同志社大学特別客員教授
１．はじめに文化情報学部
吉野諒三

Rips & Rasinski,2000,p.320.）

世論は、時には戦争の開始や回避に大き回収率の向上を期待してマルチモード調な影響を与える。2016 年の英国の EU 離脱査が導入されることもあるが、しばしば、国民投票や米国大統領選挙における世論調単独モードよりも回収率は下がる(NHK 世査による事前予測の失敗は、民主主義を支論調査部，2018;大隈・原田,2017)。回答のえる世論調査の信頼性を揺るがせた。これ

仕方が複数あると選択に迷ったり、WEB 回は、統計的厳密性を欠く低コストの調査法

答導入も調査参加のコスト感は低いが調査の多用も関係している。安くても使えない協力も拒否も参加後の中断も容易にできるデータは、結局は高くつく。という意識や個人情報漏洩の危惧に繋がっ日本でも、人々の在宅率低下や個人情報たり、結局,回収率の低下に至っている。近保護等の様々な課題に直面し調査協力率が年の国勢調査でも WEB 回答の奨励が未回答低下し続け、データの信頼性が揺らいでいの増大に繋がってしまっている。

る。マスコミの世論調査も、コスト削減で鈴木 (2020)は東京都の各市の調査で、回信頼性の低い方法に流れてきた。質の低い収率向上のために郵送回答に WEB 回答を追データから情報を読み取るには、高度な技加したが回収率は改善せず、WEB 導入後の術が必要である。

回答分布は「市への愛着」「地域活動への協

本稿では、未回収層バイアスについて触力意向」「町並みの満足度」など社会参画意

れ、実践上で母集団全体を推定する支援と向や満足度が低下してしまい、DK 率も増加なる基礎情報について随筆してみよう。

してしまったことを報告している。
マスコミ各社共同実験調査報告（携帯２．回収サンプルの母集団からの偏り

RDD 研究会，2015)の刊行以降、マスコミ各コストを十分にかけた調査でも、対象者社は統計的基礎が固まっていない固定・携への接触不能や調査拒否を皆無にはできず、帯電話ミックスモード調査に走り出してし母集団推定において未回収層の存在によるまった。固定電話では若者のデータが得らバイアス（「未回収層バイアス」）は無にでれないからと母集団のカバー率向上を求めきない。注意すべきは「回収率が高いほどて携帯電話の利用へ進んだが、厳密な意味バイアスが少ない」とはいえないことであでの回収率は著しく低く、しかもバイアスる。計測したい統計量と未回収層バイアスの検証すらしがたい。固定電話だけでつかとの相関がなければ低回収率でもバイアスめていた層の回収率も下がり、一体、固定はなく、逆に相関があれば高回収率でもバ

電話調査と携帯電話調査の単純和が統計的イアスが無視し得ない(Hedlin,2020)。
（未に何を表しているのか、理念が不明である。

回答バイアス＝未回収率×[回収層と未回固定電話と携帯電話のデュアルフレームで収層の回答分布の差]である。Tourangeau,

母集団のカバー率が向上しても、接触・応98答不能によるバイアスは大きくなる(Brick

ティの差異の方が回答分布の差異に効くのら,2006)。

ではないかと考察する研究がある。例えば、通常、未回収層は観測し得ないので、そ土屋（2006）では、「調査への指向性」と称のバイアス補正には回収層での外的属性した変数を導入し、回収サンプルの中での（性、年齢層、学歴等々）などのウェイト分析だが、各個人の回収層になる傾向と未調整が適用されることがある。性別や年齢回収層になる傾向を考察し、外的属性だけなど外的属性の分布が既存の国勢調査統計による回収層に対するウェイト調整ではかと異なる場合は、データにバイアスがあるえってバイアスを助長することを警告してことが容易に分かるため、それらの属性にいる。さらに、土屋（2010）では調査協力関してウェイト調整をするという考えは受者との接触レベル（在宅率など）と回答時け入れられやすい。しかし、そのようなウの協力態度の２段階で、外的属性と調査指ェイト調整は回収率が十分に高いときには向性によるウェイト調整を試行錯誤し、調有効であるが調整前後の差は数％程度にと整の有無で 10 ポイント近くの差違が生じどまり、回収率が低いときには、むしろバる場合を示している。ただし、結局、何をイアスを助長する危惧がある(土屋，2005，

どう補正しても不能バイアス大の可能性は2006,2010)。

避けられないとの結論である（つまり、回未回答バイアスが見過ごせないのは、質収層内での調査協力度の違いによる意見分問と未回収層の回答分布が無視できぬ相関

布の差よりも、回収層と未回収層との間のを持つ場合である。しかし、調査に先立ち意見分布の差の方が大きい）。総じて、対人その相関の有無を判定することは、多くの的な信頼感、社会的な信頼感、宗教心が大場合できない。したがって、未回収層の効切か否か、選挙投票に行くか否か、家庭満果を推察するには、未回収層の回答分布と足感、社会的に不満がある場合に何か行動

外的属性や調査協力度や政治的態度、参加をするか、日本の芸術の評価等々の項目で、コストの認知等を含むパーソナリティの影調整値の方が肯定的な回答率が低くなり、響を勘案することが肝要である。ただし、社会的望ましさが減じる方向になる。これ

協力者内部でも拒否者内部でも、調査トピは、土屋（2005，p.41）の郵送調査におけックによっては意見が両極の人々が含まれる未返送者が、身近な生活にのみ関心があることもある。その場合、回答の総和としり、濃密な人間関係や社会一般に無関心で、ては、あたかも回収率に依存しないように社会に不満があっても何もしようとはしな見えることもあろう。過去の方法論的な比い と い う 観 察 を 再 認 す る 。 (Matsuo &較研究では、各項目の単純集計分布の比較

Billet, Loosveldt, & Berglund[2010]はで、方法を変えても差が見られないから新調査拒否者からも幾つかの質問を尋ね、未たな安易な方法でも問題ないとする論文が回答層バイアスは多くの質問項目は外的属多々見られる。項目毎の回答差がなくても、性の調整で解消されるが、社会活動に関す項目間のクロス集計や多次元データ構造にる項目では差が解消され難いと考察してい顕著な差違はあり得る（吉野他，2018)。

る。)

外的属性だけの「補正」は上手くいかな

さらに、Lee & Kanazawa(2000)はロジッ

いが、外的属性で計測できないパーソナリ

ト分析を用いて、例えば内閣支持に反対の99

人々は、支持・不支持の質問に「DK」とし回収率でも、公募や登録モニターによる非が ち で あ る こ と を 推 察 し 、 こ の false

確率抽出サンプルの調査よりもよい。未回

negative のため回答データに現われる支収バイアスを念頭に、回収データの補正に持率よりも、実際の支持率はもっと低いはは、重要な変量と密接な共変量を含める方ずだと示唆する。これは回収率が著しく低が各種の加重平均より重要である

い調査で協調性の高い人だけが回答してい(Tourangeau 他の前掲書の大隅他による訳るようなケースでは社会的望ましさのバイ書,表 8.１,p.197)としている。

アスが著しく、支持率が高く出てしまうの回収率についても触れておく。同じ方法であろう。逆に現内閣の不支持が急速に増による長期継続調査で意見分布の変化が見える事態では、不支持率が実際よりも高くられても、経年的な回収率低下が原因で見でることはあり得る。1990 年代初めの電話かけ上の変化に過ぎないことがあり得る。

調査登場の時期の面接調査と電話調査(ど特に「対人的信頼感」「幸福感」「生活満足ちらも住民基本台帳からの抽出、後者はさ感」などと協調性とは相関はありそうで、らに電話帳を使用)の比較で、電話調査では調査協力度に結びついていそうである。

面接調査における支持率の上下変化が極端

統計数理研究所による「日本人の国民性になる傾向が確認されている(田中・調査」において信頼感項目の１つ「#２.12

林,1996)。電話調査の方が回収率が低く、たいていの人は,他人の役にたとうとして明確な意見のある者や意見を言いたい者がいると思いますか,それとも,自分のことだ回答層となる傾向もあろう。

けに気をくばっていると思いますか？」に

また WEB 回答を導入しても、厳密な確率ついて、坂元（2010）が質問項目全般につ抽出の下で若者の回収率は向上しない。公いての検討において、「他人の役に…」の上募や登録モニターを利用した非確率抽出の昇傾向に違和感を表し、継続比較性の経年WEB 調査では、回収データは母集団どころ的劣化を懸念している。しかし、筆者が回か、登録モニター全体すら代表していない収率を考慮し、計画サンプル全体の中で調（大隅,2001,2010; Tourangeau,Conrad &査に協力し、かつ「他人の役に…」の回答

Cooper,2013; 吉村,2001 ）。非 確率 抽出 の比率を計算してみると、1983-2008 年の間

WEB 調査データは,機微な調査質問に対しに変化がほとんどないことが分かる(デーて少数だが知識があり明確な意見を持つ

タは研究所 HP で公開)。つまり、低回収率

人々の回答から貴重な情報を求めるには有が進むにつれて回答者が協調性、社会参画効であろうし、匿名性の高い WEB 調査デー性の高い人に絞られ、回答に社会的望ましタは機微な質問へも回答もしやすい(Kreu-さのバイアスが強くなっていることが示唆

ter,Presser & Tourangeau,2008)という利される。これは長期継続調査における比較点はあるが、全体の世論の推定には、誤解可能性への警告となる。当該の質問は、一に導く危惧が大きい。

種の調査協力度を測る項目であったとも考Tourangeau,Conrad & Cooper(2013,Sec.

えられる。
（吉野[2018]や Yosino[2021]の8.4)の「WEB 調査の科学」によれば、調査目

NHK の 「中学生・高校生の生活と意識調査」

的が母集団の推定であれば、確率サンプリの分析も参照。）

ングから始めるべきで、その方がたとえ低100関連して、今井(2002）は内閣支持率について、有効回収データの中での内閣の「支的に協力してくれた人々と、一度は拒否し持率」と計画サンプル全体の中で調査に回たが再度の依頼に応じて協力した消極的回答し、かつ「支持」を表明した「全体支持答者を比較している。

率」を弁別した。発足直後の細川内閣や小例えば、神経症については、多くの場合、泉内閣は「支持率」過去最高とマスコミを対象者の調査拒否の態度に結びついている。

賑わせたが、発足直後の田中、細川、小泉

神経症で対人関係を避けようとする傾向のの各内閣の「全体支持率」は大差はないこ人が調査拒否し、参加しても曖昧な回答やとを示した。つまり、調査の低回収率が見無回答、中断をするのは想像できる。反対

かけ上の「支持率」を押し上げてしまってに、協調性は調査協力と密接に結びついているということである。

いるのは想像に難くない。調査場面に限れ国際比較調査でも回収率は重要である。

ば、対象者の社会貢献度の認知や評価の要

海外では、日本のように整備された住民基因を除けば、「調査協力態度を見せること」

本台帳や選挙人名簿が世論調査に利用できは協調性とほとんど同義であろう。誠実性ず、母集団推定には最適ではない方法に甘については、調査協力に有意でないか、負んじていることが多い。厳密な回収率の計の相関を見せているという報告がほとんど算もできないが、近似的な計算をしてみるのようである。誠実な対象者は時間に余裕と 10 数％程度という国や地域も見られるのある状況では調査協力してくれそうであ（吉野,2014）。このように考えると、回収るが、他の仕事に従事している時は誠実さデータだけの比較で見いだされた類似性やゆえに調査は拒否されがちとなろう。調査

差異は、真に各国の母集団の間の意見分布

テーマに知識や意見がない場合も、誠実さの類似性や差異であるか、回収率の違いでゆえの調査拒否ということがあろう。外向各国での回収層が偏っているための見かけ性や開放性は効く効かないの報告が混在す上のものなのか、即断できない。

る。しかし、このあたりも調査員と対象者

例えば公衆衛生調査では「健康」と「信のパーソナリティの相互作用、対象者の調頼感」に相関があり、信頼感の高い人々の査依頼時点での状況等々、複数の要因が交方が健康（well-being）であるとされる一絡し得ることを念頭に、それらを峻別し、方、国際比較ではその相関が見られない場

各状況の観測データを比較しないと効果を合も多い。 それは本当に相関がないのか、見落としがちになろう。

各国であまりにも低回収率なので 回収層

さらには Sassenroth は孤立（客観的社会は協力的な「信頼感」の高い人々ばかりが的孤立 isolation）と孤独感（主観的孤独回答しているので天井効果で相関が見られ感 loneliness）を区別している。例えば、ないのか、判断が難しい(吉野・角田,2013)。

客観的には多くの人々から除け者とされていても除け者同士で集まって孤独感のない

３．回収層 vs 未回収層のプロファイリング

者と、多くの友人がいるようだが自己開示（１）パーソナリティの視点へできずに孤独感を深めている者がいて、後Sassenroth(2013)は、心理学のビッグフ者の方が調査において協力を拒んだり、曖ァイブ尺度（開放性、誠実性、外向性、協昧な回答や無回答、中断が多くなると推察調性、神経症傾向）を利用し、調査に積極した。そして、文献研究の総括と各仮説の101

思考実験を施した後、５要因が個別ではな

調査ではその逆のタイプの人が回答しやす

く総合して孤独感に影響を与え、その孤独い。特に、非確率抽出のサンプルによる WEB感が調査参加意思に影響を与えるモデルを調査の参加サンプルにその傾向が強くなる検証した。のは推察される。

Sassenroth は、ドイツ版一般社会調査

また Sassenroth のモデルではビッグフ（GGSS 面接調査）データに関して、複数のァイブは調査協力に個別に効くのではなく、モデルを比較検証し、外的属性に関しては孤独感を媒介して効くということであった

一貫して年齢、政治関心、ISEI（職務上のが、検証できなかった。しかし、その効き地位に関する国際的な社会経済指標）、居住方もどのような調査方法やモードでも同様

都市規模、ドイツ国籍の有無が調査協力にというのではなく、面接調査の場合は孤独有意な効果があるのを確認する一方で、学感を持たない対象者、オンライン調査では歴などの効果は一貫性を見なかった。パー

孤独感を持っている方の対象者が調査に参ソナリティに関しては、回答対象の神経症

画する傾向が高くなると解釈すれば、モデ傾向と協調性は一貫して有意な効果を確認

ルとしても整合している。

している。積極的な回答者は顕著な協調性が目立つ。他方で、面接調査員の経験、年（２） Leeuw ら(2019)による調査態度尺度

齢、性別、学歴については有意な効果は見Leeuw ら(2019)は調査協力に繋がるパー

いだされなかった。総じて、効果が見られソナリティ要因を広範な関連研究を俯瞰した外的属性やパーソナリティの変数は効果て、調査の享受（E:survey enjoyment）、調量がほぼ同程度であった。さらに LISS パネ

査の価値観（V:survey value）、調査の負担ル調査（オンライン労働調査）のデータも（B:survey burden）の３つの主要要因を特分析し、調査協力へのパーソナリティ特性定し、以下のようにそれぞれ３問ずつの質についても神経症傾向の負の効果を確認し問文を７点尺度（「１．全く不同意しない」ているが、予想に反して開放性や外向性にから「７．全く同意する」）で回答者に評定ついても負の効果を観測したとしている。

させ検証している。

Sassenroth 自身は、ドイツ版一般社会調査

E1: I really enjoy responding to questionnairesと LISS のデータ分析ではモデルの整合性や例えば外向性と質問の回答傾向には一貫した傾向は確認できなかったとする。
しかし、筆者には、面接調査と調査員を

through the mail or Internet.
E2: I really enjoy being interviewed for a survey.
E3: Surveys are interesting in themselves.

介在させないオンライン調査においては調

V1: Surveys are important for society.

査協力に対してパーソナリティの効果が逆

V2: A lot can be learned from informationになるのを見落としているように見える。

collected through surveys.

通常の面接調査では協調性や外交性が高い

V3: Completing surveys is a waste of time.

人が調査協力しやすく、閉じこもりがちな

B1: I receive far too many requests to par-

神経症、外向性が低い人、つまり社会参画ticipate in surveys．

や社会活動を避ける人は拒否しやすいが、

B2: Opinion polls are an invasion of privacy.

他方で調査員を介在せず匿名性の高い WEB

B3: It is exhaustive to answer so many ques-102tions in a survey.

4.2 できるならば質問票に政治関心（またこれらを単純に翻訳して用いるのではなは当該のトピックへの関心）、調査協力度、く、文化差などを含み日本の調査環境の実パーソナリティ特性項目を入れて、回収層・態を加味した質問項目として適用の仕方の未回収層のバイアス推察に役立てる。

研究が必要であるかもしれない。また、傾4.3 未回答バイアスと統計量… 精密な分

向スコアの活用と同じく、質問項目数の増析では、調査トピックとノンレスポンス（対加が問題となり得る。調査協力度を計測す象者の接触不可や調査拒否）との相関に留るだけで、９問取られるのは受け入れがた意する。

い場合もあり得る。質問数を絞るとすると、

4.4 ウェイト調整は「補正」ではなく、バ例えば各項目一つずつで、以下のような候イアスを見つめるため…傾向スコアなどで補が考えられる。

「補正量」を得ようとするよりは、元のデ（調査への興味・関心）ータでの回答比率と大きく離れる質問項目

E2: 私は調査に協力することに興味や関心がある。
（調査の価値）
V1: 調査は世の中にとって役に立つ。
（調査協力の負荷）
B2+B3:世論調査は個人生活への侵害であを考察することによって、バイアスの傾向を浮かび上がらせる技法として使える。
4.5 回収率に敏感になれa) 回収層内での Yes/No 比率のみならず、計画サンプル全体の中での Yes/No 比率に着目せよ。

るし、沢山の質問に回答しなければな

b) 回収率がかなり低い場合、回収層は自分らないのは骨が折れる。の意見を積極的に言いたい人、その調査トいずれにせよ、調査協力度を測る項目をピックに特に関心のある人、調査依頼に対追加し、未回収層バイアスを推察することして強い協調性を見せる人、社会貢献的態は意味が深い。項目追加ができなくとも、度を見せたい人に集中しがちで、質問によ未回収層バイアスを推察する基礎として回っては社会的望ましさへの強いバイアスが答対象者の「調査への興味・関心」「調査の生じている。

価値」「調査協力の負荷」の認知と評価を考

c）長期時系列比較で意見分布の変化が見慮することは必要であろう。

られたとしても、経年的な回収率低下が原因で見かけ上の変化に過ぎないことがあり

４．バイアス評価の Rule of thumb(経験則）
これまで触れたことを箇条書きにまとめ得る。
d) 国際比較調査データで見られる類似性ておこう。

や差異は、真に各国の母集団の間の意見分

4.1 統計的無作為標本抽出法にもとづく確布の類似性や差異であるか、回収率の違い

率抽出調査と非確率抽出調査は峻別する。

で各国内での回収層が異なるための見かけたとえ低回収率でも確率抽出の方が信頼で上のものか、即断できない。

きる。非確率抽出は、少数でも当該のトピックに知見と意見のある人、機微な質問へ回答してくれる人からの情報収集に役立つこともあり得る。

５．調査と投票、これからの社会
本稿で述べられたようなことは、既に断片的には各所で報告されてきたはずである。
103

それでは、なぜ、データの解釈でそれらの【参考文献】成果はほとんど活用されていないのか？

Brick,J.M.,Dipko,S.,Presser,S.,Tucker,C.,& Yuan,

すぐに思い浮かぶことは、「面倒だから」

Y.(2006).Nonresponse Bias in a Dual Frame「統一基準がないから」「定量的補正に繋がSample of Cell and Landline Numbers.Publicらないので」などであろう。戦後の官民学

Opinion Quarterly,70(5,SpecIssue),780–793.の先駆者とは異なり、調査主体側の厳密なHedlin,D.(2020). Is there a 'safe area' where

調査への関心や社会的貢献度の評価の低下

the nonresponse rate has only a modestが、調査コストばかり気にしながらその評

effect on bias despite non-ignorable

価能力が伴わず、かえってコストが増大しnonresponse? International Statistical Review,

データの質も低下してしまうような事態を88,3,642-657.

招いている。
マスコミも世論調査を選挙予測のためと今井正俊(2002).内閣支持率を押し上げた低回
収率.世論調査協会報,82,42-45.

思っているようでは、普段の世論調査を守Keeter,S.,Miller,C.,Kohut,A.,Groves,R.M.,& Pre-

るどころか、選挙予測の技術の維持すら危

sser,S.(2000).Consequences of reducing non-うい。調査協力する層と選挙で投票する層

response in a national telephone survey.Publicの重なる傾向がある限りは、低回収率調査

Opinion Quarterly,64,125-148.

でも予測が大きく間違うことはなかった。

Kreuter,F., Presser,S.& Tourangeau,R.(2008).

しかし、 選挙予測のためだけならば、もっSocial desirability bias in CATI,IVR,and WEBと効率のよい方法はありえる。選挙予測とsurveys. Public Opinion Research,72,5,847-86

は異なり、結果を直接には検証しがたい普5.

段の世論調査では方法の厳密さが生命であLeeuw,E.d.,Hox,J.,Silber,H.et al.(2019).Develop-る。選挙予測のために普段の世論調査があment of an international survey attitude

るのでははなく、その逆である。いずれにscale: measurement equivalence,reliability, andせよ、データに信頼性のある（誤差分散のpredictive validity.Measurement Instruments小さい）情報が得られない調査からはどんfor the Social Sciences,1,9,1-10.

なに高度な技術でも信頼性のある判断はできない。
下駄を投げて明日の天気が当たることは、Matsuo,H.,Billet,J.,Loosveldt,G.,& Berglund,F. (2010).Measurement and adjustment of nonresponse bias based on non-response survey

しばしばあり、普段はそれでごまかしていs: the case of Belgium and Norway in theても大過ないのかもしれない。しかし、そEuropean Social Survey Round 3. Survey Re-

れでは、いつか来る大型災害に備えること

search Methods,4,3,165-178.

はできない。

Meng,X-L.(2018). Statistical paradises andparadoxes in big data (I): law of large popu-(注)lations, big data paradox, and the 2016 US
詳細な議論は他の学術誌で発表予定。行動計量学会大会での関連の口頭発表資料は、https://researchmap.jp/8tery214/presentations/33533131 参照.）104

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筆者プロフィール
吉野諒三（よしのりょうぞう）

東京大学卒業。カリフォルニア大学アーヴァイン校心理学博士号修了（Ph.D.）、 統計数理研究所データ科学研究系教授、情報・システム研究機構
データサイエンス共同利用基盤施設・社会データ構造化センターセンター長（兼務）などを経て、2019 年より現職。統計数理研究所及び総合大学院大学名誉教授。
統計的標本抽出理論に基づく世論調査・社会調査研究の第一人者。東アジア、環太平洋、アジア太平洋価値観調査などの「意識の国際比較」を実施。
近著

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106