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【海外選挙】アメリカ大統領選挙 共和党,民主党の強い州、選挙CMを見てみよう

 

これまで日本の選挙に関連した情報について見てきましたが、
2020年はアメリカ大統領選挙があります。

 

アメリカ大統領選挙については日本でも報道がたくさん流れますが、
具体的に共和党が強い地域、民主党が強い地域のイメージを持つことができれば、
より一層興味深く米大統領選挙についての報道を見ることができると思います。

 

今回はアメリカ大統領選挙について、

 

1 共和党、民主党が強い地域はどこであるか
2 大統領選挙の際に放映された政治CM
3 大統領選挙にかかるお金について調べるには

 

について見ていきたいと思います。

 

日本国内の選挙でも政党ごとに強い地域がありますが、
アメリカでは共和党、民主党のそれぞれが強い地域はどこなのでしょうか。

 

そこで今回は、アメリカ大統領選挙において民主党が強い州(Blue State)、
共和党が強い州(Red State)を見ていきたいと思います。

 

1964年から2016年までの大統領選挙で共和党、民主党、その他政党が、
どの州をとったのかについての移り変わりをご覧ください。

 

us_p_election

 

それぞれの政党が強い地域のイメージが持てたかと思います。

 

イメージが持てたところで、1964年から2016年までの大統領選挙で州ごとに共和党、
民主党の勝敗についてグラフ化したものが下記になります。
(共和党は赤色、民主党は青色で表現してあります。目に優しいバージョンでは共和党は緑色です。)

 

図1_1964_2016_民主党VS共和党

図1_1964_2016_民主党VS共和党

 

この州ごとに共和党、民主党の対戦成績をみると、
共和党はノースダコタ州、テキサス州、ミシシッピ州等のアメリカ中西部、南部にかけて強く、
民主党はニューヨーク州、マサチューセッツ州等の東部で強いことがわかります。

 

共和党、民主党の勝敗を直近5回の大統領選挙に限ってグラフを描くと下記になります。
(共和党は赤色、民主党は青色で表現してあります。目に優しいバージョンでは共和党は緑色です。)

 

図2_直近5回_民主党VS共和党_

図2_直近5回_民主党VS共和党_

 

直近5回の選挙結果で見ると、より一層、共和党、民主党の強い地域がはっきりわかります。

 

共和党は中西部、南部に強く、民主党は西海岸、東部で強いことがわかります。

 

これらの共和党、民主党がどの地域で強いのかがわかると、
各候補者が、なぜその地域で、このような発言を行ったのか等を考えるヒントとになりそうです。

 

また、アメリカ大統領選挙でも激戦地区があり、
選挙により共和党、民主党が州の勝者になったり敗者になることを繰り返す州、
スイングステートがあります。

 

1964年から2016年までの大統領選挙で勝利政党が変化した回数で、
アメリカの各州を塗り分けしたものが下の地図になります。

 

図3_1964-2016勝利政党が変化した州

図3_1964-2016勝利政党が変化した州

 

オハイオ州、フロリダ州は激戦地区であることがわかります。

 

各候補者が激戦地区をどのように選挙運動するのかを見るのも、
選挙を予定しているかたの参考になるかもしれません。

 

以上のようにアメリカ大統領選挙でも政党ごとに得意な地域があることが、
これらのグラフからわかりました。

 

日本でも各政党ごとに得意な地域がありますが、
これはアメリカ大統領選挙でもかわりがないようです。
(日本の政党ごとに強い地域については右アドレスから御覧ください。https://datastats-election.info/)

 

また、アメリカ大統領選挙では広告も注目されます。

 

過去の広告をいくつか並べてみます。

 

1964 Lyndon Johnson’s “Daisy” 

Library of Congress YouTube Channel

 

1984 Ronald Reagan’s “Bear in the woods”

Andre Morgado YouTube Channel

 

1988 George H.W.Bush’s “Revolving Door”

Museum of the Moving Image YouTube Channel

 

1952年から2012年までの大統領選挙関連CMをまとめたものがYouTubeアップロードされています。

The Atlantic YouTube Channel

 

 

これらの広告をみるとその時代背景を想像できます。

 

また、選挙争点をどこに絞ろうとしていたのか、直接的表現で印象付けようとしているのか、
間接的表現で記憶に残そうとしているのか等々みるところがたくさんあります。

 

選挙を予定されているで、動画作成する際のヒントとなりそうな部分はありますでしょうか?

 

このような広告等を流したり、各種選挙活動を行うため
大統領選挙では多額の選挙資金が必要となります。

 

そのため各候補者は選挙資金を調達するために、寄付等を募ります。

 

候補者がどのようなところから支援を受けたのか、どのような支出をしたのかを、
連邦選挙委員会は公開しています。

 

連邦選挙委員会のサイトを閲覧すると、
各候補者の資金面について知ることができます。

 

https://www.fec.gov/

 

こちらのサイトを見ると各候補者の資金調達状況と支出動向を知ることができます。

 

アメリカ大統領選挙は資金が非常にかかるのですが、
このように資金状況等が公開されており、
他候補者等について知りたいことを調べるきっかけは提供されています。

 

また、ここの寄付者リストに登場した人物等を選挙以外の各種報道等でしばしば目にしますので、
どのような人が誰を支援しているのかを知ると、新たにものを見る視点を得ることができます。

 

選挙の規模によらず、誰が候補者を支援しているのかを知ることは大切なことなので、
初めて選挙を予定されているかたは、ご自身が予定されている選挙で、
他の候補者がどのようなところから支援を受けているのかを日頃から知っておくのもいいかもしれません。

 

今回はアメリカ大統領選挙で共和党、民主党が強い地域、政治CM、大統領選挙立候補者の支援者について、
急ぎ足で見てきました。

 

日本以外の情報を見ることで、ご自身の活動に対して活用できる部分があると思いますので、
参考になさっていただければ幸いです。

 

次回は日本の選挙の話に戻り選挙でかかるお金の話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
第21回_選挙時における有権者の投票行動パターン_SNSから実際に会うことの効果について
第22回_選挙時における有権者の投票行動パターン_SNSで拡散されやすい情報は何なのか?
第23回_選挙時における有権者の投票行動パターン_政党別・都道府県別・国政選挙得票率の推移について 
第24回_選挙時における有権者の投票行動パターン_年代別有権者のYouTube等動画共有サイトの利用状況
第25回_選挙立候補者等のウェブサイト作成パターン_ウェブサイト改修に役立つ資料について
第26回_SNSトラブル回避方法について
第27回_インターネット選挙運動で法律違反をしないための公的参考資料について
第28回_公職選挙法を確認しよう

 

 

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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