Data Journalism

データ分析記事

写真: 首相官邸ホームページ（CC BY 4.0）

民主党旋風の2009年でも自民41議席は揺るがなかった——鉄板区ランキング →

2009〜2021年の5回の衆院選（現行289区割りで実際に比較できる範囲）で、一度も勝者の政党が変わらなかった「鉄板区」は289区中43区。うち41区が自民党——政権交代という最大の「風」が吹いた2009年ですら、この41区は自民が守り切った。地盤の分布を実データで確かめる。

#衆院選
#小選挙区
#通時分析

写真: IAEA Imagebank (Dean Calma)（CC BY-SA 2.0）・首相官邸ホームページ（CC BY 4.0）

02実データ

東京1区は5回中4回が僅差——「万年接戦区」を実データでランキング →

5回の衆院選のうち、当落差5ポイント未満の「僅差」が何度起きたかで選挙区をランキング。首位・東京都第1区は5回中4回が僅差、平均マージンはわずか3.26ポイント——「激戦区」報道で名前が挙がる選挙区が、実際に毎回接戦かどうかをデータで確かめる。

#衆院選
#小選挙区
#接戦
#激戦区

03実データ

地方+6.9ポイントから都市部が上回るへ——投票率の「地方優位」は逆転した →

国勢調査の人口密度で「都市」「地方」に分けた289小選挙区の推定投票率を2009〜2021年で比較。2009年は地方が6.9ポイント高かったが、2021年には都市部がわずかに上回る——「地方は投票率が高い」という通説が実データの上でどう崩れたかを追う。

#投票率
#都市/地方
#時系列

04実データ

東京都だけで議席+5——「10増10減」で得した県・損した県 →

2022年の区割り改定は、実際にどの都道府県が議席を増やし、どこが減らしたのか。最大の増加は東京都（+5、25→30区）、減った10県はいずれも−1。人口あたりの議席数（一票の重み）がどれだけ是正されたかも合わせて検証。

#区割り
#一票の格差
#都道府県

05実データ

2012年、自民議席の59%は「野党の乱立」頼みだった——野党一本化シミュレーション7回分 →

サイト本体のシナリオツール（野党一本化スライダー）のロジックをそのまま使い、2009〜2026年の7回の衆院選それぞれで「野党候補の票が最有力候補に100%集約されていたら」を再計算。自民が大勝した2012年は、獲得246議席のうち146議席（59.3%）が理論上は反転する計算になった。

#シナリオ
#野党一本化
#衆院選

06実データ

小選挙区で落選、同じ選挙の比例では圧勝——政党の実力を覆い隠す「ねじれ」選挙区 →

2024年・2026年の衆院選で、小選挙区では負けたのに、同じ選挙のその政党の比例ブロック得票率は高かった候補を発掘。党としての支持は明確にある地域で、1対1の小選挙区の構図だけが議席に結びつかなかったケースを実データで見る。

#比例代表
#小選挙区
#2024年
#2026年

07実データ

自民議席+116でも比例票は+10ポイントだけ——2024→2026年、何が本当に議席を動かしたか →

同じ区割りで実施された2回の衆院解散総選挙を直接比較。自民党の小選挙区議席は132→248（+116）に跳ね上がったが、同じ選挙の比例得票率の伸びはわずか+10ポイント——大勝の裏側にあったのは票の伸びよりも野党側の分裂・再編だった。

#衆院選
#2024年
#2026年
#政党再編

08グループB含む

20年後、自民と立憲は逆転する？——世代交代シミュレーションで見る「勢力図」 →

サイト本体の世代交代シナリオ（グループB・仮定を含む推計）をそのまま10年後・20年後に適用。高齢化の進み方は政府統計（IPSS）の実データだが、「どちらの党に追い風か」は開発者が決め打ちした仮定——前提を明記した「方向性の参考」として読む記事。

#シナリオ
#世代交代
#将来推計

09実データ

東京都民の1票は鳥取県民の半分の重さ——都道府県別「一票の格差」を実データで検証 →

実際の2020年国勢調査人口と現行289議席の配分から、都道府県ごとに議員1人あたりの人口を算出。最も「軽い」東京都と最も「重い」鳥取県の差は2.03倍——「10増10減」でどこまで縮んだかも合わせて見る。

#一票の格差
#人口
#都道府県

写真: デモクラTV（CC BY 3.0）・首相官邸（CC BY 4.0）・Makochan12.9（CC BY-SA 4.0）

10実データ

2009年67.1%から2019年48.8%へ——投票率の最高・最低を実データで比較 →

衆参あわせて実際に集計できる12回の国政選挙を、推定投票率で並べる。最高は政権交代選挙の2009年衆院選、最低は2019年参院選——政権交代選挙は本当に投票率を押し上げたのか、その効果がどれだけ続いたのかを見る。

#投票率
#衆院選
#参院選

11実データ

雨の投票日は本当に投票率を下げるのか——気象データで実際に計算した(r=−0.19) →

気象庁の観測データを9都市×7回の衆院選で集め、投票率との相関を実際に計算。「雨の日は投票率が下がる」という通説を、弱いながらも支持する結果に——ただし台風直撃の2017年も、乾ききった2014年も、通説どおりには動かなかった例外を正直に添える。

#投票率
#気象データ
#相関分析

写真: U.S. Marine Corps (DVIDS)（Public domain）

12実データ

社民党、衆院小選挙区でついに議席ゼロへ——伝統的左派12年の後退を実データで追う →

社会民主党・日本共産党の議席と得票率を、実際に集計できる2009〜2026年の衆院選7回・2013〜2025年の参院選5回すべてで追う。社民党は2026年に小選挙区議席ゼロへ、共産党は緩やかな後退の中に2017年の議席増という例外も。

#社民党
#共産党
#衆院選
#参院選
#時系列

写真: Makochan12.9（CC BY-SA 4.0）・石垣のりこ事務所（CC BY 3.0）

13実データ

新党「中道改革連合」はなぜ得票18%で議席7しか取れなかったのか →

サイト本体の野党一本化シミュレーションのロジックをそのまま2026年に適用。比例で自民党に次ぐ支持を集めながら小選挙区でわずか7議席に終わった構造を、実データで分解する。

#2026年
#小選挙区
#票の分裂
#中道改革連合
#シナリオ

14実データ

公明党が2026年の衆院選から姿を消した、その議席への影響 →

連立離脱・新党合流を経て、公明党は2026年衆院選の小選挙区にも比例代表にも候補者を1人も残さなかった。かつての4選挙区で何が起きたかを実データで検証する。

#公明党
#中道改革連合
#2024年
#2026年
#小選挙区

15実データ

自民の単独過半数は「完全比例代表制なら」消えていた——2024・2026年を実データで再配分 →

実際のPR比例票（小選挙区から逆算せず、本物の比例代表の得票）を465議席まで拡大してドント式で配分し直す。2026年の自民党は実際には329議席（465議席中70.8%）を得ていたが、完全比例なら189議席（40.6%）——過半数の233議席にすら届かない計算になる。

#比例代表
#制度設計
#2024年
#2026年
#ドント式

16実データ

衆院選7回・参院選1回、無投票当選は一度もゼロ——「増加」報道の実態を検証 →

衆院小選挙区・参院選挙区の実データで無投票当選（候補者数が定数以下）を数える。国政選挙では実は一度も起きていない——「無投票当選の増加」は地方選挙特有の現象であることが分かる。

#無投票当選
#衆院選
#参院選
#地方選挙

17実データ

小泉85%から森7%まで78ポイント——内閣支持率を動かした実際の出来事 →

小泉内閣の85%から森内閣の7%、民主党政権3代の急落、第2次安倍政権の安定、そして統一教会問題・裏金問題による岸田内閣の記録的低支持率まで。NHK世論調査1998〜2022年の連続月次データと、2022年以降の複数社スナップショットで実際に何が支持率を動かしたかを追う。

#世論調査
#内閣支持率
#ハウスエフェクト
#スキャンダル
#時系列

写真: 首相官邸（CC BY 4.0）・地方創生図鑑（CC BY 4.0）

18実データ

SNSはどこまで支持率を動かしたか——「103万円の壁」・参政党・石丸現象を実データで見る →

国民民主党の政党支持率急伸（1%→14%、議席7→28）、参政党のSNS発の躍進は実際に世論調査の数字として確認できる。一方、9億回超のYouTube再生を記録した石丸伸二現象は、全国の内閣支持率・政党支持率には直接表れていない——バズと支持率は必ずしも一致しない、その正直な切り分け。

#世論調査
#SNS
#国民民主党
#参政党
#石丸伸二
#バズ

19実データ

内閣支持率のボラティリティ：どの政権が最も乱高下したか →

NHK世論調査の月次内閣支持率（1998〜2026年、二次集計と複数社の合算で拡張した系列）から、前月比の変動幅を内閣ごとに機械的に集計。歴代最も乱高下したのは菅直人内閣——参院選敗北からの急落、代表選勝利での急騰、震災対応での崩落まで、1つの内閣の中で前月比の変動幅が平均9.6ポイント（標準偏差7.9ポイントも14内閣中最大）という数字が出る。

#世論調査
#内閣支持率
#ボラティリティ
#時系列
#菅直人内閣

20グループB含む

世代交代シミュレーションの感度分析：前提を変えると結果はどれだけ動くか →

国立社会保障・人口問題研究所の将来推計人口（実データ）で高齢化の進み方を裏付けつつ、政党支持の世代差という仮定の強さを0.5〜2倍に振ってみる。20年後の自民党の議席は45〜207の間で揺れ、点推定がいかに脆いかが分かる。

#シナリオ
#世代交代
#感度分析
#人口推計