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政治方法論は政治学の分野の一つで、政治を研究し、データを用いて結論を導くために用いられる定量的および定性的な方法を研究する。定量的方法は統計、数学、形式理論を組み合わせたものである。政治方法論は規範的研究とは対照的に、実証的研究によく用いられる。選挙学は政治方法論の中の技術またはテクニックであり、「選挙と投票の定量的分析」である。[1]
客観的な政治研究は、厳密な分析方法を提供するため、政治方法論に大きく依存しています。統計分析を含む定量的手法により、研究者は大規模なデータセットを調査し、選挙結果を予測するなど、パターンや傾向を特定することができます。対照的に、定性的手法は、インタビュー、文書、ケーススタディなどの小規模なデータセットの詳細な分析を扱います。この分析方法は、複雑な社会現象や政治行動を分析する場合に特に役立ちます。これら2種類の方法を組み合わせることで、研究者は政治プロセスと結果をより包括的に理解することができます[2]。
政治方法論の歴史
2000年代以前の開発
定量分析の発展に向けた最初のステップは、1880年代にさかのぼります。コロンビア大学で最初の統計学のコースが開講され、定量的視点を政治に取り入れる土台が整いました。その後、1919年に定量的手法を採用した最初の政治学ジャーナルが発行され、この分野の発展に貢献しました。[3]これにより、1920年代に最初の大きな段階が訪れ、チャールズ・メリアムなどの学者が、さまざまな形式の分析に統計を取り入れることの重要性を示しました。政治学者は、研究を単なる観察から脱却させ、深い数値入力を行うために、選挙統計や選挙運動データを含む多様なデータを収集しました。[3]
第二段階は、1960年代後半に行動革命が起こり、定量的手法の大幅な増加を特徴としました。この頃までに、アメリカ政治学評論(ASPR) の記事の50%以上がこれらの手法を使用していました。1970年代には、イデオロギーや代表性などの特定の抽象的な政治概念を測定するための独自のデータセットを作成する方向にシフトしました。[3]研究者や学者は、コンテンツ分析やイベントカウントなどの革新的なアプローチを使用して分析機能を広げ、以前は答えられなかった質問に答えました。この時期に起こった大きな進歩は、回帰モデル、時系列分析、スケーリング技術など、他の分野の高度な統計手法の使用でした。ただし、これらの方法は、政治学の分野に適合させるためにさまざまな調整と適応が必要でした。[3]次の20年間に開発が続き、特に1980年代後半以降は計算手法が追加されました。高度なテクノロジーを使用した新しい方法は、シミュレーションや高度な計量経済学などのはるかに大規模で印象的なタスクを実行するために使用されました。[4]
政治手法の新たな動向
ビッグデータの利用
比較政治学は政治学の分野の中では比較的新しい分野であるため、政治方法論のサブフィールド内では新しい傾向が生まれています。これらの新しい傾向の 1 つは、「ビッグデータ」の使用です。政治運動や政党は、複雑なデータセットを使用して、自分たちのアジェンダを推進し、有権者層に対してよりパーソナライズされたアピールをしようとします。[5] 通常、このデータの出所はアンケートや有権者自身から提供された情報ですが、これらの運動がクッキーからデータを取得したり、 「レイヤードデータポイント」を使用してソーシャルメディアサイトで収集された個人データを購入したりする場合もあります。 [6]
ビッグデータが政治プロセスで果たす役割はまだ十分に理解されていません。なぜなら、特にアメリカのほとんどの政治運動は、ソーシャルメディアの力に気づき始めており[7]、若い世代をターゲットにした独自のソーシャルメディアに力を入れているからです。しかし、ビッグデータの定量的な性質と、今日の政治情勢においてインターネットが政治に与える影響は、ビッグデータと政治手法におけるその使用との重なりをより明確に見ることができる部分です。[7]
機械学習
政治方法論における政治研究技術のもう一つの大きな飛躍は機械学習である。[8]機械学習は、コンピュータサイエンスなどの他の分野、さらには医療分野でもますます興味深いトピックとなっている。[9]しかし、政治学の分野もこの現象の影響を受けています。[8]政治キャンペーンで使用されるデータセットのほとんどは、データベース内に保存されたデータセットに基づいて正確な結果と確率の予測を得るために、分類するか統計に適用する必要があります。[8]機械学習により、政治学者はデータから導き出された理論をテストし、研究方法に活用することもできます。このプロセスにより、研究プロセス中にシミュレートされたシナリオでハードデータ（定量的）とソフトデータ（定性的）の両方を使用して、結果の可能性を絞り込むことができます。[8]
人工知能（AI）の利用も政治方法論の大きな要素であり、政治学者にとって大きなツールになりつつあります。さらに、若い学生の間では、AIをさまざまな用途に利用する割合がすでに高まっています。[10]
AIは研究やデータ収集にますます利用されるようになっているため、AIの活用を通じて市民の参加や情報へのアクセスを増やす方法を見つけたいと考えている政治学者や研究者もいる。[11]
政治手法におけるAI倫理
選挙やその他の政治的シナリオの結果を予測するために、経験的手法や統計モデルに頼る政治アナリストや世論調査員がいます。 [12] AIはすでに小規模に政治広告に使用されており、米国では現在のところ、AIが政治広告や政治キャンペーンの広告資料を作成することを禁止する規則はありません。[12]
前述のように、AIは主にさまざまな方法で収集されたデータベースを使用して結果を予測します。ただし、これらの結果やデータの使用方法や保存方法が倫理的な懸念を引き起こす場合があります。[13]人々が他の電子機器に「盗聴」されていることに反応するのと同様に、人々は、有権者の好みや懸念を特定し、候補者が世論調査データとして使用する政治データや個人データに関して、AIに対して同様の懸念を引き起こします。AIのこの側面は政治研究を変革しますが、 AIの使用全般に関連する根本的な偏見、仮定、またはプライバシーの懸念を考慮していません。 [13]
政治方法論と公共政策
証拠に基づく意思決定
政治の方法論は定量分析に大きく依存しているため[1]、 政治家はこれらのデータ数値を利用して反対派と「政治ゲーム」をし、この証拠を使って独自の結論を導き出す傾向がある。[14]さらに、政治研究者は政治家や公職者と協力し、政治家が政策提案の根拠とする枠組みとして現実世界の例を提供することが多い。[15]
政治家は事実に基づいていると信じられているレトリックを使うことが多いが、候補者が参照している特定のデータや分析は、何らかの点で文脈から外れていることが多い。[16]
ジャーナル
政治方法論は、多くの場合、「トップ 3」ジャーナル (American Political Science Review、American Journal of Political Science、Journal of Politics)、サブフィールドジャーナル、および方法論に重点を置いたジャーナルに掲載されます。
- 政治分析
- 政治的方法論
- 政治学の研究と方法
著名な研究者
- ゲイリー・キング
- ロブ・フランゼーゼ
- ジェフ・ギル
- フィル・シュロット
- ヤン・ボックス・シュテフェンスマイヤー
- サイモン・ジャックマン
- ロバート・アベルソン
- チャールズ・メリアム
- ジョナサン・ナグラー
- ジム・スティムソン
- ラリー・バーテルズ
- ドナルド・グリーン
参考文献
- ^ ab ランスフォード、トム (2011).クリアン、ジョージ・トーマス (編)。政治学百科事典。 Vol. 1～5。 CQプレス。 p. 1377.ISBN 978-1-933116-44-0。
- ^グレイ、ポール・S.、ウィリアムソン、 ジョン・B.、カープ、デビッド・A.、ダルフィン、ジョン・R.（2007-08-13）。『リサーチ・イマジネーション：質的・量的研究手法入門』ケンブリッジ大学出版局。ISBN 978-1-139-46702-5。
- ^ abcd King, Gary (1996-01-03). 「On Political Methodology」. ICPSR Data Holdings . 2024年11月20日閲覧。
- ^ Taber, Charles S.; Timpone, Richard J. (1996-03-21). 計算モデリング. SAGE. ISBN 978-0-8039-7270-4。
- ^ Nickerson, David W.; Rogers, Todd (2014). 「政治キャンペーンとビッグデータ」. Journal of Economic Perspectives . 28 (2): 51–74. doi :10.1257/jep.28.2.51. ISSN 0895-3309.
- ^ 「政治キャンペーンはあなたのデータをどのように利用するのか」ロイター。 2024年11月20日閲覧。
- ^ ab 「AI、TikTok、Instagramが米国選挙をどのように形作っているか」。文学部。2024年11月3日。 2024年11月20日閲覧。
- ^ abcd Moses M., Laura; Box-Steffensmeier, Janet M. (2023年10月23日). 「Oxford Handbook of Engaged Methodological Pluralism in Political Science」. academic.oup.com . doi :10.1093/oxfordhb/9780192868282.013.49 . 2024年11月20日閲覧。
- ^ Habehh, Hafsa; Gohel, Suril (2021-12-16 ) . 「ヘルスケアにおける機械学習」。Current Genomics . 22 (4): 291–300. doi :10.2174/1389202922666210705124359. PMC 8822225. PMID 35273459.
- ^ 「学生はすでにAIを利用しています。大人が知っておくべきことはこれです | ハーバード大学教育大学院」www.gse.harvard.edu 2024年9月10日2024年11月20日閲覧。
- ^ Savaget, Paulo; Chiarini, Tulio; Evans, Steve (2018年11月5日). 「科学と公共政策」. academic.oup.com . 2024年11月20日閲覧。
- ^ ab 「政治キャンペーンにおけるAI：その利用方法とそれがもたらす倫理的配慮 | メディアリレーションズ | ジョージ・ワシントン大学」。メディアリレーションズ。 2024年11月20日閲覧。
- ^ ab Parsons, Lian (2020-10-26). 「AIがより大きな意思決定の役割を担うにつれ、倫理的な懸念が高まる」Harvard Gazette . 2024-11-20閲覧。
- ^ Antje (2019-11-08). 「研究で政策に影響を与える方法について知っておくべき10のこと」The Commons . 2024-11-20閲覧。
- ^ Omari, Rose; Adams, Abdulai; Baah-Tuahene, Sylvia; Karbo, Ransford T.; Mensah, Cephas A.; Frempong, Godfred K.; Tetteh, Emmanuel K.; Quaison, Kwamena E. (2024-07-02). 「政策プロセスへの研究者の参加：ガーナにおけるアフラトキシン管理からの教訓」.政策設計と実践. 7 (3): 292–307. doi :10.1080/25741292.2024.2322760. ISSN 2574-1292.
- ^ パークハースト、ジャスティン（2017）。証拠の政治：証拠に基づく政策から証拠の適切なガバナンスへ。テイラー＆フランシス。ISBN 978-1-315-67500-8。
外部リンク
- 政治方法論学会のホームページ
- 米国の政治手法に関するニュースランキング