選挙学（プセフォロジー）とは：定義・歴史・研究方法の全解説

選挙学（プセフォロジー）の定義・歴史・研究方法を図解と事例でわかりやすく解説。投票行動・分析手法を学びたい学生・研究者に最適な入門総覧。

選挙学 /sɪˈ fɒlədʒ/（ギリシャ語でpsephos ψῆφος, 「小石」の意、ギリシャ人が小石を投票用紙として使ったことから）は、政治学の一分野で選挙の研究および科学分析を扱うものである。

定義と呼称

選挙学（英: psephology、和製表記では「プセフォロジー」）は、選挙の結果・過程・制度・有権者行動を体系的に分析する学問領域です。個別選挙の結果解析だけでなく、制度比較、投票行動の理論化、選挙データに基づく予測や不正検出など多様なテーマを含みます。統計学・計量政治学・地理情報科学（GIS）・社会学・歴史学などと密接に連携する学際的分野です。

歴史的背景

• 語源は古代ギリシャのpsephos（小石）に由来し、投票用の小石を数えたことに端を発する。
• 近代的な選挙学は19～20世紀にかけて発展。制度比較や得票分析から始まり、20世紀中葉以降は統計的方法の導入が加速した。
• 重要な学者・貢献例：Maurice Duverger（デュヴェルジェの法則）、V. O. Key、David Butler、Angus Campbell、Anthony Downsらによる有権者行動理論や制度分析の発展。
• 近年はコンピュータの普及とデジタル化により、精密な空間分析、世論調査の大規模処理、機械学習を用いる研究が急増している。

主な研究テーマ

• 有権者行動：投票動機、党派性、政策志向、投票率の決定要因。
• 制度分析：選挙制度（小選挙区制・比例代表制・混合制など）と党制の関係、デュヴェルジェの法則など。
• 選挙結果の地理的解析：選挙区別の支持分布、都市・地方間の投票格差、空間的クラスター分析。
• 世論調査と予測：事前調査、出口調査、選挙予測モデル（ポール集計、ベイズモデル、MRPなど）。
• 選挙フォレンジクス（不正検出）：投票データの異常検出（例：Benfordの法則、時間推移分析、票の分布の異常検査）。
• キャンペーン効果：広告・討論会・討論の影響、ターゲティング（microtargeting）の効果検証。
• 制度設計と区割り（レッドリスト）：ゲリマンダリングの評価や公正な区割りアルゴリズムの研究。

データ源と資料

• 公式選挙結果（中央選挙管理委員会等）
• 投票者台帳や有権者統計（年齢構成、居住地別データ）
• 世論調査データ（事前調査・出口調査・追跡調査）
• 個票データ（可能な場合）、投票時間帯データ、集計単位ごとの得票数
• 地理情報（GIS、選挙区シェープファイル）
• 歴史資料（過去の選挙記録、新聞アーカイブ、立候補者プロフィール）

主な研究方法・分析手法

• 記述統計：投票率、得票率、得票構成の集計と可視化。
• 回帰分析：有権者行動や制度効果を検定するための一般化線形モデルや多変量回帰。
• 階層ベイズモデル（MRP）：集計データと個票データを組み合わせ、地域別世論推定や予測に用いる。
• 空間分析：空間自己相関（Moran's I）、空間回帰、クラスタリングによる地理的パターンの解析。
• 時間列分析・パネルデータ：長期的変化や政策ショックの影響を評価。
• 実験的方法：フィールド実験・ランダム化比較試験（RCT）を通じたキャンペーン効果の検証。
• 機械学習・テキスト分析：候補者発言やSNSデータの感情分析、予測モデル構築。
• 生態学的推論（Ecological Inference）：集計データから個人レベルの行動を推定する手法（Kingの方法など）。

応用領域と実務への影響

• 選挙キャンペーンの戦略立案（ターゲティング、メッセージ最適化）
• 選挙制度設計・改革の政策立案（比例性、公平な代表性の評価）
• 不正検出と監視：選挙管理の透明性向上、国際選挙監視団の手法支援
• 世論の追跡・予測：メディア報道や政府の意思決定支援
• 学術的貢献：政治行動理論・民主主義研究の深化

倫理的課題と限界

• 個人データの保護：個票データや世論調査のプライバシー管理が必要。
• 手法の誤用：予測やターゲティング技術が誤用されると民主的プロセスを歪める恐れがある。
• 生態学的落とし穴（Ecological fallacy）：集計データから個人行動を直接推定する際の誤り。
• データ欠損・測定誤差：不完全なデータに基づく結論の不確実性。

関連分野

• 計量政治学、政治社会学、選挙法、行政学
• 統計学、データサイエンス、地理情報科学（GIS）
• メディア研究、歴史学、比較政治学

基本用語（ミニ用語集）

• 投票率：有権者に対する実際の投票者の割合。
• 得票率：候補者・政党が得た票の割合。
• 選挙区：代表を選ぶための地理的単位。
• デュヴェルジェの法則：単純小選挙区制では二大政党制が生じやすいという経験則。
• MRP（Multilevel Regression and Poststratification）：地域別推定に用いられる階層ベイズ手法。
• 生態学的推論：集計データから個人の投票行動を推定する手法群。

研究を始めるための実務的アドバイス

• まず公式の得票データ・選挙区地図・有権者統計を収集する。
• 解析ツール（R、Python、GISソフト）を習得する。選挙分析では可視化が重要。
• 既存の文献や主要なケーススタディ（国ごとの制度比較）を読み、理論と実務を結び付ける。
• 倫理・プライバシーに配慮し、再現可能なデータ処理手順を整備する。

選挙学は、民主主義の機能や公正な代表制の実現に直結する実践的かつ理論的な学問です。統計的厳密さと制度的文脈の両方を重視しながら、現実の選挙問題に応えるための方法と知見を提供します。

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