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September 28, 2025

参政党の支持者はどこからやってきたのだろうか?

参政党の支持者基盤の源泉に関する分析をまとめたものである。主要な結論として、参政党の支持率急伸は、従来「支持政党なし」と回答していた層からの移行が主な要因である可能性が高いと示唆される。 一部報道では、支持率上昇分の半数が国民民主党からの流入であるとされているが、本分析ではその見解に複数の疑問を提示している。根拠として、引用されているサンキーグラフのデータが一般的な世論調査の結果と乖離している点、また福岡県内の選挙データでは参政党と国民民主党の得票率に正の相関が見られ、支持者層が競合するよりもむしろ類似している可能性が指摘されている。 さらに、2025年6月から9月にかけての年代別支持動向では、60歳未満の「支持政党なし」層が減少しており、これが参政党支持へと移行した可能性を補強する材料となっている。
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上図で、LDPは自由民主党、DPPは国民民主党、SANは参政党、NPSは「特になし」を意味する。推測だが、参政党の支持者は、「(支持する政党が)特にない」という人びとであったのではないだろうか。「国民民主党から参政党に票が移動」(JX通信社代表の米重克洋氏)ということではなく。

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上記のサンキーグラフをもとにした以下のような解釈もある。しかし、サンキーグラフの各政党の長さ(サンプルでの支持率)が、普通の世論調査のデータとかなり食い違っているように見える。たとえば、「4〜5月」のところで、自民支持と国民民主支持とが同じぐらいと表示されている。「国民民主からの流入」というのは正確にその量が把握できていないのではないだろうか。

参政に投票するとしていた人は、2~3月には1.2%、4~5月でも1.4%だけだったが、今月[2025年7月]18日には7.4%と急増。数カ月で5.3倍になり、政党別の順位も8番から4番になった。増えた分の半数は国民民主からの流入だった。"
参政の急伸、半数は国民民主から流入 比例区投票先、ネット意識調査(朝日新聞)

以下に示したのは、福岡県内区市町村の参政党と国民民主党の得票率(2025年7月参院選比例代表)の相関図である(参政党と自民党の得票率も示した)。全体として、参政党の得票率が高かったところは国民民主党も得票率が高かったわけであり、たとえ参政党への移動があったとしても、国民民主党からの支持者の移動が参政党の得票率の上昇の主な要因とは考えにくい。 つまり、もし国民民主党の支持者が大規模に参政党へ移動したのであれば、両党の得票率には負の相関が見られる方が自然であり、正の相関という結果は、参政党の得票増の主因が国民民主党からの直接的な支持者移動であるとは考えにくいことを示している。 ただし、両政党が類似の政策スタンスや支持層を持ち潜在的に競争関係にある可能性は否定できない。

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福岡県内72区市町村における政党別得票率(参院選比例代表)の散布図

2025年6月時点では、参政党の支持率は全体で1.9%であった。70代と80歳以上にデータが少なく欠損値扱いとなっているので年代別支持率は表示していない。

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6月と9月の間で、自民党の場合、40代と60代における支持率の低下が著しい。ただし、それよりも重視すべきなのは「(支持政党が)特になし」が、60歳未満で減少していることであろう(70代で増加しているのはなぜだろうか)。


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肝心なのは、失敗があったら、それをどうやって直すかってことだ。

市場も政府も、どっちも完璧じゃねえんだ。どっちかがうまくいかねえと、もう一方にすればいいってわけじゃねえんだ。

市場の失敗ったって、例えば環境問題とか、格差の問題とか、市場だけじゃ解決できねえ問題は山ほどある。だからといって、ぜーんぶ国がやればいいかっていうと、今度は政府が無駄なことやったり、効率が悪かったりする。それこそ、政府の失敗ってやつだ。

肝心なのは、失敗があったら、それをどうやって直すかってことだ。市場の失敗には、ちゃんとルールを作って、みんなが公平に取引できるような仕組みが必要だ。政府の失敗には、監視する仕組みを設けたり、もっと国民の声が届くようにしたりする工夫が大事なんだいね。

結局、市場も政府も、お互いを補い合いながら、うまく機能するように考えていかなきゃいけねえってことなんだいね。どっちかだけじゃ、ろくなことになんねえさ。

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September 26, 2025

NHK世論調査結果に見る年齢と政党支持との関係(2025年5月)

2025年5月の支持政党のグラフは、何かが影響を及ぼす前の状態のようだ。国民民主党の支持率の急激な上昇は、衆院選(2024年10月)の頃から目立っていたが、……

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性別や年齢と政党支持率、年齢と投票率
「国民民主党から参政党に票が移動している、支持者が移動している傾向が見られる」と米重氏。調査の内訳から、国民民主党から参政党に移った支持層は、比較的右寄りであること安倍政権に対する評価が比較的高いという特徴があると解説しました。
【解説】国民民主党の支持下落と参政党の支持上昇!その関係性とは?(選挙ドットコム、2025年6月20日
今月中旬の段階で参政党の情報を拡散させているアカウントを詳しく見てみると、ことし3月の時点では、およそ20%は国民民主党に関する投稿を拡散させていたほか、半数余りは、どの政党の情報も拡散させておらず、鳥海教授は「政治にあまり興味がなかった層がかなり入ってきた可能性が高いのではないか」と指摘しました。
参議院選挙 国民と参政が躍進 背景には“戦略的なSNS活用”(NHK NEWS WEB、2025年7月22日 )

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年齢階層別投票者数

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第27回参議院議員通常選挙における年齢別投票者数に関する調査 (福岡県、2025年7月20日)

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September 25, 2025

NHK世論調査結果に見る年齢と政党支持との関係(2025年9月)

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性別や年齢と政党支持率、年齢と投票率

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September 24, 2025

性別や年齢と政党支持率、年齢と投票率

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2025年5月の政党支持率(NHK)
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2025年7月の政党支持率(NHK)
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2025年9月の政党支持率(NHK)
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第27回参議院議員通常選挙における年齢別投票者数に関する調査 (福岡県、2025年7月20日)

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September 19, 2025

福岡県内72区市町村における政党別得票率(参院選比例代表)の散布図

(1) 立憲民主党と国民民主党、(2) 参政党と国民民主党、(3) 参政党と自由民主党

 

2番目の散布図(相関図)からは、2つの政党の得票率に右上がりの直線的な相関関係があることが明確であるが、1番目のものは、直線的関係を想定することが妥当でないことが推測される(市部と郡部とで様子が異なっている➔立憲民主党と国民民主党との関係)。3番目の図は、右下がりの直線的関係の強さを計算する妥当性を示している。

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September 17, 2025

福岡県全域における立憲民主党と国民民主党の得票率(参院選比例代表)

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市区町村名 立憲民主党_得票率 国民民主党_得票率 全政党合計_vote
門司区 12.6 9.5 40220
小倉北区 10.3 12.7 72259
小倉南区 11.6 12.7 86045
若松区 11.6 11.2 33914
八幡東区 12.3 11.2 27984
八幡西区 12.2 12.4 103907
戸畑区 10.9 12.2 24936
東区 10.8 14.4 146836
博多区 8.1 16.5 104963
中央区 10.0 15.2 96629
南区 11.1 14.0 123180
城南区 11.6 13.8 60619
早良区 11.3 13.8 105549
西区 12.1 14.4 98226
大牟田市 14.3 9.2 46195
久留米市 11.7 11.7 128466
直方市 11.5 10.6 24204
飯塚市 11.1 10.0 55311
田川市 9.6 8.9 18503
柳川市 14.3 9.0 26895
八女市 15.7 8.1 26880
筑後市 15.5 10.2 21919
大川市 12.5 9.7 13757
行橋市 11.9 14.2 32784
豊前市 12.8 9.7 11371
中間市 12.5 9.5 16045
小郡市 13.9 12.7 28639
筑紫野市 13.3 13.3 52601
春日市 11.2 13.5 53976
大野城市 11.8 14.2 49938
宗像市 12.9 13.7 47812
太宰府市 13.2 12.8 34689
古賀市 12.4 13.0 27966
福津市 12.2 14.1 31912
うきは市 12.9 8.9 12268
宮若市 12.2 10.1 11338
嘉麻市 12.7 6.9 14833
朝倉市 12.8 9.0 22519
みやま市 16.7 8.8 15494
糸島市 11.9 11.2 48473
那珂川市 10.2 12.3 22189
宇美町 11.2 10.5 15821
篠栗町 11.3 13.5 14193
志免町 10.5 13.3 19499
須恵町 10.0 11.9 11908
新宮町 11.5 14.9 15133
久山町 10.0 11.5 4107
粕屋町 9.0 15.2 20766
芦屋町 10.9 9.4 5924
水巻町 11.2 10.3 12047
岡垣町 13.5 12.5 15185
遠賀町 13.6 10.3 8836
小竹町 11.5 8.3 3342
鞍手町 11.7 9.3 7162
桂川町 14.0 9.3 5815
筑前町 12.9 10.5 13690
東峰村 11.9 5.9 948
大刀洗町 12.7 11.5 6796
大木町 13.1 11.0 6063
広川町 15.5 9.4 8598
香春町 11.0 7.0 4547
添田町 12.0 5.8 3971
糸田町 8.9 7.0 3453
川崎町 8.8 5.9 5983
大任町 7.9 7.1 2167
赤村 11.1 8.2 1299
福智町 10.2 7.6 8550
苅田町 11.0 17.5 16605
みやこ町 13.6 10.3 8279
吉富町 11.8 10.0 3034
上毛町 14.1 10.5 3649
築上町 11.4 9.5 8023

 

 


苅田町における参院選比例代表で国民民主党の得票率が高いのは、町内に日産自動車九州などの大規模な自動車工場があり、その従業員が国民民主党の主要な支持基盤である「自動車総連」の組合員であるためと考えられます。自動車総連は組織票として国民民主党を支援しており、このことが高い得票率に結びついています。
(Gemini)
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対応分析:福岡県内の全地域のデータ(参院選比例代表の各政党の得票数)

14区、27市、31町村

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  [1] "門司区"   "小倉北区" "小倉南区" "若松区"   "八幡東区" "八幡西区"
[7] "戸畑区" "東区" "博多区" "中央区" "南区" "城南区"
[13] "早良区" "西区" "大牟田市" "久留米市" "直方市" "飯塚市"
[19] "田川市" "柳川市" "八女市" "筑後市" "大川市" "行橋市"
[25] "豊前市" "中間市" "小郡市" "筑紫野市" "春日市" "大野城市"
[31] "宗像市" "太宰府市" "古賀市" "福津市" "うきは市" "宮若市"
[37] "嘉麻市" "朝倉市" "みやま市" "糸島市" "那珂川市" "宇美町"
[43] "篠栗町" "志免町" "須恵町" "新宮町" "久山町" "粕屋町"
[49] "芦屋町" "水巻町" "岡垣町" "遠賀町" "小竹町" "鞍手町"
[55] "桂川町" "筑前町" "東峰村" "大刀洗町" "大木町" "広川町"
[61] "香春町" "添田町" "糸田町" "川崎町" "大任町" "赤村"
[67] "福智町" "苅田町" "みやこ町" "吉富町" "上毛町" "築上町"
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対応分析:参院選(比例代表)での各党の得票を福岡県の区市別にみると何がわかるのだろうか?

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対応分析:軸形成へのプロファイル・ポイントの寄与、ポイントへの軸の寄与

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『対応分析入門:原理から応用まで』(Sten-Erik Clausen著、藤本一男氏の訳・解説、オーム社、2015年)の94-100ページを参照。



参院選(比例代表)での各党の得票を福岡県の区市別にみると何がわかるのだろうか?

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対応分析:福岡県郡部各町村の政党別得票

参院選(比例代表)での町村別政党別得票の対応分析

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FactoMineR::CA()で計算とグラフ描画を実行。FactoMineRのデフォルトであるsymmetric形式。


 [1] "宇美町"   "篠栗町"   "志免町"   "須恵町"   "新宮町"  
[6] "久山町" "粕屋町" "芦屋町" "水巻町" "岡垣町"
[11] "遠賀町" "小竹町" "鞍手町" "桂川町" "筑前町"
[16] "東峰村" "大刀洗町" "大木町" "広川町" "香春町"
[21] "添田町" "糸田町" "川崎町" "大任町" "赤村"
[26] "福智町" "苅田町" "みやこ町" "吉富町" "上毛町"
[31] "築上町"
JCP JIP CDP SAN DPP SDP RS LDP NKP 518 787 1768 2548 1659 279 1366 2766 2550 441 822 1601 2314 1918 294 1106 2587 1460 556 1088 2041 3354 2599 389 1656 3176 2335 356 622 1185 2117 1416 241 1054 2009 1648 422 978 1741 2435 2254 293 1027 2753 1265 141 222 412 636 472 70 342 895 459 662 1179 1866 3537 3157 324 1657 3487 2304 220 188 648 913 555 98 524 1463 817 797 478 1346 1671 1235 231 994 2241 1879 652 747 2046 2074 1902 365 1292 2901 1739 471 381 1206 1237 912 185 670 2004 980 191 114 385 382 277 102 282 827 548 337 284 839 991 666 189 658 1554 1091 276 216 816 721 543 172 519 1232 868 389 572 1762 2107 1441 307 1124 3181 1475 15 25 113 117 56 17 50 412 70 229 290 866 1085 780 112 598 1622 524 144 247 796 1009 668 132 476 1482 624 261 376 1335 1260 809 153 675 2130 868 207 191 501 505 319 164 376 1152 748 183 158 475 453 232 122 327 1091 657 130 139 306 442 242 140 386 723 681 285 201 526 618 351 222 556 1401 1375 52 71 171 283 153 55 232 511 462 38 43 144 162 106 60 98 346 196 400 332 869 1193 651 394 902 1782 1261 532 875 1822 2466 2902 358 1381 3031 1641 344 389 1126 958 853 207 644 2179 966 175 126 359 427 303 61 227 728 374 145 176 514 456 384 105 286 1021 278 298 416 913 1004 761 224 552 2478 708
[データの出所]: 令和7年7月20日執行 第27回参議院議員通常選挙(福岡県選挙管理委員会)
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September 16, 2025

立憲民主党と社会民主党、日本共産党、国民民主党との関係

立憲民主党と社会民主党、日本共産党、国民民主党の得票率の相関図
(福岡県内の区市、参院選比例代表)

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Sdp_vote_share Jpc_vote_share

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September 15, 2025

自由民主党と公明党との関係:参院選(比例代表)における両党の得票率の相関図

自由民主党と公明党の得票率の相関図
(福岡県内の区市、参院選比例代表)

非常に興味深い2党の関係。右上がりのように見えるがかなり水平に近い、……
たぶん、無相関(あるいは独立)ということかもしれない(r=0.087)。

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Ldp_vote_share Koumei_vote_share

 


市区町村名 自由民主党_得票率 公明党_得票率 合計_vote
門司区 19.8 15.5 40220
小倉北区 18.5 12.0 72259
小倉南区 18.1 12.5 86045
若松区 19.2 11.9 33914
八幡東区 19.9 13.6 27984
八幡西区 18.1 12.5 103907
戸畑区 20.0 12.3 24936
東区 16.8 9.8 146836
博多区 15.4 9.6 104963
中央区 18.0 6.3 96629
南区 18.0 9.3 123180
城南区 19.2 9.2 60619
早良区 18.7 10.5 105549
西区 18.2 9.2 98226
大牟田市 20.1 15.2 46195
久留米市 22.1 11.6 128466
直方市 21.5 11.7 24204
飯塚市 23.0 13.9 55311
田川市 19.6 13.7 18503
柳川市 27.0 11.4 26895
八女市 26.9 12.2 26880
筑後市 21.5 11.9 21919
大川市 27.3 12.5 13757
行橋市 21.1 9.8 32784
豊前市 27.7 9.8 11371
中間市 20.0 15.7 16045
小郡市 23.9 8.0 28639
筑紫野市 20.6 8.9 52601
春日市 20.1 9.9 53976
大野城市 19.2 9.6 49938
宗像市 20.2 7.9 47812
太宰府市 20.6 8.7 34689
古賀市 19.1 11.7 27966
福津市 18.6 8.8 31912
うきは市 25.3 12.5 12268
宮若市 21.3 14.9 11338
嘉麻市 22.8 19.9 14833
朝倉市 30.1 10.6 22519
みやま市 29.0 9.3 15494
糸島市 21.4 10.3 48473
那珂川市 18.6 11.3 22189

自民党と公明党の選挙協力は、候補者の相互推薦と小選挙区での候補者調整が主軸となる。公明党は自民党候補を推薦し、組織票を割り振る。一方、自民党は公明党候補を擁立する選挙区での候補者擁立を見送り、支援に回る。この相互協力は、連立政権の安定維持に不可欠な戦略であるが、選挙区調整を巡る対立や、自民党の不祥事による支持層の動揺など、常に緊張関係が内包されている。
-- Gemini


[補足]
郡部も含めると次のようになる。

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自由民主党と立憲民主党との関係

自由民主党と立憲民主党の得票率の相関図
(福岡県内の区市、参院選比例代表)

自民党の得票率が多いところでは立憲の得票率も多いという傾向が見られるということか。

Party_correlation_ldp_cdp Ldp_vote_share

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立憲民主党と国民民主党との関係

福岡県内の区市、参院選比例代表

競合しているのか、棲み分けているのか。

Party_correlation_cdp_dpp Rikken_vote_share
市部と郡部の違いがあるようだ。
CDPとDPPの得票率の相関図
福岡県参院選比例代表
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September 14, 2025

対応分析:参院選(比例代表)での各党の得票を福岡県の区市別にみると何がわかるのだろうか?

CAパッケージ(FactoMineR)で計算と描画
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CAパッケージで計算、fviz_ca_biplotで描画(map = "rowprincipal"を指定)
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[区および市のリスト]
1 門司区  2 小倉北区  3 小倉南区  4 若松区  5 八幡東区  6 八幡西区  7 戸畑区  8 東区  9 博多区  10 中央区  11 南区  12 城南区  13 早良区  14 西区  15 大牟田市  16 久留米市  17 直方市  18 飯塚市  19 田川市  20 柳川市  21 八女市  22 筑後市  23 大川市  24 行橋市  25 豊前市  26 中間市  27 小郡市  28 筑紫野市  29 春日市  30 大野城市  31 宗像市  32 太宰府市  33 古賀市  34 福津市  35 うきは市  36 宮若市  37 嘉麻市  38 朝倉市  39 みやま市  40 糸島市  41 那珂川市  

(1) LDP(自民党)とCDP(立憲民主党)がグラフの同じ象限に位置づけられている。

(2) DPP(国民民主党)とSAN(参政党)が持っている特徴が似ていて、これが、変動の約53パーセントを説明する第1次元を解釈する上で重要な点であろう。

(3) 第2軸(次元)は、JCP(日本共産党)の特徴と関連させて解釈されるべきであろう。


[補足]
JIP(日本維新の会)も含めると、以下のようになる。DDP、JIP、SANが「3兄弟」のように見える。考え方によっては、参政、維新、国民の「3兄弟」は似たところがあるということだから、人気を奪い合う関係なのかもしれない。これらの政党が類似の政策スタンスや支持層を持ち、直接的な競争関係にある可能性が示唆される

Screenshot-20250917-at-20400 Screenshot-20250917-at-71308 Sanseito_vote_share Kokumin_vote_share Party_correlation

 

対応分析:軸形成へのプロファイル・ポイントの寄与、ポイントへの軸の寄与


[データの出所]: 令和7年7月20日執行 第27回参議院議員通常選挙(福岡県選挙管理委員会)
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September 13, 2025

Spinozaでドイツ語に親しもう

"Das Bestreben, womit jedes Ding in seinem Sein zu verharren strebt, ist nichts anderes als das wirkliche Wesen des Dinges selbst."

"Es liegt in der Natur der Vernunft, die Dinge als wahr zu erfassen, nämlich wie sie an sich sind, d. h. nicht als zufällig, sondern als notwendig."

"Insofern der Geist alle Dinge als notwendig erkennt, hat er eine größere Macht über die Affekte order leidet er weniger von ihnen."

"Hoffnung ist nämlich nichts anderes als unbeständige Lust, entsprungen aus der Vorstellung eines zukünftigen oder vergangenen Dinges, über dessen Ausgang wir im Zweifel sind."

"Wir sind nur ein Teil der Nature, deren Ordnung wir folgen."


In Spinoza's philosophy, **the endeavor by which each thing strives to persevere in its being is considered nothing other than the very essence of the thing itself**. Human reason, by grasping things not as contingent but as necessary, gains greater power over the affects and suffers less from them, thus being able to control them more strongly. For example, **hope is nothing other than unstable joy, born from the idea of a future or past thing, about whose outcome we are in doubt**. Ultimately, the recognition that **we are only a part of Nature, whose order we follow**, leads to inner peace.

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September 10, 2025

G. ドゥルーズ『スピノザ:実践の哲学』(平凡社ライブラリー)という本について

"Das Bestreben, womit jedes Ding in seinem Sein zu verharren strebt, ist nichts anderes als das wirkliche Wesen des Dinges selbst."[おのおのの物が自己の有に固執しようと努める努力はその物の現実的本質にほかならない(畠中尚志訳)。『エチカ』第3部「感情の起源および本性について」の定理第7として出てくる。]
-- Benedictus de Spinoza

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スピノザの『エチカ』は、日本語(岩波文庫の畠中尚志訳)と英語(ペンギンブックスのEdwin Curley訳)で何度か読んだ——レクラム文庫のラテン語ドイツ語対訳版もときどきのぞいている(最初の画像)。日本語よりも英語の方が理解しやすい場合もあり、また、スピノザはドイツ語ではなくラテン語で書いたわけだが、文法の特徴から、文の構造がペンギンブックスの英訳よりもレクラム文庫版の独語訳の方が見えやすいということがある。

読むきっかけとなったのは、2018年12月にNHK教育テレビの「100分de名著」の放送(国分功一郎氏がゲスト)を見たことであった。解説書は何冊ももっている。その中の1つが、ジル・ドゥルーズのものである。

ジル・ドゥルーズの『スピノザ:実践の哲学』(平凡社ライブラリー)は、スピノザ哲学を「観念論」や「認識論」としてではなく、生を肯定的に捉える「実践的な哲学」として読み解くことを目的とした著作です。ドゥルーズは、スピノザの主著『エチカ』を、感情や身体の力、そしてそれらを通じていかにして自由へと至るかを探求する「実践の書」として再解釈します。
この哲学の核心は、「身体の力(能力)」と「情動(affect)」の概念にあります。ドゥルーズにとって、身体は単なる物質ではなく、外界の様々なものと関係を結び、自己の活動能力(potestas)を増減させる場です。この活動能力の増減こそが「情動」であり、それは喜び(喜びの情動)と悲しみ(悲しみの情動)として現れます。喜びとは、身体の活動能力が増大する状態であり、悲しみとは、それが減少する状態です
(途中省略)
『スピノザ:実践の哲学』は、スピノザの難解な概念を、我々の生に直結する力動的なものとして捉え直し、哲学を抽象的な思弁から解放し、生きるための具体的なツールとして提示しています。ドゥルーズは、スピノザを「生を肯定する思想家」として位置づけ、彼の哲学が持つ現代的な意義を鮮やかに浮き彫りにしています。
(Geminiの回答)

Geminiという生成AIの解説は、日本語版の訳者鈴木雅大氏による巻末の解説よりもわかりやすい。何ということなのであろうか。参考にした資料を尋ねてみたら以下のようであった。わかりやすい説明なのでいいのだが、ソースを示してくれないのでがっかりした。ソースにあたって自分で確認することができない。(Perplexityでは、それが可能であるが、信頼できる資料が参照されているかどうかは別である。)

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GeminiとのやりとりをGoogleのNotebookLMに読み込ませたところ、以下のような説明が出てきた。このブログのタイトルの下に掲げたスピノザからの引用文も参照していた。NotebookLMでは、「マインドマップ」などを作成することができる。

ドゥルーズの『スピノザ:実践の哲学』は、スピノザを「生を肯定する思想家」として位置づけ、彼の哲学が持つ現代的な意義を鮮やかに浮き彫りにしています。スピノザ哲学は、観念論や認識論としてではなく、身体の力と情動の分析を通じて、いかにして能動的に自己の活動能力を増大させ、喜びを追求し、最高の生へと至るかを探求する「生きるための具体的なツール」として提示されています。スピノザの「Wir sind nur ein Teil der Nature, deren Ordnung wir folgen.」(私たちは自然の一部に過ぎず、その秩序に従う)という言葉は、この実践的な哲学の根底にある、自己を自然の一部として捉え、その秩序の中でいかに能動的に生きるかという視点を象徴しています
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September 03, 2025

対応分析のひながた

[記事の概要]
目的:
記事では、Googleの生成AIであるGeminiを利用して作成された対応分析用のひな形(Rスクリプト)が紹介されています。
データ構造:
元となるクロス表の列(表側)に原因、行(表頭)に結果を配置したデータを想定しています。
Rスクリプト:
以下のパッケージを使用しています。
 FactoMineR
 factoextra
 ca
 ggplot2
グラフの種類:
記事では、主に2種類のグラフが作成されています 。
 Rowprincipal (非対称マップ): 因果関係(行が原因)の解釈に適しており、FactoMineR::CA()とfactoextra::fviz_ca_biplot()を使用して作成されます。
 Symbiplot (対称バイプロット): 全体の相互関係の解釈に適しており、ca::ca()とca::plot()を使用して作成されます。



 

むかしハンス・ザイゼルの『数字で語る』(木村定・安田三郎訳、東洋経済新報社発行)という本を読んだことがある。その中に、「パーセントを計算する方向」ということが丁寧に説明してあった——新曜社発行の最新の版には出てこないかもしれない。その本には「説明図式」という考え方も出てきた。調査票を構成する質問群は、それに従って作成されなければならないという趣旨であったと思う。
「因果的分析」ということが目指されるならば、統計的分析に持ち込む変数は、何が非説明変数で、何が説明変数であるかが前もって想定されているはずだ。

Geminiを利用して対応分析用のひながたを作成してみた。基本的に、元になるクロス表において列(表側)に原因、行(表頭)に結果を配置したデータを想定した。ggplot2におけるthemeの設定は、mac OSで実行する場合を念頭に置いているので、他のOSを利用している場合には削除する必要があるかもしれない。

なお、以下においてrowprincipal (非対称マップ)を作成しているが、それは、データを転置しないでcolprincipalを設定したものと基本的には同じになることはもちろんである(補足)。データを転置すべきかどうかであるが、以下のスクリプトで生成されたデータについて言えば、対応分析用でなく一般的なクロス表であれば、転置せず、表頭(列変数)に原因(説明変数)に置くことが望ましいと思う

 

# ----------------------------------------------------
# 必要なパッケージのインストールと読み込み
# ----------------------------------------------------
# まだインストールしていない場合は、以下の行のコメントを外して実行してください
# install.packages("FactoMineR")
# install.packages("factoextra")
# install.packages("ca")

library(FactoMineR)
library(factoextra)
library(ca)
library(ggplot2) # ggplot2はfactoextraで使用します

# ----------------------------------------------------
# データセット
# ----------------------------------------------------
data <- data.frame(
group_A = c(30, 10, 5, 2),
group_B = c(15, 25, 10, 5),
group_C = c(5, 10, 20, 15)
)
rownames(data) <- c("item_1", "item_2", "item_3", "item_4")

# 転置(クロス表の転置をおこない表側(ひょうそく)に「原因」が配置されるようにする)
(data <- t(data))

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# ----------------------------------------------------
# グラフ1: rowprincipal (非対称マップ)
# ----------------------------------------------------
# 因果関係(行が原因)を解釈するのに適しています

# FactoMineR::CA()で分析を実行
res.ca_facto <- CA(data, graph = FALSE)

# factoextra::fviz_ca_biplot()でグラフを作成
fviz_ca_biplot(res.ca_facto,
map = "rowprincipal",
repel = TRUE) +
labs(title = "Rowprincipal (Asymmetric Map)") +
theme_minimal(base_family="HiraKakuProN-W3") +
theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5))
# repel は、テキストラベルの重なりを防ぐためのオプション

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# ----------------------------------------------------
# グラフ2: symbiplot (対称バイプロット)
# ----------------------------------------------------
# 全体の相互関係を解釈するのに適しています

# ca::ca()で分析を実行
res.ca_greenacre <- ca(data)

# ca::plot()でグラフを作成
# こちらはbase R graphicsを使用するため、ggplot2のテーマは適用されません
plot(res.ca_greenacre,
map = "symbiplot",
main = "Symbiplot (Symmetric Biplot)")

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Asymmetric MapとSymmetric Biplotの例

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北九州市長選挙出口調査の年代別得票率を対応分析によって再分析

 


[補足]

以下のグラフ(Colprincipal)は、基本的には最初のもの(Rowpincipal)と同じであるが、少し違う所がある(記号と色など)。列変数が三角の記号と赤色で示されている。rowprincipal (非対称マップ)は、データを転置しないでcolprincipalを設定したものと基本的には同じものであるが、その違い(記号と色の違い)に注意すべき。

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September 02, 2025

Geminiは便利だ。

以下のスクリプトを解説してください。
pca_loadings <- sweep(pca_rotation, 2, pca_result$sdev, FUN = "*")
===============

はい、承知いたしました。このRのスクリプトは、主成分分析の結果から「固有ベクトル(負荷量)」を「主成分負荷量(相関係数)」に変換するためのものです。

スクリプト全体

pca_loadings <- sweep(pca_rotation, 2, pca_result$sdev, FUN = "*")

各要素の解説

1. sweep() 関数

この関数は、配列(行列やデータフレーム)の各行または各列に対して、特定の値をまとめて演算する際に非常に便利です。

sweep(x, MARGIN, STATS, FUN) の形式で使われます。

  • x: 演算を行う対象の配列(この場合は pca_rotation

  • MARGIN: 演算を適用する方向。

    • 1: 行ごと

    • 2: 列ごと(今回のケース)

  • STATS: 演算に用いる値のベクトル(この場合は pca_result$sdev

  • FUN: 適用する演算の関数(この場合は "*"、つまり乗算)

2. pca_rotation

これは prcomp() の出力である $rotation に格納されている行列で、**固有ベクトル(Eigenvector)**を表します。この行列の各列が各主成分(PC1, PC2, ...)に対応し、各行が元の変数(v1, v2, v3, ...)に対応します。

3. pca_result$sdev

これは prcomp() の出力である $sdev に格納されているベクトルで、各主成分の標準偏差(Standard Deviation)を表します。主成分分析においては、この標準偏差の二乗が**固有値(Eigenvalue)**に相当します。

4. *(乗算)

FUN = "*" は、sweep() が行う演算が乗算であることを指定しています。

スクリプトの動作

このスクリプトは、数学的に以下の計算を実行しています。

  1. pca_result$sdev(各主成分の標準偏差)は、sweep() 関数の STATS 引数として使われます。

  2. MARGIN = 2 なので、pca_rotation 行列の各列に対して、pca_result$sdev の対応する要素を掛け合わせる演算が行われます。

  3. 具体的には、

    • pca_rotation の **PC1の列(固有ベクトル)**の各要素に、pca_result$sdevPC1の標準偏差を掛けます。

    • pca_rotation の **PC2の列(固有ベクトル)**の各要素に、pca_result$sdevPC2の標準偏差を掛けます。

    • ...という操作を、すべての主成分に対して行います。

なぜこの計算が必要か?

主成分負荷量は「各変数と主成分との相関係数」であり、これは固有ベクトルに固有値の平方根を掛けたものに等しくなります。

  • prcomp()$sdev は、まさに固有値の平方根です。

  • prcomp()$rotation は、固有ベクトルです。

したがって、sweep() 関数を使って prcomp()$rotation(固有ベクトル)の各列に、$sdev(固有値の平方根)を掛け合わせることで、数学的に正確な**主成分負荷量(相関係数)**を計算しているのです。

この結果として得られる pca_loadings は、各変数が各主成分とどれだけ強く関連しているかを、からの範囲の相関係数として示してくれます。

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福祉レジームの相違が、福祉国家の類型を決めている。

福祉レジームの相違は、
①個人又は家族が(労働)市場参加有無にかかわらず社会的に認められた一定水準の生活を維持することがどれだけできるか、
②職種や社会的階層に応じて給付やサービスの差がどれだけあるか、
③家族による福祉の負担がどれだけ軽減されているか(家族支援がどの程度充実しているか)
の程度の観点等から測定される。ここでは、①を「参加支援指標」、②を「平等化指標」、③を「家族支援指標」と整理する。
https://mhlw.go.jp/wp/hakusyo/kousei/12/dl/1-04.pdf

福祉レジームとして、自由主義・社会民主主義・保守主義という類型がある。

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「エスピン-アンデルセンは、日本の現状の福祉システムは、自由主義レジームと保守主義レジーム双方の主要要素を均等に組み合わせているが、いまだ発展途上であり、独自のレジームを形成するかどうかについては結論を留保している。」
平成24年版 厚生労働白書

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自宅の隣地に咲く藪蘭の花

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