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パターンで見る選挙:(有権者の行動パターンを観察してみよう:有権者が投票する際に考慮する項目)

毎月勤労統計調査等の統計データに関する報道が多く流れ、
これら統計の正確性に関する疑問点等について国会討論が続きました。

 

このような国民生活に関係する話題が多く報道されることで、選挙結果に各種影響が出てくる可能性もあります。

 

2007年には年金記録問題が問題となり、その後の選挙結果にも大きな影響が出たと思われる例もあります。
 

 

そこで今回は有権者が選挙で投票する際に考慮する政策課題について見ていきます。

 

有権者が選挙時に考慮する政策については、公益財団法人明るい選挙推進協会が調査結果を発表しています。
グラフを見てみましょう。

 

図1_投票する際に考慮すること 第48回衆院選

図1_投票する際に考慮すること 第48回衆院選

 

平成29年に執行された第48回衆議院議員選挙によるものですが,
全年代を通して景気、医療、介護といった生活に直接関係する内容が上位を占めていることがわかります。

 

これらの内容に関係する話題等に有権者は大きく反応する傾向があると考えられます。

 

また、重要な政策課題ではありますが、憲法改正、財政再建等ついては、
投票する際に有権者が考慮する政策課題としては優先度が低くなる傾向があります。
 

 

2019年10月には消費税が10%になることが決定しています。

 

消費税が10%になることは国民生活に直結する、有権者の関心が高い内容です。

 

7月の参院選において有権者が投票先を決定する際に、消費税、景気対策等は大きな判断材料となると考えられます。

 

次に、年代別に見ていくと、
年齢層が若い有権者では子育てについて、
年齢層が高い有権者では医療、介護といった、
各年代ごとに課題となる政策を投票する際に考慮していることがわかります。

 

過去の調査結果を見ても、
全年代を通して景気、医療、介護といった項目が、
有権者が選挙で投票する際に重要視する項目であることがわかります。

 

図2_投票する際に考慮する内容_第24回参院選

図2_投票する際に考慮する内容_第24回参院選

 

選挙区内の各年代、性別ごとに、どのような課題を抱えているのかについて、
常日頃から意識することを、立候補者には求められています。

 

また、統一地方選挙での調査結果となりますが、
有権者が議員の役割として望んでいることをグラフ化すると下記のようになります。

 

図3_市町村議会議員の役割

図3_市町村議会議員の役割

 

有権者が市町村議会議員にどのようなことを望んでいるのかについても、
頭の片隅に入れておくとで、的確な情報発信に役立つことと思います。

 

選挙を予定されているかたは、これら有権者が投票時において重要視する内容を十分理解し、
情報を発信することが求められています。

 

そして候補者による動画、SNSへの投稿が簡単にできればできるほど、
有権者の動向を読み取る情報受信能力が問われます。

 

今、どのような情報を有権者が必要としているのか?有権者は何を知りたいと思っているのか?等
SNS等で情報発信する際には常に考える必要があります。

 

また、SNS、インターネット検索は、利用する個々人に適した情報を表示する方法が採用されていることが多く、
自分が見ている検索結果と、他の人が見ている検索結果は、異なることが多い(フィルターバブル)ということも、
SNS等を利用する際に意識しておくと良さそうです。
 

 

前回記事の有権者のSNS利用状況等も参考に、有権者がどのようなことを投票時に意識しているのか、
これらの調査結果から考え、情報発信の際にお役立てください。

 

今回は有権者が投票する際に考慮する課題について検討してきました。

 

【パターンで見る選挙の過去記事もご活用ください】
第01回_選挙時における有権者の投票行動パターン_地域別投票率
第02回_選挙時における有権者の投票行動パターン_年齡性別投票率
第03回_選挙時における有権者の投票行動パターン_期日前投票利用率
第04回_選挙時における有権者の投票行動パターン_投票決定時期
第05回_選挙時における有権者の投票行動パターン_政党別得意な地域
第06回_選挙当選者のパターン_統一地方選挙_新人候補者の当選率
第07回_選挙時における有権者の投票行動パターン_インターネット選挙運動活用時間

 

 

この記事の著者

渡部 秀成
LLCつくばリスクマネジメント 代表社員
渡部秀成

1999年から公的機関、民間企業の大量テキストデータベース整備、検索システム構築、パテントマップ(特許情報)作成等、各国政治家発言、企業経営者発言、株式情報、有価証券報告書等のテキストマイニングに携わる。2011年東日本大震災時にTwitter上に書き込まれた200万件のツイート分析から風評被害対策の仕組みを体系化。
国内外の実験、論文等で明らかになっている、人の心理的・行動特性をベースにした多面的なソーシャルメディア分析を行い、現場で活用できるマニュアルに落としこむ作業まで行なっている。

この記事を書いた人

渡部 秀成

渡部 秀成
LLCつくばリスクマネジメント代表社員

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