はじめに 私は小学生のころからテレビが大好きで いわゆるテレビっ子であった 昨年の就職活動においてもマスコミ業界を視野に入れて行ううちに ますますマスコミ テレビの仕組みに興味を持つようになった そして 2011 年の年末に約 8 年ぶりに高視聴率を獲得し話題となったテレビドラマ 家政婦のミタ を観

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1 2012 年度上智大学経済学部経営学科網倉ゼミナール 卒業論文 テレビドラマ視聴率と Twitter の関係 ~ 家政婦のミタ はなぜ視聴率がとれたのか ~ 上智大学経済学部経営学科 4 年 A 小林未来 提出日 2013 年 1 月 13 日 1

2 はじめに 私は小学生のころからテレビが大好きで いわゆるテレビっ子であった 昨年の就職活動においてもマスコミ業界を視野に入れて行ううちに ますますマスコミ テレビの仕組みに興味を持つようになった そして 2011 年の年末に約 8 年ぶりに高視聴率を獲得し話題となったテレビドラマ 家政婦のミタ を観て なぜこのドラマが高視聴率をとれたのか それはドラマ自体が面白かったからなのか それとも近年の社会現象がなにか影響あったのか その原因を知りたくなった また 家政婦のミタ の最終回ではツイッターのつぶやき回数が 件であり 通常ドラマの4 倍ものつぶやきがあったことも非常に興味深いと考えた 2012 年に行われたロンドン五輪は ソーシャル五輪 と言われるほどのツイッターの存在が五輪の盛り上げに貢献していた このような事実を知り 近年流行しだしたツイッターとテレビドラマには密接な関係があるのではないかと考えた 本論文では 家政婦のミタ を中心に ツイッターとテレビドラマの関係を探り 今後の視聴率のありかたについて考察する 2

3 目次 はじめに P2 1 本論文について 1-1 本論文の目的 P4 1-2 本論文の構成 P4 2 前提 2-1 視聴率とは P5 2-2 世帯視聴率の測定方法 P5 2-3 家政婦のミタとは P6 2-4 家政婦のミタの視聴率 ( 他の高視聴率ドラマの視聴率との比較 ) P6~P8 3 なぜ 家政婦のミタ は視聴率がとれたのか 3-1 仮説と検証 Ⅰ P9~P 仮説と検証 Ⅱ P10~P15 4 まとめなぜ 家政婦のミタ は視聴率がとれたのか P16 5 新しい視聴率の指標 P17 6 終わりに P18 7 参考文献 P19 8 付録 ( アンケート ) P20 3

4 1 本論文について 1-1 本論文の目的テレビドラマ 家政婦のミタ をもとに ドラマ視聴率と Twitter の関係を探る また新しく注目されている ツイッターで測る視聴率の指標についても考察する 1-2 本論文の構成まず 本論文を進めていくにあたって 視聴率とその測り方 テレビドラマ 家政婦のミタ の基本情報この3 点を前提として確認する その上で 家政婦のミタ の放送時 放送後に起きた現象を分析し 仮説立てとその検証により 家政婦のミタ が高視聴率をとれた原因を探る 4

5 2 基本情報 2-1 視聴率とは本論文で視聴率と表現するのは ビデオリサーチが測定しホームページで公開しているものをあらわす そのビデオリサーチの視聴率とは テレビの番組や CM がどのくらいの世帯や人々に見られているかを示す一つの指標である 視聴率には 個人視聴率 と 世帯視聴率 とがあり メディアで取り上げられる視聴率は後者をあらわすことが多い そのため本論文で扱うのは ビデオリサーチが測定する世帯視聴率 を視聴率という 世帯視聴率の最小単位は 毎分視聴率であり 番組の ( 時間帯 ) の視聴率集計を行う時はこれをもとに計算する 2-2 世帯視聴率の測定方法ビデオリサーチの例をそのまま引用する 佐藤家 鈴木家 田中家 山田家 佐々木家の5つの世帯がある 各世帯は 以下のようにテレビを所持し A 局や B 局 C 局と書いてあるのはその局の番組を見ていることを表している (HP ビデオリサーチHP 佐藤家は TV1と TV2 が両方とも A 局であるが 佐藤家 ( 世帯 ) としてみると A 局のカウントは1となる 佐々木家は TV1が B 局 TV2が C 局となっているのでカウントは B 局 C 局とも1カウントずつになる この例において 測定世帯は5 軒なので 分母は5となる この例で各局の視聴率を求めてみると (HP ビデオリサーチ HP 5

6 上記のように視聴率を求めている 2-3 家政婦のミタとは 家政婦のミタ( かせいふのみた ) は 日本テレビ系列で 2011 年 10 月 12 日から 12 月 21 日まで 水曜日ドラマ枠 22 時 ~22 時 54 分で放送されたテレビドラマである 主演は松嶋菜々子 他に長谷川博己や相武紗季などである おおまかなストーリーは以下である 母親の死により崩壊寸前の阿須田家に 家政婦の三田が派遣される どんな頼みも 承知しました の一言で引き受け 完璧にこなす三田は犯罪行為などもこなそうとする 三田の型破りな行動に バラバラだった家族は絆を取り戻していく 最終回には 今まで決して笑顔を見せなかった三田に阿須田家から 笑ってほしい と頼まれ 最後に笑うのか笑わないのか話題になった 全 11 回の平均視聴率は 25.2% であった また 最終回時のツイッターの書き込み件数が 件で通常のドラマの約 4 倍の書き込み数を記録した 2-4 家政婦のミタの視聴率 (Beautiful Life の視聴率との比較 ) 初回から最終話までの番組平均世帯視聴率は 第 1 話第 2 話第 3 話第 4 話第 5 話第 6 話第 7 話第 8 話第 9 話第 10 話最終話視聴率 グラフに表すと 視聴率 視聴率 このようになる 特徴的なのは 第 5 話から一度上昇し また第 8 話からもう一度上昇している そして最終回は急激に上がり 40.0 となっている事である 初回の視聴率と最終回の視聴率の差が 20 を超えており このようなドラマ作品は今まで他になかったといわれている ここで参考に 歴代高視聴率第 2 位の 東芝日曜劇場 Beautiful Life~ふたりでいた日々 の視聴率も参考に出す 東芝日曜劇場 Beautiful Life~ふたりでいた日々 ( ビューティフル 6

7 ライフふたりでいたひび ) は 2000 年 1 月 16 日から 3 月 26 日まで 日曜 21 時 ~21 時 54 分に TBS 系列で放送されていたテレビドラマである 主演は木村拓哉と常盤貴子であった 美容師の男性と難病で車いす生活を送る女性の恋を描くストーリーである 全 11 回の平均視聴率は 32.3% で 最終回には 41.3% であった 東芝日曜劇場 Beautiful Life~ふたりでいた日々 の初回から最終話までの番組平均世帯視聴率は以下のようになる 第 1 話第 2 話第 3 話第 4 話第 5 話第 6 話第 7 話第 8 話第 9 話第 10 話最終話視聴率 グラフに表してみると 視聴率 視聴率 このようになる 他にも高視聴率を出した 2003 年放送の GOOD LUCK の視聴率は 第 1 話 第 2 話 第 3 話 第 4 話 第 5 話 第 6 話 第 7 話 第 8 話 第 9 話 最終話 視聴率 視聴率 視聴率 となっている 7

8 この3つのドラマで比べてみても 家政婦のミタ の第 5 話と第 8 話で視聴率が上がり 最終回には他の回とは比べ物にならないくらいの高視聴率を出している事は特徴的であると考えられる また 高視聴率として記録の残っているドラマは初回からわりと高めの視聴率である事が多く 家政婦のミタ のように徐々に視聴率が上がっていくドラマはあまりない 8

9 3 なぜ 家政婦のミタ は視聴率がとれたのか このように 家政婦のミタ は 1 初めはあまり高くないが除々に上がっていった 2 初回と最 終回で 20 ポイントも差があるこの 2 点で特徴があり この 2 点を分析したいと考える 私はこの疑問に対して二つの仮説を立てた 一つ目が ドラマ自体が社会の状況にぴったり合っていたため 社会に好まれる 興味を引き立てる内容であった 二つめが 人気が人気を呼ぶ現象を速効性のあるツイッターが助長し さらに人気を呼んだ この二つの仮説をもとに 家政婦のミタ の高視聴率の原因を探る この検証においては 本論文最後に付録したアンケートを行い 検証を行った アンケート調査の対象は 20 代の男女合計 85 人にインターネット上で行った 3-1 仮説と検証 Ⅰ 仮説 Ⅰ ドラマ自体が社会の状況にぴったり合っていたため 社会に好まれる 興味を引き立てる内容であった 特に 承知しました という簡単で 1 誰でも使えて真似しやすいフレーズを使っていること そして2 家族崩壊という最近の社会で問題となっているテーマであることが 話題を呼び高視聴率をとれたのではないだろうか 検証 Ⅰ 検証 Ⅰ-1 承知しました のような誰でも使える真似しやすいフレーズは話題を呼ぶのか まず マルコム グラッドウェルの理論 爆発的感染が起こるための3つの指針のうちの一つ 粘りの要素 に合致していると考えられる インパクトのある言葉であるが誰でも使え さらに繰り返し使うことで 家政婦のミタ = 承知しました という印象をもたせる アンケート質問 7 家政婦のミタ は一度も視聴していないが ツイッターやテレビ広告で見て 承知しました というフレーズがドラマの中で使われていた事は知っていますか? というアンケートの結果が以下である 9

10 質問 7 家政婦のミタ は一度も視聴していないが Twitterやテレビ広告で見て 承知しました というフレーズがドラマの中で使われていた事は知っていますか? いいえ 8% はい 92% つまり ドラマを視聴していなくてもドラマで使われていたフレーズ 承知しました だけは広がっていたことが分かる 検証 Ⅰ-2 家族崩壊というテーマが興味をもたせたのか アンケート質問 8 テレビドラマにおいて 次のどのテーマが最も興味深いですか 恋愛 家族 学園 ミステリー 家族崩壊 スポーツ この中にとくにはない という項目には以下の回答が得られた テーマ恋愛家族学園スポーツミステリー家族崩壊この中に特人数 恋愛が最も高く 家族崩壊は最も低い項目であった 家政婦のミタ にはほぼ恋愛の要素は含まれていないため 恋愛はテーマではないと考えられる つまり このアンケートの結果から 家族崩壊 というテーマであったから興味をひきたてたわけではないことが分かった 3-2 仮説と検証 Ⅱ 仮説 Ⅱ 人気が人気を呼ぶ現象を速効性のあるツイッターが助長し さらに人気を呼んだ 人気が人気を呼ぶという現象 そしてそれを助長するであろう新しい口コミの形ツイッターによって広がったのではないだろうか 検証 Ⅱ この仮説 Ⅱに対しては細分化して検証していきたい 10

11 Ⅱ-1 ツイッターは 人気が人気を呼ぶ現象を助長するのか つまり ツイッターのつぶやきによって ある一定の人気や知名度に達すると人気があるとい う事実でさらに人気がでる 現象の手助けをしているのではないか ということである 人気が人気を呼ぶ という話はマルコム グラッドウェルの爆発的感染の理論に合致すると考えられる ティッピングポイントを超えれば 爆発的に広がるということである ここからツイッターについてみてみる まず ツイッターユーザーのツイッターへの投稿頻度は ツイッター登録者の投稿頻度 1 度もなし 20% ほぼ毎日 17% 最近 1 ヶ月はなし 24% 月に数回 19% 1 週間に数回 20% ( 金正則 ツイッター社会論 P65 図 2-8) 上記のようになり 月に数回つぶやく人までを つぶやく人口 とすると つぶやく人口が 56% 閲覧人口が 44% ということになる ツイッターユーザーには つぶやく者とそれを閲覧する者に分かれていることが分かる ここでさらにもう一つのデータを見てみる ツイッター投稿者 ( 上記のつぶやく人口 ) の消費者特性を現したグラフである 11

12 ツイッター投稿者の消費者特性 全体 ツイッター投稿者 高感度影響度同調度追随度忠誠度 ( 金正則 ツイッター社会論 P70 図 2-11) 高感度 影響力 同調度この3 点において全体より高い割合である ここでは影響度と同調度に注目する まず 影響度とは 人に商品やサービス お店などを勧めることが多い など人への影響力の高さを表している 同調度とは 他人に進められたものを使う など 他人の意見や主張に賛同する高さを表している アンケート質問 5 他人のつぶやきを見て そのテレビ番組に興味を持ち視聴したことはありますか? を見てみても 質問 5 他人のつぶやきを見て そのテレビ番組に興味を持ち視聴したことはありますか? はい いいえ 22% 78% 上記にように 約 8 割の人が 他の人のつぶやきからテレビ番組に興味を持ち 実際に視聴している 上記の 3 つの調査 データにより ツイッター投稿者は人に活発的に影響を与え 勧められたも 12

13 のを利用する可能性が高い人々であることがわかる それは マルコム グラッドウェルの少数者の法則の中の メイブン セールスマン センダーである ツイッターの平均フォロワー数は 317 人 フォロー数は 325 人であるからコネクターの力も十分あると考えられる つまり ツイッターユーザーは コネクター メイブン セールスマン センダーである可能性が高いことがわかる このことは 少数者の法則の理にかなっているといえる 粘りの要素については 上で述べたように 承知しました という印象的な言葉である事 ドラマ中に何度も繰り返して使われていることであると考えられる また ツイッターは 文字を可視化するためより印象的に繋がると考えられる Ⅱ-2ツイッターの速効性が 人気が人気を呼ぶという現象を助長したのではないか ツイッターは携帯電話やパソコンから思ったことをすぐに つぶやく ことができ その つぶやき は同時にフォロワーが見ることができる速効性がある デジタルアドバタイズコンソーシアムの調べによると 20 歳から 59 歳のインターネットユーザー男女において 複数のメディアを同時使用して視聴する マルチウィンドゥ視聴 を 68.0% のユーザーが行っている メインデバイスは 80% 以上が据え置きテレビを使っている サブデバイスとして最も多く利用しているのはパソコンで 携帯電話 据え置きテレビ TV チューナー付きパソコンと続く 映像コンテンツをみる際に主に同時使用するデバイス (HP マルチウィンドゥ視聴に関するユーザー環境調査 3%9E%E3%83%AB%E3%83%81%E3%83%A1%E3%83%87%E3%82%A3%E3%82%A2%E3% 82%A6%E3%82%A3%E3%83%B3%E3%83%89%E3%82%A5%E8%A6%96%E8%81%B4') テレビ番組を見ながら パソコンや携帯電話を使ってツイッターでつぶやくという人が増えているようである 13

14 アンケート質問 4 テレビと携帯電話もしくはパソコンを同時に使い テレビ番組を見ながら その番組について一度でも つぶやいた ことはありますか? という質問の回答結果は以下で ある 質問 4 テレビと携帯電話もしくはパソコンを同時に使い テレビ番組を見ながらその番組について一度でも つぶやいた ことはありますか? はい いいえ 26% 74% 記事のように テレビとパソコンもしくは携帯電話を同時に使っており さらにその中でもツイッターでつぶやくという行為をしている人も多いのである さらにここでその マルチウィンドゥ視聴 を表す現象として 2012 年に行われたロンドン五輪も参考にすることができる ツイッターの集計によると ロンドン五輪期間中 ( 集計期間は 8 月 10 日まで ) の総ツイート数は1 億以上と 前回の北京五輪の 125 倍以上であった 日本からのツイートが最も増えたタイミングは1 閉会式で日本チームが登場したとき (7 月 28 日午前 7 時台 ) 2 男子柔道 66 キロ級の準々決勝で海老沼選手が銅メダルを獲得したときとバトミントン女子ダブルス藤井 垣岩ペア1 次リーグの試合が行われたとき (7 月 29 日午後 10 時台 )3サッカー男子準々決勝 日本対エジプト戦が行われたとき (8 月 4 日午後 8 時台 ) であった また 日本で最も名前が Twitter 上に登場した選手は女子レスリングの吉田沙保里選手で 11 万 5000 回 次が女子サッカーの澤穂希選手で 10 万回 次が競泳の入江陵介選手で 2 万 5000 回であった その他にも体操男子団体戦で 内村選手のあん馬の得点が修正され 銀メダルとなった 7 月 31 日や 内村選手が体操個人総合で金メダルを獲得した 8 月 2 日には深夜にも関わらず 国内の総ツイート数が急増した 深夜に国内総ツイート数が急増することはめずらしく Twitter 上でも五輪が盛り上がっていたことが分かる この例を見てみても テレビ視聴とツイッターとは密接な関係ができていることに気づく 14

15 ツイッターというソーシャルネットワークの口コミの形が それが出来る前には考えられなかっ た つぶやきを見てフォロワーもその番組をすぐに実際に視聴する という行為が可能になっ たのである 15

16 4 まとめ なぜ 家政婦のミタ は視聴率がとれたのか まず一つ目は 承知しました などのインパクトのある言葉であるが 誰でも使える言葉をドラマに取り入れていることである これはマルコム グラッドウェルの爆発的感染の理論に合致していると考えられる またさらにこの言葉がツイッターによって可視化されることも より粘り強く印象に残らせたものと考えられる 二つ目は 速効性のあるツイッターが 人気が人気を呼ぶという現象の助長をした ツイッター投稿者には ブームを引き起こすのに大きな役割を果たすコネクター メイブン セールスマン センダーがいる可能性が高い そしてツイッターの速効性により 番組を見ている人のつぶやき ( 口コミ ) をフォロワー見て 実際にその番組を視聴するということが可能になったのである つまり 家政婦のミタ が高視聴率を取れた原因は 承知しました というフレーズを繰り返しとりいれた事 そして速効性のある新しい口コミの形ツイッターによって多くつぶやかれたこと この2 点であると私は考える 16

17 5 新しい視聴率の指標ここまで ツイッターがテレビドラマの視聴率の大きく影響しているということを述べてきた この見解はビデオリサーチ社でも検討されているようである ( 以下引用 ) 12 月 12 日のビデオリサーチ社の発表によると ビデオリサーチはミニブログ ツイッター と投稿件数をもとにテレビ番組ごとに一般視聴率の反応を測る新しい指標の開発に乗り出すという スマートフォン ( 高機能携帯電話 ) の普及を受け テレビを見ながらソーシャルメディアの閲覧や投稿をする視聴行動が増えてきたことを考慮 まず実証実験に着手し 商品化も検討する 新しい指標の開発ではツイッター日本法人からデータ提供を受ける 第一弾の取り組みとして 番組枠ごとに1 分あたり平均のツイート ( つぶやき ) 数 と 同じ枠の前 4 週での平均ツイート数 を指標化して算出 番組ごとに放送中ツイッター上でどれだけ話題になったかを定量的に把握する仕組みを作る フォロワー ( 閲覧登録者 ) 数が多い人を起点にツイートが不特定多数に拡散されやすいことに着目 ツイッター上では波及力を測る指標についても開発する ビデオリサーチは従来型の視聴率調査を続ける一方 ソーシャルメディア上の話題も番組への反応を測る尺度として重要になると判断 新指標開発に乗り出し 実用化も視野に入れる このようにツイッターとテレビ視聴率の関係はすでに注目され 実際に使われようとしているのである 17

18 6 終わりに今回 この卒業論文を作成にあたり当初はテーマ選びにてこずったが 最終的には自分の興味のある分野で書くことが出来たのでよかったと思う 途中 仮説立てに失敗し上手く進まなかったり アンケートを行ってはみたが年代にも偏りがあったりと問題点は多くあると思う しかしながら 自分の決めたテーマに文献やインターネットだけにたよるのではなく 自分自身でデータを集めた経験は初めてで 良い経験となった 今まで22 年間経験したこと そしてこの4 年間で学んだ知識全てが詰まったものだと思う 最後になりましが 本論文を執筆するにあたり 指導教官の網倉久永教授には非常に丁寧に指導して頂きました 本当にありがとうございました 18

19 9 参考文献 急に売れ始めるにはワケがあるネットワーク理論が明らかにする口コミの法則 マルコム グラッドウェル ( 訳高橋啓 ) ソフトバンク出版 万人市場調査で読み解くツイッター社会進化論 金正則朝日新書 2010 ネットワーク分析何が行為を決定するか 安田雪新曜社 1997 参考インターネット URL 参考株式会社ビデオリサーチコムハウス HP 世帯視聴率の計算 記事 テレビを見ながら携帯や PC をやっている人は 68% 記事 ソーシャル五輪 閉幕総ツイート数は北京の 125 倍 選手のフォロワー急増 記事 つぶやき もとにテレビ新指標ビデオリサーチ 記事 ロンドン五輪により 深夜のツイートが急増国内ツイートの半分以上がスマートフォンからの投稿に 調査 マルチウィンドゥ視聴に関するユーザーの環境調査 3%9E%E3%83%AB%E3%83%81%E3%83%A1%E3%83%87%E3%82%A3%E3%82%A2%E3% 82%A6%E3%82%A3%E3%83%B3%E3%83%89%E3%82%A5%E8%A6%96%E8%81%B4' 19

20 付録アンケート網倉ゼミナール 4 年小林未来 卒業論文でテレビドラマ視聴率とTwitterの関係について研究しています ご協力お願いします 回答はほかの人から見えないようになっています 質問 1 名前 ( 回答に一連の流れがほしいだけなのでペンネームなどで大丈夫です ) 質問 2 年代を教えてください 10 代 20 代 30 代 40 代 50 代 60 代 質問 3 現在 Twitter をやっていますか はい いいえ 質問 4 ( 質問 2ではいと答えた方へ ) テレビと携帯電話もしくはパソコンを同時に使い テレビ番組を見ながらその番組について一度でも つぶやいた ことはありますか? はい いいえ 質問 5( 質問 2ではいと答えた方へ ) 他人のつぶやきを見て そのテレビ番組に興味を持ち視聴したことはありますか? はい いいえ 質問 6 ここからはテレビドラマ 家政婦のミタ についての質問です 家政婦のミタ はいつから視聴しましたか?( 録画は含まず ) 必須 見ていない 初回から 途中から 最終回のみ 質問 7( 家政婦のミタ を視聴していない人へ) Twitter やテレビ広告で見て 承知しました というフレーズがドラマの中で使われていた事は知っていますか? はい いいえ 質問 8 ここからはドラマ全般についてお聞きします 次のどのテーマが最も興味深いですか 恋愛 家族 学園 ミステリー 家族崩壊 スポーツ この中にとくにはないご協力ありがとうございました上智大学経済学部経営学科 4 年小林未来 20

視聴率の仕組みについて学び 本題に入っていきたい 第 1 項視聴率調査の仕組み視聴率には 世帯視聴率と個人視聴率の2 種類があり一般的にニュースで取り上げる場合は世帯視聴率を用いている 今回は 世帯視聴率について追究していきたい 現在 世帯視聴率調査を行っている有力会社が ビデオリサーチ 1つのみで

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