はじめに
先日インターネットを見ていたら、毎日新聞に長谷川眞理子・総合研究大学院大学長のエッセイが掲載されていました [1]。要約すると、最近の若者がリスク回避の傾向にあり、そのことによって自由な発想を生むことがなく、自分の人生の選択肢も狭めているのではないかということです。翻って、若者を育てるには自由な発想を許し、後押しする社会でなければならないのに、果たしてそういう社会を作ってきたのだろうか、という問題点も指摘されていました。
私は前の記事「学生の気質と世論調査」の中で、最近のとくに男子学生の気質の変化、すなわち好奇心の低下と内向きの思考の傾向を述べましたが、長谷川先生の記事と部分的に重なる部分があるように思いました。
先日、大学生たちとランチをともにし、就職などについて話を聞く機会がありました。昨今、有効求人倍率の高さに見られる好調な就職状況については学生も関心があるようでしたが、それを一元的に政府の政策の効果による好景気のためとしていることに、昨今の若者の傾向を見たように思います。
彼らに対して私は、有効求職者の減少と団塊の世代の大量退職に伴う人手不足が、好調な就職状況の一因かもと述べてみたのですが、反応は今ひとつでした。分析的ではなく直感的になっていることが気になりました。
彼らを見ていると、ホモ・ソーシャルの中で目先の狭い範囲の「自分に合う」ネット情報のみを信じて生きる若者の姿に映ります。自分を肯定できる情報の中で生きていますので、現状の政治・社会システムに対しても肯定的な立場をとりがちです。彼らに支持政党についてとくに訊くことはしませんでしたが、男子学生の大部分は自民党支持、女子学生は無党派という感じでした。
1. データと分析方法
1-1. データ
前回と同様に、朝日新聞の定例 RDD 世論調査 [2] から 2018 年 4 月 14 日、15 日分のデータをダウンロードし、分析に用いました。朝日の調査データを選択した理由は、探した範囲では、ここにしか男女別および年齢別の詳細データがなかったことです。比較のために、現時点で最も新しい JNN の世論調査 [3] を用いました。また、内閣支持率について他のメディアの調査データも比較しました。
1-2. 分析方法
選挙権がある男女別、年齢層別の 12 区分で得られている政党支持率および内閣支持率に関する百分率データに基づいて、すべての2者間非類似度（dissimilarity index, D value）を求めました。非類似度はデータ間の違いを表すパラメータで、0–100 の間で変化します[4]。数値が大きいほど違いの程度が大きいことになります。次に、12 区分すべての 2 者間の非類似度マトリックスデータを作成し、統計ソフト XLSTAT を用いて多次元尺度法（multidimensional scaling, MDS）による 12 区分の二次元平面分布図を作成しました。
2. 分析結果
まず、使用した朝日新聞のデータに偏向性があるかどうかをチェックするために、政党支持率について最新の JNN の世論調査（2018 年 5 月 12, 13 日）におけるデータと比較してみました。両世論調査のデータは類似しており、相関係数は R2= 0.98 でした。したがって、政党支持率についてはおおむね信頼性のあるデータとして扱うことにしました。
図2 に、朝日の世論調査（4 月 14、15 日）における男女・年齢層別 12 区分の政党支持率のデータを示します。政党支持においては、ほとんどすべての層で自民党支持率が最も高いですが、支持政党なしとするいわゆる無党派層が女性のとくに若年層で最も多いのも特徴として挙げられます。
そのほか、男女別、年齢層別のある程度の傾向を見ることができます。たとえば、男性 29 歳以下の層の自民党支持の高さと支持政党なしの低さの傾向が、とくに同じ年齢層の女性と比べて違いとして目立ちます。また、男性全体では女性全体と比べて自民党支持率が高くなっています。
図2 のデータに基づいて 2 者間の非類似度を求め、非類似度マトリクスデータとしてまとめたのが図3 です。図中、右上は非類似度の数値データ、左下は数値データに基づくヒートマップ（色分け）を示します。ヒートマップでは色が濃いほど類似性があり、薄いほど類似性がないことを示します。
ここで目立つのはやはり若年層（29 歳以下）の突出した傾向です。とくに男性若年層（≤29 歳）では、全体の世代との類似性が低く（白〜薄い灰色が多い）、とくに女性全般とは高い相違性が見られました。あえて言えば、この層で比較的類似性があるのは男性 30-39 歳層と 70 歳以上の高齢層です。また、男性若年層と類似性が低い女性若年層（≤29 歳）においても男性の区分に対する類似性は全般的に低い傾向がありました。
図3. 政党支持率に基づく男女別年齢層間の非類似度マトリクスデータ（右上が数値データ、左下が数値データに基づくヒートマップ）
図3 の非類似度マトリクスデータに基づいて MDS 分析したのが図4 です。縦横の線が交わる中心点から離れるほど、全体の平均から類似性が低くなることを示し、また似ているものほど二次元平面上で隣接します。
図4に示すように、D =約 20% レベルで三つのクラスターが見られました。一つ目は女性のクラスター（70 歳以上の高齢者を除く、ピンクの楕円）、二つ目は中年男性層（30–69 歳）のクラスター（薄青の楕円）、三つ目は男女高齢者（≥70）のクラスター（薄紫の楕円）です。この中で男性 60-69 歳層は女性のクラスターと中年男性のクラスターの中間の位置にあり、どちらに所属してもよい感じです。また女性の若い層（≤39 歳）は女性クラスターの中でも比較的離れた位置にあります。
図4. 政党支持率に関する非類似度マトリクリスデータの多次元尺度分析図（男性は青丸、女性は赤丸で示す）
安倍内閣支持率については各メディアで若干傾向が異なります（図5）。JNN のように無回答が 1.7% と少ないところでは、「どちらかと言えば内閣を支持しますか、支持しませんか」というような誘導的問いをしていますので、その積算で支持・不支持とも数字が上がっている場合もあります。しかし、内閣支持に対して不支持が上回る傾向は全般的に類似しています。
図6 に示すように、中心点を囲むように上記の３つのクラスターが見られましたが、このうちの１つの女性層が、男性 60-69 歳層といっしょに集団を形成する（ピンク色楕円）と同時に、女性若年層（≤39 歳）（薄青楕円）がこれから大きく外れました。２つ目の中年男性層（薄緑楕円）からは 60-69 歳層と 30-39 歳層が外れました。３つ目の男女高齢者層はそのままクラスターを形成しました。男性若年層（≤29 歳）は、図4以上に、いずれのクラスターとも大きく離れたところに位置しました（横軸–30の付近）。結果として、６つのクラスターに分かれることになりました。
図6 で得られた６つのクラスターについて、内閣支持率の特性を見てみました。図7に示すように、女性若年層（≤39 歳）、女性中年層（+男性 60-69 歳層）、男女高齢層では 25-26％ の内閣支持率しかありませんでしたが、男性中年層（40-59歳）が 38%、男性 30-39 歳層が 51%、男性若年層が 61％ と順に高くなりました。
すなわち、女性若年層（≤39歳）、女性中年層（+男性 60-69 歳層）、男女高齢層を合わせた日本人口の 70% 以上を占めるマジョリティー世代で見ると、内閣支持率は 30%を切る危険水域に入っているのですが、男性のとくに若い世代（39歳以下）が現政権を下支えしている傾向が見えてきます。
3. 考察
今回の分析は、朝日新聞の 1 回分（2018 年 4 月）の世論調査に基づくものですが、男女間、世代間で大きなギャップがあるとみなすことができそうです。女性と男性では内閣支持率や政党支持率に違いがあり、男女の若年層とその他の世代との間でも相違性が見られました。
とくに若年男性層の傾向は、国民全体の平均的傾向からは大きく外れていることがわかります。この層は自民党支持と内閣支持率が高く、女性若年層（≤39 歳）、女性中年層（+男性 60-69 歳層）、男女高齢層のマジョリティー世代とは大きく異なります。
最近、「安倍政権の支持率が下がらない理由とその背景」という記事 [5] が出ていました。そもそも日本の対米従属という体制への問題意識が希薄なため、無意識とも言える政権の自動承認が起こるということです。とはいえ、よく見れば男女・世代間の差があって、上記のマジョリティー世代ではすでに30%を割り込んでいることがわかります。全体としての世論調査結果が出ると、このような男女・世代間の差が隠されてしまい、実態が見えにくくなっている可能性があります。
年齢層だけではなく、男女間でも差があるとすると、いま社会で騒がれているセクハラ問題でも男女間で捉え方が大きく異なる可能性があります。つまり今の女性の思考性に鈍感な男性の考え方や態度が、状況の改善を遅らせている一因になっているかもしれません。
興味深いのは、MDS 分析でわかるように、若年男性層（≤29 歳）に対して最も離れた距離にあるのが同世代の女性であることです。また、若年男性層は他の年齢層の女性とも遠い関係にあります。若年男性と女性間でこれだけ政治に対する価値観や思考性が違うと、共同で物事を進めることに色々と障害になるのではと心配になります。たとえば、パートナーの選択や結婚を考えた場合、男女で性格が異なることはそれほど問題にはならないと思いますが、政治的、思考的価値観の違いは大きく阻害的に働く可能性があります。
男性の若年世代が平均的傾向より大きく外れている原因はわかりませんが、先に述べた昨今のリスク回避、内向きの思考性に加えて社会的優位性や強さへの嗜好などの傾向と関係があるかもしれません。特にネット＋スマートフォンの SNS とゲームの時代になってそれに拍車がかかっている気がします。つまり、社会的優位性、安定志向のマインドがネット上の見た目の安倍政権に強さを感じさせ、体制寄りになっているのかもしれません。
SNS では、同じ価値観や類似の環境の者同士がフォローしあったり「友だち」になってつながることが多く、逆に多様な興味や意見を示すとフォロワーが増えない仕組みになっています。このような状況下の SNS 内では、フォロワー同士の似た意見や同調だけが繰り返し入って来るようになります。そして、それがあたかも真実であり、正しいことだと錯覚してしまう、いわゆるエコーチェンバー効果を生む原因になっています。
若年男性は、SNS 環境あるいはゲーム世界の選択圧を受けやすい（ネット情報への脆弱性がある）のかもしれません。Sherman らの研究 [6] によると、ティーンエージャーの若者は、同世代からの「いいね！」が多い写真ほど「いいね！」を押しやすくなることがわかっており、それが脳の報酬中枢の活動が増加によることも示されています。いったん閲覧数が多いソーシャルメディアのコンテンツに晒されると、それにばかり注目することになり、それが in-group の状態を作るということが考えられます。
世界的には、特に欧州に見られるように、若者の右傾化が極右勢力の台頭を許している状況があります。極右勢力は、若年層の反抗心と「真っ当な政治」への嫌悪を利用し、皮肉とネット上のフェイク、デマ情報を利用して白人至上主義思想、男性優位感を広めています [7]。
現在のところ、日本の若者のリスク回避と体制依存という保守化と欧州の若者の右傾化には共通項が少ないようにも感じますが、ネット情報への脆弱性という点では似たようなところがあるでしょう。となると、これからはますます若者が SNS のフェイク、デマ政治情報に引きづられ、保守化・右傾化していくリスクが高いと言えます。
まとめ
●男女間で支持政党、無党派、内閣支持の傾向が異なる
●支持政党および内閣支持の傾向において以下の6クラスターに類別化される
・女性層（70歳以上を除く）＋男性 60-69 歳層
・女性若年層（39歳以下）
・男女高齢者群（70歳以上）
・男性中年層（40–59歳）
・男性30–39歳層
・男性若年層（29歳以下）
●若年男性群はいずれのクラスターとも遠縁であり、独自の思考的属性がある
●若年男性群と若年女性層（≤29歳）は最も類似性がない。
参考文献
[1] 毎日新聞：時代の風～第19回 リスク回避偏重の社会（2018年5月13日）
リスク回避偏重の社会 若者の自由が育たない＝長谷川眞理子・総合研究大学院大学長 2018年5月13日. https://www.soken.ac.jp/news/2018/20180513.html
リスク回避偏重の社会 若者の自由が育たない＝長谷川眞理子・総合研究大学院大学長 2018年5月13日. https://www.soken.ac.jp/news/2018/20180513.html
[4] Iwasaki, M. and Hiraishi, A.: A. new approach to numerical analyses of microbial quinone profiles in the environment. Microbes Environ. 13, 67-76 (1998). https://www.jstage.jst.go.jp/article/microbes1996/13/2/13_2_67/_article
[5] AERAdot: 政治学者・白井聡が語る〈安倍政権の支持率が下がらない理由とその背景〉2018年5月18日. https://dot.asahi.com/dot/2018051700072.html
[6] Sherman, L. E. et al.: The power of the like in adolescence: Effects of peer influence on neural and behavioral responses to social media. Psychrol. Sci. 27, 1027-1035. https://doi.org/10.1177/0956797616645673
[7] Marwick, A. and Lewis, R.: Media manipulation and disinformation online. Data & Society Research Institute. 2017. https://www.posiel.com/wp-content/uploads/2016/08/Media-Manipulation-and-Disinformation-Online-1.pdf
