Tips/Facts

■報道各社の予想議席（比較表）がどの程度の精度だったかを確認するために、小選挙区においても各紙の記事表現を抜粋して比較分析する予定でしたが、別件の依頼/懸案事項への対応のため、年内（12月末日まで）ではなく年度内（2022年3月末日まで）公表へと延期します。ただ、現段階の評価ポイントを提示させていただきます。

■「接戦」状況が予測精度に影響を及ぼしたかーー読売新聞社の選挙サイトからデータスクレイプして（前回選挙でも利用させていただきました。利用しやすい形式であり、感謝いたします）、候補者や得票率の一覧表を作成しました（ただ、記事表現の抜粋・整理は「紙」面からの手作業ですのでこの後かなり時間がかかります）。1位と２位の得票率の差が「0%以上5%未満」は62選挙区、「5%以上10%未満」が54、「10%以上15%未満」が32で「0%以上15%未満」の間に148選挙区が該当しています。前回衆院選では「0%以上5%未満」は49、「5%以上10%未満」が56、「10%以上15%未満」が45で「0%以上15%未満」の間に150選挙区が該当していました。野党共闘の影響で得票率差5%未満の選挙区数が増えたことが分かります。ただ、前回選挙に比べて「接戦」が格段に増えたわけでもなさそうです。

■調査方法が予測精度に影響を及ぼしたかーー前回衆院選では名挙数150～200程度の少数のデータでそこそこの予測精度でしたが、今回の衆院選での名挙数は読売・日経で平均518、毎日で421、朝日で734と前回の3～4倍にも増加したにもかかわらず（通常は標本サイズが大きくなれば調査精度が良くなる）、各予想紙面の「見出し」が外れた印象を持たれた新聞社が多かったようです。読売・日経の両新聞社は協力して調査しており、固定・携帯電話に対して調査員と自動音声で調査、毎日新聞社は固定・携帯電話ともに自動音声で接触して、携帯電話の場合はスマホの画面で回答してもらえるようにショートメッセージを送る方式、朝日新聞社は比例区の予測のために固定・携帯電話に対して調査員が調査して、選挙区の予測のために４つのインターネット調査会社の登録モニターを利用して調査しました。全体の議席予想の精度はもとより、個々の選挙区の当落判定の精度も確認することで各調査手法の癖が見えてくるでしょう。

■推計方法が予測精度に影響を及ぼしたかーーもし調査方法が変わったにもかかわらず従来と同じ方法で予測（推計得票率を基準として当選確率を計算）したならば、名挙数の増大（3～4倍）により誤差幅は最大1/2に縮小されてしまいます。推計得票率の予測（点推定）がうまくいかなければ、誤差幅が狭くなった分だけ当選確率にエッジが付きその積算により予想議席のズレが拡大されるでしょう。そうしたことを見通し、推計得票率の確率密度分布の利用を控えて、候補者の強さを各階層ごとに見極め（1つのデータの中で複数の選挙予測を繰り返す）当落判別により当選確率を算出する方式も有効です。各階層とは性・年代のようなデモグラフィックに限らず選挙情勢を予見させる有権者の行動・態度も含まれます。私見ですがネット調査において候補者の強さを見極める指標の一つとして初頭効果（私は初印効果と言いたい）の利用も有効だと考えています（インテージさんの社内セミナーでも、ヒトの認知能力の影響を受けた「回答の偏り」を取り除くのではなく利用する話をさせていただきました）。

■紙面表現が予測精度の印象に影響を及ぼしたかーー予想議席数を紙面で明示した朝日新聞社の事例で説明しましょう。自民党（261議席を獲得）の予想議席数を 251-279 と掲示しましたが 265±14 （251-265-279）と予想の中心値を明示していれば、読者に予想的中と思わせる効果が高かったでしょう。主見出しは「自民 過半数確保の勢い」で記事では「自民党は公示前の276議席より減る公算が大きいものの、単独で過半数（233議席）を大きく上回る勢い」「接戦となっている74の選挙区の勝敗次第では、今回もこれを獲得できる」（注：「これ」とは「絶対安定多数：261議席」を指す）となっています。主見出しをリード文にある表現のまま「自民 過半数大きく上回る」としていれば的中の印象が強くなったでしょう。欲を言えば、予想の中心値が265と絶対安定多数を4議席上回っているわけですから、「自民 絶対安定多数確保か」という予測数値を素直に受け取った主見出しであってもよかったはずです。つまり「報道」側の立場と「調査」側の立場があり、調査結果をどう表現するかで読者が受ける印象は大きく変わるのです。今回の調査報道では、読売、日経、毎日新聞社と共同通信社が10月21日付紙面で自民が過半数を確保するかどうかの紙面展開をした5日後の26日に朝日新聞社が報道しています（ネットでは25日に速報）。先行報道の影響を受けた可能性があります。朝日新聞デジタルでは10月25日18時00分のタイムスタンプで予想議席が速報され（紙面は26日付）ましたが、そのニュースはすぐに目立たない形（見出し掲示がサイトトップではなく探さないと見られない）になっていました（幸いなことにヤフーニュースではしばらく目立つところに掲示されていました）。以上が朝日新聞社の事例をもとにした考察です。他社においても予想議席の紙面表現について苦慮されたことが想像できます。

■上掲した比較表の内容（意味）を読みとるにあたって、各社がなぜこうした調査設計をしたのか、私が知っている事実とそれをもとにした推測を述べておきます。

（１）自動発信するオートコールと自動音声を用いているのはなぜか。

　調査員が電話で調査する場合は、調査会場と調査員の確保が必要となります。通常の内閣支持率調査に比べて調査規模が桁違いに大きいですから、臨時の会場のレンタル費や新たな調査員の雇用と指導コストが膨大になります。また、投票日が当初の見込みであった11月7日や14日ではなく10月31日に前倒しされたことで、もし相当数の調査員を用いることを予定していたとしたなら、会場や調査員の手配が間に合わないとか、契約変更による違約金の発生も考えられます。調査員を用いない自動音声であれば、そうした問題は解消されますし、コストは格段に安くなります。経営状況が厳しい新聞社においては、むしろコスト意識を優先して自動音声に切り替えた可能性が高いでしょう。

（２）自動発信や自動音声による調査で選挙情勢を読みとれるのか。

　まったく不可能、というわけではありません。選挙情勢調査で調べた支持率が実際の選挙得票率と違っていても、「調査支持率ー選挙得票率」で計算したズレを補正する手順を見いだせれば、選挙情勢は読み取れます。ただし、選挙中の調査では正解となる選挙得票率がまだわかりませんから、過去の選挙による調査結果と選挙結果の偏りを把握しておき、今回選挙も同じような偏りになると仮定して補正すればよいのです。さて、「自動音声で調べた回答の偏り」と「調査員が調べた回答の偏り」は同じでしょうか。前回衆院選挙の予測では、自動音声ではなく調査員による調査のデータを用いていますから、衆院選における自動音声調査の偏りをどの新聞社も持ち合わせずに予測したということになります。さらに、その対象となる電話機は、前回選挙では固定電話のみでしたが、今回は大半の回答を携帯電話から獲得しています。自動発信で携帯電話に着信があり受話器から自動音声が流れる、そうした調査に回答する人たちと無視したり拒否したりする人たちの間に「投票行動」の違いはないのでしょうか。読売新聞社と日経新聞社が協力して調査した（この下の項で説明）序盤調査の投票先未定者は2割ほどで終盤調査では１割程度でした。争点が無く盛り上がりに欠けた選挙としては候補者の名挙げ率が高くなっています。今回選挙の事前予測では、「自動音声」と「携帯電話」という２つの新しい設定に対する調査データの偏りを、補正できなかった可能性が高いと言えるでしょう。

（３）調査方法をみれば協力して調査していることが読み取れますが。

　はい、そのとおりです。毎日新聞社は埼玉大学にある社会調査研究センターが関る同名の調査会社と協力して、内閣支持率調査（世論調査）に自動音声を導入しました。共同通信社は加盟社である毎日新聞社の調査データを活用して序盤情勢を報道(10/21)しています。ただし、共同通信による配信記事では有効回答数が毎日新聞社のものより3票多い17万4027票になっていることの理由は知りません。一方で、共同通信社が配信した10/27の記事の調査方法には自動音声や携帯電話といった語句が記載されていません（固定電話対象と思われる）。通常、共同通信が配信する情勢記事は、共同通信社が独自に実施する調査（今回は10/21配信のもの）と加盟社である地域のブロック紙が実施する調査を集積して全国積算するもの（今回は10/27配信のもの）があります。日経新聞社が調査を委託している日経リサーチ社は、内閣支持率調査などの世論調査にはまだ自動音声を導入していませんが、マーケティングへの利用目的で「世論観測」という名目で自動音声の調査を始めています。今回衆院選ではこの経験を活かして自動音声による調査を導入したようです。読売新聞社と日経新聞社は10年以上前から両社の名前で協力して調査（依頼）をしており、データ分析や紙面で独自性を競っています。ただし、今回選挙の日経紙面(10/21,13版)では有効回答数が17万2227人となっており、各選挙区と比例区の情勢報道をした翌日紙面では18万6863人（読売紙面と同じ人数）と増えています。調査進行中から収集済みのデータだけで議席予想を進めていく態勢が普通ですから、日経新聞(13版)では最終データを含まない直前の分析での予想議席が掲載された可能性があります。

■朝日新聞社在籍時に調査手法開発や選挙予測を担当してきた経験から、今回の電話調査はかなり外れると見立てていましたが、これほど劇的だとは想定外でした。読売と日経の両社は、終盤情勢も序盤と同じ方法で調査していますが、予想議席はほとんど変わっていません。序盤から自民が単独過半数を大きく上回る情勢であったにもかかわらず、調査手法の癖を修正できずに最後まで情勢を読み誤った可能性が高いと判断できます。この判断が正当かどうか、小選挙区の情勢判断を各紙個別に整理して比較することで、再確認してみたいと考えています（年末年度末までに分析レポートを掲載予定）。もちろん、ネット調査による情勢予想がどれだけ正確だったか確認することも楽しみです。私が２度目の職場となった埼玉大学社会調査研究センターを辞めた理由の一つは、こうした電話調査にかかわりたくなかったことでした。

■携帯電話も調査対象に含めた内閣支持率調査により、コロナ禍の対応に苦労した前・菅内閣の支持率の激動が報道されていましたが、正当に世論を反映したものだったのでしょうか。各社の内閣支持率調査の結果への疑問はSNSなどで拡散されていますが、この選挙を経て、さらに疑問が膨らんでいることでしょう。調査方法を転換させる契機は、選挙予測の失敗（新手法での成功）と新内閣発足のタイミングによります。朝日新聞社が準備を進めているとすれば、このタイミングで内閣支持率調査もネット調査に切り替える可能性があります。さて、如何に。（20211104：文章や語句の訂正/削除、説明文の追加）。

■アメリカでは日本のように役所が管理する完全な名簿（全住民や全有権者を網羅したもの）が無い。そのため、名簿から調査対象者を抽出するのではなく、調査地点を踏査して住民リストを作成してから調査対象者を選定する方法（エリア・サンプリング）が主流であった。電話の普及率が高まると同時に、電話番号をランダムに作成して調査対象世帯を選定するRDD(Random Digit Dialing)が学術、政府、報道の各分野で用いられた。しかし、調査地点を踏査しなくても、名簿から抽出しなくても、電話番号は簡単に発生できることから商業的な調査あるいは調査を装った販促にも使われ、住民は「迷惑電話／調査の洪水」に巻き込まれている。その対策として、電話による調査や勧誘を拒否できるDoNotCallの仕組みが出来上がっている。アメリカの連邦通信委員会(FCC: Federal Communications Commission)は自動発信や自動音声によるロボコールの規制を強めている。FCC、携帯電話、自動発信などの用語で検索すれば該当資料が見つけやすい。例えば、日本語に翻訳された記事はこちら。いまのところ日本にはDoNotCallの仕組みはないし、総務省が規制強化する様子はない。住民（消費者）が迷惑行為に対する声を結集すれば行政も動くであろう。

■先に紹介したTF-20200501A「催促は高回収を妨げる」では、催促を何度も繰り返せば回答意欲を損ねて高回収を望めないと指摘している。だからこそ、1回の催促で回収効果を高める工夫が求められる。2008年に朝日新聞社が実施した全国世論調査（郵送法）で催促はがきの文面の効果を確認する実験がなされた。AとBの等質な2群に対して2種類の催促はがきを用意した。はがきの上部に印刷した見出し文は、A群では「朝日新聞社の郵送調査にご協力ください」、B群では「朝日新聞社の郵送調査へのご協力、ありがとうございます」とした。その下に続く説明文の最初の5行は、A群では「先日、あなた様に郵送で『全国世論調査』へのご協力をお願い申し上げました。もし、まだお手元にピンク色の調査票がありましたら、お忙しいところ恐れ入りますが、ご回答のうえ返信用封筒に入れてお近くのポストに投函していただけませんでしょうか。」、B群では「先日、みなさまに郵送で『全国世論調査』へのご協力をお願い申し上げました。おかげさまでみなさまからのご回答が集まりつつありますが、あと一息です。多くのみなさまのご協力をいただき、信頼性の高い紙面を作ることができれば幸いです。」とし、催促および感謝の強調度合いを差別化した。ただし、見出し文を除いて全文面の内容はほぼ同じであり、文章の配置などの違いで差別化してある。

■2008年2月13日午前中までの調査票返送者（白紙返送含む）や苦情連絡者を除いたAB両群合わせて1300人に対して催促はがきを午後に送付した（前日までの返送や苦情に合わせて催促はがきを印刷しておき、発送当日の午前中に返送された調査票の整理番号に一致する催促はがきを取り除いて発送する。郵送調査とはいえ迅速な対応が求められる）。催促はがきは水曜日(2/13)午後に投函され、木～土曜日にかけて全国に届けられ、回答を記入してから投函された調査票が返送される翌週月～水曜日(2/18-20)の返送数はA群がB群のほぼ2倍になっている。一方、催促はがき受け取り後も返送しなかった人に対して色違い（黄色）の調査票（AB両群で同仕様）を2月21日に発送して再催促した後では、催促はがきによる返送効果が低かったB群の返送数がA群をやや上回る形状になっている。返送する可能性のある潜在的回答者(potential respondents)に対して、いかに回答行為に結びつけるかの工夫（タイミングも含む）が重要であることが分かる。しかも、接触の回数を高めるほど社会的交換理論による「負担」が累積されて回答行為につながる「利益」が目減りするなら、最初の催促はがきの文面は回収率向上のための重要な要素となる。もちろん催促はがきを送る前（調査票送付時）の工夫がさらに重要である。

■内閣府は、2014年2~3月に面接法で実施されている「社会意識に関する世論調査」の質問を郵送調査でも実施して比較検討している。この比較実験は、日経リサーチの佐藤寧氏が内閣府大臣官房政府広報室 世論調査専門職に出向して実施・管理された。面接調査の回収率が61.9%に対して郵送調査は75.3%と高い。郵送調査の回収率を高める要因を検証するために「依頼強調」と「感謝強調」の2種の催促はがきによる返送効果を確認している。「依頼強調」の催促はがきを送付した747人では返送効果が現れる1週間で延べ235人が返送し「感謝強調」の催促はがきを送付した729人では181人が返送した。新聞社と政府、質問数や調査テーマの違いはあっても、催促や依頼を強調したほうが返送効果が高いことが示された。欧米で推奨されるDillmanのThank you mailは、日本においては効果は無さそうである。

■なぜDillmanは、Thank you mailを推奨するのか。理論上では、社会的交換理論による「報酬」の積み上げと「信用」の獲得のためである。ただ、郵送調査の運用を考えれば、アメリカの郵送事情（不達や遅延などのトラブルが多いと言われている）により催促状発送のタイミングを設定しにくいことは、容易に想像できる。そのため、調査票を発送してから1週間後ぐらいに対象者全員に対して催促状を発送している。すでに回答した人にも催促状を送ることになるから、催促を強調した文面を採用できないのである。一方、日本の郵送事情の良さを利用するなら、未返送だった人だけに催促を強調した催促はがきを送るほうがよい。potential respondentsに回答をうながすのに有効な理論は、社会的交換理論だけではない。催促を受ければ嫌な気持ちになるし、その後も返送を怠れば嫌な気持ちは残り続ける。この嫌な気持ち（心の不協和）を取り除くには回答を返送するしかない。催促を強調する文面が返送率を高めるのは、心の不協和を取り除くために回答しようとする人が多数いることを示唆している。この認知的不協和理論の援用も回収率を高める工夫の一つとなる。

■参考文献■　掲示された図は、講演や講義などで利用されたものである。いずれ「Slide/Rept」で開示する。内閣府による面接調査と郵送調査の比較実験は2014，2015年の2回実施された。上記した佐藤寧氏らがまとめた報告書や「内閣府の世論調査に関する有識者検討会」による提言は「References」のサブメニュー「Other Ref.」に掲示されているOR2014-15のリンク先で閲覧できる。Dillmanによる郵送調査の運用の簡易一覧表は「References」に掲示されている論文:R2008Bの24頁にある表3で確認できる。

■RDD (Random Digit Dialing) 法は、1960年代にアメリカで開発された。1980年代のアメリカでRDD法が報道のみならず政府機関や学術方面にも広く普及したのは、①電話の普及率が高まったこと、②ミトフスキーのアイディアを活かして効率よく調査対象者を確率抽出できた（統計的に誤差幅を計算できる）こと、③調査員によるエリアサンプリングの精度と効率に限界が生じていたことなどによる。しかし、①1990年代に入って電話の使用番号数が増えて家庭用の番号数が占める 割合が下がっていった、② 90 年代半ばからは１年に２～３％ずつ回収率が低下した、③携帯電話が普及し全世帯の約５分 の１が携帯電話のみの所有で間借り人や若者ではさらに比率は高い、④世帯用電話番号が１件も掲載されていない頭８桁の番号ブロックを無視することはもうできない、といった理由から2000年代には「A案：固定電話と携帯電話の両方を対 象としたRDD法の開発」と「Ｂ案：サンプリングのベースを電話番号から住所に切り替える」への選択に迫られた。

■このB案としてABS (Address Based Sample) の有効性を積極的に提示したのがマイケル・リンクである。利用する住所リストは、米国郵政公社 (USPS) が使用している郵便集配リスト (DSF = Delivery Sequence File) である。こ のリストには住所はあるが名前はない。リンクは、 CDC（疾病対策予防センター：上図のNHISも実施している）に居たときにABSの可能性に気づきABSへの転換をもくろんだが許可がでなかった。「断ることのできないチャンスだった」とリンクが語るように、絶妙なタイミングでニールセンがリンクをヘッドハンティングした。RDDで対象者を選定していた視聴率調査をABSに切り替えるプロジェクトにはリンクが必要だった。役所が管理する完全な名簿がないアメリカでは、調査対象地域を踏査して対象者リストを作るエリア・サンプリングや乱数で電話番号を作成して発信リストを作るRDDが「確率抽出」が可能な科学的な手法として認められてきた。しかし、カバレッジやレスポンスの悪化により回収標本の代表性が崩れてきた時点で、調査者の苦闘の中からABSという有能なリストが見出された。

■2009年、"Goodbye RDD, Welcome ABS！"との声が聞こえた頃に、Web調査法研究の権威であるミック・クーパーに問いかけてみた。 「インターネット調査がポピュラーに なってきたときに『グッバイRDD』と言った人たちのことを思い出すよ。でもいま、RDDによる電話調査もインター ネット調査も両方とも実施されているよ ね」と答え、RDDはすぐになくならないことを予言した。そう、A案（固定電話と携帯電話対象のRDD）に取り組んだ人がいる。その立役者の一人にコートニー・ケネディー (Pew Research Center) がいる。この話もいずれ紹介する。さて、「さらばRDD!?」のタイトルの「！」か「？」か、あなたはいずれを選びますか。

■参考文献■　日本では電話調査は学術調査であまり利用されていないので、調査法関連の書籍には正確な情報や評価が掲載されていない。電話調査の歴史や種類、課題などについての詳細は「References」に掲示されている論文:R2018Eで学べる。アメリカのサンプリング手法の一大転換（ABS法への切り替え）の詳細は報告論文:R2009A, R2009Bで確認できる。

■AとBの両群に対して調査票とインセンティブ（ボールペン）を同封して送ったが、A群の依頼文には回答すれば図書カード500円贈呈と記載し、B群には同封のボールペンが謝礼だと記載した。ただし、未回答者への催促はがきではAB両群とも同じ文面で回答者に図書カード500円送付と記載し、返送状況の比較実験をした。結果は図の通り、催促状により謝礼の情報量が同じになったにもかかわらず、B群の累積返送数がA群に追いつかず一定の差が残る。

■この現象を、社会的交換理論を要約した「利益」＝「報酬」－「負担」という式で読み解く。調査票受け取り時のA群の「報酬」は同封のボールペンと約束された図書カードであるが、B群はボールペンのみである。そのため、A群の累積返送数は徐々にB群を引き離して増えていく。催促はがきを受け取ったB群の未回答者は、このとき初めて図書カードがもらえることを知り、「報酬」の合計量はA群と同じになる。だからB群の累積返送数は、この時点から増加率が増し（曲線の傾きが大きくなり）A群を追いかけ始める。「報酬」の合計量が同じになったにもかかわらずB群がA群に追いつかないのは、催促文面による嫌な気持ちが残るという「負担」が発生したからである。つまり、催促状を受け取る前のA群の人の「利益」はボールペンと図書カードの「報酬」に等しいが、催促状を受け取ったB群の人の「利益」は「報酬」から催促による嫌な気持ちの「負担」の分だけ目減りした「利益」になる。だから、同じ「報酬」量の告知があっても催促後のB群の累積返送数はA群に追いつかず、催促による「負担」の分だけ差が残ることになる。

■「報酬」や「負担」は物質的なものだけではなく精神的なものも含む。調査に協力することで社会の役に立つという満足感も「報酬」になる。質問の難しさや分量の多さは「負担」になるし、饒舌な依頼文も「負担」になるかもしれない。そうしたことを「利益」＝「報酬」－「負担」の式で「利益」が高まるように対策を立てることで、調査の回収率を高めることが出来る。松田が提唱した有効極大化法EMM: Effective Maximization Methodを調査運用に適用するときの極意は、全対象者に対して為される催促の累積数を極小にすることである。全対象者の累積「負担」が極小化できれば、催促状などの郵送料が節約できる。その節約分を調査票発送時に同封するインセンティブに充てて初期の「報酬」を高めれば、早期の協力者が増えて催促数も減るために調査協力に至る「利益」を極大化できる。こうした戦略で郵送調査の回収率を8割近くに高めることができた。

■参考文献■　「References」に掲示されている論文:R2013AではEMMの原理を用いて郵送調査で回収率を高めるための工夫や考え方が簡略にわかりやすくまとめられている。論文:R2010Bではこの図を使った説明と郵送調査法の開発過程および運用記録の詳細が開示されている。論文:R2010Cでは有効極大化法（EMM: Effective Maximization Method）の考え方や効用を説明している。

■図は事前調査による予測値を根元とし選挙結果を矢尻として、投票前と後とでどちらが多数かを仕切り線（右赤側がトランプ勝利、左青側はクリントン勝利）で判別できるようになっている。ノースカロライナ、フロリダ、ペンシルバニア、ウィスコンシン、ミシガンでは事前予測でトランプ劣勢だったが、投票の結果、トランプが勝った州である。2000年の大統領選挙でもブッシュとゴアが大接戦を演じ、開票後の報道では双方の勝利宣言が二転三転したが、このときの予測に大きな影響を及ぼしたのはフロリダ州のみであった。それに比べれば、2016年は5州で予想を外したためトランプの大逆転が印象付けられた格好である。アメリカでも日本でも政治学者や社会学者および報道機関が、トランプ支持者が調査で支持表明をためらったためにトランプの勝利を読み誤った（Shy Trump効果）との見解を広めた。しかし、AAPOR（American Association for Public Opinion Research：アメリカ世論調査学会）は、学者や調査者の協力を得た委員会を設置し、多くの調査会社から収集したデータを分析して、Shy Trump効果は無かったと宣言している。その根拠となったのは、①全米対象の調査結果は選挙結果と大差がないこと、②各州別の調査結果で大きく外れているものは学歴による補正がなされないまま集計されていたこと、③出口調査では投票日までの1週間の間にトランプに投票することを決めた人の割合が実際の得票率の差よりも多かったことなどである。

■選挙予測が失敗したときには、予測式が悪かったのかデータそのものが悪かったのか、この両面から検証されることが必要である。AAPORの報告書はどちらかと言えば予測式（あるいは補正）の問題を強調しているように思える。アメリカの電話調査（RDD法）の有効回収率は、2012年段階で9%（pew research center, 2012）、この選挙時点では5%程度（相田, 2017）まで低下していたにもかかわらず、超低回収率（データそのものの悪さ）を一番の原因とする論調にはなっていない。調査者自身が「Shy Trump効果」を予測失敗の原因と主張することは、調査法の可能性を狭めることにつながる。データ収集そのものに問題が無かったかどうか、さらなる検討が求められる。従来通りの質問（例：どなたに投票したいと思いますか）ではなく潜在的な投票行動を読み取れる新たな質問（工夫）や調査モードの変更など調査法そのものの改善点についても議論が必要である。

■参考文献■「References」のサブメニュー「Other Ref.」に掲示されている論文:OR2017AでAAPORの報告書を見ることができる。OR2017Bは相田氏の発表スライド、OR2012Aはpew research centerの報告書である。この課題は松田により2018年9月4日に行動計量学会の発表の中で一部提示された。「Slide/Rept.」のスライド：20180904も参考になる。

■例示した質問(Q5)は調査票の1頁目の最後にあり、まだ調査疲れが無い時点で回答されたと仮定できる。同一の選択肢を正順（調査票A）と逆順（BとC）にするだけで、A群では一番目に提示された選択肢「1.産業を誘致して雇用を増やす」がB+C群の回答より有意に大きくなり、B+C群で1番目と2番目に提示された選択肢「11.うちの地域ではとくに対策は必要ない」「10.近隣の自治体と協力して地域の魅力を高める」がともにA群よりダブルスコアとなり有意に大きい。こうした差異が発現するのは、人間の認知能力の特性によるものと考えられている。人はOptimizing (最適化)した意思決定をすることが難しい場合には一定の努力でSatisficing (満足化)した決断をしがちである。Krosnick(1991)は、この「満足化」の概念を調査の回答過程に適用して初頭効果発現の仕組みを説明している。ただし、Krosnickの解説では、Task difficultyが大きければ（回答が難しければ）、Abilityが小さければ（回答するための素養がなければ）、Motivationが小さければ（回答意欲が湧かなければ）、「最適化」ではなく「満足化」が発現しやすいという消極的回答行為によるバイアス発生を前提としている。一方で松田(2019)は、初頭効果は消極的回答行為だけではなく、むしろ積極的回答行為によって発現する可能性があることを指摘している。選択肢の並び順が真逆である両群の回答比率の差を物理学で利用されるモーメントに置き換えて分析し、初頭効果は「女性」よりは「男性」で発現しやすく、「主婦」では発現しにくく「学生」では強く発現することを見出した。つまり、「男性」や「学生」は普段の仕事や勉学の中で質問に回答するスキルが磨かれており、消極的ではなくむしろ（自信を持って）積極的に回答することで、Kahneman(2011)が解説した「システム1(速い思考)」が多動して「満足化」された回答が多くなったと考えられる。下の参考文献を確認していただければ、「満足化」や「システム１」の仕組みと回答過程へのかかわり方が理解できる。

■参考文献■　「References」に掲示されている論文:R2019Aでは初頭効果の発現の仕組みを「満足化」と「システム１、２」の概念を援用して論じている。「Slide/Rept.」に掲示されているスライド：20190921, 20190904も参考になる。