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フェイクニュースの作り方(アンケート捏造編)

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フェイクニュースの作り方(アンケート捏造編)

新聞やテレビ、ネットのニュースを見ていると、
「支持率◯%」
「◯%が反対」
みたいなデータを見ることがありますよね。

各社で同じようなアンケートをしているのに、結果が全然違うことがあります。
これは、各媒体の購買層が違うからというのが理由の1つです。

しかし、それ以外にもアンケート結果にゆがみが生じることがあります。
アンケートを主宰する側が、結果に細工をしている場合です。

アンケート結果を弯曲するテクニックは色々とあります。
違法にはならないけど、とってもブラックな手段の数々を紹介していきます。
ご堪能ください。

アンケートを捏造する(選択肢の細工)

たとえば、好きな麺類を調査するアンケートがあったとします。

普通のアンケート

質問: 以下の麺類の中で、一番好きなものはどれですか?

  1. ラーメン: 60%
  2. うどん: 40%

上記を見ると、「うどん」より「ラーメン」の方が人気があることが分かります。

捏造用アンケート

あなたは「うどん派」であり、うどんが一番でないことに納得できません。
そういうときは、選択肢を変えてアンケートをやり直すことで結果を操作できます。

質問: 以下の麺類の中で、一番好きなものはどれですか?

  1. うどん: 40%
  2. 塩ラーメン: 25%
  3. 醤油ラーメン: 20%
  4. 味噌ラーメン: 15%

本来ならばラーメン票が60%あるはずですが、選択肢を増やすことで票が割れてしまいました。
その結果、まるで「うどん」が一番人気であるかのように見えます。

今回は「うどん」と「ラーメン」しか登場人物がいないので、選択肢をいじっているのがバレバレです。
しかし、選択肢が多かったり、分類が曖昧なものだと、選択肢に細工してあることが一見しただけでは分からないことがあります。

このパターンのアンケートは割とよく見かけます。

アンケートを捏造する(思考誘導)

アンケートの前に小噺を挟むことで、アンケート結果を操作する方法を紹介します。

ラーメンは糖質の塊であり、肥満の原因になるといわれています。

質問: 以下の麺類の中で、一番好きなものはどれですか?

  1. うどん: 60%
  2. ラーメン: 40%

「ラーメンは太る」というネガティブな情報を質問の前に追加しています。
これにより、好きな麺類として「ラーメン」へ投票する人を減らし、別の方向に誘導します。

「ラーメンは太る」の話は必ずしも嘘ではありません。
しかし、「うどん」も炭水化物の塊だし、「うどんも太る」ので、その点に触れないことはフェアではないでしょう。
違法ではないけれど、超絶グレーな手法です。

また、「ラーメンを食べると癌になる」のような、そもそも根拠のない情報がアンケート回答者に提示されることもあります。
この場合は完全にアウトです。

しかし、
「○○法が通ると、××しただけで逮捕される」
のような根拠のない情報で、思考を誘導しているメディアを見かけたことがある人も多いのではないでしょうか。
特定の選択肢を選ばせるために恣意的な情報を相手に与え、その後インタビューを行ったり、アンケートを取ることは珍しくありません。

アンケート結果だけが公表されていて、どういう過程でアンケートが行われたのかが公開されていない場合は怪しいです。
こういった誘導行為が裏で行われている可能性があります。

アンケートを捏造する(強いて言うなら?)

  1. 賛成
  2. 反対
  3. どちらでもない

上記の3つの選択肢があったとします。
口頭の質問です。

「どちらでもない」と答えた人に、
「強いて言うなら賛成と反対どちらですか?」と尋ねます。

「強いて言うなら賛成」と答えた場合、
「強いて言うなら『賛成』だけど、基本的には『どちらでもない』ということですね」と相槌を打って
「どちらでもない」に分類します。

「強いて言うなら反対」と答えた場合、
「強いて言うなら『反対』、では『反対』ということですね」と相槌を打って
「反対」に分類します。

こうすると、「反対」の票だけを水増しすることができます。
逆のことをすれば「賛成」だけ増やすこともできます。

アンケートを捏造する(断片的なデータ抽出)

自分にとって都合のいいデータだけを採用することで、アンケート結果を捻じ曲げる方法です。

サイコロを振って、奇数が出たら◯、偶数が出たら×を記録する。

  1. ×
  2. ×
  3. ×
  4. ×
  5. ×

上記のような実験を繰り返すと、「◯が50%、×が50%」になります。
ただし、局所的に見れば◯が連続したり、×が連続したりします。
上記のサイコロ実験の場合、後半5回の試行だけを見ると、「◯が20%、×が80%」になっています。

このように部分的なデータだけを採用すれば、アンケート結果を操作することができます。

たとえば、「うどんとラーメンどっちが好きですか?」というアンケートを、新宿・渋谷・池袋の3か所で行ったとします。
3か所のアンケート結果を総合すると、「ラーメン60%、うどん40%」になりました。
しかし、新宿のデータだけを見ると「ラーメン45%、うどん55%」のような逆転現象が発生することがありえます。

この場合、
「新宿でアンケートを取ったら『うどん』の方が人気でした」
と言っても嘘にはなりません。

また、年代別でアンケート結果を切り取るような手法もあります。
全年齢にアンケートを取り、自分にとって都合のいい意見が多い特定の年代のデータだけを取り出します。
そして、「10代の若者にアンケートを取ったところ~~~でした」
のように、初めから10代を対象に行ったアンケートであるかのように装います。

年代、性別、地域など、切り口を変えて集計すれば、全体の意見とは逆となる偏りがどこかしらに発生するものです。

このように、都合のいいデータだけを採用し、都合の悪いデータを封印することで、恣意的なアンケート結果を作りだすことができます。

まとめ

アンケートというと、公平にみんなの意見を集計したかのように思いがちです。

しかし、誰がどういう意図でアンケートを行ったかによって、結果にバイアスがかかっていることがあります。

最近だと、香川県のゲーム条例のパブリックコメントで悪質な印象操作が行われていましたね。

アンケートを見るときは、誰かどのように行ったのかという背景も念頭に置いて数字を見るように心がけましょう。

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