteen-year-olds. Against one to three hours of daily use: three to under five hours, 26% higher depressive symptom scores for girls and 21% for boys; five hours or more, 50% and 35%. Pathways via online harassment, poor sleep, low self-esteem and body image; those using five hours or more were 31% more likely to be dissatisfied with body weight.)
• Twenge, J.M., Haidt, J., Flórez Lozano, J.A. and Cummins, K., “Specification curve analysis shows that social media use is linked to poor mental health, especially among girls”, Acta Psychologica 224:103512, 2022. (Re-ran the 2019 analysis on the same three datasets. Reproduced the original results under the original configurations; under four revised constraints — separating specific activities, separating boys and girls, excluding potential mediators from the controls, and treating scales equally — reached the opposite conclusion.)
• Heffer, T., Good, M., Daly, O., MacDonell, E.T. and Willoughby, T., “The longitudinal association between social-media use and depressive symptoms among adolescents and young adults: an empirical reply to Twenge et al. (2018)”, Clinical Psychological Science 7(3), 2019. (594 adolescents surveyed annually for two years and 1,132 undergraduates annually for six. Social media use did not predict depressive symptoms over time in either sample, for males or females; greater depressive symptoms predicted more frequent social media use among adolescent girls.)
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• Odgers, C.L. and Jensen, M.R., “Adolescent mental health in the digital age: facts, fears and future directions”, Journal of Child Psychology and Psychiatry 61(3), 2020. (Synthesis of reviews, meta-analyses and preregistered cohort studies; the most rigorous large-scale work reports small associations unlikely to be of clinical or practical significance that cannot distinguish cause from effect.)
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• Whelan, E., “On the associations between adolescent social media use and health outcomes: an exploratory specification curve analysis and comparison with other concurrent predictors”, Acta Psychologica, 2026. (2,876 fifteen- and sixteen-year-olds in Ireland. Most specifications negative, some positive; aside from anger management and alcohol, most fell below accepted thresholds for reliability or clinical significance.)