【ビッグデータ】質の高い調査データによる社会の暗数把握
埼玉大学 社会調査研究センター 松本正生 教授
キーワード
サーベイ・リサーチ/調査のコンサルティング/社会調査/世論調査
研究概要
社会の正確な把握には質の高いデータが不可欠です。選挙の投票行動を予測する時、低い回収率の調査結果には投票者だけが過剰に代表され、棄権者情報は捕捉できません。われわれの高回収率調査によれば、投票所への所要時間と居住年数という2つの要因の関数関係で投票率が決まることがわかります。（図１）また、継続調査によるコホート・データからは若者の政治意識が、政治家のマイナスイメージを起点にしていることが確認できます。（図２）
産業界へのアピールポイント
・モデルはシンプルに、ただし、精確なデータがなければシンプルなモデルは作れない
・ビッグデータの後付集積解析には、セカンドオピニオン・データのサポートが必要
・データの質を見極めるには、データ・プロセスをスーパーバイズする眼力が必要
実用化例・応用事例・活用例
・「インターフェース型調査」=「全国統一治安意識調査」（警察庁）
・「日本の世論（定例調査）」（毎日新聞社・埼玉大学社会調査研究センター共同調査）
・「人口減少に対応した地域づくり調査」（埼玉県・埼玉大学社会調査研究センター共同調査）
・「さいたま市民政治意識調査（定例調査）」（埼玉大学社会調査研究センター）
・「平均内閣支持率」指標（http://ssrc-saitama.jp）
最近の研究テーマ
・自記式ミックス・モード調査の開発
・スマートフォン＝SMS調査の開発
・「寄付型世論調査」実装による調査のルール・チェンジ
・主権者教育アドバイザー（総務省）
