日本ソーシャルデータサイエンス論文誌
第 8 巻 第 1 号（2024 年 3 月）

国政選挙における各政党・候補者の政策的主張の違いと死票の分布の可視化
新原俊樹†1

甲斐尚人†2

概要：2021 年と 2022 年に実施された 2 回の国政選挙の際に候補者が回答したアンケートの結果に基づき，主成分分析とクラスター分析によって，各政党・候補者の政策的な主張の違いを可視化した．分析の結果，2021 年の第 49 回
衆議院議員総選挙では，各候補者の政策的な位置関係に基づき 4 つのクラスターが抽出された．主成分に沿って各クラスターの重心位置に注目すると，第 1, 第 2 主成分の軸上で重心の位置に違いがみられた．また，2022 年の第 26 回
参議院議員普通選挙では 5 つのクラスターが抽出され，第 1~第 3 主成分の軸上で重心位置が異なる結果となった．この回の選挙から集計に加えた｢参政｣｢幸福｣の候補者が他の政党と政策的な立場を異にしていたため，クラスターの数や重心位置に差がある主成分軸が増えたものと考えられる．一方，2 回の選挙を通じて政党やクラスターの間で財政健全化の問題に対する姿勢の差別化は図られなかった．次に，2 回の選挙の前後で，複数の政党で候補者の分布の重心に変化がみられた．アンケートの集計結果から，特に｢国民｣｢維新｣｢N 党｣の 3 党内で防衛力の強化や非核三原則の見直しを主張する候補者が増えたことによると考えられる．さらに，各候補者への投票数を政策的な立ち位置に合わせて積算し，死票の分布を可視化したところ，与野党間で死票率に大きな差があることが明らかになった．これらの分析結果は，投票を棄権している有権者に各政党の政策的主張の違いを分かりやすく説明するだけでなく，死票の分
布も併せて示すことで，自身の票を国政に反映するための戦略的な投票行動の検討を促す効果が期待できる．本研究が有権者の政治や選挙に対する関心を喚起し，投票率の回復に貢献するためには，今後の国政選挙においても引き続き，本研究による成果を継続的に発信していく必要がある．
キーワード：国政選挙，候補者アンケート，死票，主成分分析，クラスター分析

1. はじめにを高めるために，政党や候補者同士の政策的な主張の違いを分かりやすく可視化して示す取組が求められる．この取二院制を採用している我が国の議会では，衆議院では少組の一つとして，報道機関が中心となって各候補者にアン

なくとも 4 年に一度，参議院では 3 年に一度の頻度で国政

ケートを実施し，回答を公開している[6, 7, 8]．また，各設選挙が実施されている．過去 30 年間（1994~2023 年）に行問に対する候補者の回答を政党別に集計し，これをもとに，われた国政選挙は衆・参合わせて 19 回になるが，この間の設問ごとの各政党の立場を図解している．しかしながら，

投票率は低迷が続いている．
この原因を明らかにするため，「今回の選挙の争点が何なのか」「政党や候補者の意見がど

従来から，投票を棄権する／棄権した有権者にその理由をれほど違うのか」，有権者が一目で把握できるものにはなっ問うアンケート調査が数多くなされてきた．一例として，ていない．

近年実施された複数のアンケート調査[1, 2, 3, 4, 5]の概要とまた最近では，さらに踏み込んだ取組として，候補者が結果を表 1 に示す．表 1 の各調査において，棄権の理由に回答したアンケートの一部に有権者も回答することにより，関する各選択肢が選ばれた割合は大きく異なる．これは，その回答者の考えに近い政党や候補者を紹介するボートマ

選択肢の数や配置の順番のほか，文章表現などによって回ッチのサービスが増えている．2023 年 5 月時点で確認でき

答者の選択傾向が変わり得るため，これらの結果から量的るだけでも，報道機関 5 社[9, 10, 11, 12, 13]のほか，企業やな議論をすることは難しい．しかし，いずれの調査にも共団体[14, 15]においてもボートマッチのサービスを提供し通する回答として，「多忙のため」（優先度の問題），「政治ている．こうしたサービスが林立していることからも，有や選挙に関心がない」（無関心），「投票に行くのが面倒」（消権者の多くが各政党・候補者間の差異を把握しづらくなっ

極的理由・居住場所の問題）と並び，「どの政党／誰に投票ており，どの政党や候補者に投票すべきか分からないと感すべきかわからない」（情報の不足）や「自分が投票してもじている実情を反映している．一方で，ボートマッチの各結果に影響ない」（無力感・諦め）がよく選択されている．

サービスは，有権者と政党・候補者をマッチングする際のこうした棄権の理由を順次解消するため，これまで投票計算手法を公開しているが，計算の概要のみを述べたもの

時間の延長（1997 年）や在外選挙制度の導入（1998 年），が多く，有権者がその仕組みを十分に理解できるほどの説

期日前投票制度の創設（2003 年）など投票環境を向上させ明はなされていない．このため，仮に意図的な計算によっる施策が講じられてきたが，投票率の回復には繋がっていて特定の政党や候補者が紹介されやすくなっていたとしてない．より本質的には，政治や選挙に対する有権者の関心も気づかれにくい．これらのサービスには，今後，説明可†1 西南学院大学 情報処理センター（連絡先：shimbaru@seinan-gu.ac.jp）†2 大阪大学 附属図書館
投稿日：2023 年 9 月 21 日
採択日：2024 年 2 月 15 日

ⓒ2024 Japan Social Data Science Society

10日本ソーシャルデータサイエンス論文誌
第 8 巻 第 1 号（2024 年 3 月）
表1

投票を棄権する／棄権した理由

調査D[4]
調査名
調査A[1]
調査B[2]
調査C[3]
調査E[5]
2020/06/23
調査期間（自）2015/02/13 2019/07/22 2020/01/26
2021/08/12
2020/06/26
調査期間（至）2015/03/01 2019/07/23 2020/02/21
2021/08/16
調査手法
個別面接
SNS
郵送
インターネット
インターネット
年代別
全て
18～69歳全て
高校生 10-20代 30代～
17～19歳
N
563
513
597
711
801
1607
204
政治や選挙に関心がない
8.9
8.6
20.4
38.3
33.3
25.0
14.7
自分の生活には関係ない
－
－
－
11.3
7.5
11.7
－
政治のことはよくわからない
－
7.7
6.9
－
－
－
－
投票の仕方を知らない
－
－
－
－
－
－
16.2
投票日を失念/知らなかった
2.5
－
－
－
－
－
－
自分が投票しても結果に影響ない
9.9
7.9
8.9
32.2
35.2
42.9
3.9
事前の予測を見て行く気をなくした
－
－
3.2
－
－
－
－
候補者の人柄/政策がわからない
11.5
－
－
－
－
－
－
争点の施策や分野がわからない
－
－
－
－
－
－
9.8
どこ/誰に投票すべきかわからない
－
－
12.9
25.2
30.8
22.9
9.8
適当な候補者がいない
29.1
9.2
20.2
－
－
－
－
支持政党の候補者がいない
－
－
8.2
－
－
－
6.9
自分に関係する政策が少ない
－
－
－
12.2
11.9
13.8
3.9
今の政治を変える必要がない
－
－
0.0
6.1
1.9
3.8
－
解散の理由に納得がいかない
－
－
9.5
－
－
－
－
選挙で政治や暮らしは良くならない
15.3
－
12.4
－
－
－
3.9
家族が投票に行っていない
－
－
－
13.0
10.1
6.3
8.8
多忙のため
29.3
9.5
18.9
19.1
28.9
13.8
22.5
別の予定を優先した
－
25.9
8.9
－
－
－
－
旅行に出かけていた
3.7
－
－
－
－
－
－
体調不要、病気/看護のため
19.4
4.6
11.9
－
－
－
－
投票しに行くのが面倒
8.5
4.5
－
30.4
29.6
26.3
51.0
投票所が遠かった
1.8
－
3.0
－
－
－
－
今住んでいるところに選挙権がない
－
5.7
1.5
－
－
－
12.7
「－」は，当該調査において選択肢がなかったことを示す．
能性をより高め，政治的な中立性を確保していくことが求を可能な限り国政に反映させるための戦略的な投票行動がめられる．このボートマッチの課題は別稿で論じたい．

選べるようになることを通じて，我が国の投票率の回復に

そこで，本研究は，国政選挙に際して候補者が回答した
アンケートの結果に基づき，主成分分析の手法を用いて政党・候補者間で最も意見の隔たりが大きかった対立軸を明貢献することを目指す．

2. 分析データ

らかにしたうえで（第 3 章），各政党・候補者の政策的な立本研究では，2021 年 10 月 31 日の第 49 回衆議院議員総ち位置をマッピングし，クラスター分析によって立場が近選挙（以下，｢2021 年衆院選｣）と，2022 年 7 月 10 日の第い候補者から成るクラスターを抽出した（第 4 章）
．これら

26 回参議院議員通常選挙（以下，｢2022 年参院選｣）に際し

は，試行調査[16]で用いたデータを充実させ，より詳細に分て，日本放送協会（以下，｢NHK｣）が候補者に行ったアン

析したものである．また，本研究では，2 回の選挙で各政

ケートの結果[17, 18]を利用した．アンケートの対象は，党の立ち位置が変化する様子を可視化し（第 5 章），さら2021 年衆院選では小選挙区選挙の候補者 857 人，2022 年に，それぞれの立場の候補者が有権者からどれほどの支持

参院選では選挙区選挙と比例代表選挙の候補者 545 人であを得ているのか，そして，有権者の支持はバランスよく国った．なお，本研究に先立ち，NHK が定める利用規約[19]

政に反映されているのか，落選者に投じられなかった票（いに従い，これらのデータを研究・教育の目的で利用できる

わゆる｢死票｣）の分布から明らかにした（第 6 章）
．これらことを確認した．各回のアンケートについて，比較的多くの分析結果を活用することで，有権者が各政党・候補者間の候補者を擁立した政党（2021 年衆院選は 9 政党，2022 年の意見の対立軸を把握できるようになり，また，自身の票参院選は 11 政党）に注目した．政党別の有効回答数を表 2ⓒ2024 Japan Social Data Science Society

11日本ソーシャルデータサイエンス論文誌
第 8 巻 第 1 号（2024 年 3 月）に示す（以下，各政党を指す場合は，表 2 中のカッコ内の見ると，第 5 主成分までの累積寄与率は 0.748 となり，元略称を用いる）．

の情報量全体の約 75 %を保持していることがわかる．また，各回のアンケートの設問のうち，回答の選択肢が順序尺

主成分負荷量は，各設問と主成分との間の相関の度合いを度であった設問について，各選択肢に対応する点数を与え，表し，主成分負荷量の絶対値が大きい設問ほど主成分と強便宜的に間隔尺度とした．各設問の選択肢に付与した点数

い相関がある．この場合，第 1 主成分が Q1, 2, 3, 6, 11, 12,

を表 3 に示す．表 3 では，設問によって点数の最大値と最13, 14, 15, 16, 17, 19 と相関が高く，第 3 主成分が Q7 と相小値が異なるが，分析に先立つ前処理として，個々の設問

関が高くなっている（表 4 中の主成分負荷量の絶対値が 0.7

別に点数の分布を標準化（分布の平均が 0，標準偏差が 1 と以上の値を網掛けで表示）．また，これらの相関ほどではななるように値を変換）したため，この差は分析結果に影響

いが，第 2 主成分と Q18 との相関もやや高い．一方，第 4，

しない．なお，有効回答の中に欠損値はなかった．

第 5 主成分と各設問の間に目立った相関はなかった．
この結果を踏まえて各主成分の意味を解釈すると，第 1

表2

各回のアンケートにおける政党別の有効回答数

全候補者数
有効回答数
各政党の有効回答数
自由民主党（自民）
立憲民主党（立憲）
日本維新の会（維新）
公明党（公明）
日本共産党（共産）
国民民主党（国民）
れいわ新選組（れいわ）
社会民主党（社民）
NHK党（N党）*1

参政党（参政）*2

2021年

2022年

衆院選
857
846
761
273
214
93
9
105
21
12
9
25

参院選
545
525
445
82
51
46
23
58
22
14
12
74

－

50

13
－
幸福実現党（幸福）*2*1 2023年3月8日から｢政治家女子48党｣*2 候補者を擁立した2022年参院選のみ対象とした主成分の軸上では，
プラス側ほど｢現政権の新型コロナウイ
ルス対策や消費税率引上げの施策を肯定的に評価（Q1, 2, 3,
6）｣｢原子力発電への依存度を高めるべき（Q11）｣｢防衛力を強化すべきであり，核兵器禁止条約への批准は不要（Q12,13）｣｢憲法の改正と，第 9 条への自衛隊の明記に賛成（Q14,15）｣｢選択的夫婦別姓や同性婚に反対（Q16, 17）｣とする立場の候補者が分布し，これらの主張に相反する立場の候補者がマイナス側に分布している．また，第 2 主成分の軸上では，｢国会議員の定年制が必要（Q18）｣と考える候補者がマイナス側に寄り，第 3 主成分の軸上では，財政健全化に向けた政府目標（国と地方をあわせた基礎的財政収支を2025 年度に黒字化する）について，｢先延ばしを容認（Q7）｣
する立場の候補者がプラス側に，逆に｢達成すべき｣と考える候補者がマイナス側に位置していることがわかる．第 4，
第 5 主成分については，これらと相関の高い設問を特定できなかったため，その解釈は困難であった．
次に，2022 年参院選を見ると，第 5 主成分までの累積寄
与率は 0.730 であり，こちらも元の情報量全体の約 73 %を保持している．また，主成分負荷量から，第 1 主成分は q3,

なお，分析に当たっては，Python 用の機械学習ライブラ

4, 7, 11, 12, 14, 15, 17, 18, 21, 24，第 2 主成分は q2, 6, 10，第リである scikit-learn[20]を使用し，分析環境は Google 社の3 主成分は q22，第 4 主成分は q5 とそれぞれ相関が高くな

Colaboratory を利用した[21]．Colaboratory では，ブラウザっている．一方，ここでも，第 5 主成分と各設問の間に目上で Python を記述・実行できるほか，事前の環境構築が不立った相関はみられなかった．

要，GPU が無料で利用可能，利用者間でソースコードを容易に共有できるなどの利点がある．

3. 主成分分析による意見の対立軸の特定

この結果をもとに各主成分の意味を解釈すると，第 1 主成分の軸上では，プラス側ほど｢経済活動の回復を重視し，新型コロナウイルスを 5 類指定に変更すべき（q3, 4）｣｢大企業や富裕層の課税強化に反対（q7）｣｢防衛費の増額と，各回のアンケートには 20 問程度の設問があり，このま

敵基地攻撃能力の保有に賛成（q11, 12）｣｢憲法改正と，第までは，どの設問で候補者の意見の隔たりが大きいのかわ

9 条への自衛隊の明記に賛成（q14, 15）｣｢電源構成に占めからない．そこで，アンケートの結果について，主成分分る再生可能エネルギーの割合を減らし，原子力発電への依析による次元削減を行った．主成分分析の結果として得ら存度を高めるべき（q17, 18）｣などとする立場の候補者が分れた第 1～第 5 主成分の固有値，寄与率，累積寄与率，主布し，これらの主張に相反する立場の候補者がマイナス側成分に対する各設問の主成分負荷量を表 4 に示す．固有値に分布している．また，第 2 主成分の軸上では，｢現政権のは，各主成分が含む元の情報量の大きさを表し，これを元運営を肯定的に評価（q2）｣「ロシアへの制裁措置を強めるの情報量全体に占める割合に変換したものが寄与率である．

べき（q10）」とする候補者がプラス側に，｢消費税率の一時

2021 年衆院選の場合，各主成分の寄与率と累積寄与率を的な引き下げが必要（q6）｣と考える候補者がマイナス側にⓒ2024 Japan Social Data Science Society

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第 8 巻 第 1 号（2024 年 3 月）
表3

アンケートの設問と各選択肢に付与した点数（2021年 第49回衆議院議員総選挙）（2022年 第26回参議院議員通常選挙）

Q1. 現政権の評価

q2. 岸田政権の評価

2 -------- 1 -------- 0 ------- -1 ------- -2

評価する

（無回答）

評価しない

Q2. 政府の新型コロナ対応の評価
（無回答）

評価しない

Q3. 政府のワクチン接種対応の評価
2 -------- 1 -------- 0 ------- -1 ------- -2

評価しない

2 -------- 1 -------- 0 ------- -1 ------- -2

必要
（無回答）
Q5. コロナ陰性者の行動制限緩和の賛否

不要

2 -------- 1 -------- 0 ------- -1 ------- -2

（無回答）

反対

Q6. 消費税一時的引き下げの要否
（無回答）

不要

Q7. 財政健全化の政府目標
1 ------------------- 0 ------------------ -1
先延ばし容認

2 -------- 1 -------- 0 ------- -1 ------- -2

（無回答）

反対

Q9. 年金制度の持続可能性
（無回答）

持続不可能

Q10. 再エネの割合をどうすべきか
主力を再エネ

（無回答）

現状程度

Q11. 原子力発電の依存度をどうすべきか
2 -------- 1 -------- 0 ------- -1 ------- -2（無回答） 下げるべき ゼロにすべき
2 -------- 1 -------- 0 ------- -1 ------- -2

強化必要
（無回答）
Q13. 「核兵器禁止条約」批准の要否

強化不要

1 ------------------- 0 ------------------ -1

オブザーバー参加/（無回答）

批准不要Q14. 憲法改正の賛否
1 ------------------- 0 ------------------ -1

反対

2 -------- 1 -------- 0 ------- -1 ------- -2

（無回答）

反対

Q16. 選択的夫婦別姓の賛否
（無回答）

反対

2 -------- 1 -------- 0 ------- -1 ------- -2

賛成
（無回答）
Q18. 国会議員の定年制の要否

反対

（無回答）

不要

Q19. クオータ制の賛否

（無回答）

不要

2 -------- 1 -------- 0 ------- -1 ------- -2

賛成

（無回答）

反対

2 -------- 1 -------- 0 ------- -1 ------- -2
給付水準維持（無回答）
q9. 大規模金融緩和策を維持すべきか

負担抑制

1 ------------------- 0 ------------------ -1

維持

（無回答）

金融引き締め2 ------------ 1 ------------ 0 ----------- -1

強めるべき

適切

（無回答）

厳しすぎる

2 -------- 1 -------- 0 ------- -1 ------- -2

大幅増額

今の程度 /（無回答）

大幅減額

2 -------- 1 -------- 0 ------- -1 ------- -2

賛成
（無回答）
q13. 非核三原則を維持すべきか反対

1 ------------------- 0 ------------------ -1

維持すべき
q14. 憲法改正の要否

（無回答）

見直すべき

1 ------------------- 0 ------------------ -1

改正必要

どちらともいえない /（無回答）

改正不要

1 ------------------- 0 ------------------ -1

賛成
どちらともいえない /（無回答）
q16. 緊急事態条項創設で憲法改正の賛否

反対

1 ------------------- 0 ------------------ -1

賛成

どちらともいえない /（無回答）

反対2 -------- 1 -------- 0 ------- -1 ------- -2
下げるべき ゼロにすべき

高めるべき 今の程度
（無回答）
q18. 再エネの割合をどうすべきか

2 ------------ 1 ------------ 0 ----------- -1
すべて再エネ

主力を再エネ

（無回答）

減らすべき

2 -------- 1 -------- 0 ------- -1 ------- -2

賛成

（無回答）

反対

q20. 同性婚の賛否

2 -------- 1 -------- 0 ------- -1 ------- -2

賛成

1 ------------------- 0 ------------------ -1

必要

q19. 選択的夫婦別姓の賛否

2 -------- 1 -------- 0 ------- -1 ------- -2

必要

経済対策

q17. 原子力発電の依存度をどうすべきか

2 -------- 1 -------- 0 ------- -1 ------- -2

賛成
Q17. 同性婚の賛否

2 -------- 1 -------- 0 ------- -1 ------- -2

財政健全化
（無回答）
q6. 消費税一時的引き下げの要否

q15. 9条改正し自衛隊明記の賛否

賛成
どちらともいえない /（無回答）
Q15. 9条への自衛隊明記の賛否
賛成

変えるべき

q12. 「敵基地攻撃能力（現･反撃能力）」保有賛否

高めるべき 今の程度
Q12. 防衛力強化の要否

批准必要

1 ------------------- 0 ------------------ -1

維持すべき
（無回答）
q5. 財政健全化か経済対策か

q11. 防衛費をどうすべきか

2 ------------ 1 ------------ 0 ----------- -1
すべて再エネ

経済活動回復q10. ロシアへの制裁措置の評価

2 -------- 1 -------- 0 ------- -1 ------- -2

持続可能

（無回答）

q8. 社会保障制度の給付と負担

達成すべき
（無回答）
Q8. 大企業や富裕層の課税強化賛否
賛成

2 -------- 1 -------- 0 ------- -1 ------- -2
感染拡大防止q7. 大企業や富裕層の課税強化賛否

1 ------------------- 0 ------------------ -1

必要

評価しない

q4. 新型コロナウイルスの扱い（感染症への指定）

評価する
（無回答）
Q4. 「ロックダウン」の法整備の要否

賛成

（無回答）

q3. 感染拡大防止か経済活動回復か

2 -------- 1 -------- 0 ------- -1 ------- -2

評価する

2 -------- 1 -------- 0 ------- -1 ------- -2

評価する

（無回答）

反対

2 -------- 1 -------- 0 ------- -1 ------- -2

賛成

（無回答）

反対

q21. クオータ制の賛否
2 -------- 1 -------- 0 ------- -1 ------- -2

賛成

（無回答）

反対

q22. 合区は維持か解消か
1 ------------------- 0 ------------------ -1

維持すべき

（無回答）

解消すべき

q23. 女性皇族が結婚後残る案賛否
2 -------- 1 -------- 0 ------- -1 ------- -2

賛成

（無回答）

反対

q24. 旧皇族男系男子を養子に案賛否
2 -------- 1 -------- 0 ------- -1 ------- -2

賛成ⓒ2024 Japan Social Data Science Society

（無回答）

反対

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日本ソーシャルデータサイエンス論文誌
第 8 巻 第 1 号（2024 年 3 月）
寄り，第 3 主成分の軸上では，1 票の格差を是正するため

主成分分析の結果，候補者間の主張の隔たりが特に大きの合区制度を｢維持すべき（q22）｣とする候補者がマイナス

な方向が第 1 主成分や第 2 主成分となる．これらの主成分側に寄っている．さらに，第 4 主成分の軸上では，財政健の軸上で，さらに政党のレベルで主張の相違が認められれ全化と経済対策について，｢経済対策（q5）｣を重視する候ば，その主成分に寄与する設問が政党間の意見の対立軸に補者がプラス側，｢財政健全化｣を重視する候補者がマイナなっていたと考えられる．

ス側に位置していることがわかる．なお，第 5 主成分と相関の高い設問は特定できず，その解釈は困難であった．

4. 各政党・候補者の政策的立場の可視化
次元削減後の各候補者の主成分得点の分布を図 1 に示す．

表4

主成分分析の結果

図 1 の左側に 2021 年衆院選，右側に 2022 年参院選の分布（2021年 第49回衆議院議員総選挙）
主成分
固有値
Q1
Q2
Q3
Q4
Q5
Q6
Q7
主
Q8
成
Q9
分
Q10
負
荷 Q11
量 Q12
Q13
Q14
Q15
Q16
Q17
Q18
Q19
寄与率
累積寄与率

PC1
9.721
0.920
0.907
0.854
0.546
0.505
-0.7700.115-0.6360.567-0.611
0.767
0.795-0.7230.842
0.904-0.779-0.8110.115-0.714
0.512
0.512

PC2
1.555
0.203
0.190
-0.026-0.473-0.054-0.389
0.334
0.343
0.550
0.040
0.039
-0.337-0.047-0.306-0.082-0.115-0.150-0.550
0.102
0.082
0.594

PC3
1.079
0.037
0.037
0.142
0.172
0.428
-0.047-0.711
0.025
0.065
0.362
-0.162-0.041
0.066-0.049-0.027-0.064-0.030-0.398
0.017
0.057
0.651

PC4
0.996
0.136
0.152
0.137
0.201
0.447
-0.214
0.311
0.141
0.167
0.276
-0.163-0.075
0.151
0.027
0.002
0.278
0.162
0.449
0.261
0.052
0.703

を示している．各図の横軸は第 1 主成分であり，縦軸は，
PC5
0.861
0.075
0.061
-0.065-0.185-0.240-0.059-0.4850.288
0.278-0.1140.037
0.084-0.066-0.006-0.058-0.130-0.071
0.491
0.255
0.045
0.748

累積寄与率

PC1
9.894
0.390
-0.786-0.777-0.075-0.242-0.739-0.4470.617-0.0600.849
0.912-0.667
0.865
0.871
0.598
0.727
-0.793-0.648-0.639-0.7740.142-0.572
0.736
0.430
0.430

PC2
3.019
0.758
0.149
0.099
-0.066-0.702
0.123
0.408
0.332
0.763
0.075
0.097
0.480
0.240
0.170
0.610
0.184
0.229
0.328
0.184
0.113
-0.0190.288-0.118
0.131
0.561

PC3
1.916
0.320
0.125
0.156
0.263
-0.4420.108
0.036-0.281-0.230-0.158-0.0350.216-0.028-0.058-0.2100.083-0.055-0.525-0.613-0.212-0.7140.006-0.1650.083
0.644ⓒ2024 Japan Social Data Science Society

PC4
1.099
-0.083-0.131-0.015-0.8120.119
0.185-0.1000.061
0.034-0.0240.115-0.105-0.023
0.003
0.000
0.196
0.002
-0.074-0.0150.118-0.4010.317-0.0890.048
0.692

党ごとに集まる傾向があるが，密集の度合いは政党によって異なり，候補者の回答に対する各党の制約の強さの違いが窺える．
ここで，各候補者の第 5 主成分までの主成分得点をもとに，x-means 法[22]でクラスター分析を行ったところ，2021
年衆院選では A~D の 4 つのクラスター（以下，｢群｣）が抽出された．各群を構成する候補者を見ると，A 群は｢自民｣｢公明｣，B 群は｢維新｣｢N 党｣，C 群は｢立憲｣，D 群は｢社民｣｢共産｣の候補者を中心に構成されている．ただし，B~D の3 つの群と各政党の対応は明確ではなく，｢立憲｣の候補者
は B 群と D 群にも広がっているほか，｢国民｣の候補者は B,C 各群に，｢れいわ｣の候補者は C, D 各群に跨っている．
抽出した群同士の位置関係を把握するため，各群を構成する候補者の分布の重心に星印を付した．この星印の位置に注目すると，第 1 主成分の軸上では，A 群がプラス側，
B 群がほぼ中央，C, D 両群がマイナス側に位置しているこ（2022年 第26回参議院議員通常選挙）
主成分
固有値
q2
q3
q4
q5
q6
q7
q8
q9
q10
主 q11
成 q12
分
q13
負
荷 q14
量 q15
q16
q17
q18
q19
q20
q21
q22
q23
q24
寄与率

上から順に第 2~第 5 の各主成分である．候補者の分布は政

PC5
0.878
-0.151-0.036-0.176
0.449
0.172
0.037
-0.053-0.2960.143-0.1020.078-0.198
0.156
0.155
0.142
0.276
-0.023
0.080
0.123
0.130
-0.2420.425-0.0260.038
0.730とがわかる．また，第 2 主成分の軸上では，B 群が最もマイナス側に寄っており，国会議員の定年制の導入に比較的前向きな姿勢がみられた．一方，第 3~第 5 主成分の軸上では，各候補者はプラス側からマイナス側まで分布している
ものの，各群の重心の位置に差はみられなかった．
次の 2022 年参院選では，1~5 の 5 つの群が抽出された．
各群を構成する候補者を見ると，1 群は｢自民｣，2 群は｢維新｣｢N 党｣，3 群は｢参政｣｢幸福｣，4 群は｢公明｣｢国民｣，5 群
は｢立憲｣｢共産｣｢社民｣｢れいわ｣の候補者で構成されている．
特に 5 群は，4 つの政党の候補者が近い位置に集中しており，これらの政党に所属する候補者のアンケートへの回答が類似していたことを表している．一方，｢N 党｣の候補者
は，2 群だけでなく 3 群や 4 群にも跨っており，政党としての一貫した主張が見えづらい．また，各群を構成する政党の組合せも 2021 年衆院選とは異なっている．例えば，現在の連立政権を構成する｢自民｣と｢公明｣は，前回は同じ A群に分類されたが，今回は 1 群と 4 群に分かれた．こうした区分の変化は，各政党の政策的主張の変化に起因する可能性があるが，各回のアンケート調査の内容が同じではな
いため単純には比較できない．2 回の選挙を通じた各政党

14

日本ソーシャルデータサイエンス論文誌
第 8 巻 第 1 号（2024 年 3 月）

図1

ⓒ2024 Japan Social Data Science Society

各候補者の主成分得点の分布

15

日本ソーシャルデータサイエンス論文誌
第 8 巻 第 1 号（2024 年 3 月）の政策的な立ち位置の変化については，第 5 章であらためて検証する．

かった．
この結果をもとに各主成分の意味を解釈すると，第 1 主

次に，各群の重心の位置に注目した．第 1 主成分の軸上

成分の軸上では，プラス側ほど ｢現政権を肯定的に評価を見ると，1~3 群がプラス側，4 群が中央，5 群がマイナス（Q1･q2）｣｢電源構成に占める再生可能エネルギーの割合側に位置している．これだけでは 1~3 群の立場の違いは判を減らし，原子力発電への依存度を高めるべき（Q10･q18,

然としないが，第 2 主成分に沿って見ると，1 群がプラス

Q11･q17）｣｢防衛費を増額して，防衛力を強化すべき（Q12･側（現政権の運営を肯定的に評価し，ロシアへの制裁措置

q11）｣｢憲法改正と，第 9 条への自衛隊の明記に賛成（Q14･は適切であると考え，消費税率の一時的な引き下げには否

q14, Q15･q15）｣｢選択的夫婦別姓や同性婚，クォータ制の定的な立場），2 群が中央，3 群が反対のマイナス側に寄っ導入に反対（Q16･q19, Q17･q20, Q19･q21）｣とする立場のている．さらに，第 3 主成分の軸上では，2 群がマイナス

候補者が分布し，これらの主張に反対する立場の候補者が側（合区制度を維持すべきとする立場），1, 3 群がプラス側

マイナス側に分布している．
また，第 2 主成分の軸上では，（同制度の解消を訴える立場）に分かれており，1~3 群の｢消費税率の一時的な引き下げが必要（Q6･q6）｣と考える

主張の違いを確認できる．一方，第 4, 第 5 主成分の軸上で候補者がマイナス側に寄っている．第 3～第 5 主成分につは，各候補者はプラス側からマイナス側まで分布している

いては，これらと相関の高い設問を特定できなかったため，が，各群の重心はいずれも中央付近に位置し，特段の違い

その解釈は困難であった．

は確認できなかった．
2022 年参院選では，新たに集計に加えた｢参政｣｢幸福｣の候補者が，第 1 主成分軸上では｢自民｣の候補者と共通の主張をしつつも，第 2 主成分軸上では相反する立場をとっている．これに起因して，抽出された群の数や各群の重心位置が異なる主成分軸が増えたと考えられる．
また，我が国の重要課題の一つである｢財政健全化｣に注目したい．この課題に対する両選挙の候補者の姿勢に注目
すると，図 1(b)や(g)の縦軸上の分布のとおり，候補者単位では主張の違いがみられる．しかし，いずれの政党も党内の候補者の意見を調整・統一できなかったのか，群単位

表5

2 回のアンケートの共通設問による主成分分析結果
主成分
固有値
Q1･q2
Q6･q6
Q8･q7
主 Q10･q18
成 Q11･q17
分 Q12･q11
負 Q13･q13
荷 Q14･q14
量 Q15･q15
Q16･q19
Q17･q20
Q19･q21
寄与率
累積寄与率

PC1
6.811
0.718
-0.577-0.689-0.7050.767
0.819-0.6650.851
0.890-0.765-0.778-0.767
0.568
0.568

PC2
1.358
0.616
-0.7320.310
0.319-0.029-0.085
0.445
0.040
0.033
0.062
-0.085
0.156
0.113
0.681

PC3
0.865
0.067
-0.010-0.274
0.109
0.087
0.290
-0.006
0.308
0.192
0.524
0.506
0.146
0.072
0.753

PC4
0.596
-0.021
0.055-0.3730.323-0.443
0.029
0.204
0.080
0.041
-0.070-0.114-0.290
0.050
0.803

PC5
0.488
0.005
0.031
-0.048-0.4250.061-0.0090.469-0.017-0.0870.120
0.052-0.2350.041
0.844で比較した場合，どの群の重心も中央付近に寄ってしまい，
各政党・各群の間で主張の差別化が図られなかった．このそこで，相関がみられた設問から意味を解釈することが背景として，新型コロナウイルス感染症が国内にまん延すできた第 1, 第 2 主成分軸上の候補者の分布をもとに，各る中での選挙だったこともあり，深刻な財政課題を抱えつ

回の選挙別に，各政党の重心を算出した（図 2）．図 2 の各

つも，感染拡大の防止と経済回復に向けた様々な施策を打軸に 2 つの主成分と相関が高かった設問の内容を記載した．

ち出さなければならなかった事情があったのかもしれない．

2 回の選挙を通じた変化を見ると，主に第 1 主成分に沿っ

しかし，2023 年 5 月に新型コロナウイルス感染症が｢5 類て各党の重心の位置に変化がみられた．連立政権を構成す感染症｣に移行し，経済活動も平時に戻りつつあるところ，

る｢自民｣と｢公明｣の距離がやや広がった一方で，｢立憲｣｢れ次回の国政選挙では，こうした重要課題が政党間の意見のいわ｣が｢共産｣｢社民｣に僅かに近づいた．また，｢国民｣｢維対立軸に挙がることを期待したい．

新｣｢Ｎ党｣の 3 党が第 1 主成分のプラス側に遷移した．

5. 各政党の政策的立場の変化
次に，2 回の選挙を通じて，各政党が擁立した候補者の政策的立ち位置にどのような変化があったのか，各回のアンケートに共通する 12 問（表 3 中の設問番号に網掛けで表示）に限定して主成分分析を行った結果，第 5 主成分までの累積寄与率は 0.844 となった（表 5）．第 1 主成分を見ると，網掛けで示した 9 組の設問と相関が高かったほか，
Q8･q7，Q13･q13 の 2 組の設問との相関も比較的高くなっていた．また，第 2 主成分は Q6･q6 との相関が高かった．
一方，第 3～第 5 主成分と各設問の間に目立った相関はなⓒ2024 Japan Social Data Science Society

図2

候補者の分布から算出した政党の重心位置

16日本ソーシャルデータサイエンス論文誌
第 8 巻 第 1 号（2024 年 3 月）
この 3 党の変化の原因を明らかにするため，候補者アンれており，特に，｢公明｣の死票率の低さと｢共産｣の高さがケートの政党別の集計結果[17, 18]を確認したところ，防衛

目立つ．2021 年衆院選では，｢公明｣の候補者に投じられた力強化に関して，｢国民｣は 2021 年衆院選の Q12 で，｢防衛87 万票の全てが当選に繋がったのに対し，｢共産｣への 264

力を強化すべき｣｢どちらかといえば強化すべき｣と回答し万票のうち，当選に繋がったのは 6 万票に過ぎなかった．

た候補者の割合が 62 %であったが，2022 年参院選の q11 で

図 3 は，図 1 の第 1, 第 2 主成分軸上の各候補者の分布

は，｢防衛費を大幅に増やすべき｣｢ある程度増やすべき｣とに合わせて，上から順に，全候補者, 当選者, 落選者への投答えた候補者の割合が 95 %まで増加した．また，非核三原

票数を積算したものであり，最下段が死票の分布となる．

則に関して，2021 年衆院選の Q13 で｢核兵器禁止条約は批

なお，図 3 中の一部の値はカラースケールの範囲の上限を准すべきでない｣と回答した候補者の割合と，2022 年参院超えているため，その値を黒字で示した．また，第 4 章で選の q13 で｢非核三原則は見直すべき｣と答えた候補者の割抽出した各群を図中に示すとともに，群単位で当選者と落合を比較したところ，｢国民｣が 0 %から 18 %に，｢維新｣が選者それぞれに投じられた票を集計した（表 7）．

3 %から 28 %に，｢維新｣が 16 %から 71 %にそれぞれ増え

図 3 と表 7 を見ると，2021 年衆院選の候補者全体では，ていた．2 回の選挙の間，2022 年 2 月にはロシアによるウ

与党の｢自民｣｢公明｣の候補者で構成される A 群への投票数

クライナ侵攻も始まり，こうした国際情勢の緊迫化を受けが 2,761 万票であるのに対し，主に野党の候補者で構成さて，3 党の中で我が国の防衛政策に対する姿勢が変化した

れる B~D 群への投票数は合計で 2,702 万票となり，両者は可能性も考えられる．

拮抗している．しかし，死票の数を比較すると，A 群が 741
万票に止まるのに対し，B~D 群の死票は 1,799 万票に上り，

6. 死票の分布の可視化差が大きく開いている．特に，図 3(a)の D 群内の一部には

これまでの分析を通じて，政党や候補者間の政策的主張の違いを把握しやすくなった．しかし，有権者は単に自身

180 万票が集中しているが，図 3(c)の同じ位置を見ると，ほぼすべてに近い 174 万票が死票となっている．

の考えに近い政党や候補者を選ぶだけでは，自らの票を国2022 年参院選の候補者全体では，1 群（主に｢自民｣の候政に反映させることは難しい．投票しても，その候補者が補者）への投票数が 2,241 万票，2 群（｢維新｣｢N 党｣）が当選しなければ意味がない．有権者が投票を棄権する別の708 万票，3 群（｢参政｣｢幸福｣）が 261 万票，4 群（｢公明｣理由として，「自分が投票しても結果に影響ない」という意｢国民｣）が 1,209 万票， 5 群（｢立憲｣｢れいわ｣｢共産｣｢社見があった．これは，数千～数万票の規模の当落争いに個民｣）が 1,499 万票である．こちらも，死票の数では 1 群の人の 1 票がほとんど影響しないことへの無力感もあるが，184 万票が最も少なく，5 群の 797 万票が最も多い．図 3(d)ほかにも，自身が投じた票が候補者の当選に結びつかないの 1 群内の一部に集中している 218 万票は，図 3(e)の同じことへの諦めの感情が含まれている可能性もある．実際に，位置に示すとおり，すべての票が当選に繋がっている．こ

衆議院の小選挙区選挙や参議院の選挙区選挙の 1 人区では，れに対し，図 3(d)の 5 群内の一部に集まった 275 万票は，落選者に投じられた票（以下，｢死票｣）が多く出ている．

図 3(f)の同じ位置を見ると，188 万票が死票になっている．

この死票の実態を把握するため，2 回の選挙で当選者とこの差を生み出す鍵となるのが，政党同士の候補者調整

落選者に投じられた票[23, 24, 25]を政党別に集計し，死票や相互推薦を通じた選挙協力の成否とみられる．現与党のが全体に占める割合を「死票率」として算出した（表 6）．

｢自民｣｢公明｣は，2021 年衆院選はほぼすべての小選挙区で，表 6 を見ると，全体として，小選挙区選挙の候補者のみを2022 年参院選も 1 人区の全選挙区で候補者を一本化し，与集計した 2021 年衆院選の方で死票率が高くなっている．

党への支持が分散しないように調整しており，これが奏功

各政党を比較すると，与野党間で死票率の差が明確に現
表6

各政党の候補者への投票数と死票率(a)第49回衆議院議員総選挙

自民
立憲
維新
公明
共産
国民
れいわ
社民
N党

当選者の
得票数(①)
20,164,197
6,155,945
1,673,628
872,93161,596565,369
074,665
0

落選者の③
得票数(②)(=①+②)
7,461,960 27,626,157
11,059,676 17,215,621
3,129,165
4,802,793
0872,9312,578,112
2,639,708
681,443
1,246,812
248,280
248,280
238,528
313,193
150,542
150,542ⓒ2024 Japan Social Data Science Society

していると考えられる．

(b)第26回参議院議員通常選挙
死票率(%)
(②/③)
27.0
64.2
65.2
0.0
97.7
54.7
100.0
76.2
100.0

自民
立憲
維新
公明
共産
国民
れいわ
社民
N党
参政
幸福

当選者の
得票数(①)
23,132,579
5,497,636
3,169,364
5,691,119
868,846
1,346,735
683,719
216,984
287,714
159,433
0

落選者の得票数(②)
2,013,530
4,224,240
3,123,430
42,216
3,064,928
1,616,706
551,005
256,529
1,237,668
2,256,951
153,076③(=①+②)
25,146,109
9,721,876
6,292,794
5,733,335
3,933,774
2,963,441
1,234,724
473,513
1,525,382
2,416,384
153,076

死票率(%)
(②/③)
8.0
43.5
49.6
0.7
77.9
54.6
44.6
54.2
81.1
93.4
100.0

17

日本ソーシャルデータサイエンス論文誌
第 8 巻 第 1 号（2024 年 3 月）

図3全候補者，当選者，落選者への投票数の分布

表7

各クラスターの候補者への投票数と死票率(a)第49回衆議院議員総選挙

A群
B群
C群
D群

当選者の
得票数(①)
20,202,129
3,116,063
4,658,285
1,260,639

落選者の得票数(②)
7,412,624
3,990,007
8,290,174
5,707,730ⓒ2024 Japan Social Data Science Society(b)第26回参議院議員通常選挙③
死票率(%)(=①+②)(②/③)
27,614,753
26.8
7,106,070
56.1
12,948,459
64.0
6,968,369
81.9

1群
2群
3群
4群

当選者の
得票数(①)
20,568,773
3,096,578
159,433
9,917,580

落選者の得票数(②)
1,838,892
3,984,124
2,449,304
2,172,966

5群

7,024,051

7,966,780③
死票率(%)(=①+②)(②/③)
22,407,665
8.2
7,080,702
56.3
2,608,737
93.9
12,090,545
18.0
14,990,831

53.1

18

日本ソーシャルデータサイエンス論文誌
第 8 巻 第 1 号（2024 年 3 月）

7. まとめと今後の課題
2021 年と 2022 年に実施された 2 回の国政選挙に際して候補者が回答したアンケートの結果に基づき，主成分分析
によって意見の対立軸を明らかにし，クラスター分析によって各政党・候補者の政策的な主張の違いを可視化した．
その結果，2021 年衆院選では 4 つの群が抽出された．各群に属する候補者の分布から重心を求め，各主成分の軸に沿って重心位置に注目すると，第 1, 第 2 主成分の軸上で，各群の重心の位置に違いがみられた．また，2022 年参院選
では 5 つの群が抽出され，第 1~第 3 主成分の軸上で重心位置が異なる群がみられた．この回の選挙から集計に加えた｢参政｣｢幸福｣の候補者が，第 1 主成分軸上では｢自民｣の候補者と共通の主張をしつつも，第 2 主成分軸上では相反する立場をとっていたため，抽出された群の数や重心位置が異なる主成分軸が増えたものと考えられる．一方，財政健全化の問題に関わる軸上では，2 回の選挙を通じて，いずれの群も重心が中央付近に寄ってしまい，政党や群の間でこの問題に対する姿勢の差別化が図られなかった．
また，2 回のアンケートに共通する設問を用いた分析か
ら，各党の政策的な立ち位置に変化がみられた．特に｢国民｣｢維新｣｢N 党｣の重心が第 1 主成分のプラス側に遷移した．
アンケートの集計結果から，これら 3 党内で防衛力の強化
や非核三原則の見直しを主張する候補者が増えたことに起因すると考えられる．
さらに，各候補者への投票数を当選者と落選者に分け，政策的な立ち位置に合わせて積算し，当選に結びつかなかった死票の分布を可視化したところ，｢自民｣｢公明｣が抽出された群と，野党各党が抽出された群の間で，死票率に大きな差があることが明らかになった．｢自民｣｢公明｣は各選
挙区で候補者を一本化しており，こうした選挙協力の成否が死票率の差を生み出していると考えられる．
これらの分析結果は，投票を棄権している有権者に各政党の政策的主張の違いを分かりやすく説明するだけでなく，死票の分布も併せて示すことで，自身の票を国政に反映するための戦略的な投票行動の検討を促す機能も有している．
現在，投票を棄権している有権者に政治や選挙への関心を持ってもらい，投票率の回復に貢献するためには，今後の国政選挙においても，本研究の手法を用いた分析結果を継続的に発信していく必要がある．
また，今回は NHK が実施したアンケートの結果のみを利用したが，同様の調査は他の報道機関でも行われている．
これらの調査結果を統合して分析することで，各回の選挙を通じた各政党の政策的立場の変化などがより詳細に分析できるようになると期待できる．他の機関による調査結果も含めた分析については，今後の検討課題としたい．

ⓒ2024 Japan Social Data Science Society

参考文献
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第 8 巻 第 1 号（2024 年 3 月）
Vanderplas, J., Passos, A., Cournapeau, D., Brucher, M., Perrot, M.,
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[24] 総務省，「令和 4 年 7 月 10 日執行 参議院議員通常選挙 速報
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結果 （10）党派別名簿登載者別得票数、当選人数（比例代表）」，
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月 5 日アクセス）．

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日本ソーシャルデータサイエンス論文誌
第 8 巻 第 1 号（2024 年 3 月）

Visualization of Differences in the Policy Claims of Each Party andCandidate and Distribution of Wasted Votes in National Elections
Toshiki SHIMBARU†1

Naoto KAI†2

Abstract: Using the results of questionnaires conducted on candidates in the two national elections held in 2021 and 2022, we haveidentified the issues at stake in the elections and visualized the differences in the political argument of each party and candidate.
The analysis identified four clusters based on the political position of each candidate in the 2021 elections. In addition, it was foundthat the questions contributing to the first and second principal components obtained from the principal component analysis were
issues in the election. For the 2022 elections, the number of clusters and the main components of the issues in the election increased.
This result is probably due to the addition of new candidates from several parties to the tally this time. However, the issue of fiscal
consolidation, a critical issue for our country, was not an election issue in either election. Throughout the two elections, there werechanges in the political positions of several parties. Several parties have changed their approach to the national defense policy
because of the increasing international tension. Furthermore, we visualized the distribution of wasted votes by accumulating thevotes received by each candidate. The results revealed a gap between the ruling and opposition parties in the wasted votes ratio to
all the votes. The result indicates the success or failure of each party's electoral cooperation. These achievements can demonstrate
to voters abstaining from voting the issues in the election and the differences in the policy arguments of each party. They a lso
encourage voters to strategically decide where to vote to reflect their vote in politics. To increase voters' interest in politics andrecover voter turnout, it is necessary to continue disseminating the results of this study in future elections.
Keywords: National Election, Candidate Questionnaires, Wasted Votes, Principal Component Analysis, Clustering Analysis†1 Information Processing Center, Seinan Gakuin University (Correspondence Author: shimbaru@seinan-gu.ac.jp)†2 University Library (Research and Development Unit), Osaka Universityⓒ2024 Japan Social Data Science Society

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