答えてくれない

世論調査は、少数の人に尋ねて全体の考えを推し量る技術である。その土台にあるのは、母集団から偏りなく選んだ標本なら、数千人に聞くだけで数千万人の傾向が分かる、という統計の考え方だ。1936年のアメリカ大統領選挙で、数百万人に葉書を送った雑誌の調査が大外れし、数千人を科学的に選んだギャラップの調査が当たったことで、この考え方は広く受け入れられた（少ない標本で当てる）。

ただし、この理屈には一つ前提がある。選ばれた人が、ちゃんと答えてくれることだ。1970年代まで、戸別訪問や電話での調査に応じる人の割合は、多くの調査で7割を超えていた。家には固定電話があり、電話は鳴れば出るもので、調査員の訪問に応じるのも珍しくなかった。

その前提が崩れてきた。アメリカの調査機関ピュー・リサーチ・センターの電話調査では、応じてくれた人の割合は1997年に36%だったが、2012年には9%、2018年には6%まで落ちた。固定電話を持たない家が増え、携帯電話では知らない番号からの着信に出ない人が多い。勧誘や詐欺の電話と区別が付かず、そもそも時間を取られたくない。こうして、電話をかけた相手の20人に1人ほどしか答えてくれない時代になった。

答えてくれた少数が、全体と似た人たちなら問題は無い。答えた人と答えなかった人で考え方が違わなければ、応答率が低くても結果は正しい。実際、応答率が下がっても、調査の精度はしばらくは大きく崩れなかった。しかし、答える人には傾向がある。時間に余裕があり、政治や社会に関心が強く、調査をする機関や報道を信頼している人ほど答えやすい。この偏りが、調べたいことそのもの、たとえば誰に投票するかと結びついていると、結果は歪む。

2015年のイギリス総選挙では、各社の世論調査が保守党と労働党の接戦を予想したが、実際には保守党が大差で勝った。後の調査委員会は、調査に答えた人々が有権者全体を代表していなかったことが主な原因だと結論づけた。2016年のアメリカ大統領選挙でも、いくつかの州の調査がトランプへの支持を低く見積もっていた（トランプの当選）。大学を出ていない白人の有権者が調査に答えにくく、その人たちの多くがトランプに投票したためだと分析された。

調査する側は、さまざまな方法で穴を埋めようとしている。答えた人の年齢、性別、地域、学歴、過去の投票の有無などを人口の構成と比べ、足りない層の回答に大きな重みを付けて計算し直す。電話だけでなく、インターネットで登録した人々に尋ねる調査を組み合わせる。統計の模型を使って、少ない回答から地域ごとの結果を推定する方法も使われる。

ただし、補正が強くなるほど、結果は調査する側があらかじめ想定した人口の姿に近づいていく。どの属性で重みを付けるか、過去の投票をどう扱うかで、同じ回答から違う数字が出る。測っているのか、当てはめているのかが、あいまいになる。わずかな人数の回答に大きな重みが乗れば、その数人の気まぐれが全体の数字を動かすこともある。

世論調査だけの問題ではない。日本の新聞社や放送局の世論調査も、かつては調査員が家を訪ねる面接や郵送が中心だったが、いまは乱数で作った電話番号にかける方式が主流になり、固定電話に出る人が減ったため携帯電話にもかけるようになった。国勢調査（最初の国勢調査以来の伝統を持つ）や、失業率や物価を測る政府の統計調査でも、回答率は各国で下がっている。調査の代わりに、買い物の記録や検索の履歴、携帯電話の位置情報から人々の行動や考えを推し量るやり方も増えた。聞かずに測る方法は、答えてくれない人の問題を避けられる。だがそれは、答えない自由を持たないまま測られる、ということでもある。人の考えを数で知るという営みは、いま静かな曲がり角に立っている。