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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:)有権者との握手の数だけ票になるのか?

 

これまで有権者のSNS利用動向等について見てきました。

 

また、第18回ではSNS等のオンライン上でどのような振る舞いをすることで、閲覧者等に対して信頼性を高められるのかについて検討してきました。

 

SNS上で有権者に対して信頼性を高めることはとても大切なことですが、実際に有権者等がオフライン上でSNSの投稿者に直接会った場合に、SNS投稿者への信頼性はどのように変化するのかも見てみましょう。

 

有権者への握手の数だけ票に結びつくという、選挙の格言というものは裏付けのあるものなのでしょうか?

 

まず、オンラインで知り合った人へ実際にあったことがある人はどの程度いるのかについて見ていきます。

 

この点について総務省の「ICTによるインクルージョンの実現に関する調査研究」(2018)を見てみます。
*http://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/linkdata/h30_03_houkoku.pdf

 

図1_オフラインで会ったことがある経験がある人、ない人の割合

図1_オフラインで会ったことがある経験がある人、ない人の割合

 

この調査結果を見る時に気を配る必要があるのは、『「各ソーシャルメディアで「自ら情報発信や発言を積極的に行っている」人を対象』にしているということです。

 

SNSで情報発信することに抵抗があまりないかたがたです。

 

SNSの種類によりいろいろ変化がありますが、一番多いのが「まったくない」というものがほとんどであることがわかります。

 

まったく直接の面識がない人と会うというのは、相手がどのような人であるのか情報がないゆえ警戒心が働きやすいです。

 

したがって、まったくないという回答が多いのもうなずけます。

 

その一方、一度だけでも会ったことがあると回答する割合が多いSNSは、Facebook、Twitterです。

 

ブログ等ではSNSと比較して「一度でもあったことがある」という人の割合が少ないことがわかります。

 

選挙経験者、これから挑戦しようとしているかたの実感と、この調査結果は同じでしょうか?それともズレがありますでしょうか?

 

SNSから実際にオフライン上で会う人の割合がおおよそわかりましたので、実際にオンライン上で知り合った人と会うことで、その人に対する信頼性がどのように変化したのかについて見てみます。

 

図2_オフラインで会うことで信頼性がどのように変化したのか?

図2_オフラインで会うことで信頼性がどのように変化したのか?

 

この調査結果ですと、信頼度がとても高まった、信頼度が高まったを含めると50%をこえることがわかります。

 

その一方、変わらなかったが44%、信頼度が下がったとするものも若干あります。

 

直接あった人の全てに対して信頼性が高まるわけではありませんが、半分くらいの割合で信頼性が高まるような感じです。

 

調査結果を見る限りでは、有権者との握手の数だけ票に結びつくという選挙に関する格言のようなものは、言い伝えられるだけのものがあるような感じです。

 

直接、人々と接する関係をつくるために、各種団体を設立するのは有効な方法であると考えられます。

 

また、実際に何らかの団体に所属している人は、選挙への投票参加率が高い傾向にあります。

 

図3_所属団体と投票割合

図3_所属団体と投票割合

 

このように見てきますと、SNS等で有権者との接点を増やしながら、直接有権者と会う重要性が見えてきます。

 

当選に必要な票数にもよりますが、実際に有権者の意見を聞き、それに対する候補者ご自身の意見を述べるという地道な繰り返しが、有権者に対する信頼性を高めることになりそうです。

 

これらの調査結果を見ながら、今後どのSNSを利用するか、有権者等とオフライン上で会う予定をどのように組み込むのか等について検討する資料にしていただければと思います。

 

今回はオフライン上で人と会うことの効果について見てきました。

 

次回はSNSを活用しているかたが気になる情報の一部である、SNS上で拡散される情報はどのようなものなのかについて見ていきます。

 

 

【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
第12回_選挙時における有権者の投票行動パターン_無党派層の年齢構成と投票政党
第13回_選挙時における有権者の投票行動パターン_年金問題に関する有権者の反応は?
第14回_選挙時における有権者の投票行動パターン_有権者は政党重視なのか候補者重視なのか?
第15回_選挙時における有権者の投票行動パターン_有権者が支持政党を持たない理由
第16回_選挙時における有権者の投票行動パターン_有権者がネット選挙運動で期待すること
第17回_選挙時における有権者の投票行動パターン_立候補者がSNSで情報発信する際に配慮すること
第18回_選挙時における有権者の投票行動パターン_インターネット上で有権者に信頼されるにはどうしたら良いのか?
第19回_選挙時における有権者の投票行動パターン_有権者が選挙で役立ったと感じた媒体は何?
第20回_選挙時における有権者の投票行動パターン_有権者がネット炎上を知る手段

 

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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