Stardust Revolution！！（旧星の海へ行こう！）

1.『少年ジャンプ』のアンケートが18歳以上を対象としていないという根拠





　まずは上記をご覧ください。左が『少年ジャンプ』、右が『ヤングジャンプ』のアンケートはがきです。

　まずは、『ヤングジャンプ』のアンケートを見ていただきたいのですが、これには「職業」とう質問項目があります。ヤング系のアンケートや、その他読者年齢層が高いであろう雑誌は、ほとんど全てこの「職業」を聞く質問項目があります。というか、大抵の調査ではこの項目は必須です。 手元に色々な雑誌があるならアンケートを見てみてください「職業」を尋ねる欄で色々と選択肢があるはずです。
　ところが、少年ジャンプにはこの「職業」を尋ねる質問項目が見当たりません。もし、18歳以上の年齢層も調査対象に入れるのであれば、通常の調査ではこの「職業」を尋ねる質問項目というのが必ずつきます。ただし、これが例外的に外れる場合があります。それは、調査を行いたい対象があらかじめ定まっている場合です。
　例えば、10～17歳の年齢を対象に調査をしたいのであれば、いちいち調査対象が「学生」であるかどうかを確かめる必要はありませんよね？
　もちろん、18歳未満の人でも職種についている人がいるわけですが、高校進学率97％という高い数値（文部科学省の調査）の前では、残りの3％は残念ながら調査処理をする上では「無視していい数値である」と判断されてしまいます。97％のうちからいくらでもデータが取れると見なされるからです。
　また、18歳以上でも学生は沢山いるではないかとお考えかもしれませんが、大学進学率で約50％、その他短大や専門学校など教育機関の進学率を含むと、70％ぐらいなんですよ。18歳以上の方も調査対象に入れるのであれば、流石に「職業」を聞く質問をいれないと、きちんとしたデータが取れなくなてしまう可能性が高くなります。 極端な話、100人中アンケートを取って3名を無効票にするのと、100人中アンケートをとって30人近くを無効票とするのとでは、全く意味合いが違ってきますし、アンケートで集めたデータ自体が有効ではなくなってしまいます。
　さらに、質問項目の一人称が少年ジャンプでは、「キミ」となっている点も上げられます。通常、幅広い年齢層を調査するのであれば、「あなた」という聞き方をします。調査をする人の年齢より年配の人が答える可能性も十分にありますし、幅広い年齢層に尋ねるのであれば、「キミ」という聞き方はありえません。
　パーソナルデータというのは、調査をする上で非常に重要なデータです。これを元に、職業別の読者傾向や趣味趣向を調べることが可能ですし、その傾向にあわせて調査をした側が対策を練ったり、今後の運営方針を決めていくことが可能です。ですが、この『少年ジャンプ』のアンケートで「職業」を聞く設問がありません。

　なので、このアンケートからは
　

「集英社が『少年ジャンプ』をどの年齢層をターゲットにしているのか」

　ということがわかるんですよ。

　正直、年齢の下限はわかりませんが、上限は恐らく17歳まで。18歳はかなりグレーゾーン。なぜならば18歳といっても、高校生の方もいれば、高校を卒業している方もいるし、大学や短大、専門などの学生の方もいれば、働いている方もいるからです。この方々を集計に入れても問題ない人数であればそのまま通してしまいますが、人数が多ければ2のところで述べる問題が発生することが考えられます。
　因みにヤングジャンプの「職業」を尋ねる欄でも、「職業（学校名.学年）」とかかれていますが、これは職業を持つ人と学生の両方を調査対象にしているということがわかります。つまりこれは学生から職業持ちの人の両方にまたがって調査をしているということですね。

　…というか、雑誌のアンケートで学校名答えさせてるのかこれ！？個人情報保護法とかで個人の突っ込んだ情報が聞き出すことが難しくなっているのに！！？？すげぇ！！！書いてて今気がついたよ！！！！




2.質問項目からも調査対象年齢が読み取れる


　アンケートの調査対象がどの年齢層をターゲットとしているかは、質問項目からもある程度読み取れます。アンケート用紙で選択肢を作るときは、質問自体が成立しなくなるという事態を防ぐという作業をします。簡単に言えば、質問が無駄になるようなことはしないということです。
　これに関しては、統計で使われる専門用語の「有意差」ということに触れないと説明できませんので、可能な限りなるべくわかりやすく説明します。正直、今まできちんと根拠を述べるのを避けていたのは、ここから先の説明が専門用語を使わないと無理＆自分自身でもわかりやすい語句で説明するのがしんどかったからです。それではいきましょう。


　統計での調査結果を見ると表の下や文章に「有意差がみられるorみられない」といった言い方が書かれます。これはどういった意味かというと、かなり噛み砕いた言い方をすれば、

「その事象が、必然的に起こった事象なのか、それとも、偶然起こりえた事象なのか」

　といった意味なんですよ。もちろんこういった結論（有意差がみられるorみられない）に至るまでは、統計学的仮説検定を通してここまでたどり着きます。統計学的仮説検定とは、簡単に言えば、

「（自分で立てた）仮説が正しいといえるのかどうかを統計学的に、または確率論的に判断する」

　と、ここでは考えてください。ここからは仮説を例にとって説明していきます。

　たとえば、


　　「『ナルト』が好きな人が、主に遊びに使っているゲーム機はWiiである」

　といった仮説を立てたとしましょう。この仮説を立証するために必要な質問項目は、
　

.アンケートの表の質問で「面白かったものを3つ上げる」という質問項目

.「あなたが持っているゲーム機」という質問項目


　の2つです。

　で、ここで必要な情報を取り出すために自分達でプログラムを組んで抽出します。ここでは、「面白かったものを3つ上げる」という質問項目から『ナルト』の作品を選んだ人と、「あなたが持っているゲーム機」という質問項目でWiiを選択した人の関連性があるかどうかですね。もし、これで有意差があると立証されれば、仮説は正しいと証明されます。
　因みに、2つ以上の質問項目を掛け合わせてデータを出すことを「相関（類似性の度合い）係数を出す」といったいいかたをすることがあります。上記で上げた二つの変数、つまり、「『ナルト』が好きな人」と「主に遊びに使っているゲーム機はWiiである」に因果関係があるかどうかを調べるといった作業なんですよ。高校数学でいえば、「必要十分条件」がまさにこの作業です。



　で、「何でこんな話をするの？」という方もいるかと思いますが、アンケートを見るとこういった相関係数を出して色々な仮説を立証しようとしている、または動向を探ろうとしているのが随所で見られるんですよ。そもそもな話としてアンケートを製作している時点で何らかの目的（仮説の立証、有意差の有無、相関係数を出すなんてこと）があるということは当然のことなんですよ。でなければアンケートなどわざわざ必要ない。
　これは以外に知られていないことですが、調査の規模によりますが、企業などでアンケートを行う場合、その掛かる費用は、百万単位の世界です。アンケートはがきの費用を企業が持ったり、他の調査会社に調査を丸投げすればときに何千万単位にもなります。それぐらいの費用が掛かるものですから企業としてはできるだけデータをとろうとしますし、企業の運営に反映されなければ意味を成さないんですよ。
　先ほどの仮説、「『ナルト』が好きな人が、主に遊びに使っているゲーム機はWiiである」という仮説が立証されれば、その人たちをターゲットに商品を展開しようとします。簡単に言えば、「『ナルト』を題材としたゲームを作って売りましょう」といった販売戦略なんですよ。もちろんデータをいじっていれば、「PS3を持つ人たちが増えてきたから、こちらでも作品を題材としたゲームを作って売ろう」といった先読み＆販売戦略も可能になってくるんですよ。
　その他にも年齢層を絞っているであろうという選択肢は随所で見て取れます。例えば、2009/02号のアンケートで「黒子のバスケ」について色々と聞く項目があるのですが、その選択肢の中で、「11.友達になりたい」、「12.友達になりたくない」といったものがあります。「休日の過ごし方」についても幅広い年齢層を把握するのであれば、選択肢の中に「旅行に行く」とか、「ドライブに行く」とか色々選択肢を作るわけですが、「友達と遊ぶ」とか、「家でゲームをして遊ぶ」などがほとんどです。中には「両親と遊ぶ」とかもあります。お年玉の質問でも、ここでは具体的な金額を聞いたりしていますが、調査対象としたい年齢層が幅広ければこんなこと聞いたりしませんよね？だって年齢層が高ければもらっていない人も年齢層にあわせてその率が高くなりますし、空欄が多いもしくは「もらっていない」という回答が多ければ、相関係数を算出すことはできなくなりますし、仮説が立証することができないからです。
　「たかが質問の一つや二つじゃないか」とお考えの人もいるかと思いますが、質問項目どうしが何処で何と関連性になっているのか、これは調べて見ないとわからないんですよ。なかには、「え？この質問とこの質問に関連性が見られるのか」なんてことが十分ありえます。元々そういった「わからないことを調べる」といったものですから。なので、不確定要素が多くなるであろうものはできるだけ排除します。
　さきほどの話に少し戻りますが、例えば、10～17歳の趣味趣向を探りたいのならば、18歳以上の回答者も織り交ぜるなんてことはまずしません。これを織り交ぜてしまうと、アンケートを集計してデータを出そうとしても「有意差が出ない」とか、「仮説が立証できない」といった事態に陥る可能性が跳ね上がりますし、そもそも知りたい年齢層の趣向を知りたいのであれば、18歳以上の回答者の情報は必要のない情報なんですよ。「調査をする側が知りたい年齢層以外の票は無効票として扱う」というのは作業であり、ルールなんですよ。アンケートを取って集計するというのは作業であり、そこに人の感情が入り込む余地はありません。人の感情が入ってしまえば、そのデータ自体が使い物にならなくなる可能性が高くなるし、調査結果自体が歪んでしまうなんて事もありえます。


3.『少年ジャンプ』のアンケートが「単なる作品の読者投票ではない」と見なした根拠

　2.でほとんど述べてしまいましたが、アンケート調査というのは、選挙に見られる投票のようにただ数値を加算していくというわけでなく、実際はかなり複雑な処理をしています。送られてきたアンケートにナンバリング（一枚一枚に1，2，3，4…と番号を付けていく）して、番号を振り忘れたものはないかを見直して、Excelなどに質問項目の回答を一枚一枚一個一個間違いの無い様に入力し、代表的な「SAS」という調査解析用のプログラムにデータを打ち込んで、質問項目と質問項目を絡めてデータを出したり（相関係数を出す）、そのほか思いつく限りのデータを出したりします。もちろんこの間にデータを見直したり、データクリーニングをかけたりと色々手間隙掛かることを行います。
　もし、ただ単にどの作品が人気があるかを知りたいのであれば、作品の投票項目でことたります。ですが、その他の項目をみると、集英社がターゲットとする年齢層の趣味趣向の動向を探ろうとしているという意図が読みとれます。そうでなければ、「年齢」や「性別」などをわざわざ聞く必要はありませんし、そもそもアンケートそれ自体が調査対象の動向を探ったり、傾向をみたりするものなのです。このこと自体が否定されるとアンケートというシステムが存在意義を失うし、「統計学ってなんだろう？」とか、「確率論ってなんだろう？」という話になってしまうんですよ。
　アンケートを行ってユーザーや読者の動向を探る。これは企業としては当然のことなんですよ。ユーザーや読者の動向を探らなくては売り上げを伸ばせませんし、作品自体も存続させることもできなくなりますから。


　おわりに

　企業が行う調査というのは、ただ単に作品の人気を計るだけでなく、企業が今後の運営方針を定めるための包括的な調査であるという明確な目的のもとで行われているものなのです。もちろんこれは、集英社だけでなく、小学館や講談社などの出版会社、その他でも商品を出している企業ならば当然行っていることです。普段私たちは何気なくアンケートに答えていますが、アンケートというのもはただ単純に行われているわけではないのです。
　今回の『少年ジャンプ』を事例として取り扱ったように「週刊誌のアンケートでも、これぐらいのことをやっていますよ」ということがわかります。これは、ある程度社会調査という訓練を行ったことのある人や、その道のプロ（社会調査士等）ならば見抜けますし、「SAS」に代表されるような調査解析用のプログラムがあれば、自らプログラムを組んで解析することが可能です（元になるデータが手元にあればの話ですが）。