インターネット調査による世論観測の試み―「空気」の変化を詳細・迅速に捉えるための発想と実践 ―Public Sentiment Observation Using Internet Survey: The New Idea and Practice forMore Agile and Informative Opinion Polls
萩原 雅之

Masashi Hagihara

１．はじめに
２．世論観測とは何か
３．マクロミル定点観測調査について
４．安倍内閣の支持率と評価の推移
５．観測型調査の意義<要旨>
インターネットを使った世論調査は，サンプルの代表性がないという理由で日本ではほとんど行なわれていない．だが世論調査には模擬投票ではなく移ろいやすい国民のセンチメントを把握するという側面もあり，低コストのネット調査を定点観測的に多頻度で実施することで，迅速さや詳細さという電話調査とは別の価値を見出すことができる．マクロ
ミル総合研究所が２年半にわたり毎週実施している内閣支持率や政治関心度に関するネット調査のデータからは，変化の動きが電話世論調査とほぼ同じであること，内閣評価や政策への関心度は現実のニュースに敏感に連動していることが明らかになった．
An Internet survey is not used for public opinion polls in Japan because it does not
ensure a representative sample. However, opinion polls serve as not only a straw poll
but also as an observation of the transitory nature of public sentiment. Frequent
fixed-point observations through Internet surveys will provide fresh and sensitive data,
which are difficult to obtain from telephone polls. Macromill Research Institute has
been conducting a weekly Internet survey for more than 30 months to observe public
evaluation of the cabinet and political issues of interest. Their findings have strong
correlations with those from random digit dialing (RDD) telephone polls and show thestrong influence of political news on fluctuating public sentiment.

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１．はじめに
官公庁や報道メディアでは，インターネット調査（ウェブサーベイ）を使った世論調査はほとんど行われていない．内閣支持率をネットで調査することは簡単だが，全国紙やテレビ局が通常の電話世論調査のようにその結果をそのまま報道することには躊躇するだろう．世論調査は日本国民全体を母集団とする無作為抽出でなくてはならないという共通認識があるからである．
しかし，そもそも世論調査とは何を測定しているのか，何のために行うのかという点に立ち戻って考えれば，代表性を担保した手続きという呪縛から離れた多様な測定法の可能性が見えてくる．本論では「世論観測」という新しい考え方と約２年半の実証データに基づき，インターネットを利用した調査がどのように国民意識を浮かび上がらせるかについて検討する．
２．世論観測とは何か

図表１. 輿論（よろん）と世論（せろん）

世論調査が測定しているものを

輿論

世論

Public Opinion

Popular Sentiments

意見の集約

気分の表出

良し悪しをめぐる公的関心

好き嫌いをめぐる私的心情

理性的討議による合意

情緒的参加による共感

現在の世論調査はこの区分が明

投票

観測

確ではない．西平（2009）は欧米

Poll

Observation

考えるには，佐藤（2008）による
2 つの区分，意見の集約を目的とする「輿論 Public Opinion」と，
感 情 の 表 出 ともいえる 「世論Popular Sentiments」との対比が示唆に富む．図表 1 にその違いを示した．の世論調査は poll という言葉が注：佐藤(2008)を参考に著者作成

象徴するように国民投票の代用であるのに対して，日本の世論調査は意識や態度まで踏み込んだ曖昧な「感じ」の調査と指摘している．
もし世論調査が模擬投票なのであれば，日本全体の有権者の意見比率を正確に反映する手法（無作為抽出）が必要条件となるが，求められるものが「空気」ともいうべき移ろいやすい国民の心情や気分であるとすれば，収集するデータも変化を迅速に反映できるものが望ましい．
世論観測という言葉は，気象観測，景気観測からヒントを得た．天気や景気はかたちとしてみることはできないが，私たちは可視化するための指標や定義を作り，調査や装置を使ってデータ化している．観測手法は固定したものではなく，技術進化や新しいアイディアが柔軟に導入される．集められたデータは，気象学や経済学によってモデル化され予測に役立てられる．
空気としての世論は，天気や景気と同じくアナログ的でとらえにくい．観測とは「気」

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を捉えるしくみである．電話世論調査でわかるのは調査時点における意見分布という 1 枚の天気図のようなものだ．正確ではあるがそれだけで変化を読み取るのは難しい．そこに雨雲レーダーのような観測装置を併用することでより詳細，迅速に変化を見ることが可能となり，インターネット調査はその有力な解決策のひとつである．
３．マクロミル定点観測調査について
このような問題意識のもと，マクロミル総合研究所では民主党政権だった 2010 年 4 月から 12 月にかけて毎日，内閣支持率を測定する実験を行った (萩原，2011)．沖縄普天間基地問題で支持率が低下した鳩山内閣を受けた菅内閣は，当初高い支持を得たが尖閣問題などのニュースと連動する形で急激に支持を失う状況が明瞭に表れた．
この知見を元に 2013 年 4 月に開始したのが，毎週水曜日に実施する「マクロミル定点観測調査」（Macromill WeeklyIndex，以下 MWI）である．内

図表２. マクロミル定点観測調査の概要

閣支持，政党支持や政治への関心度に加えて，景気実感，消費支出，購買品目など約 20 問で構成されており，主要項目のデータは無料で閲覧できる(*1)．
本論では 2013 年 4 月 3 日から2015 年 8 月 26 日まで 126 週分のデータを用いた．調査概要を図表 2 に示す．
４．安倍内閣の支持率と評価の推移
４－１．データの特徴
MWI における内閣支持は「あなたは安倍内閣を支持しますか，しませんか」という質問に対して「支持する」「支持しない」「わからない」の 3 選択肢から選んでもらう．対象
期間のうち支持率が最も高かったのは 2013 年 5 月 22 日で支持 48%，不支持 18%，わからない 34%，最低は 2015 年 7 月 15 日で支持 24%，不支持 47%，わからない 30%である．
内閣支持率について，NHK，共同通信，朝日新聞の 3 つの定例電話世論調査の結果との比較を図表 3 に示した．一般にインターネット調査による内閣支持率は，新聞社やテレビ局が実施する通常の電話世論調査に比べて低くなる傾向がある．ネット利用者が社会全体に対して不満度の高い集団であるという説明もされているが (本多・本川 2005)，MWIに関しては，最初から「わからない」という選択肢を用意しているからであろう．電話調査では支持するかどうかを口頭で聞かれるので，わからないとは答えにくい．MWI では「わからない」という回答は常に 30%～40%程度を占めている．週次で実施する MWI の-53-政策と調査 第9号 (2015年11月)

スコアは変動幅が比較的小さいこと

図表３. 電話世論調査との内閣支持率比較がわかる．毎回，ネットリサーチモニターという同じ母集団抽出リスト（約 200 万人）から，定型化された手続きによる割付（図表 2 参照）と無作為抽出を行っているからだと考えられる．モニターは日本人全体を代表するわけではないが，抽出と実査手続き上のヒューマンバイアスがほとんどないので，データ品質の安定性は高い．
電話調査の間でも調査主体によって内閣支持率のスコアには大きな差がみられる．朝日新聞の数字は共同通信とでは常に 10 ポイント前後の違いがある．質問文や実査環境によって結果の数字が異なることは当然のこととして認識されており，どちらの数字が正しいというわけではない．ここではスコアの水準ではなく，変化のパターンに注目すべきだろう．
電話調査も MWI も，13 年から 14 年末にかけての低下傾向，15 年に入っての盛り返しと 7 月に最低水準を記録するなど全体的なトレンドは同じであることが確認できる．比較対象 3 社それぞれの実施日に対応した週の MWI のデータを抽出して相関係数をみると，NHK と共同通信が 0.85，朝日新聞が 0.88 と高い相関を示した．
４－２．外的要因との関連
毎週観測することの最大のメリットは，現実の政治や社会の出来事との関連についての解釈ができることである．月次の電話世論調査でも支持率の上昇や下降理由について記事で言及されることもあるが，期間が空くだけにどうしても後付の推測にならざるを得ない．
週次データであればニュースや出来事と重ねることによって，変化の要因を特定しやすくなる．
2013 年 4 月以降の政治・社会での出来事やニュースと内閣支持との関係を示したのが図表 4 である．変化をクリアにするため，指標としては「支持する」から「支持しない」を引いた「内閣支持 DI (Differential Index)」を用いた．不支持が支持を上回るとマイナスになる．

Policy & Research No.9 (November 2015)-54-図表４. 安倍内閣の支持DI と評価DI-55-

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また，支持については明確な意見を持っていなくても政策や行動の評価はできるので，MWI では「あなたは最近の安倍内閣の仕事ぶりを評価しますか」という質問も行っている．グラフには「（非常に，ある程度）評価する」から「（あまり，まったく）評価しない」を引いた「内閣評価 DI」も合わせて掲載した．こちらには「わからない」という選択肢はないので，全回答者が評価するかしないかを回答することになる．
大きく下げたタイミングをみると，2013 年暮れの特定秘密保護法成立，14 年春の消費税率 8％導入，秋の小渕優子経産相，松島法相の辞任，さらに，15 年 7 月の安保関連法案の審議から始まり衆議院可決の週に過去最低を更新するなど，ネガティブなニュースの影響が明らかである．一方，13 年の東京オリンピック招致成功や IS イスラム国の人質交渉は，支持や仕事ぶりの評価に現れている．評判のよかった戦後 70 年談話によって支持が急速に回復している様子も読み取れる．どんなイベントやニュースがどの程度のインパク
トをもって国民意識，すなわち空気を動かすのかを解釈することが可能である（萩原，2015）．
支持 DI と評価 DI の差分も重要な指標である．2013 年は評価 DI が支持 DI を上回って推移しており，支持していなくても仕事ぶりは評価すると考える人が多いことを意味する．
逆に今年に入って差がなくなってい
るのは，30％以上の支持態度保留層

図表５. 関心のある政治テーマの多くが「評価しない」と答えているからであり，不安定な状況にあるといえる．
４－３． 関心のある政策領域
MWI では，内閣支持や評価に加えて，国民がどのような政治領域に関心を持っているのかも測定しており，こちらは毎週 MWI のサイトで公表される．
「関心のある国の政策領域」を 13 の選択肢から 3 つ選んでもらう質問では，「経済・金融政策」や「社会保障制度改革」が 50％程度で，常に上位に挙がっている．
一方，その時々の政治状況を反映して大きくスコアが変動するのは，「景気・雇用政策」「外交・安全保障政策」「憲法改正」の 3 領域である．
2 年半の変化を図表 5 に示した．

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2013 年の春から夏にかけては「三本の矢」というアベノミクス成長戦略が期待を集めていた時期で「景気・雇用政策」への関心が高い．14 年になるとスコアは下がるが，11 月の衆議院解散から年末の投票日にかけて高まりを見せる．
一方「外交・安全保障政策」と「憲法改正」の動きは連動して関心が上下している．2014
年の夏は集団的自衛権の議論が高まった時期で，閣議決定された 7 月にかけて上昇したが，総選挙の時期までに半減した．安全保障問題や憲法改正が支持率を下げる方向に働くことを考えれば，支持率が急低下したタイミングで衆議院解散を決定し，「アベノミクスへの信任」に絞る戦略は的中し，多数の議席と支持率の危機を脱したことになる．
2015 年に入ると安保関連法案提出，衆議院可決と政治日程が進むにつれ「外交・安全保障政策」への関心度が急激に上昇し，7 月以降は「景気・雇用政策」と逆転している．2
月の一時的な急上昇は，IS イスラム国の人質事件が起こり，政府としての対応が連日報道されたことによるものだろう．
「憲法改正」も 7 月以降で最高水準である．
５．観測型調査の意義
企業が消費者動向の調査に基づいてマーケティング戦略を練るのと同様に，これらの世論観測データは政党や政治家にとって戦略策定に有効なことは言うまでもない．報道メデ
ィアにとっては，内閣支持率の数字を伝えるだけではなく，背景や原因を含めた記事にすることも可能だ．
世論調査や社会調査では，サンプルの代表性へのこだわりが強く，いまだにインターネット調査の利用に慎重である．しかし固定電話への RDD 法でリーチできない層が拡大し，住民基本台帳を用いても回収率が低下することで，現実的には収集されたデータの品質は担保できなくなる．たとえば米国では大統領選挙の得票率は，電話調査よりもネット調査の方が正確に予測できるという現象も起きている（*2）．
インターネットで世論調査はできないという固定観念を取り払い，技術の進化を反映させた多様なアイディアを実践し，生み出されるデータの価値を検証していくことが重要である．本論でとりあげた，低価格の調査を多頻度で実施してデータの鮮度と粒度を高める観測型手法は，その一例である．MWI では，今後も引き続き週次データを収集・分析することで知見を蓄積するとともに，未公表である政党支持率の変化，属性別分析，消費行動との関連なども公開していく予定である．
（マクロミル総合研究所 所長／トランスコスモス・アナリティクス 取締役副社長）-57-

政策と調査 第9号 (2015年11月)

注記*1 http://www.macromill.com/weeklyindex/ 本論で引用する内閣支持率，内閣評価度のデータは非公表である．
*2 Nate Silver “Which Polls Fared Best (and Worst) in the 2012 Presidential Race.”(2012.11.10)による．
<参考文献>
萩原雅之 (2011). 世論調査の弱点を補うネットによる世論観測の試み, Journalism, 248(2011.1), 28-35.
―――― (2015). 選挙報道のデータ解析から見えてくる有権者意識の隠れた変化とは，
Journalism, 299 (2015.4), 36-44.
本多則惠・本川明 (2005).「インターネット調査は社会調査に利用できるか―実験調査による検証結果―，労働政策研究報告書 No.17，労働政策研究・研修機構
西平重喜 (2009). 日本の世論調査の特殊性，社会と調査, 3, 6-12, 有斐閣.
佐藤卓己 (2008). 輿論と世論－日本的民意の系譜学，新潮選書.

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