この調査は,朝日新聞2024年3月3日付の記事「20年前を思い出すマルハラ議論 源氏物語にはなかった句読点の歴史」など,昨今のマスメディアの「マルハラ」ブームに触発されて,本当にそんなものはあるのか?非実在型炎上案件では?と考えた私たちが,その辺の人にちょいちょい「あるよね?」と聞いただけで「あるらしいぞ」というふわっとした前提からスタートせずにそれなりの「社会調査」をしてみようではないか,ということで同年3月4日に実施したものです.

結論:「マルハラ」があるともないとも断定できませんが,この現状でこういうラベリングはどうなの.

2024/3/22三浦追記:朝日新聞2024年3月8日付の記事「「。で終わる文章は威圧的」 若い女性の4割「マルハラある」と回答」は,執筆した記者がこのレポートを熟読し,私たちと議論の上で書かれたものですが,掲載前に確認させてもらったのは私のコメント部分のみです.それ自身に異議があるわけではなく,記事内容は誠実に私たちのレポートをご紹介くださっていると思いますが,タイトルについては「誤り」とまでは申しませんが,上記私の結論とは大いに異なる見解で,個人的には不服です.なぜ不服かと言えば,このタイトルが世代間の「分断」を無用に促進することにつながるように思えたからです.様々な人が様々な文化的慣習をもって共存しているのが私たちの社会です.一方で,互いが異なることをなかなか受け入れられないのが人間でもあります.そんな中で,新聞社のようなマスメディアが目指すところは共存を図ることの方ではないのか,と残念に思いました.

その後,この記事を読んだ朝日新聞社の「朝日中高生新聞」の記者から連絡があり,同じデータを紹介する記事が同紙(3月17日付)に掲載されました.残念ながらどなたでもお読みになれるデジタル版はないのですが,その記事のタイトルは「「。」で終わる文章。威圧的? 「マルハラ」感じるか、専門家が調査」でした.個人的には,このようにご紹介いただければありがたかったです.

鳥海さんの見解はマルハラはいつどこで生まれたのか?をご参照ください.

調査概要

調査票プレビュー

調査日時:2024年3月4日

調査媒体:パネルサンプルプロバイダ(Lucid Holdings, LLC)

調査対象:18-60歳の一般市民800名

割付:18-29歳の男女各150名,30-60歳の男女各250名

刺激画像

AとBは,部下(緑)と上司(白)のやりとりです。

上司のメッセージにどんな印象を持ちますか。AとBを比較してお答えください。

という設定で,印象評定項目(ポジ4つ,ネガ4つ;礼儀正しい, 熱心, 誠実, 信頼できる, 怖い, 威圧的, 冷淡, 不安にさせる)について「句点」と感嘆符を比較させている.選択肢は「Aが」,「どちらかといえばAが」,「どちらも同じ」,「どちらかといえばBが」,「Bが」の5つ.

なお,この画像ではAつまり左が句点「マルハラ」でBつまり右が感嘆符だが,逆位置バージョンも用意して,回答者はいずれか1つにランダムに割り当てている.そして,分析時はAが句点,Bが感嘆符になるように揃えている.

「マルハラ」知名度(性別×年代)

「マルハラ」に関する知名度を確認しよう.ただし,この項目を問うことが刺激への反応に影響しないように,調査では一番最後に聞いている.質問は,

「あなたは「マルハラ」という言葉を知っていますか。」

で,選択肢は「知っているし、意味もわかる」,「聞いたことはあるが、意味はよくわからない」、「聞いたことがない」の3つである.

χ2検定の結果,知名度に性別×年代の有意な違いはない.数値的に見れば,女性(18-29)の知名度が他群よりやや高め,くらいである.

## [1] "マルハラ知名度"
##               
##                知っている 聞いたことはある 聞いたことがない Sum
##   女性 (18-29)         59               35               72 166
##   女性 (30-60)         68               56              114 238
##   男性 (18-29)         40               39               74 153
##   男性 (30-60)         61               68              114 243
##   Sum                 228              198              374 800
##               
##                知っている 聞いたことはある 聞いたことがない
##   女性 (18-29)       35.5             21.1             43.4
##   女性 (30-60)       28.6             23.5             47.9
##   男性 (18-29)       26.1             25.5             48.4
##   男性 (30-60)       25.1             28.0             46.9
## 
##  Pearson's Chi-squared test
## 
## data:  cross_table
## X-squared = 6.8348, df = 6, p-value = 0.3364

「マルハラ」知名度ごとの印象の比較

「マルハラ」を知っているかどうかで刺激画像に対する印象は異なるかどうかを検討した.めんどくさいので8回分散分析を繰り返している.といっても,すべて有意ではないので水準を切り下げる必要もない.つまり,知名度ごとに印象の差はない.

礼儀正しい

## 
## [ As-Type Design ]
## 
## This output was generated by anovakun 4.8.8 under R version 4.3.1.
## It was executed on Fri Mar 22 07:13:55 2024.
## 
##  
## << DESCRIPTIVE STATISTICS >>
## 
## ----------------------------------------
##               Q12   n    Mean    S.D. 
## ----------------------------------------
##        意味分かる 374  2.7727  1.1689 
##  聞いたことはある 228  2.6667  1.2570 
##    聞いたことない 198  2.7525  1.1508 
## ----------------------------------------
## 
## 
## << ANOVA TABLE >>
## 
## == This data is UNBALANCED!! ==
## == Type III SS is applied. ==
## 
## ------------------------------------------------------------
##  Source        SS  df     MS  F-ratio  p-value      eta^2 
## ------------------------------------------------------------
##     Q12    1.6528   2 0.8264   0.5833   0.5583 ns  0.0015 
##   Error 1129.2222 797 1.4168                              
## ------------------------------------------------------------
##   Total 1130.8750 799 1.4154                              
##                 +p < .10, *p < .05, **p < .01, ***p < .001
## 
## 
## output is over --------------------///

熱心

## 
## [ As-Type Design ]
## 
## This output was generated by anovakun 4.8.8 under R version 4.3.1.
## It was executed on Fri Mar 22 07:13:55 2024.
## 
##  
## << DESCRIPTIVE STATISTICS >>
## 
## ----------------------------------------
##               Q12   n    Mean    S.D. 
## ----------------------------------------
##        意味分かる 374  3.3155  1.0050 
##  聞いたことはある 228  3.3772  0.9745 
##    聞いたことない 198  3.3333  1.0805 
## ----------------------------------------
## 
## 
## << ANOVA TABLE >>
## 
## == This data is UNBALANCED!! ==
## == Type III SS is applied. ==
## 
## -----------------------------------------------------------
##  Source       SS  df     MS  F-ratio  p-value      eta^2 
## -----------------------------------------------------------
##     Q12   0.5435   2 0.2718   0.2634   0.7685 ns  0.0007 
##   Error 822.3315 797 1.0318                              
## -----------------------------------------------------------
##   Total 822.8750 799 1.0299                              
##                +p < .10, *p < .05, **p < .01, ***p < .001
## 
## 
## output is over --------------------///

誠実

## 
## [ As-Type Design ]
## 
## This output was generated by anovakun 4.8.8 under R version 4.3.1.
## It was executed on Fri Mar 22 07:13:55 2024.
## 
##  
## << DESCRIPTIVE STATISTICS >>
## 
## ----------------------------------------
##               Q12   n    Mean    S.D. 
## ----------------------------------------
##        意味分かる 374  2.9492  1.0762 
##  聞いたことはある 228  2.9912  1.1457 
##    聞いたことない 198  2.8889  1.0935 
## ----------------------------------------
## 
## 
## << ANOVA TABLE >>
## 
## == This data is UNBALANCED!! ==
## == Type III SS is applied. ==
## 
## -----------------------------------------------------------
##  Source       SS  df     MS  F-ratio  p-value      eta^2 
## -----------------------------------------------------------
##     Q12   1.1160   2 0.5580   0.4606   0.6311 ns  0.0012 
##   Error 965.5728 797 1.2115                              
## -----------------------------------------------------------
##   Total 966.6888 799 1.2099                              
##                +p < .10, *p < .05, **p < .01, ***p < .001
## 
## 
## output is over --------------------///

信頼できる

## 
## [ As-Type Design ]
## 
## This output was generated by anovakun 4.8.8 under R version 4.3.1.
## It was executed on Fri Mar 22 07:13:55 2024.
## 
##  
## << DESCRIPTIVE STATISTICS >>
## 
## ----------------------------------------
##               Q12   n    Mean    S.D. 
## ----------------------------------------
##        意味分かる 374  3.1016  1.0714 
##  聞いたことはある 228  3.1491  1.1164 
##    聞いたことない 198  3.0808  1.0488 
## ----------------------------------------
## 
## 
## << ANOVA TABLE >>
## 
## == This data is UNBALANCED!! ==
## == Type III SS is applied. ==
## 
## -----------------------------------------------------------
##  Source       SS  df     MS  F-ratio  p-value      eta^2 
## -----------------------------------------------------------
##     Q12   0.5441   2 0.2720   0.2337   0.7917 ns  0.0006 
##   Error 927.7759 797 1.1641                              
## -----------------------------------------------------------
##   Total 928.3200 799 1.1619                              
##                +p < .10, *p < .05, **p < .01, ***p < .001
## 
## 
## output is over --------------------///

怖い

## 
## [ As-Type Design ]
## 
## This output was generated by anovakun 4.8.8 under R version 4.3.1.
## It was executed on Fri Mar 22 07:13:55 2024.
## 
##  
## << DESCRIPTIVE STATISTICS >>
## 
## ----------------------------------------
##               Q12   n    Mean    S.D. 
## ----------------------------------------
##        意味分かる 374  2.6497  0.9812 
##  聞いたことはある 228  2.6930  1.0957 
##    聞いたことない 198  2.7475  0.9489 
## ----------------------------------------
## 
## 
## << ANOVA TABLE >>
## 
## == This data is UNBALANCED!! ==
## == Type III SS is applied. ==
## 
## -----------------------------------------------------------
##  Source       SS  df     MS  F-ratio  p-value      eta^2 
## -----------------------------------------------------------
##     Q12   1.2513   2 0.6256   0.6164   0.5402 ns  0.0015 
##   Error 808.9975 797 1.0151                              
## -----------------------------------------------------------
##   Total 810.2488 799 1.0141                              
##                +p < .10, *p < .05, **p < .01, ***p < .001
## 
## 
## output is over --------------------///

威圧的

## 
## [ As-Type Design ]
## 
## This output was generated by anovakun 4.8.8 under R version 4.3.1.
## It was executed on Fri Mar 22 07:13:55 2024.
## 
##  
## << DESCRIPTIVE STATISTICS >>
## 
## ----------------------------------------
##               Q12   n    Mean    S.D. 
## ----------------------------------------
##        意味分かる 374  2.7139  0.9911 
##  聞いたことはある 228  2.5965  1.0638 
##    聞いたことない 198  2.6970  0.9660 
## ----------------------------------------
## 
## 
## << ANOVA TABLE >>
## 
## == This data is UNBALANCED!! ==
## == Type III SS is applied. ==
## 
## -----------------------------------------------------------
##  Source       SS  df     MS  F-ratio  p-value      eta^2 
## -----------------------------------------------------------
##     Q12   2.0657   2 1.0328   1.0199   0.3611 ns  0.0026 
##   Error 807.0831 797 1.0127                              
## -----------------------------------------------------------
##   Total 809.1488 799 1.0127                              
##                +p < .10, *p < .05, **p < .01, ***p < .001
## 
## 
## output is over --------------------///

冷淡

## 
## [ As-Type Design ]
## 
## This output was generated by anovakun 4.8.8 under R version 4.3.1.
## It was executed on Fri Mar 22 07:13:55 2024.
## 
##  
## << DESCRIPTIVE STATISTICS >>
## 
## ----------------------------------------
##               Q12   n    Mean    S.D. 
## ----------------------------------------
##        意味分かる 374  2.5321  0.9507 
##  聞いたことはある 228  2.4123  1.0309 
##    聞いたことない 198  2.5909  0.9064 
## ----------------------------------------
## 
## 
## << ANOVA TABLE >>
## 
## == This data is UNBALANCED!! ==
## == Type III SS is applied. ==
## 
## -----------------------------------------------------------
##  Source       SS  df     MS  F-ratio  p-value      eta^2 
## -----------------------------------------------------------
##     Q12   3.6508   2 1.8254   1.9654   0.1408 ns  0.0049 
##   Error 740.2242 797 0.9288                              
## -----------------------------------------------------------
##   Total 743.8750 799 0.9310                              
##                +p < .10, *p < .05, **p < .01, ***p < .001
## 
## 
## output is over --------------------///

怖い

## 
## [ As-Type Design ]
## 
## This output was generated by anovakun 4.8.8 under R version 4.3.1.
## It was executed on Fri Mar 22 07:13:55 2024.
## 
##  
## << DESCRIPTIVE STATISTICS >>
## 
## ----------------------------------------
##               Q12   n    Mean    S.D. 
## ----------------------------------------
##        意味分かる 374  2.7380  0.9062 
##  聞いたことはある 228  2.6184  0.9885 
##    聞いたことない 198  2.7626  0.8779 
## ----------------------------------------
## 
## 
## << ANOVA TABLE >>
## 
## == This data is UNBALANCED!! ==
## == Type III SS is applied. ==
## 
## -----------------------------------------------------------
##  Source       SS  df     MS  F-ratio  p-value      eta^2 
## -----------------------------------------------------------
##     Q12   2.7531   2 1.3765   1.6135   0.1998 ns  0.0040 
##   Error 679.9669 797 0.8532                              
## -----------------------------------------------------------
##   Total 682.7200 799 0.8545                              
##                +p < .10, *p < .05, **p < .01, ***p < .001
## 
## 
## output is over --------------------///

印象評定 中点3との比較

ではそれぞれの印象評定項目について,平均値が中点3(どちらも同じ)からA(句点)とB(感嘆符)のどちらに偏っているかを見てみよう.知名度による差がなかったので,ここでは回答者全体の傾向を見ている.ここも検定を繰り返しているので有意水準は÷8に切り下げる方がよいが,それでも誠実を除く7項目が有意であり,

  • 句点の方が,礼儀正しい,怖い,威圧的,冷淡,不安にさせる
  • 感嘆符の方が,熱心,信頼できる

という印象を持たれている.ただし,あくまで両者を比較した時の話であることには注意が必要である.

## 
## ### 礼儀正しい のt検定結果 ###
## 
##  One Sample t-test
## 
## data:  dat[[var_name]]
## t = -6.2408, df = 799, p-value = 7.058e-10
## alternative hypothesis: true mean is not equal to 3
## 95 percent confidence interval:
##  2.654935 2.820065
## sample estimates:
## mean of x 
##    2.7375 
## 
## 
## ### 熱心 のt検定結果 ###
## 
##  One Sample t-test
## 
## data:  dat[[var_name]]
## t = 9.4064, df = 799, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: true mean is not equal to 3
## 95 percent confidence interval:
##  3.26707 3.40793
## sample estimates:
## mean of x 
##    3.3375 
## 
## 
## ### 誠実 のt検定結果 ###
## 
##  One Sample t-test
## 
## data:  dat[[var_name]]
## t = -1.3821, df = 799, p-value = 0.1673
## alternative hypothesis: true mean is not equal to 3
## 95 percent confidence interval:
##  2.869914 3.022586
## sample estimates:
## mean of x 
##   2.94625 
## 
## 
## ### 信頼できる のt検定結果 ###
## 
##  One Sample t-test
## 
## data:  dat[[var_name]]
## t = 2.8864, df = 799, p-value = 0.004001
## alternative hypothesis: true mean is not equal to 3
## 95 percent confidence interval:
##  3.035194 3.184806
## sample estimates:
## mean of x 
##      3.11 
## 
## 
## ### 怖い のt検定結果 ###
## 
##  One Sample t-test
## 
## data:  dat[[var_name]]
## t = -8.8124, df = 799, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: true mean is not equal to 3
## 95 percent confidence interval:
##  2.616363 2.756137
## sample estimates:
## mean of x 
##   2.68625 
## 
## 
## ### 威圧的 のt検定結果 ###
## 
##  One Sample t-test
## 
## data:  dat[[var_name]]
## t = -9.0994, df = 799, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: true mean is not equal to 3
## 95 percent confidence interval:
##  2.60641 2.74609
## sample estimates:
## mean of x 
##   2.67625 
## 
## 
## ### 冷淡 のt検定結果 ###
## 
##  One Sample t-test
## 
## data:  dat[[var_name]]
## t = -14.29, df = 799, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: true mean is not equal to 3
## 95 percent confidence interval:
##  2.445537 2.579463
## sample estimates:
## mean of x 
##    2.5125 
## 
## 
## ### 不安にさせる のt検定結果 ###
## 
##  One Sample t-test
## 
## data:  dat[[var_name]]
## t = -8.8735, df = 799, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: true mean is not equal to 3
## 95 percent confidence interval:
##  2.645848 2.774152
## sample estimates:
## mean of x 
##      2.71

性別と年代による印象評定の比較

次に性別と年代の影響を見てみよう.年代は,18-29歳と30-60歳(前掲した回答者の年齢分布を見れば分かるように,こちらの群は中高年に寄っている)の2群に分けた.つまり性別(男女)×年代の4群がある.

視覚化

まず,各印象評定項目への回答状況を度数分布で見てみる.冒頭に回答者全体の結果を示し,その後に4群ごとの結果を示している.一見して,年代による違いが大きそうだなと分かる.

印象評定(性別×年代)

性別と年代を参加者間要因とする2要因分散分析もしてみた.やはり繰り返しているので有意水準は切り下げる.

  • 礼儀正しい:年代の主効果あり.若年層の方がより「句点が」という印象を受けている
  • 熱心:非有意
  • 誠実:非有意
  • 信頼できる:非有意
  • 怖い:性別と年代の主効果あり.男性の方が,あるいは,若年層の方がより「句点が」という印象を受けている
  • 威圧的:年代の主効果あり.若年層の方がより「句点が」という印象を受けている
  • 冷淡:性別と年代の主効果あり.男性の方が,あるいは,若年層の方がより「句点が」という印象を受けている
  • 不安にさせる:性別と年代の主効果あり.男性の方が,あるいは,若年層の方がより「句点が」という印象を受けている
####### 分散分析

# 「礼儀正しい」
dat_imp11 <- dplyr::select(dat, gender, age_group, 礼儀正しい)
anovakun(dat_imp11, "ABs", gender = c("男性", "女性"), age_group = c("18-29", "30-60"), auto=T, eta = T)
## 
## [ ABs-Type Design ]
## 
## This output was generated by anovakun 4.8.8 under R version 4.3.1.
## It was executed on Fri Mar 22 07:13:59 2024.
## 
##  
## << DESCRIPTIVE STATISTICS >>
## 
## ---------------------------------------
## gender  age_group   n    Mean    S.D. 
## ---------------------------------------
##  男性      18-29 166  2.4518  1.2238 
##  男性      30-60 238  2.8235  1.1149 
##  女性      18-29 153  2.6797  1.2600 
##  女性      30-60 243  2.8848  1.1620 
## ---------------------------------------
## 
## 
## << ANOVA TABLE >>
## 
## == This data is UNBALANCED!! ==
## == Type III SS is applied. ==
## 
## ------------------------------------------------------------------------
##             Source        SS  df      MS  F-ratio  p-value      eta^2 
## ------------------------------------------------------------------------
##             gender    4.0055   1  4.0055   2.8730   0.0905 +   0.0035 
##          age_group   15.9338   1 15.9338  11.4286   0.0008 *** 0.0141 
## gender x age_group    1.3309   1  1.3309   0.9546   0.3289 ns  0.0012 
##              Error 1109.7835 796  1.3942                              
## ------------------------------------------------------------------------
##              Total 1130.8750 799  1.4154                              
##                             +p < .10, *p < .05, **p < .01, ***p < .001
## 
## 
## output is over --------------------///
# 「熱心」
dat_imp21 <- dplyr::select(dat, gender, age_group, 熱心)
anovakun(dat_imp21, "ABs", gender = c("男性", "女性"), age_group = c("18-29", "30-60"), auto=T, eta = T)
## 
## [ ABs-Type Design ]
## 
## This output was generated by anovakun 4.8.8 under R version 4.3.1.
## It was executed on Fri Mar 22 07:13:59 2024.
## 
##  
## << DESCRIPTIVE STATISTICS >>
## 
## ---------------------------------------
## gender  age_group   n    Mean    S.D. 
## ---------------------------------------
##  男性      18-29 166  3.5000  1.1428 
##  男性      30-60 238  3.2605  0.9762 
##  女性      18-29 153  3.3791  1.0638 
##  女性      30-60 243  3.2757  0.9148 
## ---------------------------------------
## 
## 
## << ANOVA TABLE >>
## 
## == This data is UNBALANCED!! ==
## == Type III SS is applied. ==
## 
## ----------------------------------------------------------------------
##             Source       SS  df     MS  F-ratio  p-value      eta^2 
## ----------------------------------------------------------------------
##             gender   0.5351   1 0.5351   0.5221   0.4702 ns  0.0007 
##          age_group   5.6308   1 5.6308   5.4935   0.0193 *   0.0068 
## gender x age_group   0.8877   1 0.8877   0.8660   0.3523 ns  0.0011 
##              Error 815.8886 796 1.0250                              
## ----------------------------------------------------------------------
##              Total 822.8750 799 1.0299                              
##                           +p < .10, *p < .05, **p < .01, ***p < .001
## 
## 
## output is over --------------------///
# 「誠実」
dat_imp31 <- dplyr::select(dat, gender, age_group, 誠実)
anovakun(dat_imp31, "ABs", gender = c("男性", "女性"), age_group = c("18-29", "30-60"), auto=T, eta = T)
## 
## [ ABs-Type Design ]
## 
## This output was generated by anovakun 4.8.8 under R version 4.3.1.
## It was executed on Fri Mar 22 07:13:59 2024.
## 
##  
## << DESCRIPTIVE STATISTICS >>
## 
## ---------------------------------------
## gender  age_group   n    Mean    S.D. 
## ---------------------------------------
##  男性      18-29 166  2.8193  1.2519 
##  男性      30-60 238  2.9538  0.9989 
##  女性      18-29 153  2.8889  1.1729 
##  女性      30-60 243  3.0617  1.0287 
## ---------------------------------------
## 
## 
## << ANOVA TABLE >>
## 
## == This data is UNBALANCED!! ==
## == Type III SS is applied. ==
## 
## ----------------------------------------------------------------------
##             Source       SS  df     MS  F-ratio  p-value      eta^2 
## ----------------------------------------------------------------------
##             gender   1.5101   1 1.5101   1.2518   0.2635 ns  0.0016 
##          age_group   4.5246   1 4.5246   3.7507   0.0531 +   0.0047 
## gender x age_group   0.0704   1 0.0704   0.0584   0.8092 ns  0.0001 
##              Error 960.2551 796 1.2064                              
## ----------------------------------------------------------------------
##              Total 966.6888 799 1.2099                              
##                           +p < .10, *p < .05, **p < .01, ***p < .001
## 
## 
## output is over --------------------///
# 「信頼できる」
dat_imp41 <- dplyr::select(dat, gender, age_group, 信頼できる)
anovakun(dat_imp41, "ABs", gender = c("男性", "女性"), age_group = c("18-29", "30-60"), auto=T, eta = T)
## 
## [ ABs-Type Design ]
## 
## This output was generated by anovakun 4.8.8 under R version 4.3.1.
## It was executed on Fri Mar 22 07:13:59 2024.
## 
##  
## << DESCRIPTIVE STATISTICS >>
## 
## ---------------------------------------
## gender  age_group   n    Mean    S.D. 
## ---------------------------------------
##  男性      18-29 166  3.1325  1.1987 
##  男性      30-60 238  3.0966  0.9868 
##  女性      18-29 153  3.0784  1.1270 
##  女性      30-60 243  3.1276  1.0505 
## ---------------------------------------
## 
## 
## << ANOVA TABLE >>
## 
## == This data is UNBALANCED!! ==
## == Type III SS is applied. ==
## 
## ----------------------------------------------------------------------
##             Source       SS  df     MS  F-ratio  p-value      eta^2 
## ----------------------------------------------------------------------
##             gender   0.0257   1 0.0257   0.0220   0.8820 ns  0.0000 
##          age_group   0.0084   1 0.0084   0.0072   0.9323 ns  0.0000 
## gender x age_group   0.3463   1 0.3463   0.2971   0.5859 ns  0.0004 
##              Error 927.9657 796 1.1658                              
## ----------------------------------------------------------------------
##              Total 928.3200 799 1.1619                              
##                           +p < .10, *p < .05, **p < .01, ***p < .001
## 
## 
## output is over --------------------///
# 「怖い」
dat_imp51 <- dplyr::select(dat, gender, age_group, 怖い)
anovakun(dat_imp51, "ABs", gender = c("男性", "女性"), age_group = c("18-29", "30-60"), auto=T, eta = T)
## 
## [ ABs-Type Design ]
## 
## This output was generated by anovakun 4.8.8 under R version 4.3.1.
## It was executed on Fri Mar 22 07:13:59 2024.
## 
##  
## << DESCRIPTIVE STATISTICS >>
## 
## ---------------------------------------
## gender  age_group   n    Mean    S.D. 
## ---------------------------------------
##  男性      18-29 166  2.2530  1.1047 
##  男性      30-60 238  2.8067  0.8596 
##  女性      18-29 153  2.5948  1.2055 
##  女性      30-60 243  2.9218  0.8220 
## ---------------------------------------
## 
## 
## << ANOVA TABLE >>
## 
## == This data is UNBALANCED!! ==
## == Type III SS is applied. ==
## 
## -----------------------------------------------------------------------
##             Source       SS  df      MS  F-ratio  p-value      eta^2 
## -----------------------------------------------------------------------
##             gender   9.9971   1  9.9971  10.4587   0.0013 **  0.0123 
##          age_group  37.1568   1 37.1568  38.8722   0.0000 *** 0.0458 
## gender x age_group   2.4611   1  2.4611   2.5747   0.1090 ns  0.0030 
##              Error 760.8730 796  0.9559                              
## -----------------------------------------------------------------------
##              Total 810.2488 799  1.0141                              
##                            +p < .10, *p < .05, **p < .01, ***p < .001
## 
## 
## output is over --------------------///
# 「威圧的」
dat_imp61 <- dplyr::select(dat, gender, age_group, 威圧的)
anovakun(dat_imp61, "ABs", gender = c("男性", "女性"), age_group = c("18-29", "30-60"), auto=T, eta = T)
## 
## [ ABs-Type Design ]
## 
## This output was generated by anovakun 4.8.8 under R version 4.3.1.
## It was executed on Fri Mar 22 07:13:59 2024.
## 
##  
## << DESCRIPTIVE STATISTICS >>
## 
## ---------------------------------------
## gender  age_group   n    Mean    S.D. 
## ---------------------------------------
##  男性      18-29 166  2.2410  1.0628 
##  男性      30-60 238  2.8529  0.8808 
##  女性      18-29 153  2.5359  1.1811 
##  女性      30-60 243  2.8889  0.8479 
## ---------------------------------------
## 
## 
## << ANOVA TABLE >>
## 
## == This data is UNBALANCED!! ==
## == Type III SS is applied. ==
## 
## -----------------------------------------------------------------------
##             Source       SS  df      MS  F-ratio  p-value      eta^2 
## -----------------------------------------------------------------------
##             gender   5.2458   1  5.2458   5.5214   0.0190 *   0.0065 
##          age_group  44.5979   1 44.5979  46.9410   0.0000 *** 0.0551 
## gender x age_group   3.2141   1  3.2141   3.3829   0.0662 +   0.0040 
##              Error 756.2667 796  0.9501                              
## -----------------------------------------------------------------------
##              Total 809.1488 799  1.0127                              
##                            +p < .10, *p < .05, **p < .01, ***p < .001
## 
## 
## << POST ANALYSES >>
## 
## < SIMPLE EFFECTS for "gender x age_group" INTERACTION >
## 
## ----------------------------------------------------------------------
##            Source       SS  df      MS  F-ratio  p-value      eta^2 
## ----------------------------------------------------------------------
##   gender at 18-29   6.9280   1  6.9280   7.2919   0.0071 **  0.0086 
##   gender at 30-60   0.1554   1  0.1554   0.1635   0.6860 ns  0.0002 
## age_group at 男性  36.6247   1 36.6247  38.5489   0.0000 *** 0.0453 
## age_group at 女性  11.6952   1 11.6952  12.3096   0.0005 *** 0.0145 
##             Error 756.2667 796  0.9501                              
## ----------------------------------------------------------------------
##                           +p < .10, *p < .05, **p < .01, ***p < .001
## 
## output is over --------------------///
# 「冷淡」
dat_imp71 <- dplyr::select(dat, gender, age_group, 冷淡)
anovakun(dat_imp71, "ABs", gender = c("男性", "女性"), age_group = c("18-29", "30-60"), auto=T, eta = T)
## 
## [ ABs-Type Design ]
## 
## This output was generated by anovakun 4.8.8 under R version 4.3.1.
## It was executed on Fri Mar 22 07:13:59 2024.
## 
##  
## << DESCRIPTIVE STATISTICS >>
## 
## ---------------------------------------
## gender  age_group   n    Mean    S.D. 
## ---------------------------------------
##  男性      18-29 166  2.1506  1.0766 
##  男性      30-60 238  2.6008  0.8837 
##  女性      18-29 153  2.3856  1.0332 
##  女性      30-60 243  2.7531  0.8262 
## ---------------------------------------
## 
## 
## << ANOVA TABLE >>
## 
## == This data is UNBALANCED!! ==
## == Type III SS is applied. ==
## 
## -----------------------------------------------------------------------
##             Source       SS  df      MS  F-ratio  p-value      eta^2 
## -----------------------------------------------------------------------
##             gender   7.1837   1  7.1837   8.1254   0.0045 **  0.0097 
##          age_group  32.0276   1 32.0276  36.2260   0.0000 *** 0.0431 
## gender x age_group   0.3282   1  0.3282   0.3712   0.5425 ns  0.0004 
##              Error 703.7483 796  0.8841                              
## -----------------------------------------------------------------------
##              Total 743.8750 799  0.9310                              
##                            +p < .10, *p < .05, **p < .01, ***p < .001
## 
## 
## output is over --------------------///
# 「不安にさせる」
dat_imp81 <- dplyr::select(dat, gender, age_group, 不安にさせる)
anovakun(dat_imp81, "ABs", gender = c("男性", "女性"), age_group = c("18-29", "30-60"), auto=T, eta = T)
## 
## [ ABs-Type Design ]
## 
## This output was generated by anovakun 4.8.8 under R version 4.3.1.
## It was executed on Fri Mar 22 07:13:59 2024.
## 
##  
## << DESCRIPTIVE STATISTICS >>
## 
## ---------------------------------------
## gender  age_group   n    Mean    S.D. 
## ---------------------------------------
##  男性      18-29 166  2.3434  1.0486 
##  男性      30-60 238  2.7857  0.8115 
##  女性      18-29 153  2.5882  1.0546 
##  女性      30-60 243  2.9630  0.7460 
## ---------------------------------------
## 
## 
## << ANOVA TABLE >>
## 
## == This data is UNBALANCED!! ==
## == Type III SS is applied. ==
## 
## -----------------------------------------------------------------------
##             Source       SS  df      MS  F-ratio  p-value      eta^2 
## -----------------------------------------------------------------------
##             gender   8.5346   1  8.5346  10.5947   0.0012 **  0.0125 
##          age_group  31.9779   1 31.9779  39.6965   0.0000 *** 0.0469 
## gender x age_group   0.2190   1  0.2190   0.2718   0.6023 ns  0.0003 
##              Error 641.2246 796  0.8056                              
## -----------------------------------------------------------------------
##              Total 682.7200 799  0.8545                              
##                            +p < .10, *p < .05, **p < .01, ***p < .001
## 
## 
## output is over --------------------///

被「マルハラ」経験は?

「マルハラ」の知名度を聞いた後に,次の質問をした.つまり回答者がこれまでに「マルハラ」を受けたという気持ちになったことがあるかどうかという質問である.選択肢は「まったくない」,「ほとんどない」,「たまにある」,「よくある」の4つ.

「マルハラ」とは,LINEなどのやりとりにおいて,句点「。」を使用することで威圧感を与えてしまうことを表す造語です。

あなたは、LINEなどのやりとりにおいて,句点「。」を使用したメッセージを受け取った時に,威圧的だと思ったことがありますか?

この質問への回答には,女性(18-29歳)で他群と顕著に異なる傾向が見られた.他群についてはほとんどの人が被「マルハラ」経験を持たないのだが,女性(18-29歳)では「たまにある」が最多数(1/3程度)となっている.しかし,全体的には被「マルハラ」経験があると感じている人はごく少数であり,頻繁に生じているということもない.印象評定ではネガティブ項目で句点の効果が強いのはむしろ男性だったことを考えると,若い女性が「ハラスメント」を受けることについてより敏感だとも言えそうだ.

また,知名度と経験の有無のクロス集計は,興味深い結果だが解釈は難しい.敢えて言えば「マルハラ」を知ることが態度を鮮明にさせている可能性,といったところだろうか.

##                   
##                    まったくない ほとんどない たまにある よくある
##   知っている                136           42         44        6
##   聞いたことはある           83           84         25        6
##   聞いたことがない          195          116         45       18
##                   
##                    まったくない ほとんどない たまにある よくある
##   知っている               59.6         18.4       19.3      2.6
##   聞いたことはある         41.9         42.4       12.6      3.0
##   聞いたことがない         52.1         31.0       12.0      4.8
## 
##  Pearson's Chi-squared test
## 
## data:  cross_tab
## X-squared = 34.673, df = 6, p-value = 4.985e-06

コメント

この調査でどんな結果が出たとしても「マルハラ」があるともないとも断定できませんが,それは「マルハラ」に限らずどんな現象でも同じことです.

ただし,ここまでお示ししてきたような現況で,句点(。)に威圧感を抱くという声を「マルハラ」と名付けてことさらに取り上げて現象を固定化することは,それが,特に「ハラスメント」という強いネガティブなニュアンスを持つラベルを貼るのは好ましくないというのが私たちの結論です.

冒頭で挙げた記事は,最後は「なんでもハラスメントにされてしまうような風潮は少し怖い」というトーンの句読点や符号を研究する」研究者の言葉で結ばれているのですが(有料会員でないと読めません),その風潮を誰が作っているのかというと,この記事のようなマスメディアの仕業ではないだろうか,と思う次第です.私自身も,こんな社会現象がなぜ起きるのか,その心理を解説してください」というマスメディアからの取材依頼をよく受けますが,開口一番「ほんとにあるんですか?」と問い返すことがしばしばあります.あるとすれば,という仮定で問答したことがこうして記事になると,現象は「あるもの」として扱われ,一人歩きを始めます.専門家も,ほとんどない風潮を作り出すことに加担しないよう,慎重に対応すべきだと自戒しました.

余談ですが,私たちは句点として。ではなく.(ピリオド)を使用しています.そこに確固たる主義があるわけではないのですが,それを「気持ち悪い」「なぜですか」と言われることはよくあります.ひょっとして,ピリハラ…!?

回答者の「マルハラ」観

では最後に,回答者の「マルハラ」について思うこと(自由記述・任意回答)をご覧下さい.

性別 年齢 マルハラ観の自由記述
18 多々色々とあります。
18 丸つけただけでハラスメントというのはだるすぎ。 だったら全てのことは電話したらいい
19 何でもハラスメントにすればいいという訳では無い
19 気にしすぎ
19 このようなことでハラスメントになってしまうのは、今の若者はとても心が弱いと思う。
19 知らなかった
19 はたはたはたはたはたはた
20 こわい
21 何にでもハラスメントと括りすぎ
21 受け取り方伝え方は難しい
21 わたしもやっちゃうことあるからきをつける
22 しらにい
22 気にし過ぎではあると思うが、ビックリマークの方が親しい感じがしていい上下関係を築けそう
22 場面により「。」と「!」を使い分ければ良い。
22 メールの感覚でまるをつけてしまうのかな、と思う。
23 何でもかんでもハラスメントだなぁと思いました
23 少し威圧的に感じるときもある
23 私は20代前半ですが友達同士の会話でも、。を使うこともあるので、特にハラスメントだと感じたことはありません。 。自体が怖い印象を与えるというよりも、上司や先輩という立場や関係性だったり、その人自身の普段の態度や接し方が原因で負のイメージを抱くのかなと、個人的には考えます。
23 特にこれといって思うことはありません。
23 何も無い
24 考えすぎもある
24 まるを付けることで真面目さや誠実さを感じるが、怒っているかな、なんかテンション低い?と思う時もあるので難しい話題だと思います。
24 絵文字などにしたりするといい
25 とくになき
25 怖いイメージ
25 メッセージだと相手の感情が分からなくて困ってることが多いので疲れる時がある
25 文字での会話は難しい
26 初めて聞くので未だ浮かびません
26 しゃかいじんならきちんとしたぶんをつかうべきまるはふつう
26 気持ちは分かる
26 気にし過ぎだとは思うけど、話を切られたような気がする
26 若者がフランクさを求めすぎた結果であると思う
27 ばば
27 騒ぎすぎ気にしすぎ
27 いろいろニュースで見ているが、丸があるからどうこうではなく、目上の人からの来たメールに(文面に)そのような言うこと自体がおかしいと思う。逆に言えば、若い人が目上の人に合わせるべき、Z世代とかいろいろ言うがそちらに合わせる必要は無い。
27 なんでもかんでもハラスメントをつけるのはどうかと思うが、受け取る側はこう思うこともあるよ?くらいは知ってたらいいコミニケーションが取れそうだなと思う
27 真面目な話の時はありだと思います。
27 きになる
27 ゜を使用されると少し怖く感じてしまう
27 人によっては怖い印象を与えてしまうということで、柔軟に対応していければと思った。
28 自分もマルを結構使う方なので、威圧的と思われるというのが意外だと感じた。
28 かしこまりました
28 何もかもハラスメントとなると今までしていたコミュニケーションが難しくなる気がします。
28 まるをつけるだけで威圧的だと思いません。
28 知らなかった。 。つけたらダメなの?
28 過敏過ぎて疲れる
28 自分が上の立場の時、相手への返事が難しいなと感じた。
28 考えすぎなのではと思う
28 最後が。だとたしかに怖い。
28 初めて知った
28 あまり怖いと思っていなかった
28 文章が苦手だったり無知でやっていることも、あるからマルハラの基準が難しい
28 特に意識したことなかった。
28 考えすぎだと思う
29 めんどくさー
29 自分もたまに気にするときがある
29 難しい世の中になりました。こんなことで
29 そこまで大袈裟に威圧的であるとか 考える必要は無いと思う。時代の差である。いちいちそんなことでハラスメントと言われる時代がとても生きづらく面倒くさいと思う。
29 文字より電話やテレビ電話など声の方が相手の気持ちもわかりやすいと思いました
29 国語の原点
29 I think it is use in Islam community.
29 nasi
29 気にしすぎだと思うこともあるが、『怒っているのかな?』と不安に感じてしまうこともしばしば。
29 威圧的に感じる部分もあるが、文章の最後にマルをつけるのは当たり前な部分もあるので難しいと感じる。会社の上司などは怒っていなくても怒っていると捉えられるので文章でやりとりするのは今後気を使う部分の1つになるだろうと思う。
30 はい
31 お楽しみ
32 気にしすぎ。癖がほとんど。
32 人によってLINEの文面の受け取り方はそれぞれだから、難しい。
32 文章の汲み取り方が多様化して複雑になっていると思います。
33 難しい
34 今の時代なんにでもハラをつけるな。と呆れる
34 自分も気をつけたい
35 気にしすぎだと思う
36 ばかばかしい
36 マルに限らず、エクスクラメーションマークなど表現方法によって威圧感を与えたり、温かさを感じたりと今回のマルハラ問題を通じて伝えることの難しさを実感しつつも、自らの表現方法について考えさせられる問題だと感じました。
37 バカバカしい
39 考えすぎ
39 世代で違う
39 何でもハラスメントにしすぎで不愉快
39 そもそもマルハラって略し方どうなの。
39 マルハラについて考えたこともなかった
40 文章で気持ちを伝えるのは難しい
40 細かいことは気にしなくていーのでは?
40 気にしすぎ
40 普通に当たり前だと思っていた。過敏になりすぎだと思う。
41 気にしすぎ
41 !や?を付けるほうが親近的だし熱意を感じる。
41 マルハラという言葉を知らなかったが、句読点をつけることで冷たい印象を与えていることを知ることができてよかった。今後気を付けたいと思う。
42 馬鹿な話
42 文章のしかたによって相手に不快な気持ちにさせてしまう可能性もあることが知れた。
42 知っているので対応してます
42 無意識に周りの人との連絡やり取りでマルハラをしていた可能性もあるので今後気をつけたい
42 時代の流れなのかとは思うが、文章の終わりには。を付けるのは当然だと思うのでこの傾向には違和感を感じる。
42 初めて聞きました。〇をつけることが、ハラスメントになるとは思ったこともありません。 〇の前の文章の印象によるのでは と思いました。
43 I have no idea.
43 気にしなくていいと思う
43 気にし過ぎだと思う
43 とくにありません。
44 小学生の頃に誰しもが習った句読点に対して威圧的だとかそんなクレームを付けるような精神的に弱い人が増えたことにとてもビックリした。
44 。は、会話の区切りでもあるし、切り替えるために、必要だと思う。
44 マルハラが威圧感を与えるとは知らなかった
45 丁寧に使わなけれと思った
45 マルハラという存在を知ったことで、アンケートに参加してよかったです。 ありがとうございました
45 都合の悪いことをハラスメントという言葉で片づけるZ世代が嫌い。
45 なんでもかんでもハラスメント
45 考えすぎ。
45 不自由な世の中になった。
46 意味がある事までハラスメントという時代が嫌だ
46 初めて聞きました。そんな言葉もあるんですね。
46 初めて聞いた
46 考えすぎ。
47 マルハラ 気をつけます
47 自意識過剰
48 。がハラスメントになるとは、繊細な人が多すぎてやりにくくなる。どちらかというと!マークの方が威圧感がありそうだが…
48 いろいろなハラスメントが出来てくるものだなと思います。
49 自分はマルハラって事をあまり知らずに使ってたので意識して注意します
49 どうでも良い。一時的な騒ぎだと思っている。
49 文章の最後には当たり前につけていた気がするので、いまさら言われてもという感じがする
49 今後気をつけたいと思います
49 最後にマルを付けるのは正しい日本語の使い方だと思う。何でもハラをつける現代の風潮の方が威圧的だと感じる。
49 絵文字を使った方が、文章が柔らかくなると思います??
49 なぜ、そう思ってしまうのかと思ってしまう
49 若者が受ける印象ばかり気にしていると、秩序が乱れることもある。「。」を付けるのは日本語として当たり前のこと。
50 気にしすぎ
50 アホらしい
50 気をつけようと思う
50 まとまった意思表示をしようといくつかの文を送るなら丸をつけるのが日本語的なのだが、若者は短い一言文をさっさと入力して会話風にするのだなと思う。
51 今の流行りみたいな感じ。若い人が勝手に作った感覚だからいちいち合わせるのはおかしい。合わせることでそれが一般的になって余計に丸が使えなくなるし、本当に丸を使う必要があるときに余計なストレスになる。
51 区切りがつくので丸があっていいと思う。
52 ありません
52 ケースバイケースだと思う
52 気にしすぎ
52 あれもこれも、○○ハラと言うのは違う。コミュニケーションが取りづらい。
52 ハラスメントが多すぎ、気にしすぎ。普段の相手の人柄を思い出せばいい。
52 マルハラ、知らなかったので初めて知った時はビックリしました。
53 文字で感情を正確に伝えるのは難しい
53 何でもかんでも・・・ハラスメント化・・・生きづらい
53 始めて知りました。相手の気持ち次第でとり方が変わる事に気づきました。
53 正確な文章を書くときに使用できればメールくらいならどちらでもよいと思う
53 若い人の感覚だと思う
54 初めての聞きました
54 別にいいじゃんって思う
54 色々めんどくさいわ
54 なんでそいおもうんだろう
54 !のマークのほうがこわい、違和感があります、強く言われているようです。
54 こんなことでもハラスメントになるのかと思うと怖い
54 気にしすぎなようにも感じますが、普段日常的な意思疎通がとれているのかの 関係もあると思います。
55 自分は、あまり思った事が無いので世代でも取り方が違うのだと思う
56 ばかみたいなことに思います。文が終わったときに句読点は打つものなのでは?
56 時代の変化ですね
56 日本語の文章の基本だと思っていましたが今は違うんですね。でも、文章は受ける側の受け止め方次第なのでとても難しいと思います。
56 そんなことが問題になってるんだって感じ
56 今思えばテレビで話題になっているのを思い出した
57 最後に。をつけるねのは日本語として正しい
57 最後にマルで締め括ることは当たり前だと思っていたので、捉え方によってはいろいろな印象を与えるのだなぁと勉強になりました。
57 マルが冷たく感じる人がいるのは世代間ギャップなのかなと思う
57 ナンセンス
58 はぁ、面倒くさい!令和のお子さまガチ柔すぎ
58 文章には、。があるのが当たり前だけど思います
59 世代の違う人に対する気遣いも大事だと思います。
60 特にはありません
60 時代の変化に戸惑うことが多い。
60 ここまで来たか、という感じ。ばかばかしい。
60 気にし過ぎ
18 少し怖いかも
18 なくなって欲しい
18 世代間ギャップ かをがえすぎ
18 直接話しての回数が多ければ多いほどマルハラなどという勘違いは減っていくと思う。
18 人の感じ方によるので、これはマルハラだ!と決めつけるのはあって判断したほうがいいと考えました。
19 マルハラはマルを使うからと言う部分というよりも、相手との関係性が大きく影響を与えている結果だと思う
20 マルハラマルハラ
20 意図せずとも威圧的に受け取られることもあるので気をつけるべき
20 ならなら
20 対面で話して相手の口調や雰囲気を理解していれば、誤解されるような文字会話でも受け容れられると思う。
21 馬鹿馬鹿しいと思います。
21 まるがある方がいい
21 それは理にかなっていると思います
21 特にナシ
22 なにかのハラスメント?
22 しらなかった
22 特に思う事は無い
22 気にしすぎ
22 考えすぎ
23 人によって受け取り方が色々で、相手に知らず知らずのうちに嫌な気持ちにさせていることがあると理解した。
23 よくわからん
23 -
23 マルハラは気にしなくていいと思う
23 礼儀正しい言葉を使う上ではマルは必要
23 一重の関わりを大切にします
23 !よりは。の方が誠実でいいと思うが相手との関係性にもよると思う。
23 いじょうでふ
24 気にしなかったです
24 初めて知った。
24 特に気にしていませんでした。
24 あそう
24 全ての若い人がそう感じているかのようなメディアでの取り上げ方は疑問です。
25 年寄りなので、。は当たり前で、マルハラは違和感がある。
25 。のひとつで威圧的に感じるんだ
25
26 無し
26 気にしすぎ
26 ありがとうございます。
26 業務においてはむしろ礼儀正しく感じます。
26 堅いイメージはたしかにあるが考えすぎな気がする
26 なあ
26 句点をつけることは必要であることは理解しつつも、なんとなく冷たい印象を感じてしまう
27 あまり気にせずにやり過ごすことも大事だと思う。
27 わからん
27 義父からのLINEで、マルで終わっていると、機嫌が悪いのかな?と感じてしまう。 (実際は、そんなことはなく、いつものこと。) ただ、部下に対して連絡をするシチュエーションだと、自分もマルを使ってしまう。
27 ハラスメントに敏感すぎる 現代の日本の悪い所だと思います
27 しょうもな 繊細になり過ぎてるね 国の衰退は国民の劣化
27
27 気にしすぎ
28 なんでもハラスメントにするな
28 悪い事では無いと思うし、ビジネスなどの場面ではフランク過ぎるのも違うと感じる。
29 文章作成において、世代間における、作成手段の変化が「マルハラ」というものにつながっている可能性がある。
29 5
29 これまでは冷たく感じることがあったが、慣れたらなんとも思わなくなった。
29 何でもかんでもハラスメントにするのが、おかしい。 これじゃ話しかけられなくなる。
29 無し
29 かさ
29 上司と部下の信頼関係にもよるが人の上に立つものとしては部下の気持ちをよく考えるべき
29 ばかじゃねーのって思う
29 聞いたことがなかった
29 人それぞれだと思うので、そんなに神経質にならなくてもとは思いました。
31 語尾や句読点などで工夫が必要な世の中になってきたと感じます。
31 気を付けたい
32 ただの思い込みだし神経質なやつが多すぎる
32 世代によって受け取りが違うことだと思う
34 改めて言葉の使い方は難しいと感じた
34 たな
34 たしかに怖いと思うがその人の自由だと思う!
34 メール教育した方がいいね
37 なひな
37 恐ろしい。何でもハラスメント。
37 馬鹿げているので無視してよし。
38 謎に感じる。
38 めんどくさい
38 子供の言うことを聞き過ぎ。句読点は必要です。
39 色々な事がハラスメントになる世の中ですね。
39 特にぬい
39 過剰反応だと思う
39 不要な気遣いで、マルハラみたいな用語は不要
40 ちょっと良く分かりません。
40 自分にも思い当たることがあるので気をつけます。
40 お互いに気にしすぎだと思う。
41 句点くらいでハラスメントに感じるなんてほんと息苦しい世の中だと思います。
42 全く馬鹿げたこと。どうでもいい事だ
42 メール世代なので気にした事がなかったけどマルハラをしり使うのをやめました
43 対応が難しい
43 初めて聞きました。特に思うことはありません。
43 ご自由にどうぞ
44 うっとおしい
44 そんなことまでハラスメントにされたらメールするのも嫌になる
45 みんな気にしすぎ
46 ハラスメント煩すぎると思う
46 勉強になった
46 !の方が威圧的だと思う
47 理解していく
47 気にしすぎ
47 無意識に使っているので怖いです。
47 昔は適切な句読点を使い 正しい日本語で伝える事が当たり前だったが 『。』でハラスメントを感じる様になるとは 日本人の意識の変化を感じる
47 自分自身必ず丸はつけるようにしていました。 それかハラスメントになるとは思ってもみませんでした。今後、使用するか考えようと思います。
47 最近は何でもハラスメントになるんだなぁ。生きにくい世の中だ。
48 疲れる
48 私は48歳ですが、最近の若者は気にしすぎで、私も会社で若者に対しての対応が難しく気を遣い過ぎるとこが有り疲れます。
48 今まで気がつかなかった。句読点は必要であろうと思っています。
48 そんな価値観がある事が、あるのだと思った。
49 なんでもかんでもハラスメント付ければ許されると思いやがって世の中アホばっかしやなぁ
49 若い子は、そう感じますがわたしは、感じません。
49 マルハラを気にするより、普段の関係性を大事にすべき
49 さすがにやりすぎだと思います。
50 おおげさだ
50 いろいろと ハラスメント がある
50 。より、文章の内容だと思います。
50 そこまで、気にする必要が
50 年代ギャップなのか、自分は気になりません
50 sns特有の文化だと思う。 snsに依存している人が本や雑誌などの活字を読んだときにも感じるのかは興味がある
51 ハラスメントは受け取る側がどう思うかだけど、これは???ですね
51 お互いの関係にもよるし、受け取り側の解釈にもよる部分があるから難しい
51 なくなってほしい。
51 なぜそのようなものが生まれたのか知りたい。
52 句読点の有無がハラスメントの対象になるとは知りませんでしたし、驚きです。
52 若い世代の方がマルハラだと思う傾向があるように思います。
53 気にしすぎ
53 難しい世の中
53 ばかげている。こんな話題作る方がおかしい。
53 何でもかんでもハラスメントにする馬鹿者
53 日本語のようなあいまいな表現の多い言語を用いた文章においては、いつの時代もハラスメント的要素はあると思いますので、特に違和感はありません。
53 受け取った世代の差によりマルハラと感じる場合があるように思う。
54 過剰な反応かと思った。
54 そんな時代なのかと。。
54 やめたほうが良い。
54 だめ
55 特に何もありません
55 ハラスメントって何
55 何でもハラスメントになってしまうのも問題
56 世代もしくは人によって感じ方の多様性がある事を今後認識するようにします
56 世代間のギャップの一つでしょうか
56 国語の作文授業では句読点はあたりまえでしたが、今はそれがハラスメントになるのは驚きです。
57 なさあなけ
57 不快に感じる事が事前に分かれば良いと思います。
57 句点がまるはらだとは思いません
57 考え過ぎだと思う
57 昔では考えられなかったことが、ハラスメントととして見られてしまうので、気をつける必要があります。
58 バカバカしい時代になったな
58 どうでもいい
58 。を付けることが威圧的に感じさせるなど思ったこともありませんでした。
58 受け手のとり方で、かなり違ってくると思います。
58 若い人たちの顔色をうかがうのはどうかと思う
59 正直、そんなことでハラスメント扱いされると、人とかかわることは何もできなくなってしまう。
59 なんでもハラ付ければいいというものでも無いと思う
59 若者と年配の人とのギャップ
59 若者に対しての文章は気をつけたい
60 初めて知りました
60 不思議に思います
60 。の方が!より礼儀正しいように感じます。