調査が当たらない

2016年、世論調査は二度、世の中を驚かせた。6月23日、イギリスでヨーロッパ連合を離れるかどうかを問う国民投票が行われ、離脱が51.9パーセントで残留を上回った（ブレグジット）。多くの調査は接戦ながら残留がやや優勢と見ており、賭け屋の倍率も、調査をまとめた予測も、残留を本命としていた。11月8日、アメリカの大統領選挙では、ほとんどの予測が民主党のヒラリー・クリントンの勝利を見込んでいたが、勝ったのは共和党のドナルド・トランプだった（トランプの当選）。

ただし、外れ方は正確に見る必要がある。アメリカの全国の得票率では、クリントンがトランプを2ポイントほど上回った。投票直前の全国の調査の平均は、クリントンの3ポイント前後のリードを示していたから、ずれは1ポイントほどで、過去の選挙と比べても大きな外れではなかった。外れたのは、州ごとの予測と、それをまとめた勝敗の見立てだった。アメリカの大統領選挙は、州ごとに勝った候補がその州の選挙人をまとめて取る仕組みである。ウィスコンシン、ミシガン、ペンシルヴェニアの3州で、調査はクリントンの勝ちを示していたが、トランプがそれぞれ1ポイントに満たない差で勝ち、選挙人の過半数を手にした。

選挙のあと、アメリカの世論調査の専門家の学会は、外れた原因を調べて報告をまとめた。第一に、投票の直前に誰に入れるかを決めた人が多く、その人々がトランプに大きく傾いた。第二に、大学を出た人ほど調査に答えやすい傾向があるのに、多くの州の調査は、回答者の学歴の偏りを補正していなかった。2016年は、学歴によって支持が大きく分かれた選挙だったため、この偏りがそのまま予測のずれになった。トランプの支持者が本心を隠したという説も調べられたが、強い証拠は見つからなかった。

その背景には、調査そのものの土台の変化があった。固定電話を持たない家が増え、電話に出ない人、答えない人が増え続けている（答えてくれない）。1990年代の末には電話をかければ3人に1人ほどが答えたが、2010年代には答える人が1割を下回るようになった。答えた少数の人から全体を推し量るには、統計の補正に頼るほかなく、補正の仕方を誤れば、予測は大きくずれる。

もう一つの問題は、各州の誤差が同じ方向にそろったことである。ある州の調査が学歴の偏りでトランプを低く見積もれば、似た住民の多い隣の州も同じように低く見積もる。誤差が互いに独立していると仮定すれば、全部の州が同時に外れる確率は小さく見える。だが実際には、誤差はつながっていた。それを考えに入れていた予測ほど、トランプの勝つ確率を高く見積もっていた。

予測は、「7割の確率で勝つ」という形で示された。統計学者ネイト・シルバーの予測サイトは、トランプが勝つ確率を3割ほどとしていた。それは、3回に1回は負けるという意味である。だが多くの人は、7割をクリントンの勝ちと読み、負けると「予測が外れた」と受け取った。天気予報なら、降水確率3割で雨が降っても、外れたとは言われない。同じ確率の表示が、選挙では別の読まれ方をする。

調査の側は、学歴の補正を取り入れるなどの改善を進めた。だが2020年の大統領選挙でも、調査はトランプの得票を低く見積もり、ずれは2016年より大きかった。調査に答える人と答えない人の間に、補正では埋めきれない違いがあるのではないかという疑いが残っている。

調査は、未来を当てる道具として扱われるほど、苦しくなる。本来は、いまの人々の考えの分布を、ある幅の誤差の中で測る道具である。1936年、何百万通もの葉書を集めた雑誌が大統領選挙の予測を大きく外し、少ない標本を正しく選んだギャラップが当てた（リテラリー・ダイジェストの失敗）。1948年には、調査を信じた新聞が、負けた候補の勝利を見出しに掲げた（外れた見出し）。誰に聞き、誰が答えないのかという問題は、形を変えて何度でも戻ってくる。