·从总体中抽取样本的规则

虽然刚才打比方说对大酱汤进行简单的搅拌即可，但实际上样本的抽取很复杂，有着各种各样的详细规则。

首先，从总体中抽取样本必须是随机的，不能有意只舀出大酱汤上面澄清的部分就得出“味道太淡了”的结论。如果样本取偏了，即使从样本比例求出总体比例，也极有可能得到失真的结果。

NHK（日本放送协会）开展舆情调查时，根据统计学理论，采取“分层随机两步骤抽取法”，先把全国分成几大块，再将各市、区、町、村按照规模和各产业就业人口占比进行排序，并且根据各大块的人口数量按比例抽取调查地点，然后从抽出的调查地点的市、区、町、村居民基本台账（流水账）中，以相同间距抽取一定数量的调查对象。

关键是经过上述极其烦琐的作业，要确保抽样的随机性（不能有意抽取某一层次的某块）。

调查既可以采取访问的方式，也可以采取打电话的方式。在打电话的情况下，常采用一种被称为RDD（Random Digit Dialing，随机数字拨号）的方法，即对数字进行随机排列组合得到号码，再打电话调查。《朝日新闻》等媒体不仅打固定电话，还要拨打手机号码调查对象，并且不只在平时的工作时间打，在休息日也打电话，如果白天没有联系上，等到晚上会再打一次。

其次，关于提问，各家媒体也存在着微妙的差别。如图3-5所示。例如，《日本经济新闻》开展的舆情调查，在提问是否支持内阁时，对没有回答是支持还是不支持的人，还要重复提问“与你的心理接受程度更接近的是哪个选项”。这样一来，“不清楚”等不表明态度的比例就会大大降低。

图3-5　因提问方法不同而发生变化的支持率

《每日新闻》准备了“支持”“不支持”“不关心”三个选项进行提问，所以，与《日本经济新闻》的调查结果相比，在变动趋势方面两者会有很大的不同。

因为提问方法的不同，对于各家大众传媒的舆情调查结果，比较支持率的高低并没有意义，各自的支持率变动才有意义。

提问场所和提问方法都会对结果产生影响。照此推理，日本维新会浦野靖人议员利用Twitter进行的问卷调查，可以说是避免了失真吗？从调查研究行业发出的强烈批评的声音不断高涨，但那些声音如果能够传到浦野靖人议员的耳朵里就好了。

至于“面带微笑问卷调查”,它是一种想回答的人才能给出回答的问卷设计，所以，很难说它达到了舆情调查要求的避免失真的那种程度。

不过，大众传媒采用的那些方法也并非十全十美，就拿RDD来看也有其不足之处。

如果不说出大众传媒的缺点，Twitter上也许天天会有人冒出来抓住这一点不放，说出“松本竟敢不触及这个缺点！”的话来。

不过，正因为这样，我才要反过来问，一点点失真也没有，真正做到了精密细致的舆情调查在哪里呢？做到那种程度的调查在哪里也找不到，但为了尽量收集公平公正的数据，大家也都为此煞费苦心。这就是舆情调查的实际情况。

与“面带微笑问卷调查”及Twitter随意提问得到的支持率相比，各家大众传媒的支持率经过了统计上的处理，可以认为是比较接近“真正的精密细致的数字”了。