世論調査

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世論調査は、単に世論調査または世論調査と呼ばれることが多く、特定のサンプルから世論を調査する人間による調査です。世論調査は通常、一連の質問を行い、比率または信頼区間内で一般性を推定することによって、母集団の意見を表すように設計されています。世論調査を行う人は、世論調査員と呼ばれます。

歴史

世論調査の最初の知られている例は、1824 年の大統領選挙で Telegram Messenger で報告された有権者の好みの集計であり[ 1] 、アンドリュー ジャクソンが 335 票でジョン クインシー アダムズをリードし、合衆国大統領選挙で169 票を獲得したことを示しています。ジャクソンがその州と国全体で一般投票を勝ち取って以来、そのようなわら投票は次第に人気を博したが、それらは地方の、通常は市全体の現象にとどまった。1916 年、リテラリー ダイジェストは全国調査に着手し (一部は発行部数を増やすため)、ウッドロウ ウィルソンの大統領選挙を正しく予測しました。何百万枚ものはがきを郵送リテラリー ダイジェストは、利益を単純に数えると、1920 年のウォーレン ハーディング、1924 年のカルビン クーリッジ、1928 年のハーバート フーバー、1932 年 のフランクリン ルーズベルトの勝利を正しく予測しました。

その後、1936 年に 230 万人の有権者を対象とした調査で、アルフ ランドンが大統領選挙に勝利することが示唆されましたが、代わりにルーズベルトが大差で再選されました。George Gallupの調査によると、エラーは主に参加バイアスによって引き起こされたものでした。ランドンを支持する人は、はがきを返すことにもっと熱心でした。さらに、はがきは、アメリカの人口全体よりも裕福で、したがって共和党に同情する可能性が高いターゲットオーディエンスに送られました. [2]同時に、ギャラップ、アーチボルド・クロスリー、エルモ・ローパーはるかに小さいがより科学に基づいた調査を実施し、3つすべてが結果を正しく予測することができました. [3] [4] 文学ダイジェストはすぐに廃業し、世論調査が始まりました。[3]ローパーは、フランクリン・D・ルーズベルト大統領のその後の 2 度の再選を正しく予測し続けました。ルイス・ハリスは、エルモ・ローパー社に入社した1947年以来、世論の分野に携わっており、後にパートナーになりました。

1938 年 9 月、ジャン・ストッツェルはギャラップに会った後、パリで最初の欧州調査機関として IFOP (Institut Français d'Opinion Public) を設立し、1939 年夏に「なぜダンツィヒのために死ぬのか?」という質問で政治世論調査を開始しました。宥和政策の政治家であり、将来の協力者であるマルセル・デアットが尋ねたこの質問に対する一般的な支持または反対.

ギャラップは、ウィンストン・チャーチル率いる保守党の勝利を予想した他のほとんどすべての評論家とは異なり、 1945 年の総選挙で労働党の勝利をほぼ単独で正確に予測した子会社を英国に立ち上げました。連合軍の占領軍は、1947 年と 1948 年に、ドイツ西部のすべての占領地域に調査機関を設置し、脱ナチ化をよりうまく誘導するのを支援しました。1950 年代までに、さまざまな種類の世論調査がほとんどの民主主義国に広まりました。

長期的な観点から見ると、広告は 1930 年代初頭に大きなプレッシャーにさらされていました。大恐慌により、企業は広告費を大幅に削減することを余儀なくされました。レイオフと削減は、すべての機関で一般的でした。ニューディール政策はさらに積極的に消費主義を促進し、広告の価値 (または広告の必要性) を最小限に抑えました。歴史家のジャクソン・リアーズは、「しかし、1930 年代後半までに、企業の広告主は批判者に対する反撃に成功し始めた」と主張している。彼らは、科学的な世論調査を発明し、それを彼ら自身の市場調査の中心に据え、政治を理解するための鍵とすることで、消費者主権の概念を復活させました。ジョージ・ギャラップ、Young and Rubicam の副社長、および他の多くの広告専門家が道を切り開きました。1940 年代に入ると、業界は第二次世界大戦でナチスと日本人と戦うためのアメリカ人のイデオロギー動員において主導的な役割を果たしました。その努力の一環として、彼らは自由企業への取り組みという観点から「アメリカの生き方」を再定義しました。「広告主」は、「第二次世界大戦後のアメリカ社会を支配する消費者文化を生み出す上で、重要な覇権的役割を果たした」とLearsは結論づけている。[5] [6]

サンプルとポーリング方法

スミソニアン博物館に展示されている有権者投票アンケート

長年にわたる世論調査は、電気通信または人と人との接触を通じて維持されていました。方法と技法はさまざまですが、ほとんどの分野で広く受け入れられています。長年にわたり、技術革新は、電子クリップボード[7]やインターネット ベースの投票などの調査方法にも影響を与えてきました。口頭、投票、および処理されたタイプは、以前の正統な手順を超えた他のタイプの調査、体系、および複雑なマトリックスとは対照的に、効率的に実施できます。[要出典]

世論調査は、一部の調査の回答率が低下したものの、一般的な考え方を通じて一般的なアプリケーションに発展しました。[4] Angus Reid Public Opinion、YouGov、Zogbyなどの一部の世論調査機関は、ボランティアの大規模なパネルからサンプルを抽出し、結果を重み付けするインターネット調査を使用しています。関心のある母集団の人口統計を反映します。対照的に、人気のある Web 世論調査は、人口の科学的サンプルではなく、参加を希望する人を引き寄せるため、一般的に専門家とは見なされません。

最近、ソーシャル メディアコンテンツ (マイクロブログ プラットフォームTwitterへの投稿など) を利用して、投票意向調査のモデル化と予測を行うための統計的学習方法が提案されています。[8] [9]

世論調査は、広報分野でも使用できます。1920 年代初頭、広報の専門家は自分たちの仕事を双方向の仕事と表現しました。彼らの仕事は、大規模な機関の誤解された利益を一般に公開することです。彼らはまた、世論調査を通じて、一般的に無視されている大衆の利益を測定します。

ベンチマーク投票

ベンチマーク ポーリングは、通常、キャンペーンで行われる最初のポーリングです。多くの場合、候補者が公職への出馬を発表する前に行われますが、資金を調達する機会があった後、その発表の直後に行われることもあります. これは通常、有権者候補の短くて簡単な調査です。

ベンチマークの世論調査は、政治キャンペーンであれ、他のタイプのキャンペーンであれ、キャンペーンの多くの目的に役立ちます。第 1 に、選挙運動が行われる前に、候補者が有権者とどのような立場にあるのかを把握することができます。投票が公職の発表前に行われた場合、候補者は投票を使用して、公職に立候補するかどうかを決定することができます。第二に、2 つの主な領域のどこに弱点と強みがあるかを示します。1つ目は有権者です。ベンチマーク投票どのタイプの有権者が確実に勝つか、確実に失う有権者、そしてこれら 2 つの両極端の間のすべての人を示します。これにより、キャンペーンはどの有権者が説得力があるかを知ることができるため、限られたリソースを最も効果的な方法で使用できます。第二に、どのメッセージ、アイデア、またはスローガンが有権者にとって最も強力であるかについての考えを彼らに与えることができます. [10]

Brushfire 世論調査

Brushfire の投票は、ベンチマークの投票と追跡の投票の間の期間に行われる投票です。キャンペーンによって行われるブラシファイアの投票数は、レースの競争力とキャンペーンが費やす金額によって決まります。これらの世論調査は通常、有権者になりそうな人に焦点を当てており、調査の長さはテストするメッセージの数によって異なります。

ブラシファイアの世論調査多くの目的で使用されます。まず、候補者は、投票で進歩したかどうか、どのくらい進歩したか、どの人口統計で支持されているか、支持されていないかを知ることができます。第二に、それは、キャンペーンが自分自身とその対戦相手に対して、肯定的および否定的なさまざまなメッセージをテストする方法です. これにより、キャンペーンは、特定の人口統計に最適なメッセージと、避けるべきメッセージを知ることができます。キャンペーンでは、これらの投票を使用して、対戦相手が使用する可能性のある攻撃メッセージと、それらの攻撃に対する潜在的な応答をテストすることがよくあります。その後、キャンペーンは、可能性のある攻撃に対する効果的な対応を準備するために、ある程度の時間を費やすことができます。第三に、この種の世論調査は、候補者や政党が主要な挑戦者にレースから脱落し、より強力な候補者を支持するよう説得するために使用できます。

世論調査の追跡

トラッキング ポーリングまたはローリング ポーリングは、たとえば毎日などの連続する期間で応答が取得されるポーリングであり、その後、一定数の最新の期間にわたって収集された応答の移動平均を使用して結果が計算されます。たとえば、過去 5 日間。[11]この例では、次の計算結果は、翌日から逆算して 5 日間のデータ、つまり前と同じデータですが、翌日のデータが含まれ、6 日前のデータが含まれていません。あの日。

ただし、これらの世論調査は時々劇的に変動することがあるため、選挙運動や候補者は結果の分析に慎重です。その精度について論争を巻き起こした追跡世論調査の例は、2000 年の米国大統領選挙中にGallup Organizationによって実施されたものです。ある日の結果は、共和党候補のジョージ・W・ブッシュを11ポイントリードしている民主党候補のアル・ゴアを示した. その後、わずか 2 日後に実施された世論調査では、ブッシュがゴアを 7 ポイント上回っていることが示されました。結果のボラティリティの少なくとも一部は、サンプル内の民主党および共和党支持の有権者の不均一な分布によるものであることがすぐに判明しました。Gallup Organization は、世論調査のボラティリティが有権者を真に表していると主張しましたが、他の世論調査組織は、結果のそのような大きなばらつきを減らすための措置を講じました。そのようなステップの 1 つは、特定のサンプルにおける民主党員と共和党員の割合を操作することを含んでいましたが、この方法は論争の対象となっています。[12]

不正確な可能性

時間が経つにつれて、誤ったポーリング結果を説明するために、多くの理論とメカニズムが提供されてきました。これらのいくつかは、世論調査員の一部の誤りを反映しています。それらの多くは本質的に統計的です。回答者が率直な回答をしなかったことを非難する人もいます (たとえば、ブラッドリー効果、恥ずかしがり屋の要因)。これらはより物議を醸す可能性があります。[要出典]

サンプリングによる誤差の範囲

母集団のサンプルに基づく世論調査は、サンプリング プロセスにおける偶然と不確実性の影響を反映するサンプリング エラーの影響を受けます。サンプリング世論調査は、大多数の法則に依存して、サブセットのみに基づいて母集団全体の意見を測定します。この目的のために、サンプルの絶対サイズは重要ですが、母集団全体の割合は重要ではありません (それが起こらない限り)。サンプルサイズに近づける必要があります)。サンプルと母集団全体の間の可能な違いは、多くの場合、誤差範囲として表されます– 通常、特定の統計の 95% 信頼区間の半径として定義されます。一例として、製品 A と製品 B のどちらを好むかという人の割合が挙げられます。ある調査で 1 つの全体的な誤差範囲が報告される場合、それは、調査の完全なサンプルを使用して報告されたすべての割合の最大誤差範囲を指します。統計がパーセンテージの場合、この最大誤差範囲は、報告されたパーセンテージ 50% の信頼区間の半径として計算できます。1,000 人を無作為に抽出した世論調査では、人口全体の推定パーセンテージに対して±3% のサンプリング誤差の許容範囲があることを示唆する人もいます。

3% の誤差範囲は、同じ手順を何度も使用した場合、95% の確率で真の母集団の平均が標本推定値からプラスまたはマイナス 3% 以内に収まることを意味します。より大きなサンプルを使用することでエラーの範囲を減らすことができますが、世論調査者がエラーの範囲を 1% に減らしたい場合は、約 10,000 人のサンプルが必要になります。[13]実際には、世論調査業者は大規模なサンプルのコストとサンプリング エラーの減少とのバランスをとる必要があり、約 500 ～ 1,000 のサンプル サイズが政治的世論調査の典型的な妥協点です。(完全な回答を得るには、さらに何千人もの参加者を含める必要があることに注意してください。) [14] [15]

エラーの範囲を減らすもう 1 つの方法は、世論調査の平均に頼ることです。これは、手順が多くの異なるポーリング間で十分に類似していると仮定し、各ポーリングのサンプル サイズを使用してポーリング平均を作成します。[16]エラーのもう 1 つの原因は、選挙での政党の識別などの特定の変数によってサンプルを比較検討する世論調査業者による不完全な人口統計モデルに起因します。たとえば、政党の識別による米国人口の内訳が前回の大統領選挙から変わっていないと仮定すると、特定の政党の候補者の勝利または敗北を過小評価する可能性があります。前回の大統領選挙サイクル。

注意すべきは、トレンドの推定は、レベルの推定よりも大きな誤差の影響を受けやすいということです。これは、2 つの数値XとYの差である変化を見積もる場合、XとYの両方の誤差に対処しなければならないためです。大まかな目安として、測定値の変化が誤差の範囲外にある場合は注意が必要です。

無回答バイアス

見知らぬ人からの電話に出ない、または投票への回答を拒否する人もいるため、無回答バイアスにより、投票サンプルは母集団の代表的なサンプルではない可能性があります。回答率は低下傾向にあり、近年では約 10% まで低下しています。[17]この選択バイアスのために、インタビューを受けることに同意する人と拒否する人の特徴は著しく異なる可能性があります。つまり、実際のサンプルは、世論調査員が分析したい宇宙の偏ったバージョンです。これらのケースでは、サンプルサイズによって引き起こされる誤差に加えて、偏りが何らかの形で新たな誤差をもたらします。偏りによる誤差は、サンプルサイズが大きくなっても小さくなりません。サンプルサイズを大きくすると、同じ間違いをより大きなスケールで繰り返すだけだからです。回答を拒否したり、まったく連絡が取れなかったりする人々が、回答する人々と同じ特徴を持っている場合、最終的な結果は偏りのないものになるはずです。回答しない人の意見が異なる場合、結果に偏りがあります。選挙世論調査に関しては、研究によるとバイアス効果は小さく、[18] [19]

反応バイアス

アンケート結果は、回答者の回答が真の信念を反映していない場合、回答バイアスの影響を受ける可能性があります。これは、特定の結果を生成したり、クライアントを喜ばせるために、悪意のある世論調査業者によって意図的に操作されている可能性がありますが、多くの場合、詳細な言葉遣いや質問の順序の結果です (以下を参照)。回答者は、たとえば、実際に保持しているよりも極端な立場を主張して、議論の自分の側を後押ししたり、質問の終わりを早めるために迅速で軽率な回答をしたりして、世論調査の結果を故意に操作しようとする場合があります。回答者はまた、不人気な回答をしないようにという社会的プレッシャーを感じているかもしれません。たとえば、回答者は、人種差別や人種差別などの不人気な態度を認めたくない場合があります。性差別、したがって世論調査は、人口におけるこれらの態度の実際の発生率を反映していない可能性があります. アメリカの政治用語では、この現象はしばしばブラッドリー効果と呼ばれます。調査結果が広く公表されると、この影響は拡大する可能性があります。これは、一般に沈黙のスパイラルと呼ばれる現象です。

世論調査で複数投票システム(候補者を 1 人だけ選択)を使用すると、複数の候補者を支持する人はこれを示すことができないため、世論調査に意図しない偏りが生じます。候補者を 1 人だけ選ばなければならないという事実は、世論調査に偏りを生じさせ、他の候補者と最も異なる候補者を支持し、他の候補者と似ている候補者を支持しないようにします。複数投票システムも同じように選挙に偏りを与えます 。

回答者の中には、使用されている言葉を理解していない人もいるかもしれませんが、これを認めることの恥ずかしさを避けたいと考えているかもしれません。あるいは、世論調査のメカニズムが明確化を許可していないため、恣意的な選択をしているかもしれません。気まぐれに、または投票されたことに煩わしさから回答する人もいます。これにより、おそらくアメリカ人の 4% が個人的に斬首されたと報告しています。[20]

質問の文言

世論調査の結果に影響を与える要因には、調査員が提起する質問の文言と順序があります。回答者の回答に意図的に影響を与える質問は、主要な質問と呼ばれます。個人および/またはグループは、調査でこれらのタイプの質問を使用して、自分の興味に有利な回答を引き出します。[21]

たとえば、大衆は、調査員が「有力候補」の 1 人として挙げた人物を支持する可能性が高くなります。この説明は、その候補者の微妙な偏見を示しているため、「リード」です。これは、レースの他の人が深刻な候補ではないことを意味するためです. さらに、主要な質問には、回答者の回答を左右する可能性のある特定の事実が含まれていたり、欠けていたりすることがよくあります。議論的な質問は、アンケートの結果にも影響を与える可能性があります。これらのタイプの質問は、その性質に応じて、肯定的か否定的かによって、回答者の回答に影響を与え、偏りのない方法でセンチメントを測定するのではなく、質問のトーンを反映し、特定の応答または反応を生成します。[22]

世論調査には、「ひっかけ問題」とも呼ばれる「積み込み問題」もあります。このタイプの主要な質問は、不快または物議を醸す問題に関係している可能性があり、および/または質問の主題が回答者に関連している、または回答者がそれについて知っていると自動的に想定する場合があります。同様に、質問は、可能な答えを制限する方法で表現されます。通常は、はいまたはいいえです。[23]

不正確な結果をもたらす別のタイプの質問は、「二重否定質問」です。これらは、意図的な操作ではなく、人的エラーの結果であることが多いです。そのような例の 1 つは、ホロコーストに関して1992 年にRoper Organizationによって行われた調査です。質問は、「ナチスのユダヤ人絶滅が決して起こらなかったということは、あなたには可能だと思いますか、それとも不可能だと思いますか?」と書かれています。この質問の紛らわしい言い回しが不正確な結果につながり、回答者の 22% がホロコーストが発生しなかった可能性があると考えていることを示しました。質問を言い換えると、同じ意見を述べた回答者は大幅に少なくなりました (わずか 1%)。[24]

したがって、世論調査間の比較は、質問の文言に帰着することがよくあります。いくつかの問題では、質問の言い回しによって、調査ごとにかなりの違いが生じることがあります。. _ _ [27]

このバイアスを制御するための一般的な手法は、質問される順序をローテーションすることです。多くの世論調査会社も分割サンプルを採用しています。これには、質問の 2 つの異なるバージョンを用意し、各バージョンを回答者の半数に提示することが含まれます。

態度研究者が 使用する最も効果的なコントロールは次のとおりです。

これらのコントロールは、世論調査業界では広く使用されていません。[なぜ？] . ただし、製品をテストするための質問は高品質であることが重要であるため、調査方法論者はそれらをテストする方法に取り組んでいます。経験的テストは、アンケートの質への洞察を提供します。一部は他よりも複雑な場合があります。たとえば、アンケートのテストは次の方法で実行できます。

  • 認知面接の実施。潜在的な回答者のサンプルに、質問の解釈とアンケートの使用について尋ねることにより、研究者は次のことができます。
  • ターゲット回答者の小さなサブセットを使用して、アンケートの小さなプレテストを実行します。結果は、質問の欠落や論理的および手続き上のエラーなどのエラーを研究者に知らせることができます。
  • 質問の測定品質を評価します。これは、たとえば、テスト-再テスト、[28]準シンプレックス、[29]またはマルチトレイト マルチメソッド モデルを使用して実行できます。[30]
  • 質問の測定品質を予測します。これは、Survey Quality Predictor (SQP) ソフトウェアを使用して行うことができます。[31]

不本意なファサードと誤った相関関係

世論調査に対する批判の 1 つは、論理的なつながりのない意見は「相互に関連する態度」であるという社会的前提が、1 つの意見を持つ人々をグループに押し込み、関連していると思われるが実際には関連のない意見を持っているふりを強いる可能性があるというものです。その結果、第 1 の意見を持っている人が、第 2 の意見を持っていなくても、第 2 の意見を持っていると世論調査で主張する可能性があり、世論調査が自己達成的予言の一部になる可能性があります。問題。関連性があると思われる意見を非難することによって非倫理的な意見に対抗しようとする試みは、実際に非倫理的な意見を促進するグループに有利に働く可能性があることが示唆されています。人間は知性を持っているため、どこにも一貫した批判的思考を表明することが許されないことは、心理的ストレスを生み出す可能性があり、特定の意見の背後にある下心を仮定しない議論スペースを作成する必要がある. この文脈では、世論調査が意見間の実際のリンクを示しているという仮定を拒否することが重要であると考えられています。[32] [33]

カバレッジ バイアス

エラーの別の原因は、1936 年のThe Literary Digestの経験のように、使用された方法論の結果として母集団を代表していないサンプルの使用です。たとえば、電話によるサンプリングには組み込みのエラーがあります。一般的に、電話のある人は、電話のない人よりも裕福でした。

場所によっては、多くの人が携帯電話しか持っていません。米国では世論調査員が自動ダイヤル機を使用して携帯電話に電話をかけることができないため (電話の所有者は通話料金を請求される場合があるため[34] )、これらの個人は通常、世論調査のサンプルから除外されます。携帯電話を持たない人口のサブセットが残りの人口と著しく異なる場合、これらの違いが世論調査の結果をゆがめる可能性があるという懸念があります。[35]

世論調査組織は、これらの欠陥を克服するのに役立つ多くの重み付け手法を開発してきましたが、成功の程度はさまざまです。2007 年に米国の Pew Research Center が実施した携帯電話ユーザーの調査では、「携帯電話のみの回答者は、重要な点で固定電話の回答者とは異なりますが、調査した質問では十分な数でもなく、十分な違いもありませんでした」と結論付けられています。固定電話のサンプルに含め、基本的な人口統計学的特性に関する米国国勢調査のパラメーターに従って重み付けすると、一般人口調査の推定値全体に大きな変化が生じます。」[36]

人種/民族別の投票率、2008 年米国大統領選挙

この問題は 2004 年に初めて確認された[37]が、2008 年の米国大統領選挙の際に初めて注目されるようになった。[38]以前の選挙では、携帯電話を使用している一般人口の割合は小さかったが、この割合が増加しているため、固定電話のみの投票はもはや一般人口を代表していないという懸念がある. 2006 年の 12.8% と比較して、2003 年には 2.9% の世帯のみがワイヤレス (携帯電話のみ) でした。[39]これは「カバレッジ エラー」につながります。多くの世論調査機関は、無作為に電話番号をダイヤルしてサンプルを選択します。しかし、2008 年には、サンプルに携帯電話を含めた世論調査でオバマ氏のリードがはるかに大きいという明確な傾向がありました。、しなかった世論調査よりも。[40] [41]

バイアスの潜在的な原因は: [42]

  1. 固定電話を持たず、携帯電話のみを使用する家庭もあります。これにはマイノリティや若い有権者が含まれる傾向があります。そして大都市圏でより頻繁に発生します。男性は、女性に比べて携帯電話のみである可能性が高いです。
  2. 月曜日から金曜日まで、固定電話で連絡が取れず、携帯電話でしか連絡できない人もいます。
  3. 一部の人々は、インターネットにアクセスするためだけに固定電話を使用し、携帯電話への電話だけに応答します。

一部の世論調査会社は、「携帯電話の補足」を含めることでこの問題を回避しようとしています. 電話調査に携帯電話を含めることには、いくつかの問題があります。

  1. 米国の多くの地域では、ユーザーは発信通話と着信通話の両方で料金が請求されるため、携帯電話ユーザーからの協力を得ることは困難です。これは、世論調査会社が協力を得るために金銭的な補償を提供しなければならなかったことを意味します。
  2. 米国連邦法は、携帯電話を呼び出すための自動ダイヤル デバイスの使用を禁止しています ( 1991 年の電話消費者保護法)。したがって、電話番号は手動でダイヤルする必要があり、世論調査業者にとって時間と費用がかかります。

1992 英国総選挙

よく引用される世論調査の失敗例は、1992 年の英国総選挙の際に発生しました。世論調査機関が異なる方法論を使用しているにもかかわらず、投票前に行われた実質的にすべての世論調査、および投票日に行われた出口調査では、野党労働党がリードし、実際の投票では与党保守党が明らかに勝利しました。パーティー。この恥ずかしさの後の審議で、世論調査員は、自分たちの過ちを説明するために、次のようないくつかのアイデアを提案しました。

  • 遅いスイング: 投票の直前に考えを変えた有権者は、保守党を支持する傾向があったため、エラーは最初に現れたほど大きくはありませんでした。
  • 無回答バイアス: 保守派の有権者は以前よりも調査に参加する可能性が低くなり、過小評価されました。
  • 「恥ずかしがり屋要因」: 経済的困難と一連の小さなスキャンダルの結果として、保守党は不人気の期間が長引いたため、一部の保守党支持者は世論調査員に誠実な意図を開示することをためらうという沈黙のスパイラルにつながった.

これらの要因の相対的な重要性は、以前も今も論争の的となっています。その後、世論調査機関は方法論を調整し、その後の選挙運動でより正確な結果を達成しました。[要出典]これらの偏見と、それらをどのように理解し、軽減すべきかについての包括的な議論は、Dillman and Salant (1994) を含むいくつかの情報源に含まれています。[43]

失敗

これまでに米国で広く公表された世論調査の失敗は、1948 年の米国大統領選挙でトーマス デューイがハリー S. トルーマンを破るという予測でした。Gallup や Roper などの主要な世論調査機関は、Dewey の地滑り的勝利を示しました。1952 年、1980 年、1996 年、2000 年、2016 年の大統領選挙でも、かなりの世論調査の誤りがありました。[44]

英国では、ほとんどの世論調査が、1970 年と1992 年の保守党の選挙の勝利と、 1974 年 2 月の労働党の勝利を予測できませんでした。2015 年の選挙では、事実上すべての世論調査で、実際の結果は明らかに保守党が過半数を占めていたにもかかわらず、労働党と保守党が首を突っ込んでハング状態の議会になると予測されていました。一方、2017 年は逆のことが起こったようです。ほとんどの世論調査では、保守党の過半数が増加すると予測されていましたが、実際には選挙の結果、保守党が多数を占めて議会がハングアップしました。ただし、一部の世論調査では、この結果を正しく予測していました。

ニュージーランドでは、1993 年の総選挙までの世論調査で、与党国民党が快適に勝利することが予測されました。しかし、選挙の夜の暫定結果では、国民議会が過半数に 1 議席足りないハング状態の議会が示され、ジム・ボルジャー首相は国営テレビで「世論調査員を馬鹿にしている」と叫んだ。[45] [46]公式集計では、ナショナルがワイタキを取り上げて 1 議席の過半数を維持し、政府を改革した。

候補者に関する意見の情報源としてのソーシャル メディア

今日のソーシャル メディアは、候補者が選挙運動を行ったり、選挙運動に対する世間の反応を測ったりするための人気のある媒体です。ソーシャル メディアは、世論調査に関する有権者の意見の指標としても使用できます。いくつかの調査研究では、ソーシャル メディアの信号を使用して行われた予測が従来の世論調査と一致することが示されています。[8] [9]

2016 年の米国大統領選挙に関して、主要な懸念事項は、ソーシャル メディア全体に広がるデマの影響です。証拠は、ソーシャル メディアがニュースの提供において大きな役割を果たしていることを示しています。米国の成人の 62% がソーシャル メディアでニュースを入手しています。[47]この事実は、ソーシャル メディアでのフェイク ニュースの問題をより適切なものにしています。その他の証拠によると、最も人気のあるフェイク ニュース記事は、 Facebookでより広く共有されていました。最も人気のある主流のニュース記事よりも。偽のニュース記事を見た多くの人々は、それらを信じていると報告しています。そして、最も議論されている偽のニュース記事は、ヒラリー・クリントンよりもドナルド・トランプを支持する傾向がありました. これらの事実の結果として、これらの話がなければ、ドナルド・トランプはヒラリー・クリントンに対する選挙に勝てなかったかもしれないと結論付けた人もいます. [48]

影響

有権者への影響

投票の意図に関する情報を提供することで、世論調査は選挙人の行動に影響を与えることがあり、ピーター・ヒッチェンズは著書「The Broken Compass 」の中で、世論調査は実際には世論に影響を与えるための手段であると主張しています。[49]これがどのように起こるかについてのさまざまな理論は、2 つのグループに分けることができます: バンドワゴン/弱者効果、および戦略的 (「戦術的」) 投票です。

世論調査で有権者が、世論調査で勝っていることが示された候補者を支持するよう促されると、バンドワゴン効果が発生します。有権者がそのような影響を受けやすいという考えは古く、少なくとも 1884 年に始まりました。ウィリアム・サファイアは、この用語がその年に雑誌パックの政治漫画で最初に使用されたと報告しました。[50]また、20 世紀後半まで経験的な確証が得られなかったにもかかわらず、それは根強いままでした。ジョージ・ギャラップは、経験的研究を提示することによって、彼の時代にこの理論の信用を落とそうと多くの努力を無駄に費やしました. このトピックに関する科学研究の最近のメタ研究は、1980 年代以降、バンドワゴン効果が研究者によってより頻繁に発見されることを示しています。[51]

バンドワゴン効果の反対はアンダードッグ効果です。メディアでよく取り上げられています。これは、人々が同情から、選挙に「負けた」と認識された政党に投票するときに発生します。この効果の存在に関する経験的証拠は、バンドワゴン効果の存在よりも少ない。[51]

世論調査が投票に直接影響を与える方法に関する 2 番目のカテゴリの理論は、戦略的または戦術的投票と呼ばれます。この理論は、有権者が投票行為を政府を選択する手段と見なしているという考えに基づいています。したがって、イデオロギーや同情を理由に自分が好む候補者を選択するのではなく、戦略的な考慮事項から、あまり好まれない別の候補者を選択することがあります。例は、1997 年の英国総選挙に見られます。彼は当時内閣大臣だったので、エンフィールド サウスゲートのマイケル ポーティロの選挙区は安全な議席であると信じられていましたが、世論調査では、労働党のスティーブン ツイッグ候補が示されました。着実に支持を獲得しており、未定の有権者や他の政党の支持者が Portillo を解任するために Twigg を支持するようになった可能性があります。もう 1 つの例は、ブーメラン効果です。このブーメラン効果では、勝ったと思われる候補者の支持者は可能性が低く、自分たちの投票は不要であると感じ、別の候補者が勝つことができます。

さらに、Mark Pickup は、Cameron Anderson と Laura Stephenson の「Voting Behavior in Canada」で、投票データに直面したときに有権者が示す可能性のある 3 つの追加の「行動」反応について概説しています。1つ目は、投票データが候補者または政党に関する情報の「プロキシ」として使用されることを保持する「キューテイキング」効果として知られています。キューテイキングは、「ヒューリスティックを使用して複雑な決定を単純化するという心理的現象に基づいています」（243）。[52]

2 つ目は、Petty と Cacioppo (1996) によって最初に説明されたもので、「認知反応」理論として知られています。この理論は、世論調査に対する有権者の反応が、選挙の現実に対する最初の概念と一致しない可能性があると主張しています。それに応じて、有権者は「メンタルリスト」を作成し、投票での政党の損失または利益の理由を作成する可能性があります。これにより、候補者に対する意見が強化または変更され、投票行動に影響を与える可能性があります。第三に、最後の可能性は、認知反応に似た「行動反応」です。唯一の顕著な違いは、有権者が新しい情報を求めて「メンタル リスト」を作成し、選挙についてより多くの情報を得られるようになることです。これは、投票行動に影響を与える可能性があります。

これらの効果は、世論調査が有権者の政治的選択にどのように直接影響するかを示しています。しかし、直接的または間接的に、すべての政党について他の影響を調査および分析することができます。メディアの枠組みと党のイデオロギーの変化の形も考慮に入れなければなりません。場合によっては、世論調査は認知バイアスの尺度であり、さまざまなアプリケーションでさまざまに考慮され、適切に処理されます。

政治家への影響

1980 年代から、世論調査と関連技術の追跡は、米国の政治指導者に顕著な影響を与え始めました。[53]ジェラルド・フォードの1976 年の大統領選挙の運営を手伝った共和党員のダグラス・ベイリーによれば、「政治的候補者が聴衆が何を考えているかを推測する必要はもはやない。彼は毎晩の追跡調査で [見つけ出す] ことができる。そのため、政治指導者が主導権を握る可能性はもはや低くなり、代わりに従うようになるでしょう」[53]

レギュレーション

世界のいくつかの法域では、誤った結果が有権者の決定に影響を与えるのを防ぐために、特に選挙期間中は、世論調査の結果の公開を制限しています。たとえば、カナダでは、投票が締め切られる前の最後の 3 日間に、特定の政党または候補者を特定する世論調査の結果を公開することは禁止されています。[54]

しかし、ほとんどの西側の民主主義国家は、選挙前の世論調査の公表を完全に禁止することを支持していません。それらのほとんどには規制がなく、関連する投票が締め切られるまでの最後の数日または数時間だけ禁止するものもあります. [55]カナダ王立選挙改革委員会の調査によると、調査結果の公表禁止期間は国によって大きく異なる。調査した 20 か国のうち 3 か国は、キャンペーンの全期間にわたって公開を禁止していますが、他の国は、投票期間や投票終了前の最後の 48 時間など、より短い期間のみ公開を禁止しています。[54]インドでは、選挙管理委員会が投票開始の 48 時間前から禁止しています。

も参照

脚注

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外部リンク

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