三春充希の第50回衆院選情報部によれば,今回の第50回衆議院議員総選挙の比例区では次のような結果が得られている。前49回との絶対得票数を比較したものである。
保守 なし → 114万 +114万参政 なし → 187万 +187万自民 1991万 → 1458万 -533万国民 259万 → 616万 +357万公明 711万 → 596万 -115万維新 805万 → 509万 -296万立憲 1149万 → 1155万 +6万れいわ 221万 → 380万 +159万共産 416万 → 336万 -80万社民 101万 → 93万 -8万みんな 80万 → 2万 -78万- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -合計 5733万 → 5446万 -287万
一方,Perplexityに参院選(2022)の結果のデータを与えて,これと同様のものを生成するよう指示したところ,次の結果(左総議席,右比例区)が得られた。まあまあである。
投票率 55.93%→53.85% (-2.08%)議席数 総数 465→465 (unchanged) 過半数 233保守 0 → 3 (+3) 保守 データなし参政 1 → 3 (+2) 参政 データなし自民 247 →191 (-56) 自民 26.73% (1,458万票 = 59議席)公明 32 → 24 (-8) 公明 10.93% ( 596万票 = 20議席)維新 44 → 38 (-6) 維新 9.36% ( 511万票 = 15議席)国民 7 → 28 (+21) 国民 11.32% ( 617万票 = 17議席)立憲 98 →148 (+50) 立憲 21.20% (1,156万票 = 44議席)れいわ 3 → 9 (+6) れいわ 6.98% ( 381万票 = 9議席)共産 10 → 8 (-2) 共産 6.16% ( 336万票 = 7議席)社民 1 → 1 (±0) 社民 データなし無所属 22 → 12 (-10)注目すべき点:1.自民党と公明党の連立与党は過半数を失い、215議席にとどまった。2.立憲民主党が大幅に議席を増やし、148議席を獲得した。3.国民民主党も大きく躍進し、7議席から28議席に増加した。4.れいわ新選組が議席を3倍に増やし、9議席を獲得した。5.自民党の得票率は前回より低下し、小選挙区での絶対得票率は20.1%と、1996年以降で最低を記録した。6.女性当選者数は過去最多の73人となり、衆議院議員の16%を占めた。7.投票率は53.85%で、前回より約2ポイント低下し、戦後3番目に低い水準となった。
絶対得票数では,自公維の減少分-944万票と公共の減少分-195万票から,全体の減少分を除いた-852万票分を,国民が+357万票,れいわが+159万票の計+516万票,保守と参政の計で+301万票と分けあった計算になっている。立憲はわずか6万票増なので,有権者の票が立憲に向かったわけではなく,自民と維新の減少のあおりで小選挙区の当選数が増えたにすぎない。
比例区の世代別の投票率を朝日新聞の出口調査のデータから Julia で図示してみた。ヒストグラムの各世代別の領域の高さは人口に比例させている。グレイゾーンは政党に投票しなかったものであり,左右均等に振り分けたが,あわせてほぼ " 1 - 投票率 "となる。
図:衆議院選挙比例区年代・政党別投票率
また,小選挙区における絶対得票数は次のようなものである(Wikipediaから)。
保守 → 16万( 0.3%) + 16万参政 → 136万( 2.5%) +136万自民 2763万(48.1%) → 2087万(38.5%) - 676万公明 87万( 1.5$) → 73万( 1.4%) - 14万維新 480万( 8.4%) → 605万(11.2%) +125万国民 125万( 2.2%) → 235万( 4.3%) +110万立憲 1722万(30.0%) → 1574万(29.0%) -148万れいわ 25万( 0.4%) → 43万( 0.8%) + 18万共産 263万( 4.6%) → 370万( 6.8%) +107万社民 31万( 0.6%) → 28万( 0.5%) - 3万
もちろん,擁立候補者数に依存するのだけれど,立憲はここでも票を減らしている。
[1]第49回衆議院議員総選挙全国意識調査(公益財団法人 明るい選挙推進協会)
using CairoMakie
# データの準備
# populations = [93, 457, 608, 874, 1102, 1038, 1168, 595]
populations = [219, 1277, 1317, 1637, 1828, 1484, 1608, 1290]
total_population = sum(populations)
support_rates = [
[0.294, 0.008, 0.017, 0.110, 0.025, 0.034, 0.080, 0.072, 0.038, 0.021, 0.008, 0.294], # 10代
[0.321, 0.007, 0.018, 0.072, 0.021, 0.036, 0.093, 0.054, 0.036, 0.018, 0.004, 0.321], # 20代
[0.272, 0.009, 0.023, 0.097, 0.028, 0.055, 0.097, 0.069, 0.051, 0.023, 0.005, 0.272], # 30代
[0.236, 0.011, 0.027, 0.128, 0.037, 0.064, 0.075, 0.096, 0.064, 0.021, 0.005, 0.236], # 40代
[0.205, 0.018, 0.030, 0.151, 0.042, 0.060, 0.060, 0.133, 0.060, 0.030, 0.006, 0.205], # 50代
[0.161, 0.014, 0.028, 0.182, 0.070, 0.056, 0.049, 0.182, 0.042, 0.042, 0.014, 0.161], # 60代
[0.148, 0.015, 0.015, 0.218, 0.065, 0.051, 0.036, 0.211, 0.022, 0.058, 0.015, 0.148], # 70代
[0.285, 0.005, 0.005, 0.171, 0.042, 0.028, 0.014, 0.115, 0.005, 0.037, 0.009, 0.285] # 80代
]
colors = ["#AAAAAA", "#777777", "#FC9F05", "#FF0000", "#F9EA09", "#00FF00", "#2242D2", "#06EAFC", "#FA69FF", "#DD0000", "#777777", "#AAAAAA"]
age_labels = ["18-", "20-", "30-", "40-", "50-", "60-", "70-", "80-"]
# プロットの作成
fig = Figure(size=(800, 600))
ax = Axis(fig[1, 1], ylabel="人口割合", xlabel="投票率")
current_y = 0.0
for (i, pop) in enumerate(populations)
segment_height = pop / total_population
rates = support_rates[i]
current_x = 0.0
for (j, rate) in enumerate(rates)
poly!(ax, [current_x, current_x+rate, current_x+rate, current_x],
[current_y, current_y, current_y+segment_height, current_y+segment_height],
color=colors[j])
current_x += rate
end
# 年代ラベルを追加
text!(ax, -0.05, current_y + segment_height/2, text=age_labels[i],
align=(:right, :center), fontsize=14)
current_y += segment_height
end
# 軸の設定
ax.yticks = (collect(0:0.2:1), ["0%", "20%", "40%", "60%", "80%", "100%"])
ax.xticks = (collect(0:0.2:1), ["0%", "20%", "40%", "60%", "80%", "100%"])
# 凡例の追加
elements = [PolyElement(polycolor = c) for c in colors]
Legend(fig[1, 2], elements, ["--", "保守", "参政", "自民", "公明", "維新", "国民","立憲", "れいわ", "共産", "社民", "--"],
"政党", tellheight=false, tellwidth=true)
# タイトルの追加
Label(fig[0, :], "年代別投票率", fontsize = 24)
# グラフの表示
display(fig)
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