Node-redを使って、2021年衆議院選挙をリアルタイムに全国の感情測定してみた
要約
本記事は、Node-RED Advent Calendar 2021の12/7の記事となります。
node-red /sentiment(ソーシャルリスニングのツールです、以降、感情推定)を使って、2021年衆議院選挙で、自民党と立憲民主党のどちらが政権を取るか予測(10/30 朝3:00時点)してみました。自民政権継続と予測しました。
全国規模でリアルタイム調査をしたため、選挙区ごとの傾向はしてません。その点はご容赦ください。
ただ、全国規模で顧客の多様な感情を収集/測定/可視化することで、データや予測の精度向上が図れます。具体的には、そのデータを活かした体験創出/新たなサービスの提供/商品のトレンド分析を行う際に、リアルタイムに測定するこの感情推定は有効と思われます。
はじめに
今回の衆議院選挙(2021年衆議院選挙 10/31 投開票)は、結果として、
自民党は選挙前の議席を減らしたものの、事実上の「勝利」と言える議席を確保しました。
一方、野党第一党の立憲民主党は、選挙前の議席を下回る「敗北」でした。
1.メディアの予想(2021/10/31 19:58時点)
NHKを代表に使っています。
自民負け(現有276から大幅減らす)、立憲勝ち（現有110から大幅のばす）です。
2.弊社の予想（2021/10/31 03:00時点 当日朝の３時)
本当に無風。まじで無風。なので、双方とも減らす（増えない）。
けど、大きくは動かない。（原文ママ）
４社のうち、現状に近いのが朝日新聞。現状から動かない＝朝日新聞の予測が正解に近い、と考えていました。
3.小選挙区の当日調査を検証
3-1.メディア（NHK）
衆院選の投票日10月31日には、全国4万6466か所の投票所のうち、4000か所余りで出口調査を行いました。
対象は、およそ53万4000人。そのうち、63.4％にあたる33万8000人余りから回答をいただきました。
3-2.弊社
衆院選の投票日10月31日に、開票前 3:00 から感情推定開始。
本来は２週間から逐次データを採取するのですが、まったく動きがないので、１週間で不要と判断し停止。データ削除。
当日も１分で１回だけ取得するという手抜き。
（本当に無風。まじで無風。（原文ママ）と何回も出てきます）
2020大統領選挙の際は、5秒に1回採取しても全然足りないくらい大激戦だったのですが。
4.分析における課題と対応策
4-1.メディア（NHK）の課題
小選挙区での自民党と立憲民主党の候補による接戦。
それを僅差で制した自民党陣営の終盤での追い込みとその見極め。
そうしたものを今回の議席の予測に反映できなかったことが、結果との間にズレが生じた要因となったのではないかと考えています。
期日前投票をする人が増えている中で、出口調査の精度を保つためにはどうするのが最善なのかも含めて、今回は事前の分析に課題が残ったと痛感しています。
4-2.弊社
①投票前 10/31 3:00 時点
自民、立憲民主党
とも動きなし。
②10/31 13:00 時点
立憲民主党が明らかに劣勢。立憲民主党支持者の不満が明確化。
立憲民主と国民民主が略称同じにしといて有権者に『略称使わないで』っておかしくね？
③10/31 16:00 時点
自民、ほんの少し優勢（立憲民主党が劣勢)。
党首である、岸田氏（自民党）と枝野氏（立憲民主党）も調査しましたが、
岸田氏（自民党）がまったく検出できないため、調査打ち切り(この場合、毎分抽出できないとグラフが描けないため)。
16:30 岸田さんやっぱり、検出できない。（原文ママ）
③10/31 19:32 時点
自民ほんの少し優勢（立憲民主党が明らかに劣勢)。他党の批判は反発を招く。麻生さんが自民支持UPに役立っていることがわかります。
自民 麻生「北海道の米は温暖化で旨くなった」 立民 枝野「F-35戦闘機は時代遅れ（実際には最新鋭）」
説明
選挙でいう"風”、民意の後押しは感情推定では露骨に出ます。
2021 衆議院選挙
2020 アメリカ大統領選
参考
衆議院選挙 NHKの議席予測はなぜ外れたのか
https://www.nhk.or.jp/politics/articles/feature/71414.html
2021日本衆議院選でどちらが当選するか予測と結果
https://note.com/futureforecast/n/nfb8852f6f865
11/3時点の同日記録です。
2020 アメリカ大統領選 node-red で調査・予測してみた
https://qiita.com/miraimeisatu/items/71a870838ca57ec6b2d9
2020 アメリカ大統領選でも同じことをしています。
元ソースコードは同じで、日本語でも使用可能にしました。
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