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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:無党派層の投票政党について)

 
参院選を予定されているかたは、統一地方選挙の結果から、
自身の選挙区有権者の動向を推測していることと思います。
 
そのような候補者にとって気になる情報の一つとして、
無党派層の動向があります。
 
今回は選挙結果を左右すると言われる、
無党派層の投票行動パターンについて見ていきます。
 
 
 【無党派層の割合はどの程度なのか?】
 
まず、無党派層と呼ばれる層はどの程度の割合で存在するのかについて見ていきます。
NHKが毎月1回実施している世論調査結果から支持政党なしの割合をグラフ化したものが下記になります。
 

図1_支持政党なしの割合推移

図1_支持政党なしの割合推移


 
 

2009年10月からのデータになりますが、支持政党なしの割合は、
多くの場合30%から45%の間にあることがわかります。
 
この全体で見た支持政党なしの割合を、年代別で見てみましょう。
 
利用データは公益財団法人明るい選挙推進協会の意識調査結果からです。
 
平成28年執行の第24回参院選挙、平成29年執行の第48回衆院選での意識調査結果を図示したものが下記になります。
 

図2_年齢別支持政党なしの割合

図2_年齢別支持政党なしの割合


 
 

これらのグラフを見ると、年齢層が高くなるにつれ支持政党なしの割合が減少傾向にあることがわかります。
 
年齢層が高くなるほど、社会経験を積み、支持政党が絞られてきて、
どの政党に投票するのかを事前に決めている人が多いのかもしれません。
 
また、年代別投票先決定時期を見ても、
年齢層が高いほど選挙期間に入る前から投票先を決めている割合が多く、
若年有権者層は投票日当日に投票先を決定する割合が高くなります。
 

図3_年代別投票決定時期

図3_年代別投票決定時期

 

投票先決定時期が年齢層別に異なるのは、支持政党なしの割合が影響していそうです。
 
ここまで支持政党なしの割合を全体と年層別に見てきましたが、
これら支持政党なしの人が、第24回参院選、第48回衆院選でどの政党に投票したのかをグラフ化しました。
 

図4_支持政党なしの人の投票政党

図4_支持政党なしの人の投票政党


 
 

自由民主党、立憲民主党に投票した割合が多いことがわかります。
 
これら無党派層の取り込みが選挙結果を左右すると言われますが、
いちばん大切なのは常日頃から支持者を増やすことだろうと思います。
 
実際に調査結果を見ても、何らかの団体、グループ等に所属している有権者は投票する割合が高くなる傾向があります。
 

図5_所属団体と投票割合

図5_所属団体と投票割合


 
 

政党によっては党員確保に対してノルマを課しているところもあります。
 
選挙対策となると、直前期にどのような対策をするか等に目が向きがちですが、
有権者層の投票決定時期等の調査結果を見ても選挙期間に入る前から投票先を決定する人の割合が増えており、
期日前投票を利用する有権者も増加していることを考えると、常日頃からの活動が最も効果的な選挙対策であると思われます。
 
無党派層と呼ばれる有権者を、候補者自身等の常日頃からの活動により支持者になってもらうことが、
とても大切であると調査結果は教えてくれます。
 
 
まとめ
1 無党派層と呼ばれる有権者は約3割から4割程度
2 年代別に見ると、年齢層が若い有権者ほど無党派層が多い
3 無党派層が投票する政党もある程度決まっている傾向がある
 
今回は無党派層の投票行動パターンについてみてきました。
 
 
【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
第08回_選挙時における有権者の投票行動パターン_有権者が投票する際に考慮する内容
第09回_選挙時における有権者の投票行動パターン_有権者のYouTube動画を見る割合
第10回_選挙時における有権者の投票行動パターン_年齢別有権者の各SNS利用割合
第11回_選挙当選者のパターン_参議院選挙_女性候補者の当選率
 
 

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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