ビックデータ VS 世論調査
〜Twitter を多角的に検証する〜
中川純一（株式会社もしもしホットライン）

１．はじめに最近、ビックデータの活用が話題となっている。調査分野においても「新興勢力 VS 既成勢力」という構図のように、「ビックデータ VS 世論調査」と位置付けられている。世論調査と対比される「ビックデータ」とは、ソーシャルメディア（以下、SNS）のことをさしている。主なメディアは「Twitter」や「ブログ」などであり、これらの特徴は、PC やスマートフォンなど、いつでもどこからでも無料で、個人が発信できることにある。
SNS が世論調査と対比される理由は、(1)「ビックデータは、データが大量であるため、多くの人の意見が収集できる」、(2)「ビックデータは、データが動的であるため、常に最新の意見が収集できる」、(3)「若者の利用率が高いため、若年層の意見が収集できる」など、広く意見収集するツールとして期待されており、世論調査を代替する有力候補という議論にもなっている。
大手マスコミにおいても、SNS を活用して世論の把握を試みている。例えば、本年の参院選期間には、朝日新聞社が SNS の分析をおこなっている。同社の取組みは、一般の SNS 利用者の書込みテキストの分析以外に、立候補者サイドの分析を実施し、ネット選挙の特性の把握を実施している。また、毎日新聞社では、電話世論調査（RDD）と Twitter の比較を実施しており、両者で取り上げられる話題の相違について検証している。
ここで、SNS データと世論調査データの特徴を整理してみた。先ず、世論調査の特徴は、データの質が科学的に担保されていることにある。調べたい対象（以下、母集団）の全数から無作為に対象者を選定し、母集団を縮図にした集団（サンプル）をつくる。そして、その集団（サンプル）に調査をする。このように、世論調査は、再現可能なプロセスを経てデータを収集している。よって、必ずしも大量データである必要がない。一方、SNS デー
タは、科学的なプロセスを経てデータが収集されていない。また、収集される書込みテキストは、SNS の利用者に偏っているなど、データの品質を評価する手段がない。このことから、SNS は世論調査の代替手段ではないことがわかる〔図表１〕。
しかし、昨今の世論調査の実査環境の悪化により、世論調査の科学的なプロセスの維持が困難になり、新たな調査方法の模索が叫ばれている。本稿では、SNS と世論調査を対決軸でとらえるのではなく、SNS と世論調査との間での相互補完関係構築の可能性を模索した。

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図表１ SNS と世論調査の比較

２．SNS を世論調査で活用する
SNS の世論調査での活用を考える前に、先行活用しているビジネスでの事例を参考としてゆきたい。ビジネスでの活用は「商品・サービスのプロモーション効果測定」、「商品・サービスの風評リスク検知」などが一般的である。
たとえば、ある企業のコンタクトセンターに入ってくる苦情が、二ヶ月も前に SNS で話題になっていたことや、あるスマートフォンメーカーが、どこよりも早く、初期不良の検知のために SNS を活用していることなど。これらの事例は、ネガティブな局面で SNS を活用した事例になる。
今回の検証では、SNS のネガティブな局面での活用事例、すなわち、リスク管理ツールとしての側面に焦点を絞って、SNS が世論調査を補完するツールとなり得るのか検証してみた。
３．検証方法１）検証対象
本年実施された、共同通信社による「第 23 回参議院選挙に関する電話調査（全国トレンド調査）」（2013 年 6 月 22 日〜同年７月 20 日、全５回）を参考対象とする。同調査では、投票日直前の５回目の調査で内閣支持率が急落した（４回目：65.3％→５回目：55.6%）、同不支持率（４回目：24.7％→５回目：32.4％）。この支持率下落（不支持率上昇）に着目をした。
次に、同電話（RDD）調査と同じ期間で、SNS データを収集する。
「大量」且つ「動的」なSNS として、Twitter を素材とした。Twitter データの収集には、KDDI 研究所の協力で同社の開発した「ソーシャルメディア・ビジュアライザー（以下、ＳＭＶ）」を使用した。
２）データ収集と処理方法
安倍内閣に関連するキーワード「安倍内閣」「安倍総理」「安倍首相」をインターネットよりクローリングをしてデータを収集した。これらには、RT（リツイート）が含まれてい4－4－

る。RT は、意見の拡散を目的として他者のコメントを引用している。この拡散の特徴を利用し、宣伝広告のような効果を期待して、組織的に RT を活用しているケースがあるため、今回は、RT を集計対象外とした。
結果、205,236 件の書込みテキストデータを収集した〔図表２〕。集計に際しては、テキストマイニングツールに辞書設定（126 件）、同義語設定（54 件）、ポジティブ・ネガティブ単語設定（331 件）、不要テキストの削除などテキスト集計の準備作業を行った。また、整理されたテキストデータを時系列比較するために、投票日を起点に直後１週〜直前 5 週までデータを合計 6 週間で区切って週単位でデータセットした。
次に、205,236 件のテキスト内容を定量的に把握するために、「話題分類」により全ての書込みテキストの話題をカテゴリーに分けて集計を行った。「話題分類」で最も多いのは、「選挙の話題」が約 21％で、次いで「マスコミ報道の話題」が約 19％、３位が「外交の話題」が 17％となり、上位３つの話題で 60％弱が占めている〔図表３〕。
また、205,236 件のテキストでポジティブ・ネガティブ分析を実施したところ、ポジティブが約 10％、ネガティブが 11％、どちらでもない 79％となった〔図表４〕。
図表 2Twitter データセット

図表 3 話題分類

図表 45－5－

ポジティブ・ネガティブ分類一覧

また、今回の Twitter に書込みをした人の属性を調べてみた。KDDI 研究所の「SMV」による年代推計モデルを使って性年代比を集計してみたところ、205,236 件のテキストに対して性別では男性 89.1％、女性 6.0％、属性不明 4.9％、と圧倒的に男性の書き込みが多いことが分かる。年代推計では、40 代以上が 53.9％、30 代が 20.0％、20 代が 15.6％、10 代が5.5％、年代不明は 5.0％と若い世代のデータが収集されている。
４．検証結果１）内閣支持率と Twitter の定量比較
電話世論調査の安倍内閣の不支持率（％）と Twitter のネガティブテキストの件数の時系列変化をみたところ、内閣支持率と Twitter の件数には明確な相関がみられなかった（相関係数 0.34）。ただ、直前 2 週間から直前１週間にかけての内閣不支持率とネガティブなテキスト件数が伴に増加している〔図表５〕。その詳細を以下、詳しく述べてゆく。
図表 5

Twitter と RDD の時系列変化（Twitter は件数）

6－6－直前１週に Twitter でどのようなことが語られていたのかを直前２週との比較を行う。
ネガティブテキストの、直前１週間と直前２週間の話題分類の比較をしてみると、「選挙」「外交」「憲法」の話題が増えている一方、「原発」「経済」の話題は横這いであったことがわかる〔図表６〕。以下、直前２週と直前１週での伸張率の高い「選挙の話題」と「憲法の話題」について詳しくみてゆく。
図表 6

直前１週と直前２週の話題比較（件数）１）直前１週の「選挙の話題」
直前１週での特徴は、マスコミが報道した参院選情勢調査の話題が語られている。同様に直前２週では、「政策」「政党」「選挙活動」についての話題が中心であり、直前１週となって話題の中心がマスコミの情勢調査になっている〔図表 7〕。
図表 7「選挙の話題」マッピング図（直前２週）（直前１週）

7－7－この参院選情勢調査の報道が、投票者の投票行動に影響したのかを検証してみた。同調査は参院選期間中 2 回ほど行われている。最初の調査は、2013 年７月６日に報道された。
内容は、「自公 過半数は確実」（読売新聞）、「自公、過半数は確実」（朝日新聞）、２回目の報道は、同年７月１７日「衆参ねじれ解消確実」（読売新聞）や、同１８日「与党 過半数は確実」（朝日新聞）などの代表例に挙げた通り、マスコミ各社において自民党圧勝の報道がされた。
この報道に対抗する「反自民党」の人びとの動きを、Twitter 上で捕捉した。
「反自民党」のテキストを集計するにあたり、キーワード（「反自民」）や、係り受け（「自民党−投票しない」「自民党-落とす」）を集計ツールに設定しデータを作成した（直前 5 週から直後 2 週まで７週間を集計）、また、拡散を目的とした RT（リツイート）の動向をとらえた〔図表 8〕。
情勢調査が報道されている週と、報道されていない週とでは「反自民党」テキストの件数が大きく違うことが分かる。自民党圧勝の報道が「反自民党」の人びとに影響した可能性があると推察される。また、RT を含めたテキスト（3361 件）に含まれる単語ランキング（動詞）上位 3 位は、「落とす」(1284 件)、「負ける」（484 件）、「投票しない」（431 件）となっている。
図表 8 参院情勢調査の影響（件数）２）直前１週の「憲法の話題」
直前１週の「憲法の話題」は、直前２週に比較して「９条」というキーワードが目立つ。
これは、安倍首相が７月１５日の長崎国際テレビで９条改正を明言した放送に反応してのテキストが多く投稿されている。Twitter 上での９条というキーワードへの反応は非常に敏感であることが伺える〔図表 9〕。

8－8－図表 9 「憲法の話題」マッピング図（直前２週）（直前１週）

９条に関する「９条–ポジ・ネガ」の動向では、ポジティブワードとネガティブワードが拮抗しており、意見が二分しているといえる[図表 10]。
図表 10 「9 条」を含むテキスト件数動向（ポジ・ネガ）

一方、RDD 調査における投票先の判断基準としての「憲法に改正の是非」の推移と、Twitterでの 9 条の話題の推移を重ねてみたところ、RDD 調査では安定した世論であるが、Twitterでは 9 条に関しては不安定な動きをしている。参院選ではあえて憲法改正を争点としなかったために、Twitter でちょっとした刺激（長崎国際テレビ）があると敏感に反応しており、9 条に関して議論が渇望されていると推測できる[図表 11]。

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図表 11 「9 条」を含むテキスト件数動向と RDD 調査の動向

５.まとめ
本検証で、RDD 調査での投票日直前の内閣支持率下落の原因を、Twitter のテキストから探る試みを行ったところ、マスコミの参議院選挙情勢調査で自民圧勝が報道されると、「反自民」のテキストが急増していることが判明した。しかし、「反自民」テキストが量的に拡散された形跡は確認できなかった。この「反自民」テキストが量的に拡散しなかったからといって無視してよいものだろうか。Twitter は、世論の一部分を確実に反映しており、本検証の場合は情勢調査の報道がどう受け止められているかを観測し、それが拡散するかをモニタリングすることで世論の広がりを推計することに活用できるのではないだろうか。
また、動的に話題が変化してゆく Twitter に着目して参院選直前５週から動きをみてきた。その結果、件数が多く動きのある話題の発信源はマスコミ情報であった。更に、その話題を追跡してゆくと、１日ごとに話題がマスコミより提供され、Twitter 上で急激に盛り上がりを見せるが、翌日には何もなかったように消費されて忘れ去られるような動きであった。
一方で、Twitter には、マスコミ報道がなくとも恒常的な話題があった。たとえば、外交では「中韓関係」や「尖閣問題」、原発では「福島の発電所」や「再稼働問題」、経済では「TPP」や「アベノミクス」、憲法では「改憲」や「９条」などである。Twitter には、機敏に反応する部分（動的）と恒常的な部分（静的）の二重構造が存在している。
この二重構造を世論調査に活用する場面として、マスコミ各社が実施している定例電話世論調査（RDD）がある。定例電話世論調査（RDD）は、通常 1 ヶ月に１回、調査を実施しており、次の調査までの間が約１ヶ月間空いている。この月１回での定例電話世論調査（RDD）
では、世論の把握が切断される状態になっている。この点と点とを結ぶ世論の把握を、SNSの動的・静的な話題でつなげることで、世論調査を補完する関係を構築できる可能性がある。そのためには、実用的な SNS の知見蓄積の場が必要となってくる。
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