2019年12月12日に投開票が行われたイギリス下院総選挙は、ジョンソン首相率いる保守党が圧倒的な勝利を収める結果となりました。今回の選挙では、最大の争点であったEU（欧州連合）からの離脱、いわゆる「ブレグジット」を巡って有権者の意思が鮮明に示された形です。SNS上では、伝統的に労働党の地盤であった地域が保守党へ次々と塗り替えられる光景に対し、「歴史的な地殻変動だ」といった驚きの声が溢れ返っています。
特筆すべきは、主要な世論調査機関が各政党の得票率を極めて正確に予測していた点でしょう。主要メディアの平均予測によれば、投開票前日の2019年12月11日時点で保守党が43％、労働党が33％という数字が出ていましたが、実際の結果もこれとほぼ一致していました。2016年の国民投票時に予測が外れ、信頼を失いかけていた調査各社にとっては、まさに名誉挽回とも言える執念の的中劇だったのではないでしょうか。
ハイテク統計手法「MRP」が挑んだ議席予測の壁
得票率の的中とは対照的に、議席数の予測には依然として課題が残りました。大手調査会社ユーガブが導入した「MRP」という最新の統計手法は、数万人のビッグデータを地域ごとの人口属性に当てはめて分析する画期的な仕組みです。しかし、2019年12月10日時点の予測では保守党の議席を339と見込んでいたものの、蓋を開けてみれば実際はそれを30議席近くも上振れする大勝となりました。
この予測のズレには、小選挙区制特有の「死票」の影響が大きく関わっていると考えられます。イギリスの選挙制度では、1票でも多く獲得した候補者が議席を独占するため、わずかな支持の変動が結果として巨大な議席差を生んでしまうのです。SNSでは「接戦州での最後の一押しが予測を超えた」といった分析も多く見られ、データサイエンスが直面する現実の壁が浮き彫りになりました。
調査会社側は、投票直前の2019年12月11日までの最新データで見直すと予測精度が上がったと説明しており、有権者の意思が土壇場で動いた可能性を指摘しています。個人的には、AIや統計学がいかに進化しても、人間の感情や土壇場での決断を100％数値化することの難しさを感じずにはいられません。民主主義のダイナミズムこそが、データの限界を突きつけているようで非常に興味深い現象です。
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